Методы и средства прогнозирования, оценки степени тяжести и динамики развития хронической ишемии нижних конечностей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Родионова Софья Николаевна

• Родионова Софья Николаевна
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Родионова Софья Николаевна

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ИШЕМИЧЕСКИХ ПОРАЖЕНИЙ

1.1. Этиология, патогенез, современные методы прогнозирования и диагностики хронической ишемии нижних конечностей

1.2. Математические модели прогнозирования и оценки степени тяжести ишемических поражений нижних конечностей

1.3. Информационные и интеллектуальные технологии в медицинской практике

Выводы первого раздела

2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ И ОЦЕНКИ ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ ИШЕМИЧЕСКОГО ПОРАЖЕНИЯ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ

2.1. Объект и методы исследования. Формирование и оценка пространства информативных признаков

2.2. Метод синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей

2.3. Метод оперативного контроля динамики развития хронической ишемии нижних конечностей по энергетической реакции биологически активных т очек

Выводы второго раздела

3. СИНТЕЗ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ПАЦИЕНТОВ С ХРОНИЧЕСКОЙ ИШЕМИЕЙ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ

3.1. Синтез математических моделей прогнозирования критической ишемии нижних конечностей

3.2. Синтез гибридной модели оценки степени тяжести хронической ишемии нижних конечностей

3.3. Синтез математических моделей оценки динамики развития хронической ишемии нижних конечностей

Выводы третьего раздела

4. РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Обобщенная структура системы поддержки принятия решений

4.2. Алгоритм управления процессами принятия решений

4.3. Прибор для оперативного контроля состояния пациентов с хронической ишемией нижних конечностей

4.4. Результаты экспериментальных исследований

Выводы четвертого раздела

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства прогнозирования, оценки степени тяжести и динамики развития хронической ишемии нижних конечностей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Решение задач повышения эффективности оказания медицинской помощи пациентам с хронической ишемической болезнью нижних конечностей (ХИНК) имеет важное социальное и экономическое значение, поскольку эта патология особенно в стадии своего критического развития достаточно часто приводит к инвалидизации с высокой ампутацией конечности и даже к летальным исходам (Абалмасов К.Г., Бокерия Л.А., Быков А.В., Покровский А.В., Губкова Р.Г., Савельев В.С. и др.) [1,13, 14, 119,125, 127].

Ситуация значительно осложняется тем, что ХИНК часто сочетается с ишемическим поражением сердца, головного мозга, центральной гемодинамической системы (Бокерия Л.А., Быков А.В.)[13].

Сложные взаимосвязи ишемических процессов в организме человека порождают сложную динамическую связь между доступными для измерения медицинскими данными и исследуемыми результатами развития ишемии нижних конечностей. В таких условиях для оптимизации ведения пациентов с ХИНК необходима разработка новых высокоэффективных методов и средств обеспечивающих повышение качества оказания медицинской помощи пациентам страдающим ХИНК, опирающихся на современные адекватные математические методы, реализуемые с использованием информационных и интеллектуальных технологий (Бокерия Л.А., Быков А.В., Кореневский Н.А., Устинов А.Г.) [13, 22, 25, 28, 38, 40, 99, 137].

Одним из важных этапов ведения пациентов со сложными заболеваниями, включая пациентов с хронической ишемией нижних конечностей, является своевременный и качественный прогноз появления и развития исследуемых заболеваний с оценкой их динамики и степени тяжести (Бокерия Л.А., Устинов А.Г., Кореневский Н.А., Быков А.В., Серегин С.П.) [13, 35, 40, 41, 62, 73].

Таким образом, повышение эффективности прогнозирования появления и развития исследуемого класса заболеваний с оценкой их динамики и степени тяжести является актуальной научно-технической задачей.

Степень разработанности темы исследования. Проблеме повышения эффективности ведения пациентов с хронической ишемией нижних конечностей посвящено достаточно много научных работ как у нас в стране, так и за рубежом (Бокерия Л.А., Савельев В.С., Кошкин В.М., Быков А.В., L. Carey, A. Langenberg, R.Ashly [13, 14, 125, 152].

Для решения задач прогнозирования и оценки состояния пациентов с хронической ишемией нижних конечностей различные авторы предлагают многочисленные методы исследования: проба Самуэльса, проба Шатова, осмотр стопы с оценкой температуры, ультразвуковая допплерография, лодыжечно-плечевой индекс, пальцево-плечевой индекс, фиксация сегментарного артериального давления, данные реологических исследований, ангиография, тредмил-тест и т.д.

Для обработки данных с целью принятия прогностических и диагностических решений используется множество различных математических методов (регрессионный, факторный и корреляционный анализы, модели аттракторного типа, нечеткая логика, методы теории распознавания, математическое моделирование и др.).

Однако, несмотря на прилагаемые усилия многих исследователей, инвалидизация и смертность от хронической ишемии нижних конечностей остаются достаточно высокими.

Анализ существующих методов и средств, используемых при ведении пациентов с ХИНК, показывает, что вопросы прогнозирования, оценки тяжести и динамики развития исследуемого класса заболеваний требуют своего дальнейшего развития при активном применении адекватных

математических методов, реализуемых с использованием медицинских информационных систем (МИС), включая интеллектуальные технологии.

Проведенные нами исследования позволили сделать вывод о том, что по структуре данных решаемые задачи имеют нечеткую природу с пересекающимися классами состояний, что делает целесообразным в качестве базового математического аппарата исследования выбрать методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил (Кореневский Н.А., Быков А.В., Устинов А.Г., Филист С.А.), которая, имея значительные потенциальные возможности, в решении плохоформализуемых задач требует адаптации под решаемые в данной работе задачи [13, 99, 106, 137, 174].

С учетом вышеизложенного сформированы следующие цель и задачи исследования.

Цель работы: повышение качества оказания медицинской помощи пациентам с хронической ишемией нижних конечностей за счет разработки методов, моделей и алгоритмов прогнозирования, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей в условиях нечеткого и неполного описания исследуемого класса заболеваний.

Для достижения поставленной в работе поставлены и решены следующие задачи:

- проведен разведочный анализ структуры данных с учетом системных поражений организма, включая ишемию нижних конечностей, и выбран математический аппарат исследования;

- разработан метод синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей;

- предложен метод оценки динамики хронической ишемии нижних конечностей по изменению электрического сопротивления биологически активных точек;

- синтезированы математические модели прогнозирования перехода критической ишемии в тяжелую стадию, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей для различных уровней медицинских исследований;

- разработаны структура базы знаний и алгоритм управления для системы поддержки принятия решений сосудистого хирурга;

- разработана структура прибора для оперативного контроля состояния пациентов с хронической ишемией нижних конечностей;

- проведена статистическая проверка полученных результатов на репрезентативных контрольных выборках.

Научная новизна исследований заключается в следующем:

- предложен метод синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей, отличающийся использованием блоков информативных признаков с гетерогенной структурой данных, описывающих различные системно-взаимосвязанные структуры организма, влияющие на появление и развитие ишемии в нижних конечностях, позволяющий синтезировать гибридные нечеткие решающие правила для различных уровней принятия решений, обеспечивающие повышение качества принимаемых решений при ведении пациентов с выбранной патологией в условиях нечеткого плохоформализуемого описания структуры исследуемого класса заболеваний;

- разработан метод оценки динамики хронической ишемии нижних конечностей по изменению электрического сопротивления биологически активных точек, отличающийся учётом взаимосвязи кровоснабжения в системе сердце-головной мозг- нижние конечности и функционального резерва кровоснабжения, позволяющий оперативно оценить динамику развития исследуемой патологии с предупреждением о возможных критических последствиях;

- получена система гибридных математических моделей прогнозирования, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей, в которых используется информация, описывающая различные системно-взаимосвязаные свойства организма на различных уровнях его функционирования, позволяющие решать задачи прогнозирования наступления критических ситуаций с уверенностью не ниже 0,85, классификации степени тяжести ишемии с уверенностью на уровне 0,95 и оценки класса динамики развития исследуемой патологии не ниже 0,9;

- разработана система поддержки принятия решений сосудистого хирурга, отличающаяся использованием алгоритма управления работой иерархической структурной базы знаний с оригинальными гибридными решающими модулями, позволяющая управлять процессом ведения пациентов на различных уровнях их обслуживания, в зависимости от индивидуального характера ишемического поражения, что обеспечивает повышение качества оказания медицинской помощи больным, страдающим хронической ишемией нижних конечностей.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в развитии теории распознавания образов, нечеткой логики принятия решений, включая методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил, при решении задач повышения качества ведения пациентов, страдающих ХИНК, за счет разработки нового направления в создании систем поддержки принятия решений (СППР) сосудистых хирургов и врачей ангиологов.

Разработанные гибридные модели позволяют оценивать уверенность в прогнозе перехода хронической ишемии нижних конечностей в критическую стадию,

Полученные в диссертации методы, модели и алгоритм используются в составе СППР, практическое применение которой сосудистыми хирургами и

ангиологами повышает качество оказания медицинской помощи пациентам, страдающим ХИНК.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий» и при финансовой поддержке «Федерального государственного бюджетного учреждения «Российский фонд фундаментальных исследований» РФФИ в рамках научного проекта № 1931-90067.

Результаты работы внедрены в образовательный процесс Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии», прошли испытания в Клиническом научно-медицинском центре «Авиценна» г. Курска, в составе пациентов которого люди с различной степенью тяжести критической ишемии нижних конечностей.

Методология и методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы математической статистики, системного анализа, распознавания образов, теории биотехнических систем, математического моделирования, теории нечетких множеств, экспертного оценивания. При разработке гибридных моделей в качестве инструментария использовался Matlab 8.0 с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox

Положения, выносимые на защиту:

1. Методы синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей, позволяют синтезировать гибридные нечеткие решающие правила для различных уровней принятия решений, обеспечивающие повышение качества принимаемых решений при ведении пациентов с выбранной патологией в условиях нечеткого

плохоформализуемого описания структуры исследуемого класса заболеваний;

2. Гибридные математические модели прогнозирования, определения степени тяжести и оценки динамики развития ишемического поражения нижних конечностей обеспечивают решение задачи прогнозирования наступления критической ситуации при развитии хронической ишемии с уверенностью не ниже 0,85, классификации тяжести ишемического процесса с уверенностью на уровне 0,95 определения классов, характеризующих динамику ишемического процесса с уверенностью не хуже 0,9;

3. Разработанная система поддержки принятия решений сосудистого хирурга с соответствующим алгоритмом управления работой иерархической структурной базы знаний с оригинальными гибридными решающими модулями управляет процессом ведения пациентов на различных уровнях их обслуживания в зависимости от индивидуального характера ишемического поражения, что обеспечивает повышение качества оказания медицинской помощи больным, страдающим хронической ишемией нижних конечностей.

4. Прибор контроля состояния пациентов с ХИНК позволяет вне клинических условий оценивать тенденции развития ишемических процессов и своевременно сигнализировать о возможном наступлении неблагоприятных и критических ситуаций.

Степень достоверности и апробации результатов. Достоверность результатов исследования подтверждается корректным использованием выбранного математического аппарата, отсутствием противоречий аналогичным результатам, полученным другими исследователями, а также результатами экспериментальных исследований полученных решающих правил на репрезентативных контрольных выборках.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на Международных и Всероссийских научных конференциях: XXII Международная научно-техническая конференция «Медико-экологические информационные технологии-2019» (Курск, 2019 г.); International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics «Advances in Social and Occupational Ergonomics» (Сан-Диего, США, 2018 г.); XIII Международная научная конференция с научной молодежной школой имени И.Н. Спиридонова «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Суздаль, 2018 г.); XI Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием. Курский государственный медицинский университет «Биотехнология и биомедицинская инженерия» (Курск, 2018 г.); ХХХ Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы-2017» (Рязань, 2017 г.); XIX Международный конгресс «Здоровье и образование в XXI веке» (Москва, 2017 г.); XII Международная конференция «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Курск, 2015 г.); XIV Russian-Germany Conference on Biomedical Engineering (Санкт-Петербург, 2014 г.), на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск, 2014-2021).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 16 научных работах, среди которых 8 статей в ведущих рецензируемых научных журналах, монография и патент.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, заключения и списка литературы, включающего 146 отечественных и 30 зарубежных наименования. Работа изложена на 164 страницах машинописного текста, содержит 30 рисунок и 10 таблиц.

1. ОБЗОР МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ИШЕМИЧЕСКИХ ПОРАЖЕНИЙ

1.1. Этиология, патогенез, современные методы прогнозирования и диагностики хронической ишемии нижних конечностей.

Вопросам этиологии и патогенеза хронической ишемии нижних конечностей (ХИНК) посвящено значительное количество специализированной литературы [5, 6, 7, 13, 17, 42, 56, 57, 66, 131, 152]. Обобщение разнородных сведений по этиологии и патогенезу ХИНК сведено в работе [13].

В работе [131] этиология и патогенез ХИНК классифицируют так, как это представлено в таблице 1.1.

Таблица 1.1. Нозологические формы ХИНК в зависимости от

этиологии и патогенеза

Вследствие общей системной патологии Заболевания артерий вследствие вторичных изменений сосудов Врожденная патология.

Атеросклероз Эндартериит Тромбангиит Аортоартерит Постэмболические окклюзии Посттромботические окклюзии Посттравматические окклюзии Посткомпрессионные окклюзии, в том числе после перевязки сосуда Атрезия Аплазия Извитость

В таблице 1.2 приведены нозологические формы ХИНК в зависимости от характера поражений сосудистых стенок артерий [152]

Таблица 1.2. Нозологические формы ХОЗАНК в зависимости от изменений в сосудистой стенке

Нарушение обмена веществ Дегенеративные поражения сосудов Системные васкулиты Воспаление и тромбоз артерий и вен Тромбофилии Вазоспастиче ские болезни

1.Атеросклероз 2.Сосудистые осложнения сахарного диабета 1. Синдром Морфана 2. Синдром Элерса-Данлоса. 3. Опухоль Эрдгейна 4.Нейрофибромат оз 5 .Фибромышечна я дисплазия 1. Крупные сосуды (болезнь Хортона, болезнь Такаясу, синдром Бехчета). 2. Средний диаметр (узелковый периартериит, болезнь Хортона, гранулематоз Вегенера, синдром Черга-Страуса, болезнь Кавасаки. 3. Мелкие сосуды (склеродермия, СКВ, РА). Болезнь Бюргера 1. Дефицит антикоагулянтов (пр. С, S, АТ — III. 2. Изменения гемостаза на фоне опухоли кишечника. 3. Тромбы сердца (аневризмы ФП). Болезнь и синдром Рейно

Схема патогенеза ХИНК достаточно подробно описана в работах [5, 6, 7, 13, 17, 42, 56, 57].

В ряде этих работ выделяют три формы атеросклероза, которые могут переходить в КИНК:

1. Самостоятельная форма облитерирующего атеросклероза артерий нижних конечностей (ОААНК);

2. ОААНК, протекающий на фоне сахарного диабета (СД);

3. ОААНК как конечная стадия развития неспецифического аорто-артериита.

Для этих состояний характерны специфические особенности, определяющие клиническую картину [13].

Разнообразные методы прогнозирования и диагностики ХИНК достаточно подробно описаны в специальной литературе, например [127].

В данной работе описываются подробнее те методики, которые в соответствии с рекомендациями [13, 26] будут полезны для проводимых диссертационных исследований.

В работе [124] в основу исследований при подозрении и оценке состояния пациентов с ХОЗАНК положено измерение артериального давления (АД) на обеих руках и аускультация подключенных артерий [ПКЛА].

В работе [7] рекомендовано проводить пробы для выявления плантарной ишемии, включая симптом Оппеля, симптом Колленса, пробу Самуэльса, пробу Шамова.

Скрининговые исследования при ХИНК по данным [124] проводят с использованием ультразвуковой допплерографии (УЗДГ) сосудов нижних конечностей [13]. .В результате скрининга определяются лодыжечно-плечевогй индекс (ЛПИ), пальцево-плечевой индекс (ППИ), сегментарное артериальное давление [13]. Использование УЗДГ позволяет оценить, характер поражения артерий и уровень окклюзионно-стенотических изменений. Возможна также косвенная оценка природы непроходимости

сосуда (наличие тромба, атеросклеротическая бляшка, гиперплазия интимы), [13]. Для определения ЛПИ используют соотношение:

ЛПИ САД(берцовые артерии) САД (плечевая артерия)

где САД- систолическое артериальное давление.

Пальцево-плечевой индекс определяется выражением:

Ппи САД(дисталъные артерии 1,2пальца) САД (плечевая артерия)

Сегментарная оценка САД производится для определения анатомической локализации поражения артерий [13, 124].

Для оценки степени метаболических расстройств используют транскутанное напряжение О2 в дистальных отделах конечности измеряемое в горизонтальном и в вертикальном положениях [13,124].

Дистанцию безболевого пути определяют на беговой дорожке (тредмил тест), при скорости движения 3,2 км/час. При этом тесте оценивают различные параметры: преодоление дистанции 200м без боли; степень снижения ЛПИ при физической нагрузке; время восстановления ЛПИ после физической нагрузки [13]. Достаточно надежную диагностическую информацию о состоянии артерий нижних конечностей (АНК) дает ультразвуковое дуплексное ангиосканирование (УДАС) с определением характеристик атеросклеротических бляшек (АСБ) и оценка состояния сосудистой стенки (комплекс «интима-медиа») [13,125].

Оценку микроциркуляции (МКЦ) производят с использованием реовазографии (РВГ), включая функциональные пробы (с нитроглицерином).

Функциональный резерв (ФР) оценивается с использованием динамической сцинтиграфии путем определения относительного объемного кровотока на фоне эпидуральной симпатической блокады. Для оценки МКЦ используется так же лазерная допплеровская флоуметрия (ЛДФ) с помощью которой определяется базальный кровоток, активность притока и оттока крови, особенно с проведением функциональных проб [13].

1.2. Математические модели прогнозирования и оценки степени тяжести ишемических поражений нижних конечностей

В публикациях отечественных и зарубежных учёных описываются различные способы прогнозирования и оценки тяжести ишемических поражений различных органов с использованием различных математических методов. Большинство из них используют линейные и нелинейные регрессионные и дискриминантные модели, «связывающие» функции отклика (вероятность возникновения, степень тяжести ишемического поражения, стадии заболевания) с системой информативных признаков (факторов риска).

Например, в работе [109] описана модель оценки степени тяжести ишемии по активности цитоплазматической креатинфосфокиназы (цтКФК) от митохондриальной (миКФК):

у = 6,498х3 - 7,4353х2 + 3,5669х - 0,2232;

у(х,г) = (-0,000004г3 + 0,0038?2 -0,6407? +19,729)х3 + (0,000005г3 -

-0,0044?2 + 0,6909г -16,436) х2 + (-0,000002г3 = 0,0017г2 --0,25г + 4,8121)х + (0,0000002г3 -0,0002г2 + 0,25г-0,0209)

где х - активность митахондриальной КФК (миКФК) (Е/мг белка); у -активность цитоплазматической КФК (цтКФК) (Е/мг белка); t - время

пребывания животных в состоянии ишемии, выраженное в часах.

Адекватность этих моделей доказывалось по коэффициенту детерминации R2.

В работе [125] описана модель определения степени тяжести ишемии тканей нижних конечностей по фактору роста эндотелия сосудов и моноцитарный сосудов.

Анализ публикаций отечественных и зарубежных учёных по проблемам ишемии нижних конечностей показывает, что, значительное количество исследований, связанных с ишемическим поражением ориентировано на исследование и борьбу с ишемическими поражениями отдельно взятых органов и систем, включая нижние конечности [125, 169]. В то же время ряд исследователей считает, что на практике часто встречаются ситуации, связанные с системными ишемическими поражениями, одновременно затрагивающими центральную гемодинамическую систему, сердце, головной мозг и нижние конечности [13, 41, 62, 116]. Исследования проведенные под руководством доктора А. Быкова показали, что патологические состояния сердца и сосудов, включая сосуды головного мозга и нижних конечностей (НК) сосуществуют длительно, приобретая хроническую взаимоотягощающую связь. При этом нарушения региональной гемодинамики определяют центральную, а изменения последней усугубляют состояние органов [13, 41, 62, 116].

С учётом этой парадигмы доктором А. Быковым с сотрудниками кафедры БМИ была проведена серия исследований, в ходе которых была изучена структура исследуемых классов состояний (прогноз появления, развития и степени тяжести ишемических поражения (СТИП) нижних конечностей в сочетании с ишемическими поражениями (ИП) других органов и систем) и выбран математический аппарат исследования, позволяющий

синтезировать надёжно «работающие» математические модели принятия решений в условиях неполного и нечёткого описание исходных данных с плохоформализуемой пересекающейся структурой классов - методология синтеза гибридных нечётких решающих правил (МСГНРП). Выбранная методология с примером её использования при решение различных медицинских задач достаточно подробно описана в работах [75, 76, 78, 79, 97, 99, 106].

Учитывая системные взаимосвязи между кровоснабжением нижних конечностей, сердца, головного мозга, верхних конечностей и центральной гемодинамической системы доктор А. Быков в соавторстве с учёными и аспирантами Юго-западного государственного университета разработал совокупность математических моделей, позволяющих решить задачи прогнозирования, оценки динамики развития, оценки СТИП как отдельных органов и систем, так и в их сочетанном сосуществовании.

Рассмотрим несколько математических моделей принятия решений по прогнозированию и оценке степени ишемического поражения органов и систем человека, важных при решении поставленных в работе задач.

1. Математическая модель оценки динамики развития ишемии нижних конечностей [13, 33, 40]:

PUR(q +1) = PUR(q) + Мащ ( XM)[1 - PUR(q)] (1.1)

где PUR - уверенность в развитии КИНК; q - номер итерации; PUR(1) = цт (X1); Ма,щ(Xi )- функции принадлежности к выбранному

классу положительной динамики сопд : Х1 - протромбиновый индекс; Х2 -

гомоцистеин; Х3 - фибриноген; Х4 - активированное частичное тромбопластиновое время; Х5 - D-димер; Х6 - тромбоциты.

На шкале PUR экспертами выделены три класса описывающих динамику развития КИНК с помощью соответствующих функций

принадлежности цЮщ(X) : отрицательная динамика - ju0{PUR) ; стабильное состояние - /лС (PUR) ; положительная динамика - ¡лП (PUR).

Классификация динамики КИНК ( К]{, ) осуществляется по величине

максимального значения соответствующей функции принадлежности [33]:

We=max[jj0(PUR), nc(PUR), /un(PUR)\, (1.2)

2. Математическая модель прогнозирования исхода ишемии нижних конечностей.

Щ] +1) = Щ(]) + /(йм )П -Щз)1, (1.3)

где IX - оценочная шкала исхода заболевания; щ1) = /(01); Ц = ио; ^2 = FKV; = 01

Комплексные показатели UO - уверенность в развитии гангрены нижних конечностей, FKV - коэффициент вариабельности факторов риска КИНК; OI - показатель обратимости ишемического процесса, определяются с использованием математических моделей, описанных в работах [13, 19, 20, 26, 37].

Для показателя YZ определены четыре класса исхода ишемии: ; СК -субкритическая ишемия; БИ - благоприятный исход; СИ - сомнительный исход; НИ - неблагоприятный исход с функциями принадлежности Цг(Е). Решение о классификации принимается аналогично (1.2) [13]:

щ = тах{^ск (1щ ) ^ би (1щ ) №си (1щ ) № ни (1щ )}, (1.4)

Основной недостатком решающих правил (1.3) и (1.4) заключается в том, что в них не учитывается влияние на развитие ишемии нижней

конечности (ИНК) ишемических процессов в других органах и системах организма, что снижает точность в принимаемых решениях.

Этот недостаток устраняется в моделях, описываемых ниже. 3. Модель прогнозирования исхода ИНК на основе данных о степени декомпенсации системы сердце - головной мозг (СДСС-Г) [13, 35, 41].

SD ( j +1) = SD ( j ) + ^ (у.+1)[ 1 - SD ( j )], (1.5)

где SD - величина СДСС-Г; (Yj) - частные функции степени

декомпенсации по параметру У], SD (1) = fd (У1); Y2 = QRS; У3 = STД; Y4 = STП; Y5 = S1 ;Y6 = S2; У7 = NFM. ^1- фракция выброса (ФБ); (QRS) -длительность QRS-комплекса ЭКГ; STД - величина депрессии сегмента БТ; БТП - величина подъема сегмента БТ ЭКГ; - стеноз ВСА>60% с ангиоспазмом ИКА с одной стороны; Б2 - стеноз ВСА>60% с ангиоспазмом ИКА с двух сторон ; №М - нарушения функций головного мозга .

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Родионова Софья Николаевна, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абалмасов К.Г. Качество жизни больных с хронической ишемией нижних конечностей / К.Г. Абалмасов, Ю.И. Бузиашвили, К.М. Морозов, С.А. Папоян // Ангиол. и сосуд. хирургия. - 2004. - С. 8-13.

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

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

4. Алексахин, С.В. Прикладной статистический анализ данных. Теория. Компьютерная обработка. Области применения / С.В. Алексахин // В 2-х томах. - М. ПРИОР, 2002. -688 с.

5. Андожская Ю.С. Коррекция микроциркуляции у больных с атеросклеротическим поражением различных сосудов эфферентными методами лечения / Ю.С. Андожская // Вестник хирургии. - 2007. - Т. 166. -№ 6. - С. 64-67.

6. Аниховская И.А. Выявление групп риска, выбор тактики обследования и оценка эффективности лечния различных заболеваний по показателям атиэндотокси-нового имунитета. Автореф.канд.дисс. М.,2001.

7. Аничков Н.Н. Основные теоретические положения к дальнейшему изучению проблемы атеросклероза /Н.Н. Аничков// Атеросклероз Л.: Медицина, 1965. - С. 14-22.

8. Баевский Р.М. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний / Р.М. Баевский, А.П. Берсенева. - М.: Медицина, 1997. - 235 с.

9. Башир А. С. Использование интерактивных методов классификации для решения задач медицинского прогнозирования / С. А. Башир [и др.] // Фундаментальные исследования. - 2014. -№ 1. - С. 33-37.

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

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

12. Бойцова Е.А. Оценка уровня функциональных резервов организма на основе технологий мягких вычислений и модели Г. Раша / Е.А. Бойцова, А.Н. Шуткин, М.А. Магеровский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2017.- Т.14, №3. - С. 577-584.

13. Бокерия, Л.А. Оптимизация ведения пациентов с мультицентричным ишемическим поражением на базе нечетких интеллектуальных технологий: монография / Л.А. Бокерия, А.В. Быков, Н.А. Кореневский. - Старый Оскол «ТНТ», 2019. - 400 с.

14. Бокерия Л.А., Гудкова Р.Г. Здоровье населения Российской Федерации и хирургическое лечение болезней сердца и сосудов. 2003. М.-2004. - 109 с.

15. Браверман, Э.М., Мучник, Ч.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. - М.: Наука, 1983. -464с.

16. Буняев, В.В. Передача диагностической информации от внутренних органов к их проекционным зонам [Текст] /В.В. Буняев, Е.М. Рудник // Распознавание-99: сборник материалов 4-й Межд. конф. Курск.гос. техн. унт. Курск,1999 - С. 246 - 247.

17. Бурлева Е.П., Смирнов О.А. Размышления по поводу хронической критической ишемии конечности // Ангиол. и сосуд. хир. - 1999. №1. - Т.5. -С. 17-21.

18. Быков А.В. Метод и нечеткая модель оценки степени тяжести ишемической болезни центральной гемодинамической системы. Вестник новых медицинских технологий. - Т.24. - №4. - 2017. - С.144-150.

19. Быков А.В. Метод оценки вариабельности показателей, характеризующих кровоснабжение стопы у больных с ишемической

болезнью нижних конечностей. Современное научное знание: теория методология, практика. Сборник материалов научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. Ч.1. - Смоленск ООО «НОВАЛЕНСО», 2016. - С.26-29.

20. Быков А.В. Прогнозирование возникновения и развития гангрены нижних конечностей на основе нечетких моделей принятия решений. Известия Юго-Западного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2017. - №4 (25). - С. 95-103.

21. Быков А.В. Способ определения инетенсивности болевого синдрома при ишемии головного мозга / А.В, Быков, А.В. Бойцов, Д.С. Родионов// Известия Юго-Западного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение.

2017. - Т.7.№3 (24). - С. 91-100.

22. Быков А.В. Интеллектуальная поддержка принятия решений при ведении пациентов с ишемией нижних конечностей на основе гибридных нечетких моделей / А.В, Быков, А.А. Бурмака, С.Н. Кореневская, Д.С. Родионов// Медицинская техника, 2018. -№4 (310). - С. 39-41

23. . Быков А.В. Прогнозирование развития критического состояния кровообращения сердца на основе гибридных нечетких моделей / А.В. Быков, С.Н. Кореневская, И.А. Комлев, Д.С. Родионов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение,

2018. - Т. 8. - № 1 (26) . - С. 74-87.

24. Быков А.В. Интеллектуальная поддержка ведения больных с системными ишемическими поражениями / А.В. Быков, С.Н. Кореневская, С.А. Пархоменко, Д.С. Родионов // В сборнике: Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии Труды XIII Международной научной конференции с

научной молодежной школой имени И.Н. Спиридонова. В 2-х книгах, 2018. -С. 334-336.

25. Быков А.В. Система поддержки принятия решений для ведения больных с хроническим облитирующим заболеванием артерий нижних конечностей, отягощенных ишемической патологией / А.В. Быков, С.Н. Кореневская, С.А. Пархоменко // В сборнике: Медико-экологические информационные технологии - 2018 Сборник научных статей по материалам XXI Международной научно-технической конференции. Ответственный редактор Н.А. Кореневский, 2018. - С. 69-77.

26. Быков А.В.. Прогнозирование появления и развития гангрены нижних конечностей с использованием нечетких интеллектуальных технологий. Монография / А.В. Быков, С.Н. Кореневская, С.А. Пархоменко, Л.В. Стародубцева, И.И. Хрипина. - Курск: «Издательский дом ВИП», 2017. - 470 с.

27. Быков А.В. Использование гибридных нечетких моделей для оценки степени тяжести сочетанных ишемических патологий / А.В. Быков, С.Н. Кореневская, Д.С. Родионов // В сборнике: Биотехнические, медицинские, экологические системы и робототехнические комплексы -Биомедсистемы-2017. сборник трудов ХХХ Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Рязанский государственный радиотехнический университет. 2017. С. 297300.

28. Быков А.В. Интеллектуальная система принятия решений по организации лечебно-оздоровительных мероприятий для пациентов с ишемическими поражениями нижних конечностей / А.В. Быков, С.Н. Кореневская, И.И. Хрипина, Д.С. Родионов // В сборнике: Биотехнические, медицинские, экологические системы и робототехнические комплексы -Биомедсистемы-2017. сборник трудов ХХХ Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов.

Рязанский государственный радиотехнический университет. 2017. С. 133141.

29. Быков А.В. Нечёткая оценка степени декомпенсации региональной гемодинамики большого круга кровообращения с использованием модели Георга Раша / А.В. Быков, Н.А. Кореневский, А.В. Бойцов, С.Н. Родионова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019. - Т. 9. - № 3 (32) . - С. 141-159.

30. Быков А.В. Метод оценки функционального состояния центральной гемодинамической системы / А.В. Быков, Н.А. Кореневский, А.В. Бойцов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2017. - Т. 7. - № 3 (32) . - С. 66-77.

31. Быков А.В. Оценка интенсивности болевого синдрома при ишемии сердца/ А.В. Быков, Н.А. Кореневский, Е.А. Бойцова, Р.Ю. Горяйнов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2017.- Т.16, №4. - С. 848-856.

32. Быков А.В. Математическая модель оценки ишемического поражения центральной гемодинамической системы / А.В. Быков, Н.А. Кореневский, Д. С. Родионов, Е.А. Гривачев // В сборнике: Биотехнология и биомедицинская инженерия. Сборник научных трудов по материалам X Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященной 25-летию биотехнологического факультета и 20-летию кафедры биологической и химической технологии. 2017. С. 141-143.

33. Быков А.В. Метод и нечеткая модель оценки динамики развития критической ишемии нижних конечностей / А.В. Быков, Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Е.В. Цымбал // Вестник новых медицинских технологий, 2018. - Т. 25. - № 4. - С. 251-257.

34. Быков А.В. Выбор схем лечебно-оздоровительных мероприятий для больных хроническими облитерирующими заболеваниями артерий нижних конечностей с учетом системных взаимосвязей центральной и региональной гемодинамики / А.В. Быков, Н.А. Кореневский, С.А. Пархоменко, С.Н. Родионова, Е.В. Цымбал // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание, 2018. - № 6. - С. 105-114.

35. Быков А.В. Нечеткий алгоритм прогноза развития ишемической болезни конечностей для различных этапов ведения пациента / А.В. Быков, Н.А. Кореневский, А.Г. Устинов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2016. - №2(19). - С. 142155.

36. Быков А.В, Метод оценки степени тяжести ишемического поражения анатомических зон нижних конечностей по показателям гемостаза и кровенаполнения сосудов / А.В. Быков, Н.А. Кореневский, Г.Г. Хубулава, И.И. Хрипина, С.Н. Родионова // Медицинская техника. 2019. № 2 (314). С. 47-49.

37. Быков А.В. Оценка уверенности в развитии гангрены нижних конечностей на основе моделей Г. Раша и Е. Шортлифа / А.В. Быков, С.А. Пархоменко, Н.А. Кореневский, Е.А. Бойцова // Системный анализ и управление в биотехнических системах. - Т. 16 -№4, 2017. - С. 878-883.

38. Быков А.В. Интеллектуальная и информационная поддержка ведения пациентов с хроническими облитерирующими заболеваниями артерий нижних конечностей / А.В. Быков, С.А. Пархоменко, Л.В .Стародубцева, С.Н. Кореневская, И.И. Хрипина // Специальный выпуск: Материалы XIX международного конгресса «Здоровье и образование в XXI веке». - Т.19[12] - М. - 2017. - С. 68-70.

39. Быков А.В. Система поддержки принятия решений для ведения больных с критической ишемией нижних конечностей / А.В. Быков, С.Н.

Родионова, И.И. Хрипина, С.А. Пархоменко, Е.В. Цымбал // В сборнике: Биотехнология и биомедицинская инженерия сборник научных трудов по материалам XI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Курский государственный медицинский университет, 2018. - С. 129-130.

40. Быков А.В. Комплексная оценка динамики развития ишемической болезни нижних конечностей на основе нечёткой модели Е. Шортлифа / А.В. Быков, А.Г. Устинов // Сборник научных трудов по материалам VIII международной научно-практической конференции г. Белгород, «Современные тенденции развития техники и технологий». - №8. - Ч. 3. -С. 132-135.

41. Быков А.В. Модель прогнозирования возникновения осложнений ишемии нижних конечностей путем оценки функционального резерва организма / А.В. Быков, А.Г. Устинов, И.И. Хрипина // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. -2015. №4(17). - С. 81-88.

42. Бытка П.Ф. Стимуляция кровотока в конечностях при облитерирующем поражении артерий / П.Ф. Бытка, Е.Т. Чикалэ // Хирургия. 1982, №7.— С. 102-105.

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

44. Васильев, В.Н. Распознающие системы / В.Н. Васильев // Справочник. -Киев.: Наукова думка, 1983. -82с.

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

46. Воронцов, И.М., Шаповалов, В.В., Шерстюк, Ю.М. Здоровье. Опыт разработки и обоснование применения автоматизированных систем для

мониторинга и скринирующей диагностики нарушений здоровья. Спб.: ООО «ИПК Коста». 2006.-432с.

47. ГавааЛувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии / ГавааЛувсан // М.: Наука, 1986. - 575с.

48. Гаврилов И.Л. Метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил состояния сложных объектов: Н.А. Кореневский, И.Л. Гаврилов / Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2010.-Т.9.-№4.-С.858-864.

49. Гаврилова С. И. Прогноз прогрессированиякогнитивного дефицита у пожилых пациентов с синдромом мягкого когнитивного снижения при длительном лечении (3-летнее наблюдение) / С. И. Гаврилова, И. В. Колыхалов, Я. Б. Фёдорова и др..// Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2013. -113(3). - С. 45-53.

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

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

52. Галушкин, А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. [Текст] / А.И. Галушкин - М: Энергия, 1974. -386 с.

53. Генкин, Я.Я. Новая информационная технология анализа медицинских данных. - СПб: Политехника, 1999. -191с.

54. Говорухина Т.Н. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний неравной системы, провоцируемых комбинированным воздействием разнородных факторов риска /Т.Н.

Говорухина, М.А. Мясоедова, И.Ю. Григоров, А.В. Поляков// Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2019. - Т.18, № 2, с.145-153.

55. Горбатенко С.А. Интеллектуальная система оценки состояния организма по электрическим характеристикам меридианных структур / С.А. Г орбатенко, С.Н. Кореневская, Р.А. Крупчатников // В сборнике: Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. сборник материалов XII Международной научно-технической конференции. 2015. - С. 96-98.

56. Дмитриева Е.В. Содержание ПЯЛ, связавших энодотоксин грамотрицательных бактерий в крови больных острым вирусным гепатитом / Е.В. Дмитриева, Е.В. Волчкова, А.В. Аполлонин, Н.Н. Козлова и др. // Бактериально-вирусные инфекции. - Часть 2. - Сборник научн. трудов Саратовского мед. Института, 1993. - С. 25-27.

57. Долгов В.В Лабораторная диагностика нарушений гемостаза / В. В. Долгов, П. В. Свирин; М-во здравоохранения и соц. развития Рос. Федерации, Рос. мед. акад. последиплом. образования. - Тверь : Каф. - 227 с.

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

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

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

61. Елисеева, Н.Н. Общая теория статистики. [Текст]/ Н.Н. Елисеева, М.М. Юзбашев // Учебник под ред. И.И. Елисеевой. -4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2003.-480 с.

62. Емельянов С.Г. Прогнозирование степени тяжести развития. ишемического процесса в сердце, головном мозге и нижних. конечностях на

основе нечетких моделей / С.Г. Емельянов, Н.А. Кореневский, А.В. Быков// Биомедицинская радиоэлектроника. - 2016.-№9. - с.4-9.

63. Загоруйко, Н.Г. Методы распознавания и их применение. - М.: Сов.радио, 1972. -308с.

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

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

66. Затейщиков Д.А, Тромбозы и антитромботическая терапия при аритмиях / Д.А. Затейщиков.- 2-е изд. - М. :Практика, 2011. - 296 с.

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

68. Казначеев В.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения / В.П. Казначеев, Р.М. Баевский, А.П. Берсенев. - Л.: Медицина, 1986. - 216 с.

69. Комлев И.А. Прогнозирование и оценка степени тяжести ишемии сердца на основе гибридных нечетких моделей / И.А. Комлев, О.В. Шаталова, С.В. Дегтярев и др. // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2019. - Т.9, №1(30). - С.133-141.

70. 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. - 2012. -Т. 11. - № 4. -С.993-1000.

71. Кореневская С.Н. Новые подходы к рефлексодиагностике и рефлексотерапии на основе информационных и интеллектуальных технологий / С.Н. Кореневская // В сборнике: Молодежь и XXI век - 2012.

материалы IV Международной молодежной научной конференции. Ответственный редактор: Горохов А.А., 2012. - С. 29-33.

72. Кореневская С.Н. Системный подход к анализу одновременно развивающихся ишемических процессов различных органов и систем/ С.Н. Кореневская // В сборнике: Медико-экологические информационные технологии - 2018. Сборник научных статей по материалам XXI Международной научно-технической конференции. Ответственный редактор Н.А. Кореневский. 2018. - С. 106-112.

73. Кореневская С.Н. Прогнозиование обострения критической ишемии нижних конечностей / С.Н. Кореневская, С.П. Серегин // В сборнике: Горизонты биофармацевтики - 2017. Сборник материалов Международной научно-практической молодежной конференции, посвященной 25-летию биотехнологического факультета. 2017. - С. 47-49.

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

75. Кореневский, Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования: Н.А. Кореневский // Телекоммуникации, № 6. 2006.С. 2531.

76. Кореневский, Н.А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем / Н.А. Кореневский // Медицинская техника, 2015, №1 (289) С. 33-35.

77. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей / Н.А. Кореневский // Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. -Санкт-Петербург, 1993 - 32с.

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

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

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

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

82. Кореневский, Н.А. Метод синтеза двумерных классификационных пространств / Н. А. Кореневский, В. В. Буняев // Известия ВУЗов. Приборостроение. Т.48, №2, 2005. С. 35-38.

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

84. Кореневский Н.А. Прибор для мониторинга степени тяжести ишемических поражений нижних конечностей / Н.А. Кореневский, А.В. Быков, М.В. Артеменко, Д.Е. Скопин, Е.Н. Коровин // Медицинская техника. 2018. - № 3 (309). - С. 10-13.

85. Кореневский Н.А. Прогнозирование возникновения и рецидива инсультов головного мозга на основе гибридных нечетких моделей / / Н.А. Кореневский, А.В. Быков, Е.В. Цымбал, В.В, Аксенов, Д.С. Родионов // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. - Т. 6. -№ 3. - (22). - С. 50-72.

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

87. Кореневский, Н.А. Использование нечетких классификационных моделей для оценки эргономики технических систем / Н.А. Кореневский, А.В. Бойцов [и др.] // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2012.- №4.- С. 20-21.

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

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

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

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

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

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

94. Кореневский Н.А. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики / Н.А. Кореневский, Л.П. Лазурина // Курск, 2000. -177с.

95. Кореневский Н.А. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сердечно-сосудистой системы по электрическому разбалансу меридианных структур организма / Н.А. Кореневский, А.В. Поляков, Ю.А. Челебаева // Сборник научных статей по материалам XXII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» - 2019. Юго-Зап. гос. ун-т, Курск -2019. - С. 58-62.

96. Кореневский, Н.А. Синтез нечетких классификационных правил в многомерном пространстве признаков для медицинских приложений / Н.А. Кореневский, К.В. Разумова // Известия Юго-Западного государственного университета. - Серия управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2012. - №2. - С. 223-227.

97. Кореневский, Н.А. Синтез коллективов гибридных нечетких моделей оценки состояния сложных систем / Н.А. Кореневский, К.В. Разумова // Наукоемкие технологии. - 2014. - Т.15, №12. - С. 31-40.

98. Кореневский Н.А. Нечеткие модели оценки уровня эргономики технических систем и ее влияние на состояние здоровья человека оператора с учетом функциональных резервов / Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Т.Н. Говорухина, М.А. Мясоедова, // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2019. - Т.7, № 1 (24). - С.39-53.

99. 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. Старый Оскол: ТНТ, 2019. - 472 с.

100. Кореневский Н.А. Гибридные нечеткие модели оценки функционального состояния и состояния здоровья человека-оператора информационно насыщенных систем / Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, И.И. Хрипина, М.А. Мясоедова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2019. - Т.18, № 2, - С. 105-109.

101. Кореневский Н.А. Метод синтеза нечетких решающих правил оценки состояния сложных систем по информации о геометрической структуре многомерных данных / Н.А. Кореневский, Е.Б. Рябкова // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т.7, №8. - С.128-137.

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

103. Кореневский Н.А. Нечеткая оценка уровня функционального резерва человека / Н.А. Кореневский, Л.В. Стародубцева, И.А. Клочков, А.В. Бойцов // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2012.-№4. - С. 26-28.

104. Кореневский Н.А. Проектирование медико-экологических информационных систем / Н.А. Кореневский, Н.Д. Тутов, Л.П. Лазурина // М-во образования Рос. Федерации. Кур. гос. техн. ун-т. - Курск, 2001. - 193с.

105. Кореневский, Н.А. Оценка и управление состоянием здоровья на основе моделей Г. Раша / Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Бойцова Е.А., Дмитриева В.В. // Медицинская техника. 2015. № 6 (294). С. 37-40.

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

107. Кореневский Н.А. Проектирование биотехнических систем медицинского назначения. общие вопросы проектирования: учебник / Н.А. Кореневский, З.М. Юлдашев // Старый Оскол: ТНТ, 2018. - 812 с.

108. Лбов, Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г.С. Лбов. Новосибирск: Наука, 1981. - 287с.

109. Мошкова А.Н. Оценка степени тяжести ишемии по активности изоферментов креатинфос-фокиназы мозга методом эмпирических зависимостей / А.Н. Мошкова [и др.] // Труды Ниже-городского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева / НГТУ им. Р.Е. Алексеева. - Нижний Новгород, 2013. № 5 (102). - С. 326-366.

110. Мясоедова М.А. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний работников электроэнергетической отрасли на основе гибридных нечетких моделей: дис. ... канд. техн. наук: 05.11.17 -Приборы, системы и изделия медицинского назначения / Мясоедова Марина Анатольевна. - Курск, 2019. - 162 с.

111. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике [Текст] / В.П. Омельченко, А.А. Демидова // Серия учебники. Учебные пособия / Ростов на Дону. Феникс, 2001.- 304с.

112. Пат. 1473082 Российская Федерация, МПК 6Ш 33/48. Способ определения степени тяжести ишемии у больных с облитерирующим атеросклерозом сосудов нижних конечностей / Захарова Н.Б., Никитина В.В,, Бурев Ю.А. опубликовано 20.01.2013 бюл.№2.

113. Пат. 2342900 Российская Федерация, МПК А 61 В 5/02, А 61 В 5/021. Способ оценки функциональных резервов организма / Курникова Н. А.; заявитель и патентообладатель Курникова Н.А. - № 2007138472/14; заявл. 18.10.2007; опубл. 10.01.2009, Бюл. № 1. - 3 693.

114. Пат. 2462985 Российская Федерация, МПК А61В5/00. Способ прогнозирования тяжести течения ишемической болезни сердца / Ишмакова Р. А., Кастанаян А. А., Карташова Е. А., Яровова Е. С., Пироженко А. А. - № 2462985С1; заявл. 23.06.2011; опубл. 10.10.2012, Бюл. № 1.

115. Пат.2473082 - Способ определения степени тяжести ишемии тканей нижних конечностей у больных с облитерирующим атеросклерозом сосудов нижних конечностей/ Захарова Н.Б., Никитина В.В,, Бурев Ю.А. G01N33/48. опубликовано 28.02.2012; опубл. 20.01.2013

116. Пат. 2478968 Российская Федерация. Способ комплексной терапии при сочетанной ишемии центральной гемодинамической системы, нижних конечностей, сердца и головного мозга/ Быков А.В., Кореневская С. Н., Кореневский Н. А., Филатова О.И., заявка №2017143027 заявл. 27.11.2018; опубл. 27.11.2018, Бюл. № 33.

117. Пат. 2691932. Российская Федерация. МПК А61В5/02 в06Р17/00 G01N33/48 Способ прогнозирования степени тяжести ишемического процесса сердца, головного мозга и нижних конечностей на основании оценки центральной и регионарной гемодинамики органов / Быков А.В., Кореневский Н. А. заявл. 18.25.2017; опубл. 18.06.2017, Бюл. № 17.

118. Пат. 2688386. Российская Федерация. МПК А61В5/295 Способ мониторинга степени тяжести ишемических поражений нижних конечностей

и устройство для его осуществления / Быков А.В., Кореневский Н. А., Скопин Д.Е., Артеменко М.В, заявл. 25.12.2017; опубл. 22.05.2019, Бюл. № 15.

119. Покровский А.В. Клиническая ангиология / А.В. Покровский, М.:2006. - 500 с.

120. Родионова С.Н. Метод и нечеткие модели оценки динамики развития степени тяжести критической ишемии нижних конечностей / С.Н. Родионова, О.В. Мельник, А.В. Быков // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019. - № 1. - С. 146160.

121. Родионова С.Н. Контроль динамики развития критической ишемии нижних конечностей по энергетической реакции биологически активных точек / С.Н. Родионова, О.В. Мельник // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2019. - Т. 9. - № 2 (31) . - С. 144-157.

122. Родионова С.Н. Оценка степени тяжести ишемии нижних конечностей по показателям кровообращения / С.Н. Родионова, О.В. Мельник// В сборнике: Медико-экологические информационные технологии - 2019 сборник научных статей по материалам XXII Международной научно-технической конференции, посвящается 55-летию Юго-Западного государственного университета, 2019. - С. 213-217.

123. Родионова С.Н. Оценка состояния сосудистой системы нижних конечностей по энергетическим характеристикам биологически активных точек / С.Н. Родионова, И.И. Хрипина, Е.Н. Кореневская, В.В. Аксенов // В сборнике: Биотехнология и биомедицинская инженерия сборник научных трудов по материалам XI Всероссийской научно-практической конференции

с международным участием. Курский государственный медицинский университет, 2018. - С. 151-153.

124. Родионова С.Н. Модель и алгоритм оценки степени тяжести ишемии сердца / С.Н. Родионова, П. В. Бурлаков, Д.А. Медников // В сборнике: Медико-экологические информационные технологии - 2020 Сборник научных статей по материалам XXIII Международной научно-технической конференции, 2020. - С. 75-84.

125. Савельев В.С. Патогенез и консервативное лечение тяжелых стадий облитерирующего атеросклероза артерий нижних конечностей: Руководство для врачей / В.С. Савельев, В.М. Кошкин, А.В. Каралкин. - М.: ООО «Медицинское информационное агенство», 2010. - 216 с.

126. Савельев В.С. Сосудистая хирургия. Национальное руководство. Краткое издание / В.С. Савельев, А.В. Каралкин. - М.: ООО «Медицинское информационное агенство», 2010. - 216 с

127. Сергиенко, С.К. Практикум по инженерной психологии и эргономике: учеб.пособие для студ. высш. учеб. заведений / под ред. Ю.К. Стрелкова / С.К. Сергиенко, В.А. Бодров, Ю.Э. Писаренко и др. М.: ГОТАР-Медиа», 2014. - 464с.

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

129. Степашов Р.В. Метод, модели и алгоритм прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, на основе гибридных нечетких технологий: дисс. ... канд. техн. наук. - Курск, 2003. - 158 с.

130. Суковатых Б.С. Механизмы критических нарушений микроциркуляции у больных с хронической ишемией нижних конечностей / Б.С. Суковатых, В.В. Князев // Вестник хирургии. - 2007. Т. 166. - № 4. - С. 20-24.

131. Суковатых Б.С. Прогнозирование развития критической ишемии у больных хроническими облитерирующими заболеваниями артерий нижних конечностей / Б.С. Суковатых, В.В. Князев // Хирургия. - 2008. - № 3. - С. 2529.

132. Танака, К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве / К. Танака // в кн. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Пер. с англ. / Под ред. Р.Р. Ягеря - М.: Радио и связь, 1986. - 408с.

133. Таусенд, К., Фохт, Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / К. Таусенд, Д. Фохт. - М.: Финансы и статистика. 1990г. - 346с.

134. Терехина, А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования / А.Ю. Терехина. - М.: Наука, 1986. - 215 с.

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

136. Уотерман, Р.Д. Построение экспертных систем: Д. Уотерман, Д. Ленат, Ф. Хейсе-Рот.: пер, с англ. - М.Мир, 1987. -521с.

137. Устинов, А.Г. Интеллектуальные медицинские системы с нечеткими коллективами решающих правил / А.Г. Устинов, СН. Кореневская, И.И. Хрипина, А.В. Бойцов // X Russian-Germanconferenceonbiomedicalengineering: SaintPetersburg.- 2014.- C. 90-92.

138. Хрипина И.И. Прогнозирование возникновения и развития гангрены нижних конечностей на основе гибридных нечетких моделей: дисс. ... канд. техн. наук. - Курск, 2018. - 144 с.

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

140. 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.

141. Шуткин А.Н. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний, провоцируемых длительными умственными нагрузками / А.Н. Шуткин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2016. - Т.15. - № 2. - С. 320-325.

142. 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.

143. 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.

144. Шуткин А.Н. Проектирование баз знаний медицинских экспертных систем с использованием коллективов нечетких правил / А.Н. Шуткин, С.Н. Кореневская, В.В. Федянин // Информационные проекты в медицине и педагогике. Материалы международной научно-практической конференции. - 2014.- С. 61-64.

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

146. Яцун С.Ф. Нечеткая оценка уровня функционального резерва человека / С.Ф. Яцун, А.В. Бойцов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная

техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2012. - № 2. - Ч. 3. - С. 271-275.

147. Al-Kasasbeh R., Korenevskiy, N., Ionescou, F., Alshamasin M. Kuzmin, A. Synthesis of fuzzy logic for prediction and medical diagnostics by Energy Characteristics of Acupuncture Points. - Journal of Acupuncture and Meridian Studies. Korea. - Vol.4, № 3. - 2011. - P. 175-182.

148. Al-Kasabeh R.T., Korenevskiy N.A., Ionescu F., Kuzmin A.A. «Synthesis of combined fuzzy decision rules based on the exploration analysis data». Proc. 4th IAFA Intern. Conference Interdisciplinary Approaches in Fractal Analysis, Bucharest, Romania, May 26-29, 2009 ISSN 2066-4451, P.71-78.

149. Al-Kasabeh R.T. Developing a biotech scheme using fuzzy logic model to predict occurrence of diseases using person's functional state. International / Riad Al-Kasasbeh, Nikolay Korenevskiy, Altyn Aikeyeva, Sofia Rodionova, Ashraf Shaqadan // Journal of Computer Applications in Technology, 2020. -Vol.62(3). - pp 257-261. DOI: 10.1504/IJCAT.2020.10028421.

150. Al-Kasabeh R.T. Fuzzy Model Evaluation of Vehicles Ergonomics and Its Influence on Occupational Diseases / Riad Taha Al-Kasasbeh, Nikolay Korenevskiy, Mahdi Salman Alshamasin, Sofia Korenevskya (Rodionova), Etab Taha Al-Kasasbeh, Ilyash Maksim // Advances in Social and Occupational Ergonomics. International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics. 24 June 2018. - Vol. 792. - pp 143-154. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94000-7 15.

151. Bruce, G. Buchanan, Edward H. Sportlife. Rule-Based Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Projext. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984, ISBN 0201-10172-6. Fuzzy Logic Toolbox. For use MATLAB: Users Gvide.-Natick: The Math Works, Inc., 1998.- 235 p.

152. Corey L, Langenberg AGM, Ashley R et al. Recombinant glycoprotein vaccine for the prevention of genital HSV-2 infection: two randomized, controlled trials. JAMA 1999; 282: 331-40.

153. Korenevskiy N.A. Prediction and prenosological diagnostics of gastrointestinal tract diseases based on energy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic [Text]/ Riad Al Kasasbeh, Florin Ionescu, MachdiShamesserb// International Conference on Bioinformatics and Biomedical Technology, Sanya, China, March 25-27, 2011. - P. 307-312.

154. Korenevskiy, N. A. Prediction and prenosological diagnostics of heart diseases based on energy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic [Текст] / N. A. Korenevskiy, R.T. Al -Kasasbeh, F. Ionecou // Computer methods in biomechanics and biomedical engineering. - 2012. - V. 15 - Issue 7. - P.681-689.

155. Korenevskiy, N. A. Use of an Interactive Method for Classification in Problems of Medical Diagnosis [Текст] / N. A. Korenevsky, S. V. Degtyarev, S. P. Seregin, A. V. Novikov // Biomedical Engineering November 2013, Volume 47, Issue 4, pp 169-172.

156. Korenevskiy, N. A. Prediction of gastric ulcers based on the change in electrical resistance of acupuncture points using fuzzy logic decision-making [Текст] / N.A. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, M. Alshamasin, F. Ionescou, A. Smith // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. - 2013. - Volume 16, Issue 3. - P. 302-313.

157. Korenevskiy, N. A. Design of network-based fuzzy knowledge bases for medical decision-making support systems [Текст] / N. A. Korenevsky, S.A. Gorbatenko, R.A. Krupchatnikov, M. I. Lukashov // Biomedical Engineering. -2009. - V.43.-no.4. - P. 187-190.

158. Korenevskiy, N. A., Krupchatnikov, R.A., Gorbatenko, S.A. Generation of fuzzy network models taught on basic of data structure for medical expert systems, Biomedical Engineering Journal, Vol.42, No.2, pp.67-72.

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

160. N. Korenevskiy, RiadTaha Al-Kasasbeh, F. Ionescou, M. Alshamasin, Anrew P. Smit Fuzzy Determination of The Humans Level of Psycho-Emotional. "Mega-Conference on Biomedical Enginering" Proceedings of the 4th-international conferecejn the develjpment of biomedical engineering Ho Chi Minh City Vietnam January 8-12, 2012, p 354-357.

161. Korenevskiy, N. A. Fuzzy determination of the human's level of psycho-emotional [Text] / 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.

162. Korenevskiy, N. A., Application of Fuzzy Logic for Decision-Making in MedicalExpert Systems [Text] / N. A.Korenevskiy // Biomedical Engineering May 2015, Volume 49, Issue, pp. 46-49.

163. Kosco B. Fuzzysustems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers, vol.43, № 11, November 1994.-P.1329-1333

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

165. Linacre J.M. Many-Facet Rasch Measurement. - Chicago:MESA Press, 1994. - 149 p.

166. Mamdani, E.N. Application of fuzzy logic to approximate reasoning usinq linguistic synthesis / E.N. Mamdani // IEEE Transactions on computers. 1977.- vol 26, no 12.-p. 1182-1191

167. Mamdani, E.N., Asslian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller [Text] E.N. Mamdani, S. Asslian // International Journal of Man-Machine Studies. - 1975. - Vol. 7. - Pp.1-13.

168. Negoita, C.N. Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin/ Cammings Publishing Co., Menio Park, CA, 1985. - 318p.

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

170. Shortliffe, E.H. Computer- Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976. - 248p.

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

172. Tanaqi H., Hayashi L., NN-craven fuzzy reasoning, International Jowrnal of Approximate Reasoning. - 1991. - vol 5. - № 3. - Pp.192-212.

173. Tanaqi H.,Sugeno M. Fuzzy igentification of sustems and is applications to modelinq end control // IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics. -1985. -V.Smc.15. - Pp.116-132.

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

175. Zadeh, L.A (1965) Fuzzy sets, Inf Control. - 1965. - Vol.8. - Pp.338353.

176. Zadeh L.A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory/ L.A. Zadeh // Beijing: Beijing Normal University-Press. - 2005. - Pp. 71-78.