Интеллектуальная система прогнозирования ишемических рисков у машинистов локомотивных бригад тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Медников Дмитрий Андреевич

• Медников Дмитрий Андреевич
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Медников Дмитрий Андреевич

Введение

1 Анализ состояния решаемой проблемы

1.1 Особенности условий труда машинистов локомотивных бригад и их помощников

1.2 Анализ заболеваемости машинистов локомотивных бригад и их помощников

1.3 Анализ математических методов для медицинских исследований

1.4 Системы поддержки принятия решений в кардиологической области

Традиционное программирование

1.5 Постановка цели и задачи на исследование

2 Методы и модели прогнозирования и ранней диагностики сердечно -сосудистого риска у локомотивных бригад железнодорожного транспорта

2.1 Объект, методы и средства исследования

2.2 Метод синтеза гибридных моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний машинистов локомотивных бригад

2.3 Синтез гибридных моделей прогнозирования появления и развития ишемической болезни сердца у машинистов локомотивных бригад

Выводы второго раздела

3 Мультиагентная интеллектуальная система для прогноза риска сердечно -сосудистых осложнений с синергетическими каналами

3.1 Базовые модели мультиагентных интеллектуальных систем

3.2 Модель формирования синергетических каналов в классификаторах ишемического риска

Выводы третьего раздела

4. Экспериментальные исследования

4.1 Формирования экспериментальных групп и факторов риска для интеллектуальных агентов с синергетическими каналами

4.2 Программно-алгоритмическое обеспечение формирования синергетических каналов

4.3 Обсуждение результатов экспериментальных исследований

4.4 Выводы четвертого раздела

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная система прогнозирования ишемических рисков у машинистов локомотивных бригад»

Введение

Актуальность исследований. Условия труда формируют определенные группы заболеваний. Работники железнодорожного транспорта, особенно машинисты и их помощники, относятся к группе повышенного риска развития сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Помимо традиционных факторов риска (ФР), у них имеется совокупность профессиональных и непроизводственных факторов, приводящих к более быстрому развитию и прогрессированию ССЗ, чем среди населения в целом. Профессия машиниста предрасполагает к триаде таких заболеваний, как неврозы (в терапевтическом понимании), нейроциркуляторная дистония и артериальная гипертензия. Это естественная этиологическая триада, связанная с психоэмоциональными перегрузками. При этом количество зарегистрированных неврозов и артериальных гипертензий увеличивается с возрастом, а нейроциркуляторной дистонии сначала резко возрастает, а затем снижается, и к 50 годам сходит почти к нулю (либо проходит, либо переходит в артериальную гипертензию).

Основными причинами внезапной смерти машинистов и их помощников являются острый коронарный синдром и цереброваскулярные заболевания. Поэтому важнейшей задачей является прогнозирование заболеваний сердечно -сосудистой системы (ССС), которое посредством математических моделей и методов позволяет определить степень толерантности организма человека к воздействию различных ФР, а также установить его предрасположенность к тому или иному ССЗ, а если оно уже возникло, то предсказать особенность его течения в будущем и исход. На сегодняшний день поиск и усовершенствование методов и алгоритмов прогнозирование рисков ССЗ остается актуальным.

Степень разработанности темы исследования. С развитием информационных технологий предпринимаются попытки введения программированного прогнозирования во врачебную практику (М.М. Батюшин, Ю.Л. Шевченко). Такое прогнозирование нашло свое применение в практической

медицине в форме систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) и, в большинстве случаев, построено на анализе электрокардиографических сигналов (ЭКС). Данные СППВР позволяют выполнять неинвазивную оценку диагностических показателей и дальнейшее получение предварительного диагноза о присутствии или о вероятном прогрессе заболевания, в случае отклонения снятых показателей от их естественных значений. В данном направлении в России и за рубежом активно формируются и развиваются научные школы под руководством выдающихся российских ученых, таких как Бокерия Л.А, Баевский Р. М., Гельфанд И. М., Гуляев Ю. В., Рощевский М.П., Самойлов А. Ф., Селищев С. В. и др., а также зарубежных ученых Noble D., Holter N.J., Рангайян Р.М., de Luna А.В., Mandel W.J., Katz L., и др., которые приняли непосредственное участие в совершенствовании СППВР по прогнозированию и диагностике ССЗ.

Сегодняшние СППВР находятся на разных стадиях оказания кардиологической помощи и выполняют алгоритмический подход обработки анализа регистрируемых медико-биологических показателей. Такой метод не берет в расчет вероятностные и хаотические закономерности, характерные сложным динамическим структурам. По этой причине имеющиеся подходы необходимы в усовершенствовании учета скрытых связей среди факторов риска ССЗ. Таким образом, для решения важной проблемы современного здравоохранения - улучшения качества прогнозирования патологии сердца, актуально создание методов поиска новых ССЗ, учитывающих производственные и экологические риски.

Научно-техническим исследованием является разработка методов прогнозирования, основанных на автоматизации процесса анализа ФР ССЗ и математических моделях, дающим возможность формировать из этих факторов риска решающие правила.

Цель работы. Повышение качества прогнозирования ишемических рисков у машинистов локомотивных бригад посредством разработки методов, моделей,

алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-кардиолога.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

- выполнить системный анализ факторов ишемического риска у работников локомотивных бригад и систем поддержки принятия решений в кардиологической области;

- разработать метод синтеза автономных интеллектуальных агентов для прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад;

- разработать модели формирования синергетических каналов в классификаторах ишемического риска;

- разработать метод формирования классификаторов ишемических рисков, учитывающих взаимное влияние факторов риска;

- разработать программное обеспечение для реализации классификаторов ишемических рисков;

- провести апробацию предложенных методов, моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки прогнозирования ишемических рисков.

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

- метод синтеза гибридных моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад, отличающийся комплексным подходом к формированию сегментов факторов риска и агрегированием их внутри сегмента (на нижнем иерархическом уровне) с последующим построением агрегаторов верхнего иерархического уровня, агрегирующих решения агрегаторов нижнего иерархического уровня, позволяющий построить модели риска как в условиях нечеткого описания факторов риска, так и учитывать возможность усиления риска сердечнососудистых осложнений при наличии сочетанных факторов риска;

- модель формирования синергетических каналов в классификаторах ишемического риска, заключающаяся в учете влияния одного фактора риска на

другой фактор риска, отличающаяся тем, что это влияние объясняется наличием виртуального предиктора, который описывается функцией влияния и вычисляется на основе полиномиальной аппроксимации попарных зависимостей факторов риска, входящих в классификатор;

- модель данных с синергетическими каналами в виде квадратной матрицы-изображения, на диагонали которой размещены факторы риска, а вне диагональные элементы являются виртуальными факторами риска, полученными на основе модели формирования синергетических каналов.

- метод построения сверточной нейронной сети, предназначенной для анализа и классификации ишемических рисков, входные изображения которой построены по результатам моделирования синергетических каналов, отличающийся использованием минимальной размерности сверточных фильтров и способом доопределения входных изображений.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что изложены методы синтеза автономных интеллектуальных агентов для прогнозирования и ранней диагностики ишемических рисков у работников локомотивных бригад. Методы позволяют, используя блочную структуру гетерогенного пространства информативных признаков, включающего как новые, так и известные факторы ишемического риска, сформировать решающие модули прогнозирования ишемической болезни в виде математических моделей ишемического риска, построенных в гетерогенном пространстве информативных признаков с последующим формированием вторичного пространства ишемических признаков в виде матрицы . Разработанные математические модели, алгоритмы и решающие модули составили основу построения автоматизированной системы прогнозирования ишемических рисков у работников железнодорожного транспорта, статистические и клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в практике прогнозирования и профилактики ишемической болезни сердца у машинистов.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии» и прошли испытания в ООО «Институт проблем транспорта и логистики», по результатам которых они рекомендованы к использованию на железнодорожном транспорте в системах поддержки принятия решений в диагностической и профилактической практике профессионального риска сердечно-сосудистых осложнений.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы: теории биотехнических систем медицинского назначения, математической статистики, теории управления, математического моделирования, теории нейронных сетей, теории нечетких множеств. При разработке нейросетевых моделей и модулей нечеткого логического вывода в качестве инструментария использовался MATLAB 2008b с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox и язык программирования Python 3.6.8.

Положения, выносимые на защиту. 1. Метод синтеза гибридных моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад позволяет построить позволяет построить классификаторы ишемического риска, обеспечивающее показатели качества классификации выше, чем у известных шкал, в среднем, на 14%. 2. Модель формирования синергетических каналов в классификаторах ишемического риска с учетом влияния одного фактора риска на другой фактор риска позволяет оперативно и с высокой степенью точности контролировать развитие ишемических процессов у работников локомотивных бригад. 3. Модель данных с синергетическими каналами в виде квадратной матрицы-изображения, на диагонали которой размещены факторы риска, а вне диагональные элементы являются виртуальными факторами риска, полученными на основе модели

формирования синергетических каналов, позволяет строить классификаторы ишемических рисков на основе сверточных нейронных сетей, обеспечивающие уверенность в правильном прогнозе ИБС у работников локомотивных бригад, превышающую величину 0.8, по всем группам наблюдения и по всем показателям качества классификации.

Степень достоверности и апробация работы. Результаты разработки и исследования показали возможность воспроизводимости в разных условиях, согласованность с нечеткими алгоритмами принятия решений и методологией сверточных нейронных сетей, а также аналогичными результатами, которые были получены другими исследователями. Итоги экспериментальных исследований решающих правил по прогнозированию ишемических рисков у работников локомотивных бригад не противоречат ранее опубликованными исследовательским данным по теме диссертации.

Главные теоретические положения, как и научные результаты диссертационной работы, излагались, обсуждались, а также получили положительную оценку на 7 Всероссийских и Международных конференциях: «Нейроинформатика, её приложения и анализ данных» (Красноярск - 2020); «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии, геоэкологии и транспорте», (Новороссийск -2020); «Медико-экологические информационные технологии» (Курск - 2020, 2021); «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - ФРЭМЭ'2020» (Владимир-Суздаль - 2020); «Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века» (Пермь - 2020); Интеллектуальные информационные системы (Воронеж-2021), на семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск - 2018-2021).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 14 научных работах, из них 4 статьи в ведущих рецензируемых научных журналах и одна монография.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка литературы, включающего 1 52 отечественных и 14

зарубежных наименований. Работа изложена на 154 страницах машинописного текста, содержит 39 рисунков и 16 таблиц.

1 Анализ состояния решаемой проблемы

1.1 Особенности условий труда машинистов локомотивных бригад и их

помощников

Анализ профильных публикаций показывает, что производственные факторы, действующие на машинистов локомотивных бригад (ЛБ) и их помощников, изменяют состояние здоровья исследуемой категории работников в сторону его ухудшения за достаточно длительное время. Это значительно усложняет процессы анализа воздействия этих факторов на появление и развитие профессиональных заболеваний на железнодорожном транспорте. Считается, что риск появления профессиональной патологии у работников относится к классу средних рисков и требует проведения соответствующих мероприятий уменьшающих действие факторов риска (ФР) [103]. В соответствующих руководящих документах приводятся рекомендации по организации ,труда и отдыха работников ЛБ. включая время на прохождения пред рейсового осмотра, передачу и прием состава, перемещения к месту работы и т.д. [106].

Статья 14 Федерального закона от 28.12.2013 № 426-ФЗ «О специальной оценке условий труда» относит машинистов (ЛБ) и их помощников к подклассам 3.1-3.2 (таблица 1.1) [105].

Несмотря на постоянное совершенствование эргономики локомотивов на практике профессиональная заболеваемость продолжает оставаться недопустимо высокой. К основным ФР для локомотивных бригад относят звуковые, вибрационные, электромагнитные и температурные факторы риска [51, 83, 152]. Сообщается так же о вредном воздействии пыли и других загрязнителей воздуха [52]. Отмечается вредный вклад в состояние здоровья психоэмоционального напряжения, переутомления и неподвижной позы [43]. Гигиенический анализ рабочих мест работников ЛБ показал, что более 40% из них не соответствуют профильному СанПиН [133]. Рассмотрим более подробно наиболее существенные факторы риска действующие на машинистов.

Таблица 1.1. - Классы условий труда машинистов локомотивных бригад и их помощников [105]

Профессия Наиболее вредные и опасные факторы производственной среды и трудового процесса Класс условий труда

Машинист-инструктор локомотивной бригады гравмоопасные факторы шум вибрация высокая напряженность труда неудовлетворительный режим работы Вредные (3.1)

Машинист н помощник машиниста, автомотрист мотовозов гравмоопасные факторы вибрация шум химические вещества высокая напряженность труда Вредные (3.2)

Машинист и помощник машиниста тепловозов, электровозов и дизель-поездов гравмоопасные факторы шум вибрация химические вещества высокая напряженность труда неудовлетворительный режим труда и отдыха Вредные (3.3)

Машинист и помощник машиниста электропоездов (секции) шум вибрация высокая напряженность труда неудовлетворительный режим труда и отдыха Вредные (3.3)

Шумовые воздействия имеют предельно допустимый уровень (ПДУ) 5 дБА [119]. При этом по данным [88] превышения ПДУ в два раза установлены в 13,4% кабин, а в три раза - в 11,0%, что продолжает способствовать развитию заболеваемости среди работников ЛБ. Установлено, что акустические воздействия считаются причиной образования и развития нейросенсорной тугоухости -особенно распространенного заболевания у работников ЛБ [22, 110]. Зарубежные авторы рассматривают такие воздействия как главный фактор формирования заболеваний у работников железнодорожного транспорта [156, 157, 158].

Вибрационные воздействия определены ПДУ на уровне 5 дБ [119]. На практике 12% кабин локомотивов не соответствуют требованиям ПДУ, причем превышения ПДУ в два раза достигает 87%, а в три раза - свыше 30% [88], что требует дальнейшего совершенствования мероприятий по охране труда машинистов.

Электромагнитные воздействия по данным многих исследователей не превышают ПДУ поэтому этот фактор на железнодорожном транспорте часто игнорируется. Однако на электрифицированных участках железных дорог значения напряженности электромагнитных полей (ЭМП) часто имеют значительные величины [46]. Кроме того исследователи, в большинстве своем, игнорируют факт кумулятивного действия ЭМП на организм человека, что требует проведения специальных углубленных исследований [58, 91]. Тем более, что имеется ряд публикаций сообщающих о повышенных рисках, развития нарушений сердечного ритма, а также внезапной сердечной смерти от воздействия ЭМП малой интенсивности [166].

Температурный фактор связан с тем, что воздействие низких или высоких температур возникающих в ходе трудовой деятельности ЛБ может приводить к снижению работоспособности, увеличению вероятности ошибки и ухудшению состояния здоровья [36].

Загрязнения воздуха наблюдается в основном на дизельных локомотивах, где в воздухе рабочей зоны в большой концентрации могут находится: оксиды азота, оксиды углерода, сера, углеводороды и сажа [52, 135].

Психоэмоциональный фактор ряд авторов связывают с наличием стрессов порождаемых ответственностью за жизни людей и за состояние грузов, подвижностью смен с разной временной продолжительностью [91, 94], что некоторые авторы считают основной причиной высокой сердечно-сосудистой заболеваемости среди ЛБ [17].

В работах [90,125] изучаются вопросы изменения стрессоустойчивости машинистов и их помощников в зависимости от стажа работы. Показывается, что через 6...8 лет постоянной работы уровень стрессоустойчивости падает, приводя,

к увеличению количества допускаемых ошибок, а у машинистов со стажем работы более 10 лет уровень тревожности находится в диапазоне «умеренная тревожность», приближаясь к уровню «высокая тревожность». Уровень тревожности связывают так же с наличием язвы желудка и двенадцатиперстной кишки и с артериальной гипертензией [92].

В литературе [87] рассматривается вопрос о влиянии зрительного анализатора на формирование психоэмоционального стресса у работников ЛБ. В своей работе им нужно одновременно контролировать показания многочисленных приборов, а также состояние железной дороги (в том числе возможном присутствии на них посторонних предметов или человека), указания семафоров и т.д. Также яркий солнечный свет, въезд/выезд из туннелей обеспечивает лишнюю зрительную нагрузку [21].

Особые психоэмоциональные нагрузки встречаются у работников ЛБ, которые обслуживают высокоскоростные поезда. Машинистам таких поездов необходимо очень быстро принимать решения. По причине высокой скорости движения нагрузка на зрительный анализатор серьезно увеличивается [62]. Поэтому в этом случае частота проведения медицинского осмотра регламентируется отдельным документом - распоряжением ОАО «РЖД» от 06.09.2012 № 1779р.

Статические нагрузки вредно воздействуют на артериальное давление и уровень холестерина в крови [32], приводя к нарушениям сердечного ритма [93].

Кроме ФР, вызываемых контактом ЛБ с производственной средой, серьезную роль в развитии заболеваний играет индивидуальное состояние здоровья и индивидуальные ФР, такие как алкоголь, курение, отрицательные семейно-бытовые обстоятельства, наследственность и др. Эта группа ФР, и так же текущее состояние здоровья, так же влияющее на появление и развитие профессиональных заболеваний, определяется типом исследуемой патологии по данным опроса, осмотра, инструментальных и лабораторных исследований.

1.2 Анализ заболеваемости машинистов локомотивных бригад и их

помощников

Влияние профессиональных и биологических ФР объясняет повышенную заболеваемость работников ЛБ. Группу заболеваний относят к профессиональным, если было доказано, что одной из причин их возникновения является воздействие производственных ФР. Для целого ряда заболеваний воздействие производственных ФР считается не доказанной, но по данным литературы известно, например о более высоком уровне ССЗ среди машинистов, чем среди населения вообще. Этот факт в работе [22] связывают с тем, что ССЗ могут развиваться под воздействием производственных ФР, или при совокупном влиянии производственных и биологических ФР. С учетом сложной системы разнородных воздействий на работников железнодорожного транспорта, включая ЛБ, ряд авторов ввело понятие «железнодорожная медицина» [10].

В работе [119] показано, что при общей тенденции снижения профессиональной заболеваемости работников ОАО «РЖД», 43% в эту заболеваемость вносят работники ЛБ. По частости профессиональная заболеваемость у работники ЛБ распределяется следующим образом [56]: -нейросенсорная тугоухость (73%); -заболевания пылевой этиологии (13%);

-заболевания периферической нервной системы, а также опорно-двигательного аппарата (9%),

-вибрационная болезнь (5%).

С возрастом и стажем работы машинистов количества случаев выявления профессиональных заболеваний растет [ 110, 53].

В литературе нередко обсуждаются вопросы развития ССЗ у машинистов и их помощников [91]. Появление таких заболеваний зачастую связывают с хроническим психоэмоциональным стрессом и разного рода перегрузками во время рабочего процесса. Значительное распространение у работников ЛБ

получила артериальная гипертензия (АГ) [12, 84], которая активизируется с возрастом, при курении и ожирении [96, 101] и которая является предиктором сердечно-сосудистых катастроф.

Опубликовано исследование, которое сообщает, что у машинистов ЛБ встречается наиболее высокий риск развития суправентрикулярных нарушений сердечного ритма, главным образом на фоне АГ. Машинисты со среднесуточной частотой сердечных сокращений свыше 75 уд/мин по сведениям холтеровского мониторирования ЭКГ являют собой группу риска по образованию суправентрикулярных аритмий и желудочковых нарушений ритма. В этой группе также выявлено падение циркадного индекса. Судя по всему, машинисты, страдающие АГ, в совокупности с высокой частотой сердечных сокращений представляют собой группой риска, которая требует более внимательного наблюдения со стороны кардиологов [96], и все же этому суждению требуется подтверждение в популяционных доказательных исследованиях.

В соответствии с данными из литературных источников вместе с ССЗ часто наблюдается патология желудочно-кишечного тракта, которая может быть связана как с хроническим стрессом [89], так и с фактором нерационального питания [91]. В ряде работ исследовались генетические маркеры риска возникновения АГ у исследуемой категории пациентов которые впоследствии были связаны с геном ATIIR1 а так же со стажем работы и уровнем холестерина крови и [11].

Критическим проявлением ССЗ считается внезапная сердечная смерть (ВСС) которая может произойти как непосредственно в рейсе, так и через некоторое время после него. В настоящее время наблюдается тенденция уменьшения количества ВСС среди работников ЛБ, что связывают с улучшением качества работы медицинской службы РЖД, однако даже единичные случаи ВСС создает серьезные угрозы безопасности движения [82, 86].

Работами ряда исследователей было убедительно показано, что широко используемые шкалы SCORE, PROCAM и Framingham обладают малой информативностью для оценки сердечно-сосудистого риска (ССР) у машинистов

ЛБ [32]. При этом в ряде работ отмечается достаточно быстрое развитие эндотелиальной дисфункции [91] которое специалисты связывают с повышенным уровнем психоэмоционального стресса [92], который, в свою очередь повышает вероятность ССР [107]. С учетом сказанного ряд исследователей предлагает различные варианты шкал риска, например, на основе методики оценки вегетативных функций для прогнозирования ССР у работников ЛБ [94].

Следует отметить, что в последние годы ведутся разнообразные исследования, которые посвящены проблеме ВСС у лиц, имеющих ССЗ в анамнезе, а также не имеющих их вовсе. Обычно, в таких исследованиях ВСС считаются только те случаи прекращения сердечной деятельности, которые влекут за собой смерть в течение 1 часа после появления симптоматики, причем ранее состояние умершего человека не вызывало опасения, а насилие было исключено. В литературе встречаются сведения, исходя их которых, половина смертей от ССЗ является ВСС. При этом чаще ВСС встречаются у лиц мужского пола в возрасте от 20 до 60 лет [30].

В настоящее время ведется поиск предикторов синдрома ВС. Обнаружено увеличение риска ВСС у людей, которые даже не имели предшествующей ишемической болезни сердца (ИБС). Считается, что ИБС повышает риск развития внезапной смерти; примерно в 70% случаев на вскрытии в результате ВСС обнаруживались различные признаки ишемии миокарда [15].

При фибрилляции желудочков, а также гемодинамически значимой желудочковой тахикардии, на которых приходится около 90% случаев ВСС, крайне резко и значительно падает фракция выброса левого желудочка, что влечет за собой необратимое изменение метаболизма в жизненно важных органах и периферических тканях. Важно подчеркнуть, что желудочковые нарушения ритма нередко наблюдаются не только на фоне ИБС, но и без нее [17, 169].

Возникновение и развитие ВСС при других причинах до конца не понятно. Давно известно, что нагрузки (физическая или эмоциональная) могут увеличить риск ВС за счет ухудшения кровоснабжения миокарда, а также за счет развития нарушений сердечного ритма [15, 30]. Исследователи пытаются описать

генетическую предрасположенность к синдрому ВСС. В большинстве случаев рассматриваются такие гены, как LIPC, АРОЕ/^1, HDAC9, САМК2В, GWAS и другие как кандидаты, которые влекут за собой предикцию к развитию ВС. При этом только для мутации ^35089892 гена САМК2В найдена ассоциация с синдромом ВСС.

В исследованиях ФР внезапных смертей приводятся причины, как и при всех ССЗ: мужской пол, возраст, табакокурение, гиподинамия, дислипидемия, АГ и сахарный диабет. Не вызывающим сомнений инструментальным предиктором ВСС считается бессимптомное резкое падение фракции выброса левого желудочка (ниже 30%). Помимо этого, почти все желудочковые нарушения ритма значимо увеличивают риск ВС. О повышенном риске внезапной смерти у мужчин говорит снижение уменьшение вариабельности сердечного ритма по данным суточного мониторирования ЭКГ. Присутствие синкопальных состояний в анамнезе в разы повышает риск ВСС [15].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Медников Дмитрий Андреевич, 2021 год

Список литературы

1. Жмудяк, М.Л. Автоматизированная система медицинской диагностики заболеваний с учетом их динамики / М.Л. Жмудяк и др.: Ползуновский вестник, 2006. - №1. - С. 95-106.

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для вузов: в 2 т. / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. - 2-ое изд., испр. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика - 656 с.

3. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для вузов: в 2 т. / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. - 2-ое изд., испр. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - Т. 2. - 432 с.

4. Аксельрод, А.С Нагрузочные ЭКГ-тесты: 10 шагов к практике. Учебное пособие /А.С. Аксельрод, П.Ш. Чомахидзе, А.Л. Сыркин; под ред А.Л. Сыркина. - 5-ое изд. - М: МЕДперсс-информ, 2016. - 208 с.

5. Аксенов, С.В. Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей/С.В. Аксенов, К.А. Костин, А.В. Иванова, J. Liang, А.В. Замятин - Современные технологии в медицине, 2018. - 50 с.

6. Бурячковская, Л.И. Алгоритмы и шкалы риска тромбоза и кровотечения в кардиологии и неврологии: Практическое пособие / Л. И. Бурячковская, Н. В. Ломакин, А. Б. Сумароков, Е. А. Широков. — М.: ООО «Др. Редди'с Лабораторис», 2018. — 424 с.

7. Алексеева, Н.С. Факторы риска развития метаболического синдрома и психологическая готовность больных к проведению профилактики / Н.С. Алексеева, О.И. Салмина-Хвостова. - Т. 14, № 2, 2011. -С. 53-56.

8. Амосова, Е.Н. Особенности течения и прогнозирования рецидивирующего инфаркта миокарда / Е.Н. Амосова - Врачебное дело - №2, 1983. - С. 52-55.

9. Гуревич, К.Г. Анализ факторов, ассоциированных с заболеваемостью работников локомотивных бригад / К.Г. Гуревич, Е.М. Гутор, Е.А. Жидкова и др. - Кардиоваскулярная терапия и профилактика, 2019. - Том 18. № 1. - С. 102-106.

10. Атьков, О.Ю. Железнодорожная медицина: Энциклопедия / О.Ю. Атьков, А.З. Цфасман. - М.: Медицина, 2007. - 1054 с.

11. Атьков, О.Ю. Этические проблемы генетического тестирования в производственной медицине / О.Ю. Атьков, С.Г. Горохова - Медицина труда и промышленная экология, 2016.- № 4. - C. 23-26.

12. Батищева, Г.А. Клинические проявления гипертонической болезни у работников железнодорожного транспорта / Г.А. Батищева, Ю.Н. Чернов, Е.В. Тонких - Проблема артериальной гипертензии у работников железнодорожного транспорта и особенности фармакологической корреляции. - Воронеж: Изд. ИПЦ ВТУ, 2008. - С. 56-68.

13. Белялов, Ф.И. Алкоголь и профилактика сердечно-сосудистых заболеваний / Ф.И. Белялов - Кардиология, 2004. - Т.44, № 4. - С. 78- 82.

14. Библиотека для глубокого обучения [Электронный ресурс]. - URL: https://pytorch.org (дата обращения 05.03.2019).

15. Бокерия, Л.А. Оптимизация ведения пациентов с мультицентричным ишемическим поражением на базе интеллектуальных технологий: монография / Л.А. Бокерия, А.В. Быков, HA. Кореневский. -Старый Оскол: THT, 2019. - 400 с.

16. Бокерия, О.Л. Внезапная сердечная смерть: механизмы возникновения и стратификация риска / О.Л. Бокерия, А.А. Ахобеков -Анналы аритмологии, 2012. - Т. 9. - № 3. - С. 5-13.

17. Бондарев С.А. Кардиальная патология у машинистов железнодорожного транспорта / С.А. Бондарев. - Сибирский медицинский журнал, 2011. - Т.26, № 2.- С. 116-120.

18. Бурлака, Н.И. Влияние электромагнитного излучения на функциональное состояние организма машинистов / Н.И. Бурлака - Новые задачи современной медицины: материалы III Междунар. науч. конф. — СПб.: Заневская площадь, 2014. — С. 11-13.

19. Быков, А. В. Прогнозирование развития критического состояния кровообращения сердца на основе нечетких моделей / А. В. Быков и др. -Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2018. - ^8, №1 (26), - С 55-66.

20. Быков, А.В. Метод оценки функционального состояния центральной гемодинамической системы / А. В. Быков, Н. А. Кореневский, E.А. Бойцова - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2017. - Т.7, №3. - С. 66-77.

21. Бянкина, И.Н. Современные тенденции офтальмологической заболеваемости и состояния зрительного здоровья работников железнодорожного транспорта, обеспечивающих безопасность движения поездов / И.Н. Бянкина, И.Е. Панова, Е.С. Леонова - Пермский медицинский журнал, 2009. - Т. XXVI. № 6. - С. 127-131.

22. Вильк, М.Ф. Гигиенические проблемы улучшений условий труда железнодорожников / М.Ф. Вильк, В.А. Капцов, Л.П. Коротич -Здравоохранение Российской Федерации, 2011. - № 4. -8-10 С.

23. Воробьева, О.М. Математическое прогнозирование инфаркта миокарда и сердечно-сосудистых осложнений у урологических больных / О.М. Воробьёва, С.П. Серегин, И.В. Чернова - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная

техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2012. - №2, ч.3. - С. 328- 331.

24. Воробьева, О.М. Эффективность методов электрорефлексодиагностики в доклинической стадии инфаркта миокарда / О.М. Воробьёва, А.В. Новиков - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2012. - №2, ч.3. - С. 309- 312.

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

26. Габерман, О.Е. Факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний у работников железнодорожного транспорта с артериальной гипертензией / О.Е. Габерман, Н.Н. Крюков - Медицинский альманах, 2011. - № 2. -С. 185188.

27. Гадалов, В.Н. Математические модели рефлекторных систем организма человека и их использование для прогнозирования и диагностики заболеваний / В. Н. Гадалов, Н. А. Кореневский, В.Н. Снопков - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2012. - Т. 11, №2. - С. 515521.

28. Гайнуллин, P.A. Индивидуальная предрасположенность к заболевания сердечно-сосудистой системы работников железнодорожного транспорта - Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Образование, здравоохранение, физическая культура, 2005. - № 4 (44). - С.242-243.

29. Гаранин, А.А. Биомеханика сердца и малого круга кровообращения на фоне факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний / А.А. Гаранин, А.Е. Рябов, О.В. Фатенкова - Российский журнал биомеханики, 2012. - Т.16, №3(57). - С. 65-74.

30. Гервальд, В.Я. Внезапная сердечная смерть. Состояние проблемы/ В.Я. Гервальд, Т.Г. Насонов, А.В. Лепилов и др. - Современные проблемы науки и образования, 2018.- № 6.- С. 70.

31. Говорухина, Т.Н. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы, провоцируемых воздействием разнородных факторов риска / Т.Н. Говрухина, М.А. Мясоедова, И. Ю. Григоров, А.В. Поляков - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2019- Т.18, №2.- С.130-138.

32. Горохова, С.Г. Сравнительный анализ моделей расчета индивидуального суммарного риска ишемической болезни сердца у работников железнодорожного транспорта / С.Г. Горохова, Е.В. Мурасеева, В. Ф. Пфаф и др. - Российский кардиологический журнал, 2016. - №6 - С. 2733.

33. Гурылева, М.Э. Критерии качества жизни в медицине и кардиологии / М.Э. Гурылева, М.В. Журавлева, Г.Н. Алеева - Русский медицинский журнал, 2006. - Т.14, №10. - С. 761-763.

34. Ефремова, О.А. Диагностика ишемической болезни сердца интеллектуальной системой «АРМ-Кардиолог» / О.А. Ефремова - Курский научно-практический вестник 2. «Человек и его здоровье», 2014. - №1. - С. 69-74.

35. Дмитриева, Н. В. Индивидуальное здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма (системно -информационный подход) /Н.В. Дмитриева, O.C. Глазачев. - М., 2000. - 214 с.

36. Дубилей, Г.С. Профессиональная реабилитация работников локомотивных бригад / Г.С. Дубилей, Н.В. Заикина - Cardio Соматика, 2013. -№S1. - С.29.

37. Евстигнеева, О.И. Совершенствование диагностики и стратификации риска сердечно-сосудистых заболеваний у работников железнодорожных путей сообщения: автореф. дис ... кан-та мед. Наук(14.01.04.) Евстигнеева О.И. - Рязань, 2013. -28 с.

38. Емельянов, С.Г. Прогнозирование степени тяжести развития ишемического процесса в сердце, головном мозге и нижних конечностях на основе нечётких моделей / С. Г. Емельянов, Н. А. Кореневский, A.B. Быков -Биомедицинская радиоэлектроника, 2016. - №9. - С. 4-9.

39. Ефремов, М.А. Гибридные многоагентные классификаторы в биотехнических системах диагностики заболеваний и мониторинге лекарственных назначений / М.А. Ефремов, О.В. Шаталова, В.В. Федянин, А.Н. Шуткин - Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2015. - № 6. - С. 42-47.

40. Ефремов, М.А. Гибридные нечеткие модели для прогнозирования возникновения и осложнений артериальной гипертензии с учетом энергетических характеристик биоактивных точек / М.А. Ефремов, С.А. Филист, О.В. Шаталова и др. - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2018. — Т. 8, № 4 (29). — С. 104-119.

41. Ефремов, М.А. Модели формирования пространства информативных признаков для прогнозирования инсультов по результатам исследования переходных процессов в аномальных зонах электропроводности в экспериментах in vivo / М.А. Ефремов, Е.А. Старцев, А.Ф. Рыбочкин, О.В. Шаталова, В.В. Серебровский - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2017. - Т. 7, № 3 (24). - С. 120-131.

42. Ефремов, М.А. Прогнозирование возникновения, ранняя и дифференциальная диагностика остеохондрозов поясничного отдела позвоночника на основе нечеткой логики принятия решений/ М.А. Ефремов, Н.А. Кореневский, О.В. Родионов, С.А. Филист - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2006. Т. 5. № 4. С. 939-942.

43. Жарких, Е.Н. Влияние электромагнитного поля на работников железных дорог / Е.Н. Жарких - Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения, 2016. - №2(24). - С.59-61.

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

45. Закирова, А.Н. Корреляционные связи перекисного окисления липидов, антиоксидантной защиты и микрореологических нарушений в развитии ИБС / А.Н. Закирова - Терапевтический архив, 1996.- Т.68, №9. - С. 37-40.

46. Закревская, А.А. Рекомендации по формированию графиков сменной работы в основных железнодорожных профессиях (машенисты локомотивов, диспетчера и другие операторские профессии) / А.А. Закревская, Д.В. Алпаев, В.В. Сериков - Медицина труда и промышленная экология, 2017. № 7. С. 32-35.

47. Гафаров, В.В. Изучение влияния жизненного истощения на риск возникновения инфаркта миокарда в популяции мужчин 25- 64 лет (эпидемиологическое исследование на основе программы ВОЗ «MONICA» / В.В. Гафаров - Клиническая медицина, 2005. - № 7. - С.23-26.

48. Финн, В.К. Интеллектуальные системы для анализа медицинских данных / В.К. Финн и др. - Врач и информационные технологии, 2006. -Часть 2. - №6. - С. 50-60.

49. Ищенко, В.И. Улучшение условий и охраны труда на железнодорожном транспорте / В.И. Ищенко - Путь и путевое хозяйство, 2005. - № 5. - С. 31-34.

50. Капцов, В.А. Физические факторы производственной среды и безопасность движения / В.А. Капцов, А.Г. Лексин - Гигиена и санитария, 2009. - № 5. - С. 87-88.

51. Капцов, В.А., Основные факторы профессионального риска у работников железнодорожного транспорта/ В.А. Капцов, В.Б. Панкова, В.С. Кутовой - Гигиена и санитария, 2001.-№1. С.38-43.

52. Каськов, Ю.Н. Современные аспекты состояния и улучшения санитарно-эпидемиологического благополучия работников и пассажиров железнодорожного транспорта России / Ю.Н. Каськов, Г.А. Фархатдинов, Ю.И. Подкорытов, и др. - Гигиена и санитария, 2013. - Т. 92. № 5. - С. 24-26.

53. Катериничева, О.А. Медико-социальные аспекты заболеваемости, инвалидности и совершенствование охраны здоровья железнодорожного транспорта: автореф. дисс ... канд. мед. наук (14.00.54.) / Катерничева О. И. -Москва, 2009. -25 с.

54. Киселев, А.В. Виртуальные потоки в гибридных решающих модулях классификации сложноструктурируемых данных / А.В. Киселев, Д.Ю. Савинов, С.А. Филист, О.В. Шаталова, В.В. Жилин - Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, 2018. - № 2 (42). - С. 137-149.

55. Киселев, А.В. Модели латентных предикторов в интеллектуальных системах прогнозирования состояния живых систем / А.В. Киселев, О.В. Шаталова, С.А. Филист и др. - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2020. Т. 10. № 1. С. 114-133.

56. Киселев, А.В. Нейросетевые модули с виртуальными потоками для классификации и прогнозирования функционального состояния сложных систем/ А.В. Киселев, Т.В. Петрова, С.В. Дегтярев и др. - Известия Юго-Западного государственного университета, 2018. - Т.22, №4. - С. 123-134.

57. Киселев, А.В. Слабые классификаторы с виртуальными потоками в интеллектуальных системах прогнозирования сердечно-сосудистых осложнений / А.В. Киселев, О.В. Шаталова, Е.В. Петрунина и др. - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019. -№1 (30). Том 9. - С. 6-19.

58. Климченко, Л.Н. Прогнозирование неблагоприятного электромагнитного влияния на объектах железнодорожного транспорта / Л.Н. Климченко, Т.С. Черкасова, Е.П. Чубарь - Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения, 2001 - № 1 (5) - С. 126-129.

59. Кобякова, О.С. Хронические неинфекционные заболевания: эффекты сочетанного влияния факторов риска / О.С. Кобякова, И. А. Деев, Е. С. Куликов и др. - Профилактическая медицина, 2019;22(2): - С. 45-50.

60. Комлев, И.А. Прогнозирование и оценка степени тяжести ишемии сердца на основе гибридных нечётких моделей / И.А. Комлев, О.В. Шаталова, С.В. Дегтярев, А.В. Серебровский - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019. —Т. 9, №1 (30). — С. 133-145.

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

62. Копытенкова, О.Н. Психофизиологические методы, для определения профессиональной пригодности машинистов железнодорожного транспорта / О.Н. Копытенкова, О.Т. Алиев - Интернет-журнал «Науковедение», 2014. - Выпуск 5 (24).

63. Кореневская, С.Н. Аппаратно-программный комплекс для психофизиологических исследований на базе платформы ANDROID c fe-интерфейсом / С. Н. Кореневская, Е. С. Шкатова, М. А. Магеровский, А. Н. Шуткин - Медицинская техника, 2016. - №5. - С. 24-27.

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

65. Кореневский, Н.А. Гибридные нечеткие модели оценки функционального состояния и состояния здоровья человека-оператора информационно-насыщенных систем. Системный анализ и управление в биомедицинских системах/ Н.А. Кореневский. - Старый Оскол: ТНТ, 2019. 105-109 с.

66. Кореневский, Н.А. Информационно-интеллектуальные системы для врачей рефлексотерапевтов: монорафия / Н.А. Кореневский, Р. А. Крупчатников. - Старый Оскол: ТНТ, 2013. - 424 с.

67. Кореневский, Н.А. Использование нечетких классификационных моделей для оценки эргономики технических систем / H.A. Кореневский, С.А. Горбатенко, В.В. Руденко, А.В. Бойцов - Известия Юго-Западного государственного университета, 2012. №4. С. 20-21

68. Кореневский, Н.А. Использование технологий мягких вычислений для прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса: монография / Р.В. Степашов, H. А. Кореневский, А. В. Серебровский, Т. Н. Говорухина. - Курск: КГСХА, 2016. - 224 с.

69. Кореневский, Н.А. Контроль динамики развития ишемических процессов в сердце по энергетическому разбалансу меридианных структур/ H.A. Кореневский, И.Ю. Григоров, К.В. Разумова, В.А. Горбунов, Дмитриева, Дегтярев С.В. - Медицинская техника, 2020. №1. - С.47-50.

70. Кореневский, Н.А. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, провоцируемых электромагнитными полями радиочастотного диапазона малой интенсивности/ Н.А. Кореневский, А.В. Титова, Т.Н. Говорухина, Д.А. Медников - Моделирование, оптимизация и информационные технологии, 2020. № 8(2). - С. 1-18.

71. Кореневский, Н.А. Метод прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний по энергетическому разбалансу меридианных структур организма/ Н. А. Кореневский, И.Ю. Григоров, К.В. Разумова - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия:

Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2013. - Т.9, №2. - С.75-90.

72. Кореневский, Н.А. Метод синтеза математических моделей прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний работников предприятий электроэнергетики / Н.А. Кореневский, М.А. Мясоедова, К.В. Разумова, А.В. Серебровский - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия управление. Вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019. - №2. - С. 127- 143.

73. Кореневский, Н.А. Метод синтеза математических моделей прогнозирования и ранней диагностики нарушений когнитивных функций / Н. А. Кореневский, А. В. Поляков, С. Н. Родионова, Т. Н. Говорухина -Системный анализ и управление в биотехнических системах, 2019. - Т.18, № 4. - С. 85-92.

74. Кореневский, Н.А. Метод синтеза моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад/ Н.А. Кореневский, Д.А. Медников, В.В. Стародубцев - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2020. Т. 19. № 3. - С. 140-154.

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

76. Кореневский, Н.А. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки притяни решений: монография / Н. А. Кореневский, С. Н. Родионова, И.И. Хрипина, 2018. - 78 с.

77. Кореневский, Н.А. Нечеткие модели оценки уровня эргономики технических систем и ее влияние на состояние здоровья человека оператора с учетом функциональных резервов [Электронный ресурс] / Н. А.

Кореневский, С. Н. Родионова, Т. Н. Говорухина, М. А. Мясоедова, -Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - Выпуск № 1, 2019. URL: https://moit.vivt.ru.

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

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

80. Кореневский, Н.А. Синтез прогностических и диагностических нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон для медико-экологических приложений / H. А. Кореневский, В. А. Бунеев, Р. А. Крупчатников - Известия вузов. СевероКавказский регион, Технические науки, 2009.-№4.-С.39-46.

81. Кореневский, Н.А. Теория проектирования нечетких сетевых экспертных систем для управления медико-экологической безопасностью / Н.А. Кореневский, С.А. Филист, А.Б. Красковский и др. - Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2009. — Т. 11, № 9-1 (64). — С.146-151.

82. Кудрин, В.А. Медико-профилактические вопросы преждевременной смертности на железнодорожном транспорте / В.А. Кудрин, С.А. Краевой - Актуальные проблемы транспортной медицины, 2008. - № 1 (11) - С. 110-113.

83. Кузнецов, К.Б. Оценка сочетанного воздействия на человека электрической и магнитной составляющей ЭМП / К.Б. Кузнецов, А.Р. Закирова, 2018. - № 1 (56). - С. 54-57.

84. Купчикова, С.С. Особенности влияния вредных

производственных факторов на заболеваемость и формирование патологии у работников железнодорожного транспорта / С.С. Купчикова, Г.Н. Шеметова -В сборнике: Современные вопросы здоровья и безопасности на рабочем месте, 2017. - С. 149-154.

85. Курочкин, А.Г. Многоуровневый мета-анализ для прогнозирования функционального состояния по суррогатным маркерам / А.Г. Курочкин, Е.С. Шкатова, А.Н. Шуткин - Биомедицинская радиоэлектроника, 2016. - № 9. - С. 25-31.

86. Лазуткина, А.Ю. Прогностическая значимость факторов риска, поражений органов-мишеней для возникновения внезапной сердечной смертности, острого коронарного синдрома и ишемической болезни сердца у работников локомотивных бригад на Забойкальской железной дороге / А.Ю. Лазуткина, В.В. Горбунов - Сердце: журнал для практикующих врачей, 2014. - Т. 13 № 5 (79) - С. 294-297.

87. Леонова, Е.С. Клиническая апробация индикатора внутриглазного давления игд-02 в системе железнодорожного здравоохранения / Е.С. Леонова, О.А. Горынина, Е.А. Карауловская -Поликлиника, 2012 -№5-2 - С. 72-74.

88. Логинова, В.А. Гигиеническая оценка условий формирования факторов риска для работающих и населения на железнодорожном транспорте (на примере Юго-Восточной железной дороги) / В.А. Логинова, Г.Г. Онищенко - Анализ риска здоровью, 2018. - № 1. - С. 78-88.

89. Лузина, С.В. Особенности течения гипертонической болезни, ассоциированной с эрозивными повреждениями желудочно-кишечного тракта, в группе - машинистов железнодорожного транспорта / С.В. Лузина, Н.Н. Малютина, А.С. Толкач - Медицина труда и промышленная экология, 2015 - №9 - С.85-86.

90. Луцкий, И.С. Особенности конгетивных функций у машинистов магистральных локомотивов в условиях действиях хронического / И.С. Луцкий, Е.И. Луцкий, М.В. Ефименко - Университетская клиника, 2017. - Т.

13. № 2 - С. 166-171.

91. Малютина, Н.Н. Особенности эмоционального состояния работников железнодорожного транспорта / Н.Н. Малютина, А.Л. Сединин, С.В. Лузина и др. - Здоровье и образование в XXI веке, 2017. - Т 19. N 10. -С. 109-110.

92. Малютина, Н.Н. Анализ факторов риска формирования сердечнососудистых заболеваний у работников железнодорожного транспорта. /Н.Н. Малютина, А.С. Толкач - Терапевт, 2014. - №5. - С.18-22.

93. Марсальская, О.А. Суммарный сердечно-сосудистый риск и диастолическая дисфункция у работников железнодорожного транспорта /О.А. Марсальская, В.С. Никифоров - Кардиоваскулярная терапия и профилактика, 2015. - Т. 14. № S. - С. 133.

94. Маховская, Т.Г. Диагностические вегетативные расстройства у работников железнодорожного транспорта - Бюллетень, 2004. - № 16. - С.43-47.

95. Медникова, О.В. Методы, модели и алгоритмы принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов: дисс....канд, технаук: 05.13.10, защищена 50.05.2008. / О. В. Медникова, Курск, 2008. - 215 с.

96. Метсо, К.В. Частота сердечных сокращений и циркадный индекс как предикторы нарушений ритма сердца у лиц трудоспособного возраста с артериальной гипертензией / К.В. Метсо, В.С. Никифоров -Кардиоваскулярная терапия и профилактика, 2018. - 17 (июль) - С. 21-22.

97. Мясоедова, М.А. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний работников электроэнергетической отрасли на основе гибридных нечетких моделей: дис....канд. техн. наук.-Курск, 2019. -162 с.

98. Мясоедова, М.А. Математические модели оценки влияния электромагнитных полей на появление развитие профессиональных заболеваний электроэнергетической отрасли / М.А. Мясоедова, Н.А.

Кореневский, Л.В. Стародубцева, М.В. Писарев - Моделирование, оптимизация информационные технологии, 2019. - С. 27-42.

99. Мясоедова, М.А. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы у работников электроэнергетических предприятий/ М.А. Мясоедова, Л.В. Стародубцева, А.В. Титова, Л.В. Шульга - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019- Т.9 -№3 - С.60-172.

100. Николаевский, Е.Н. Комплексные программы профилактики сердечнососудистых заболеваний у работников железнодорожной отрасли в современных условиях / Е.Н. Николаевский, Е.В. Сухова - Новая наука: Современное состояние и пути развития, 2016. - № 6-3 - С. 49-52.

101. Николаевский, Е.Н. Профессиональные заболевания у машинистов локомотивных бригад в современных условиях / Е.Н. Николаевский, Г.С. Кажигалиева - Новая наука: проблемы и перспективы, 2016. - Т. 79, № 5-3 - С. 25-27.

102. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике: учебное пособие для студ. мед. вузов России / В.П. Омельченко, А.А. Демидова. - Ростов на Дону: Феникс, 2001. — 304 с.

103. Онищенко, Г.Г. Анализ риска здоровью в стратегии государственного социально-экономического развития: монография / Г.Г. Онищенко, Н.В. Зайцева, И.В. Май и др. - Пермь: Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2014. - 738 с.

104. О создании открытого акционерного общества «Российские железные дороги»: постановление Правительства РФ от 18 сентября 2003 г. №585 (с изменениями и дополнениями, последнее от 17 октября 2018 г.).

105. О специальной оценке условий труда (с изменениями и дополнениями) Федеральный закон РФ от 28.12.2013 № 426-ФЗ.

106. О приказе Минтранса России от 9 марта 2016 № 44:

Распоряжением ОАО «РЖД» от 12.07.2016 № 1385р.

107. Осипова, И.В. Влияние психосоциального стресса на рабочем месте на поведенческие факторы риска у мужчин трудоспособного возраста / И.В. Осипова, О.Н. Антропова, Н.В. Пырикова и др. - Профилактическая медицина, 2011. - Т. 14. № 4. - С. 19-23.

108. Пальцев, Ю.П. Проблема изучения влияния электромагнитных полей на здоровье человека, Итоги и перспективы / Ю. П. Руцова, С. Ю. Перов, Е. В. Богачева - Медицина труда и промышленная экология, 2013.-№6.-С.35-40.

109. Панкова, В.Б. Гигиеническое обоснование риска развития профессиональной тугоухости у работников локомотивных бригад / В.Б. Панкова, В.А. Капцов, Ю.Н. Каськов - Бюллетень ВСНЦ СО РАМН , 2006. -№ 3. - С. 38-41.

110. Панкова, В.Б. Современные проблемы профессиональной патологиина железнодорожном транспорте / В.Б. Панкова - Сборник статей к 90-летию ВНИИЖГ (1925-2015 гг.). - М.: ФГУП ВНИИЖГ Роспотребнадзора, 2015. - С. 201-206.

111. Петрова, Т.В. Предикторы синхронности системных ритмов живых систем для классификаторов их функциональных состояний / Т.В. Петрова, С.А. Филист, С.В. Дегтярев, А.В. Киселев, О.В. Шаталова -Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2018. - Т.17, № 3. - С. 693-700.

112. Плотников, В.В. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации/ В.В. Плотников, H.A. Кореневский, Ю.М. Забродин - Орел: институт психологии АНССР; ВНИИОТ Госагропрома ССР, 1989. - 327 с.

113. Поляков, А.В. Диагностика ранних стадий когнитивных нарушений внимания на основе гибридных нечетких решающих правил/ А.В. Поляков, С.Н. Родионова, Н.Л. Коржук, Л.В. Стародубцева - Моделирование, оптимизация, информационные технологии, 2019. - 203 с.

114. Поляков, А.В. Прогнозирование появления и развития расстройств когнитивных функций внимания в процессе трудовой деятельности операторов информационно - насыщенных человеко-машинных систем / А.В. Поляков, Н.Л. Коржук, С.Н. Родионова, Е.А. Николаева -Известия Юго-Западного государственного университета Серия: Техника и технологии, 2019. - 102- 116 с.

115. Пономаренко, А.Н. Факторы формирования хронических заболеваний у железнодорожников / А. Н. Пономаренко, В.А. Лисобей -Актуальные проблемы транспортной медицины. №2 (20), 2010 г. - С.10-15.

116. Пронников, Ю.В. Совершенствование методов виброакустических расчетов и проектирования кабин локомотивов:

автореф. дисс.....канд. тех. Наук (05.02.02, 05.26.02.) / Пронников Ю.В. -

Ростов-на-Дону, 2012. - 18 с.

117. Протасова, З.У. Методы и алгоритмы формирования слабых классификаторов в ансамбле классификаторов прогнозирования сердечнососудистых рисков / З.У. Протасова, О.В. Шаталова, Дафалла Али А.Б., Дегтярев С.В. - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019. Т. 9. № 3. - С. 64-83.

118. Пырикова, Н.В. Первичная профилактика сердечно-сосудистых заболеваний в коллективе работников железнодорожного транспорта. Организация и клинико-экономическое обоснование / Н.В. Пырикова, И.В. Маев - Клиническая медицина, 2017. - Т. 95 № 3. - С. 287.

119. Рзаева, А.Д. Комплексная оценка заболеваемости, временной и стойкой нетрудоспособности, смертности железнодорожников - Казанский медицинский журнал, 2016. - Т. 97. № 4 - С. 624-629.

120. Серебровский, В.В. Генерация структуры и параметров экспертных информационных систем / В.В. Серебровский, С.А. Филист, О.В. Шаталова, А.А. Черепанов - Научные ведомости Белгородского

государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2014. - № 1 (172), Выпуск 29/1. - С. 150-152.

121. Серебровский, В.В. Информационная система детектирования ишемических кардиоциклов с использованием нечеткой логики / В.В. Серебровский, С.А. Филист, О.В. Шаталова, А.А. Черепанов - Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2014. - № 8 (179), Выпуск 30/1 - С. 71-75.

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

123. Смирнова, М.Д. Прогностические факторы развития сердечно-сосудистых осложнений во время аномальной жары 2010 г. (кагорное наблюдательное исследование) / М.Д. Смирнова, Т.В. Фофанова, Ф.Т. Агеев и др. - Кардиологический вестник, 2016. — №11(1). — С. 43-51.

124. Созыкин, А.В. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей/ А.В. Созыкин - Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика, 2017. Т. 6, № 3. С. 28-59.

125. Солдатов, С.В. Особенности устойчивости к профессиональному стрессу у машинистов и пригородных электропоездов / С. В. Солдатов - Современные проблемы науки и образования, 2014. - № 2. -С. 588.

126. Степашов, Р.В. Синтез решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний сельскохозяйственных рабочих контактирующих с ядохимикатами / Р.В. Степашов, Н.А. Кореневский, Е.С. Потапова - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2018. - Т.17 №3. - С.709-717.

127. Степашов, Р.В. Математические модели прогнозирования заболеваний системы дыхания провоцируемых контактом с ядохимикатами на основе нечеткой логики принятия решений / Р.В. Степанов, Л.В,

Стародубцева, Е.Н. Кореневская, В.И. Федянин - Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии, 2019 №1 (333). - С.116-125.

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

129. Суржикова, С.Е. Исследование проводимости биоматериалов в биоактивных точках при циклических воздействиях токами различной полярности / С.Е. Суржикова, Ю.Б. Мухатаев, Л.В. Плесканос, О.В. Шаталова - Биомедицинская радиоэлектроника, 2016. - № 9. - С. 32-37.

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

131. Суржикова, С.Е. Программно-аппаратный комплекс для анализа вольтамперных характеристик биоактивных точек на основе модуля L-CARD E20-10 / С.Е. Суржикова, О.В. Шаталова, В.В. Федянин -Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, 2015. - № 2 (30). -С. 150-161.

132. Титов, В.С. Классификация функционального состояния человека и нечеткая оценка их уровня / В.С. Титов, Т.Н. Сапитонова -Известия Юго- Западного государственного университета, 2012. - №2. Ч.3. -С. 320-324.

133. Ткач, Л.А. Гигиеническая оценка условия труда и профессиональной заболеваемости машинистов железнодорожного цеха / Л.А. Ткач, С.А. Рыженко, А.Е. Лысый, Е.П. и др. - Актуальные проблемы транспортной медицины, 2001. - № 2 (20) - С. 024-031.

134. Фадеев, Г.М. Человек в транспортной среде при интенсивных технологиях // Актуальные вопросы железнодорожной медицины. М. 20032004. №6-7. С. 12-15.

135. Фархатдинов, Г.А. Актуальные вопросы обеспечения санитарно-эпидемиологической безопасности пассажирских и грузовых перевозок железнодорожным транспортом России / Г.А. Фархатдинов, Ю.Н. Каськов, Ю.И. Подкорытов, О.А. Свитенко - Дезинфекция. Антисептика, 2014. - Т. 5, № 2. - С. 28-32.

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

137. Филист, С.А. Гибридная нейронная сеть с макрослоями для медицинских приложений / С.А. Филист, О.В. Шаталова, М.А. Ефремов -Нейрокомпьютеры. Разработка и применение, 2014. — №6. — С. 35-39.

138. Филист, С.А. Использование гибридных нейросетевых моделей для многоагентных систем классификации в гетерогенном пространстве информативных признаков / С.А. Филист, А.Г. Курочкин, В.В. Жилин и др. // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. Научно-технический журнал, 2015. — № 3 (31). — C.85-95.

139. Филист, С.А. Модель формирования функциональных систем с учетом менеджмента адаптационного потенциала / С.А. Филист, А.Н. Шуткин, Е.С. Шкатова, и др. // Биотехносфера. 2018. № 1 (55). С. 32-37.

140. Филист, С.А. Модели биоимпеданса при нелинейной вольтамперной характеристике и обратимом пробое диэлектрической составляющей биоматериала / С.А. Филист, О.В. Шаталова, А.С. Богданов -Бюллетень сибирской медицины, 2014. - Т. 13, № 4. - С. 129-135.

141. Филист, С.А. Модели нечетких нейронных сетей с трех-стабильным выходом в инструментарии для психологических и физиологических исследований / С.А. Филист, А.Р.С. Халед, О.В. Шаталова,

В.В. Руденко - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2007. — Т.6, №2. — С. 475-479.

142. Филист, С.А. Универсальные сетевые модели для задач классификации биомедицинских данных / С.А. Филист, Р.А. Томакова, Зар До Яа - Известия Юго-Западного государственного университета, 2012. — № 4 (43), Ч. 2. — С. 44-50.

143. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс : [пер. с англ.] / С. Хайкин. — 2-е изд., испр. — М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. — 1104 с.

144. Цфасман, А.3. Железнодорожная клиническая медицина. Профессиональные болезни. / А.З. Цфасман - М.: РАПС, 2000. - 336 с.

145. Шаталова, О.В. Ассоциации решающих модулей в интеллектуальных системах прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний / О.В. Шаталова - Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 18. № 2, 2019. - С.153-162.

146. Шаталова, О.В. Итерационная многопараметрическая модель биоимпеданса в экспериментах in vivo / О.В. Шаталова - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. Т.9. № 1 (30), 2019. - С. 26-38.

147. Шаталова, О.В. Мультиагентная интеллектуальная система для прогноза риска сердечно-сосудистых осложнений с синергетическими каналами/ О.В. Шаталова, Д.А. Медников, З.У. Протасова - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2020. Т. 19. № 3. С. 177188.

148. Шуткин, А. Н. Оценка уровня психоэмоционального напряжения на основе комбинированных нечетких моделей и модели Г. Раша / А.Н. Шуткин - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2014. - Т.14. - № 3. - С. 593-600.

149. Шуткин, А.Н. Использование гибридных нечетких моделей для оценки степени утомления / А. Н. Шуткин, Е.А. Бойцова, А.В. Бойцов, С.

Н. Кореневская - Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2015. - № 2. - С. 107-118.

150. Шуткин, А.Н. Оценка уровня утомления с использованием теории измерения латентных переменных /А.Н. Шуткин, Е.А. Бойцова, Л. В. Стародубцева - Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2015. - Т.14. - № 3. - С. 553-561.

151. Яа, З.Д. Спектральный анализ медленных волн в сингулярном разложении электрокардиосигнала / З.Д. Яа, О.В. Шаталова, Л.В. Плесканос -Наукоемкие технологии, 2014. - Т. 15, № 12. - С. 73-78.

152. Яицков, И.А. Снижение воздействия вибраций на работников локомотивных бригад в процессе торможения и регулирования скорости движения при проектировании и модернизации тепловозов и мотовозов / И. А. Яицков - Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения, 2018. - С. 27-31.

153. Alizadehsani, R. Coronary artery disease detection using computational intelligence methods. / Alizadehsani R., Zangooei MH, Hosseini MJ, et al. Knowledge-Based Syst Elsevier, 2016; P 187-97.

154. Al-Kasasbeh, R. Bioengineering system for prediction and early Prenosological diagnostics of Stomach Diseases Based on ENergy Characteristics of bioactive Points with Fuzzy Logic/ Al-Kasasbeh R., Nikolay Korenevskiy, Mahdi Alshamasin - 2nd Biomedical Engineering Conference and Expo November 30-December 01- San Antonio: USA, 2015.

155. De Carvalho, M.R. Death of the specialist, rise of the machinist. / M.R. De Carvalho, M.C.Ebach - Hist Philos Life Sci, 2009. - 461 p.

156. Guski, R.WHO Environmental Noise Guidelines for the European Region: A Systematic Review on Environmental Noise and Annoyance / R. Guski D. Schreckenberg, R. Schuemer - Int J Environ Res Public Health, 2017. -14 p.

157. Hahad, O. Annoyance to differentnoise sources is associated with atrial fibrillation in the Gutenberg Health Study / O. Hahad, M. Beutel, T. Gori et al. - Int J Cardiol, 2018. - 114 p.

158. Jarosinska, D. Development of the WHO Environmental Noise Guidelines for the European Region: An Introduction./ D. Jarosinska, M.E. Heroux, P. Wilkhu [et al.] - Int J Environ Res Public Health, 2018. - Apr 20. - 15 p.

159. Korenevskiy, N.A. Fuzzy determination of the human's level of psycho-emotional / N.A. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, F. Ionescouc, M. Alshamasin, E. Alkasasbeh, A.P. Smith - IFMBE Proceedings, 2013, V. 40, IFMBE. - P. 213-216.

160. Lewis, D.D. Naive (Bayes) at forty: The independence assumption in information retrieval / D. D. Lewis. - Berlin, Heidelberg: Springer, 1998; pp. 4-15.

161. Li, K, Lifestyle risk factors and residual life expectancy at age 40/ Li K. Hüsing A, Kaaks R. - German cohort study. BMC Medicine, 2014. -121 p.

162. Dudchenko, A. Machine Learning Algorithms in Cardiology Domain: A Systematic Review / Aleksei Dudchenko, Matthias Ganzinger and Georgy Kopanitsa - The Open Bioinformatics Journal, 2020, Volume 13, P. 25-40.

163. Nielsen, D. Tree Boosting With XG Boost Why Does XGBoost Win"Every" Machine Learning Competition / D. Nielsen, 2018. -2 p.

164. Park, H-A. An Introduction to Logistic Regression: From Basic Concepts to Interpretation with Particular Attention to Nursing Domain / H-A. Park - J Korean Acad Nurs, 2013. - 154 p.

165. Wojdel, A. ECG assessment based on neural networks with pretraining / A. Wojdel, Ribas Ripoll VJ, Romero E, Ramos P, Brugada J. - Appl Soft Comput J Elsevier, 2016. - P 399-406.

166. Santangelo, L. Magnetic field exposure and arrythmic risk: evaluation in railway drivers / L. Santangelo, M. Di Grazia, F. Liotti et al. - Int Arch Occup Environ Health, 2005. -May, 78(4). - P. 337-41.

167. Sutton, R. Two problems with back propagation and other steepest descent learning procedures for networks / R. Sutton - Proceedings of the Eighth Annual Conference of the Cognitive Science Society, 1986. - P. 823-832.

168. Verma, L. A Hybrid Data Mining Model to Predict Coronary Artery Disease Cases Using Non-Invasive Clinical Data / L. Verma, Srivastava S, Negi PCC. J Med Syst, 2016. - 178 p.

169. Williams, B. ESC/ESH Guidelines for the management of arterial hypertension / B. Williams, G. Mancia, W. Spiering et al. - Eur Heart J.Published online August 25, 2018. - 339 p.