Методы, модели и алгоритмы принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Медникова, Оксана Васильевна

• Медникова, Оксана Васильевна
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Медникова, Оксана Васильевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ И

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Математические методы прогнозирования и диагностики в здравоохранении.

1.2. Использование методов рефлексодиагностики в системах поддержки принятия решений для медицины и экологии.

1.3 Системы поддержки принятия решений ориентированные на здравоохранение. '

1.4. Цель и задачи исследования

2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ СТУДЕНТОВ В ЗОНЕ ДЕЙСТВИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ

ФАКТОРОВ

2.1. Объект, методы и средства исследования.

2.2. Метод синтеза нечетких правил принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов.

2.3. Модели рефлексодиагностики и рефлексотерапии по заболеваниям легких среди молодежи в условиях комплексного воздействия вредных экологических факторов

Выводы второй главы.

3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЦЕССАМИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИАГНОСТИКИ И КОРРЕКЦИИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ СТУДЕНТОВ С УЧЕТОМ ДЕЙСТВИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

3.1. Синтез прогностических и диагностических решающих правил.

3.2. Алгоритмы принятия решений по прогнозированию, диагностике и управлению процессами коррекции состояния здоровья студентов.

3.3. Структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений.

Выводы третьей главы.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Проверка качества прогнозирования по ведущим заболеваниям у студентов г. Железногорска.

4.2. Проверка качества работы правил ранней диагностики заболеваний студентов г. Железногорска.

4.3. Оценка эффективности работы алгоритма принятия решений в автоматизированной системе.

Выводы четвертой главы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы, модели и алгоритмы принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов»

Актуальность темы. Одной из важных и одновременно сложных социальных проблем современного общества является низкий уровень здоровья молодых людей и студенческой молодежи в частности. К этой проблеме тесно примыкают такие жизненно важные, социально значимые вопросы как рождаемость, экономическое благополучие, обороноспособность и т.д.

Современные социально-экономические условия требуют от высших и средних специальных учебных заведений разработки новых медико-технологических приемов, обеспечивающих повышение качества жизни обучающихся, включая улучшение состояния их здоровья (В.М. Ахутин, Е.П. Попечителев, A.B. Завьялов, О.В. Родионов).

В отличие от взрослого населения у молодых людей, включая студенческую молодежь, защитные функции организма только формируются, не реализуя в полной мере своих • функций по обеспечению сбалансированного взаимодействия человека с окружающей средой.

Учитывая, что на этот контингент обучающихся действуют длительные нервно-психические нагрузки, которые в экологически неблагоприятных регионах усиливаются длительно действующими экологически неблагоприятными факторами, возможно в совокупности с набором индивидуальных факторов риска, значительно возрастает риск появления и развития различных видов заболеваний (В.И. Гуткин, A.B. Завьялов, М.П. Попов, H.H. Заброда).

Снизить риск и уровень заболеваемости в молодежной студенческой среде можно, используя высокоэффективные методы принятия решений, учитывающих комплексное влияние вредных факторов различной модальности на недостаточно окрепший организм молодого человека и позволяющие выбирать рациональные схемы организации лечебно-оздоровительных мероприятий с учетом индивидуальных особенностей организма с привлечением современных информационных технологий.

Существует достаточно большой арсенал методов и средств, решающих задачи улучшения качества медицинского обслуживания студентов с использованием современных информационных технологий (В.М. Ахутин, A.B. Белюк, Д.Б. Богоявленский). Однако, большинство существующих систем использует информацию об уже имеющихся заболеваниях и (или) использует недостаточно обоснованные списки факторов риска, что не позволяет с требуемой точностью решать задачи прогнозирования и ранней диагностики заболеваний студентов, особенно находящихся под комплексным влиянием вредных факторов окружающей среды в сочетании с индивидуальным состоянием здоровья обследуемых.

Недоучет всех существенных факторов риска в существующих системах снижает их потенциальные возможности в управлении процессами поддержания соответствующего уровня здоровья студенческой молодежи.

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств принятия решений о состоянии здоровья студентов с учетом неблагоприятных экологических факторов и индивидуальных факторов риска с использованием современных информационных технологий являются актуальной научной и практической задачей.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического . университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методов, моделей и алгоритмов, повышающих эффективность принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов на основе нечеткой логики принятия решений при неполном и нечетком представлении исходных данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- определить наиболее характерные заболевания среди студентов наиболее неблагоприятного в экологическом смысле региона Курской области, провести разведочный анализ и выбрать адекватный математический аппарат;

- разработать метод синтеза и систему нечетких решающих правил для принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов с учетом индивидуальных характеристик организма;

- синтезировать модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками, меняющими свои электрические параметры при заболеваниях дыхательной системы;

- разработать алгоритмы управления процессами принятия решений по прогнозированию, ранней диагностике и коррекции состояния здоровья студентов в условиях комплексного воздействия вредных экологических факторов;

- создать основные элементы программного обеспечения системы поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья студенческой молодежи;

- провести апробацию предложенных методов и средств в средних специальных учебных заведениях г. Железногорска.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе » использовались методы системного анализа, теории управления и нечеткой логики принятия решений, рефлексологии, математической статистики и экспертного оценивания.

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

1. Метод синтеза нечетких решающих правил для принятия решений о состоянии здоровья студентов, проживающих и обучающихся в зоне длительного действия вредных экологических факторов, отличающийся тем, что получаемые классификационные правила учитывают повышенный уровень психоэмоционального напряжения, формируемого в процессе обучения в сочетании с экологическими и индивидуальными факторами риска, позволяющий получать достаточный для практики уровень уверенности в принимаемых решениях при плохоформализуемой структуре данных;

2. Модели взаимодействия внутренних структур организма с меридианными проекционными зонами, отличающиеся возможностью контроля состояния системы дыхания по величине электрических параметров биологически активных точек, позволяющие составлять рациональные схемы рефлексодиагностики и рефлексотерапии для этой системы.

3. Система правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием внешних и внутренних факторов на организм студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов, обеспечивающих уверенность в принимаемых решениях не менее 0,85, в зависимости от объема получаемой информации (на примере города Железногрска Курской области).

4. Алгоритмы управления процессами принятия решений по прогнозированию, ранней диагностике и коррекции состояния здоровья студентов, отличающиеся возможностью гибко менять тактику наблюдения за состоянием здоровья обследуемых в зависимости от внешних воздействий и индивидуальных особенностей организма и позволяющие в составе системы поддержки принятия решений составлять рациональные схемы медицинского обслуживания студентов, длительное время находящихся в экологически неблагоприятных регионах.

Практическая значимость работы.

Разработанные методы, модели и алгоритмы составили основу построения системы поддержки принятия решений для учреждений здравоохранения, решающих задачи медицинского обслуживания студенческой молодежи.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения и развития заболеваний в молодежной студенческой среде, подверженной длительному воздействию неблагоприятных экологических факторов. Социальная значимость работы состоит в улучшении качества медицинского обслуживания студентов в регионах с повышенной экологической опасностью.

Результаты исследований в виде информационного и программного обеспечения для системы поддержки принятия решений апробированы и приняты к внедрению в Железногорском горно-металлургическом колледже. Материалы диссертации внедрены в учебный процесс Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия».

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях, совещаниях и семинарах: Юбилейной X Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2007» (Курск, 2007); на Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2007), на XIV Российской научно-технической конференции «Молодежь и наука XXI века» (Железногорск, 2007 г). На научно-технических конференциях кафедры «Биомедицинская инженерия» (г. Курск 2004-2008).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе в изданиях по перечню ВАК РФ - 2.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка, включающего 189 наименований. Объем диссертации 141 страница машинописного текста, 47 рисунков и 22 таблицы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Медникова, Оксана Васильевна

Выводы четвертой главы

1. Качество принятия решений, обеспечиваемое нечеткими решающими правилами, было проверено на репрезентативных контрольных выборках и было установлено, что для наиболее часто встречающихся факторов риска они обеспечивают трехлетний прогноз по выбранным классам заболеваний на уровне 0,85 и выше в зависимости от используемой входной информации.

2. Правила принятия решений для установления донозологического диагноза по выбранным классам заболеваний обеспечивают уверенность для наиболее распространенных факторов риска достаточную для их широкого использования в практике врачей, работающих с выбранным контингентом студентов.

3. Использование предлагаемого алгоритма управления процессами принятия решений позволяет сократить количество студентов, приобретающих заболевания, связанные с процессом обучения в экологически неблагоприятной среде не менее чем на 40%, что позволяет рекомендовать полученные в работе результаты для практического использования в Железногорском горнометаллургическом колледже.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Медникова, Оксана Васильевна, 2007 год

1. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях: Монография / А.Г. Устинов, В.А. Ситарчук, H.A. Кореневский; Под ред. А.Г. Устинова. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1995. 390 с.

2. Агарков Н.М., Агаркова Д.И., Гонтарев С.Н., Чухраев A.M., Якрвлев А.П., Хадарцев A.A. Управление и информационные технологии // Вестник новых медицинских технологий. Т. XIII. №2. 2006. С. 163-164.

3. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. -М.: Наука, 1972. 372 с.

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

5. Ананин В.Ф. Механизм формирования иридоорганных проекций // Офтальмолог. № 1. 1990. С. 42-46.

6. Ананин В.Ф. Рефлексология (теория и методы): Монография. М.: Изд-во РУДН и Биомединформ, 1992. - 168 с.

7. Ананин В.Ф. О механизме регуляции микроциркуляторной системы кровообращения. Сообщение 2 // Проблемы бионики. Харьков: Вищашк., 1983. Вып.ЗО. С. 86-96.

8. Ананин В.Ф. Структурная организация центральной нервной системы и ее роль в регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 6 // Проблемы бионики. Харьков: Вища шк., 1987. С. 35-47.

9. Ананин В.Ф. Двойной реципрокный принцип иннервации как биорегуляторная основа нейрогуморальной регуляции сердечнососудистой системы. Сообщение 10 // Проблемы бионики. Харьков: Основа, 1991. № 46. С. 122-132.

10. Ананин В.Ф., Вельховер Е.С. О роли ретикулярной формации в регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 4 // Проблемы бионики. Харьков: Вища шк., 1984. № 33. С.108-120.

11. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. -М.: Наука, 1972.-372 с.

12. Анохин А.К., Орлов В.И., Ерохина Л.Г. Боль // БМЭ. 3-е изд. М.: 1976. Т.З. С. 294-298.

13. Ахутин В.М., Шаповалов В.В., Мансур Д. Автоматизированные системы профилактических осмотров детей (АСПОН-Д) состояние и перспективы // Биотехнические и медицинские системы: Сб.науч.тр. Л., 1990. С.3-6.

14. Антюхов A.A. Автоматизированная система для комплексной психофизиологической оценки феномена комформности: дис. канд. техн. наук. 05.13.09: защищена 28.12.99 Курск, 1999. 133 с.

15. Артеменко М.В., Дронова Т.А. Количественная оценка различных соорганизаций физиологических функций в диагностическом процессе // Вестник новых медицинских технологий, 2006. Т. XIII. №2. С. 127-129.

16. Ахутин В.М., Зингерман A.M., Кислицин М.М. и др. Комплексная оценка функционального состояния человека-оператора в системах управления В кн.: Проблемы космической биологии. Т. 34, М., 1977 - С. 120-125.

17. Баевский P.M., Берсенева А.П. " Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М.: Медицина, 1997.-235 с.

18. Баевский P.M., Казначеев В.П. Диагноз донозологический. М.: БМЭ, 1978. С.252-255.патологии // Современные методы диагностики и лечения: международ, сб. науч. тр. Воронеж, 1995. 61 с.

19. Бала М.А., Пискарева Н.В. Система комплексного ведения больных с осложненными формами ОРЗ в условиях стационара с учетом экологической неоднородности региона // Современные методы диагностики и лечения: международ, сб. науч. тр. Воронеж, 1995. 18 с.

20. Башлыков И.А. Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии язвенной болезни желудка: дис. кан. мед. наук 05.13.01: защищена 23.12.05 Воронеж, 2005.- 139 с.

21. Бочоришвили M.JL, Летникова Л.И. Рациональное управление системой здравоохранения региона на основе медицинского мониторинга и прогнозирования развития заболеваний // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3 № 2. 2004. С. 193-196.

22. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения. -М.: Наука, 1979.-231 с.

23. Буняев В.В., Кореневский H.A. Донозологическая диагностика методами рефлексологии // Биомедицинская радиоэлектроника. 2001. № 3. С. 21-27.

24. Буняев В.В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний: Дисс. канд. мед. Наук: 05.13.09, защищена 29.06.00 Тула. 2000. 235 с.

25. Вельховер Е.С., Никифоров В.Г. Клиническая рефлексология. М.: Медицина, 1983. С 19-83.

26. Вогралик В.Г., Вогралик М.В. Пунктуационная рефлексотерапия. Горький: Волго-Вятское кн. изд-во, 1988. - 335 с.

27. Воробьев С.А., Яшин A.A. Математическая обработка результатов исследования в медицине, биологии и экологии: Монография / Под ред. A.A. Яшина. Тула: ТулГу, 1999. - 120 с.

28. Гаваа Лувсан Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. М.: Наука, 1986. - 575 с.

29. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. М.: Энергия, 1974. - 386 с.

30. Глухов A.A., Земсков A.M., Степанян H.A., Андреев A.A., Рог А.И., Савенок Э.В., Химина И.Н., Кутошов В.А.Статистика в медицинских исследованиях. Воронеж: Водолей, 2005. - 158 с.

31. Горбатенко П.К., Паринский Л.Н. Моделирование процесса распознавания с помощью нейронной сети // Вестник новых медицинских технологий. T. VII, № 3-4. 2000. С. 21-22.

32. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1984. - 258 с.

33. Государственный доклад «О саниторно-эпидемиологической обстановке в Курской области в 2003 году» // Государственная санитарно-эпидемиологическая служба Курской области. Курск, 2004. 163 с.

34. Гринин A.C., Орехов H.A., Новиков В.Н. Математическое моделирование в экологии. Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 269 с.

35. Дмитриева Н.В., Глазачев О.С. Индивидуальные здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма (системно-информационный подход). VI. 2000. - 214 с.

36. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. Учебное пособие для ВУЗов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.

37. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.-511 с.

38. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. С-Пб.: Братство, 1994. -364 с.

39. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Учебник. 4-е изд. Перераб. и доп. М.: Финаны и статистика, 2003. 80 с.

40. Ершов Д. А. Методы й алгоритмы автоматизированного управления профессиональной ориентацией абитуриента с учетом прогноза физиологических затрат на процесс обучения. Дисс. канд. техн. наук: 05.13.10, защищена 18.06.03. Курск. 2003. 158 с.

41. Железные руды КМА / Под ред. В.П. Орлова, И.А. Шевырева, H.A. Соколова. М.: ЗАО «Геоинформатик», 2001. - 616 с.

42. Жуков JI.A. Технология прикладных классификационных задач в экологии, биологии, медицине. Дисс. канн. техн. наук: 05.13.16, защищена 23.03.00. Красноярск, 2000. 150 с.

43. Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. Распознавание образов и анализ изображений / искусственный интеллект. В 3-х книгах. Кн. 2. Модели и методы. Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. -304 с.

44. Заброда H.H., Артеменко М.В., Елисеев Ю.Ю. Влияние природных и антропогенных факторов на заболеваемость в регионе, системный анализ и моделирование. Монография. ООО ТПК «Радон», 2006. - 153 с.

45. Заброда H.H., Артеменко М.В., Калуцкий П.В., Елисеев Ю.Ю. Выявление геопатогенных зон на основе ГИС и анализ влияния на здоровьенаселения региона. Методические рекомендации. -М.: Региональный фин.-эконом. ин-тут, 2006. 34 с.

46. Заде J1.A'. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976. -312 с.

47. Зилов В.Г. Новое в изучении акупунктурных меридианов тела человека // Вестник новых медицинских технологий. Т. VI. № 3-4. 1999. С. 148-153.

48. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. Киев: Техника, 1969. - 392 с.

49. Исаева Н.М., Субботина Т.Н. Системный подход к математическому моделированию в биологии и медицине // Вестник новых медицинских технологий. Т. VII. № 3-4. 2000. 25 с.

50. Казначеев В.Б., Баевский Р.М., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. JL: Медицина, 1980.-215 с.

51. Калуцкий Р.Ф. Определение уровня нервно-психического напряжения в ходе реализации учебного процесса // Материалы и упрочняющие технологии 2006: сб. материалов XIII Росс, научн.-техн. конф. /КГТУ. Курск, 2006. С. 131-133.

52. Колоскова Г.П., Кореневский H.A., Медведева М.В. Представление знаний для биомедицинских интеллектуальных систем. Монография. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 166 с.

53. Кореневский H.A. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 4 № 1.2005. С. 12 -20.

54. Кореневский H.A. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // Вестник новых медицинских технологий Т. XIII, № 2.2006. С. 6-10.

55. Кореневский H.A. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // Телекоммуникации, № 6. 2006. С. 25-31.

56. Кореневский H.A., Авилова И.А. Магнитные и электромагнитные поля как экологический фактор внешней и производственной среды // Проблемы региональной экологии: материалы международ. НТК. Израиль, Тель-Авив, 1999. С. 28-31.

57. Кореневский H.A., Буняев В.В. Методы поиска информативных проекционных зон й синтеза нечетких решающих правил длярефлексодиагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 3, №2.2004. С. 175-178.

58. Кореневский H.A., Буняев В.В. Синтез меридианных моделей для рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 3, №2.2004. С. 178-182.

59. Кореневский H.A., Буняев В.В., Гадалов В.Н., Тутов Н.Д. Синтез моделей взаимодействия внутренних органов с проекционными зонами и их использование в рефлексодиагностике и рефлексотерапии. Монография. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2005. 224,'с.

60. Кореневский H.A., Буняев В.В., Королева С.А. Синтез решающих правил для прогнозирования профессиональных заболеваний методами рефлексодиагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 3, №2. 2004. С. 172-175.

61. Кореневский H.A., Буняев В.В., Корепов C.B. Комплексная оценка функциональных резервов человека с использованием методов рефлексодиагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 2, №2. 2003. С. 182-185.

62. Кореневский H.A., Буняев В.В., Яцун С.М. Компьютерные системы ранней диагностики состояния организма методами рефлексологии. Монография. Юж. Рос.гос.техн.ун-т (НПИ). Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2003. 206 с.

63. Кореневский H.A., Рудник М.И., Рудник Е.М. Энергоинформационные основы рефлексологии. Монография. Курск: КГТУ. 2001.-236 с.

64. Кореневский H.A., Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Проектирование медико-технологических информационных систем. Монография. Курск. Курск, гос. техн. ун-т. Курск,Курск, 2001. 194 с.

65. Королева С.А. Разработка методов и средств контроля и прогнозирования состояния здоровья в задачах профессионального отборана основе нечеткой логики принятия решений: дисс. канд. техн. наук: 05.13.01, защищена 1.03.05. Курск. 2005. 132 с.

66. Корыстин С.И. Синтез информационных технологий диагностик и воздействий на текущее состояние относительно локально-замкнутых экосистем: дисс. докт. техн наук: 05.13.16,05.13.10, защищена 14.06.00. Воронеж, 2000. 299 с.

67. Кретушева Т.А. Полифункциональная система диагностики состояния здоровья человека и животных с учетом экологического фактора: дисс. канд. техн наук: 05.13.09, защищена 21.05.98. Курск, 1998. 135 с.

68. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия-телеком, 2002. - 382 с.

69. Купренко П.С., Коровин E.H., Родионов О.В., Фролов A.B. Методы оценки среды проживания и риска заболеваемости населения // Системы жизнеобеспечения и управления в чрезвычайных ситуациях: межвуз. сб. науч. тр. ВГТУ, Воронеж, 2003: С. 27-30.

70. Кэнал Jl. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога. Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1974. -157 с.

71. Лбов Г.С. Логические функции в задачах эмпирического предсказания // Эмпирическое предсказание и распознавание образов. Вычислительные системы. Вып. 76. Новосибирск, 1978. С. 34-64.

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

73. Лиц Н.В. Моделирование и прогнозирование очагов заражения био- и химически опасными удобрениями на основе нейросетевых технологий: дисс. канд. техн. наук: 05.13.01; 05.13.10, защищена 22.12.06. Воронеж, 2006. 157 с.

74. Лицман Н.И., Родионов О.В., Гордеева О.И. Разработка технологии мониторинга состояния здоровья студентов // Интеллектуальные информационные системы: Ч 1. труды Всерос. конф. Воронеж: DUNE, 2005. С. 295-296.

75. Лувсан Г. Очерки методов восточной рефлексотерапии. 3-е изд., перераб. и доп. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е, 1991. - 402 с.

76. Малышев Н.Г., Бернштейн Л.С., Боженюк А.Б. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатом издат, 1991. - 195с.

77. Макаров В.И. Теоретические основы, использования материалов дистанционного зондирования // Дистанционные исследования при нефтегазопоисковых работах. -М.: Наука, 1988. С. 28-36.

78. Максимова Н.В. Уточненная оценка загрязнения воздушного бассейна промышленного развитого региона с учетом снежного мониторинга: дисс. канд. техн. наук: 11.00.11, защищена 23.06.00. Тула, 2000. 248 с.

79. Медникова О.В. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний у учащихся г. Железногорска вызываемых экологическимифакторами // Медико-экологические информационные технологии-2007: сб. материалов юбилейной X межденарод. конф. Курск. 2007. С. 94-97.

80. Медникова О.В. Прогнозирование состояния здоровья студентов железногорского горно-металлургичекого колледжа методом распознавания образов // Молодежь и наука XXI века: сб. материалов XIV Рос. научн.-техн. конф. Железногорск, 2007. С. 89-90.

81. Мезенцев A.A. Информационные база и принципы формирования автоматизированного медико-экологического паспорта административного района // высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа: материалы науч. конф. Воронеж, 1995. -64 с.

82. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции. М.: Стандарт, 1975. - 31 с.

83. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин СЛ. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений // Учеб. Пособие. Таганрог: ТРТИ. 1986.-211 с.

84. Нехаенко Н.Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек //

85. Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах, кн. 23. ВГТУ. Воронеж, 2002. 113 с.

86. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер с англ. Под ред Р.П. Ягеря. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

87. Никифоров В.Г. Электропунктура метод изучения мханизмов иглорефлексотерапии // В кн.: Электропунктура и проблемы информационно-энергетической регуляции деятельности человека. - М.: 1976. С. 11-19.

88. Омельченко В.П., Демидова A.A. Практикум по медицинской информатике. Серия учебники. Учебные пособия. Ростов-на-Дону: Феникс, 2001. 304 с.

89. Осипов В.П, Поляков Е.В. Основные показатели медицинского обслуживания населения Курской области за 2005 год // Комитет здравоохранения Курской области. Курск, 2005. 119 с.

90. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Пер с польского Л.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

91. Пайар Ж. Применение физиологических показателей в психологии. В кн.: Экспериментальная психология. Под ред. П. Фресса и Ж. Пиаже. -М.: 1970. вып III. С. 29-35.

92. Платонов К.К. Вопросы психологии труда. Изд. 2-е. М.: 1970.315 с.

93. Плотников В.В. Комплексный подход к исследованию динамики работоспособности при нервно-психологических нагрузках монотонного типа // Психологические системы охраны труда в сельском хозяйстве: сб. научн. тр. ВНИИОТ СХ. Орел, 1984. С. 3-15.

94. Плотников В.В. Определение и принципы диагностики функциональных состояний человека У/ Методы и технические средства психологической диагностики: тезисы научн. сообщений Всесоюзной конф. ВНИИОТ Госагропрома СССР. Орел, 1988. С. 14-15.

95. Плотников В.В., Кореневский H.A., Забродин Ю.М. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации. Орел: Изд-во ин-та психологии АНССР; ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1989. - 327 с.

96. Подвальный Е.С. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга. -Воронеж: изд-во ВГТУ, 1998. 127 с.

97. Подшибякин А.К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точек кожи // Физиолог. Журнал. СССР. Т. 41, вып. 3. 1995. С. 357-362.

98. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 287 с.

99. Портнов Ф.П. Электропунктурная рефлексотерапия Рига: Зинатне, 1980.-245 с.

100. Порохна B.C. Некоторые аспекты рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Вестник новых медицинских технологий. 2003. Т. X, № 3. с. 45-47.

101. Построение экспертных систем. / Пер. с англ. Под ред. Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. М.: Мир, 1987. - 412 с.

102. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности / Под ред. Айвазяна С.А. М.: Финансы и статистика, 1989. - 315 с.

103. Распознавание образов и медицинская диагностика / Под ред. Неймарка Ю.П., гл. ред. физ.-мат. литературы издательства «Наука», 1972. -328 с.

104. Самсонов В.В. Эксперимент по реализации ЭС Консультант-2 методом трансляции базы знаний из глубинного представления в поверхностное // Технология разработки экспертных систем. Кишинев. 1987. С. 116-120.

105. Ситникова В.П. Методы оценки влияния тяжелых металлов на заболеваемость детей Воронежской области // Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа: материалы научн. конф. Воронеж, 1995. С. 9-10.

106. Соболева В.В. Анализ информации электропунктурных точек при профилактических обследованиях работников промышленного предприятия: дисс. канд. биол. Наук: 05.13.01, защищена 11.11.04. Тула,2004.- 137 с.

107. Соколов Э.М., Панарин В.М., Павпертов В.Г., Котлеревская Л.В., Дергунов Д.В. Применение геоинформационных систем для оцнки загрязнения окружающей среды. Тула: ТулГу, 2005. - 284 с.

108. Солодихин П.Б. Экологические проблемы г. Курска и пути их решения // Экология, окружающая среда и здоровье населения центрального Черноземья: сб. материалов международ, научн.-практич. конф. В 2-ух частях. Часть 2. Курск: КГМУ, 2005. С. 168-171.

109. Спичак А.И. Автоматизированная система исследования и управления уровнем заболеваемости населения региона с учетом выбросов производственных предприятий: дисс. канд. техн. наук: 05.13.10, защищена 18.06.03.-Курск, 2003.- 153 с.

110. Спичак А.И., Артеменко М.В. Концептуальная геосоциальная модель Курской области // Медико-экологические информационные технологии-2001: сб. материалов 4-ой международ, научн.-техн. конф. КурскГТУ. Курск, 2001. С. 3-5.

111. Ватищева Ю.Е. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии / Под ред. Ю.Е. Ватищевой, Н.С. Кисляка. М.: Медицина, 1979. -624 с.

112. Судаков К.В. Функциональные системы организма в норме и патологии // Системные механизмы поведения: тр. научн. совета по экспериментальной и прикладной физиологии РАМН. Т. 2. 1993. С. 17-33.

113. Судаков К.В., Юматов Ё.А. Системное взаимодействие в целом организме. Физиология функциональных систем. Учебное пособие. -Иркутск, 1997. С. 498-510.

114. Табеева Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии М.: Медицина, 1980.-560 с.

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

116. Новосельцев В.Н. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств. М.: Наука, 1978. - 320 с.

117. Тёрехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования М.: Наука, 1986. - 215.с.

118. Титов B.C., Ширабакина. Т.А. Основы теории управления. Линейные системы автоматического регулирования. Учебное пособие. КурскГТУ, 1997.-71 с.

119. Турмян В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высш. шк., 1988. 479 с.

120. Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Методы диагностики заболеваний по содержанию микроэлементов в органах и тканях // Биомедицинская электроника. № 3 М, 2001. С. 35-40.

121. Трошин В.Д. Сосудистые заболевания нервной системы. Ранняя диагностика, лечение и профилактика. Научное издание, 1992. 302 с.

122. Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. -М.: Мир,1981. 562 с.

123. Уотерман Р.Д., Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем. Пер. с англ. -М.: Мир, 1987. 165 с.

124. Усков A.A., Кузьмин A.B. Интеллектуальные технологие управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая линия - телеком, 2004. - 143 с.'*'

125. Устинов А.Г, Ситарчук В.А, Кореневский H.A. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях. Монография / Под ред. А.Г. Устинова. КурскГТУ, Курск, 1995. 390 с.

126. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд, испр.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2006. - 1104 с.

127. Чайнова Л.Д, Левшинова Ж.В, Каширина Л.В. О важности дифференциальной оценки состояний напряженности. В кн.: Проблемы функционального комфорта. -М.: 1977. С. 81-83.

128. Черниговский В.Н. Интерорецепция Л.: Наука,. 1985. - 413 с.

129. Черных A.M., Калуцкий П.В, Емельянов В.М. Экспериментальное изучение сочетанного воздействия постоянного магнитного поля и агрохимикатов на организм. Методические рекомендации. М, 2002. - 24 с.

130. Честнова Т.В., Щеглов В.Н., Хромушин В.А. Контекстно-развивающаяся база данных для логической интеллектуальной системы, используемой в здравоохранении. Эпидемиология и инфекционные болезни. № 4. 2001. С. 38-40.

131. Чжан Цзе-бинь Атлас меридианов: Атлас точек накладывания и прижигания, используемых при лечении методами акупунктуры и прижигания, с комментариями на китайском языке. Пекин: Жемин вэйшенVчубаньше, 1958. 292 с.

132. Штотланд Т.М. Комплекс компьютерных тестов для диагностики функциональных состояний по показателям внимания // VI Международная научно-техническая конференция «Медико-экологические информационные технологии 2003». Курск, 2003. С. 54-56.

133. Штотланд Т.М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамики деятельности: дис. канд. техн. наук: 05.13.01, защищена 28.10.03. Курск, 2003.- 145 с.

134. Элти Дж. Кумбс Экспертные системы: концепции и примеры. Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1987. 251 с.

135. Энди Митчелл Руководство ESRI по ГИС анализу. Том Г: Географические закономерности и взаимодействия, 2001. 200 с.

136. Яковлев А.Е. Математическое моделирование здоровья населения с использованием геоинформационных технологий: дисс. канд. техн. наук: 05.13.18, защищена 27.12.05. Тула. 125 с.

137. Alexander J., Jayne D. Multi-Cause Coding: A Major Step in Improving Mortality Statistics in Australia. Proceedings of the ICE on

138. Automating Mortality Statistics, voi. II, CDC, Hyattsville, Maryland, September, 2001.

139. Bachman G. Leitfaden der Akupunktur, die Akupunktur, eine altchinegicshe Heilwese und ihre kliniseh experimentle Bestätigung. - UlmDonau: Hang, 1961. - 2039 p.

140. Blobel B. Interoperable healthcare information system components for continuity of care // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management. 2003. -Vol. 20, № 7. P. 22-24.

141. Bossy, J. Bases neyrobiologigues des Paris, Masson, 1975. - 110 p.

142. Buchanan B.G., Shorliff E.N. Rule Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanfond Neuristic Programming Progect. - Addision -Wesley.- 1984.

143. Chandrasekaran B., Mittal S., Conceptual Representation of Medical Knowledge for Diagnosis by Computer: MDX and Related System // Adv. Comput. 1983. № 22. P. 217-293.

144. Clough K., Jardine I. Telemedicine the agent for change // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management. - 2001. - Vol. 18, № 8. P. 22-24.

145. Demikova N.S., Zhuchenko L. A., Kobrynsky B.A. The results of birth defects monitoring in newborn in Russia // Abstracts of the 8th European symposium «Prevention of congenital anomalies», Arch. Of Perinatal Medicine, suppl., 2005.-31 p.

146. Hammer M., Champy J. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. New York: Harper Collins, 1993.

147. Hayes Roth, F.:"The Knowledge - Based Expert System: A Tutorial". IEEE COMPUTER., 1987. Vol. 17, N9. P. 11-18.

148. Kobrinsky B., Tester I., Demikova N. et al. A. Multifunctional system of the national genetic register // Medinfo'98: Proc.9th Intern, congr. on medical informatics. Pt I.- Seoul, 1998. P. 121-125.

149. Kobrinsky B.A., Database for disabled children received an injuries in disasters // Prehospital and Disaster med.-' 1997.- Vol.12, №3. Suppl.l. P.90-91.

150. Lemaire E. Telerehabilitation for Paediatrics // Telepediatrics: Telemedicine and Child Health / Wooton'R., Batch J., eds.- London: Royal Society of Medicine Press Ltd, 2005. P.233-248.

151. Multisensorikpraxis / H.Ahlers, hrsg.- Berlin; etc.: Springer, 1996.390 p.

152. Negoita, C.N.: Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin/ Cammings Publishing Co., Menio Park, CA, 1985.

153. Pomeranz B. Brain opites work in acupuncture.- New Scientist, 1977, vol.73. N1033. P. 12-13.

154. Rogers W. etal. Computer Aided Medical Diagnosis: Literature Review.- International Journal of Biomedical Computing, 10. - 1979. P. 267-289.

155. Sammon Y. W. A. An optimal discriminant plane // IEEE Trans. Comput. 1970. Voul. 19. N9 P. 15-25. •

156. Sammon Y. W. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis // IEEE Trans. Comput. 1969, C 18 - N 5. P. 401-409.

157. Sandifort p., Annett H., Cibulskis R. What can information systems do for primary health care? An international perspective // Social sei. and med. -1992. Vol. 34. P. 1077-1087.

158. Saoty T. Measuring the fuzziness of sets // Cibernetics. 1974. - Vol. 4, №4. P. 53-61.

159. Shortliffe E/H7 Computer "Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976.

160. Weiss S.M., Kulikow'ski C.A. A Practical Cuide to Desinging Expert System. New Gersey: Powman and Allan held Publ., 1984.

161. Voll, R. Geluvte und ungelu,ste Probleme den Elektroakupunctur -Schriftenreihe des Zentralrerbandes der ^ryte &k Naturheilverfahren Text./ R. Voll// 1961. 5. Sonderhaift. ,