Модели, алгоритмы и технические средства исследования и автоматического анализа дыхательных шумов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Аль-Нажжар Номан Каид Абдулла

• Аль-Нажжар Номан Каид Абдулла
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Аль-Нажжар Номан Каид Абдулла

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АКУСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОРГАНОВ

ДЫХАНИЯ

1.1 .Анализ объекта исследования

1.1.1. Источники дыхательных шумов

1.1.2. Звуки дыхания, как объект исследования

1.2. Аускультация, как методическая основа исследования органов дыхания

1.3. Технические устройства для восприятия звуков дыхания

1.4. Компьютерные технологии в исследовании звуков дыхания

1.5. Постановка задач диссертации 49 Выводы к главе

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ КЛАССОВ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ШУМОВ

2.1. Задача формирования экспериментальных выборок паттернов ДТП

2.1.1. Оцифровка звуков дыхания: параметры дискретизации

2.1.2. Размер паттерна

2.1.3. Нормализация записей звуков дыхания

2.1.4. Фильтрация записей звуков дыхания

2.2. Исследование дыхательного шума, как случайного процесса

2.2.1. Оценка основных статистических характеристик

2.2.2. Спектральный анализ звуков дыхания

2.3. Способ оценки длительности фаз дыхательного цикла

Выводы к главе

ГЛАВА 3. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ КЛАССОВ

ДЫХАТЕЛЬНЫХ ШУМОВ

3.1. Построение информационной модели дыхательных шумов

3.1.1. Признаки, характеризующие особенности спектра мощности

3.1.2. Признаки, характеризующие изменение фаз дыхательного цикла

3.2. Методы классификации объектов

3.3. Кластерный анализ паттернов звуков дыхания

3.3.1. Выделение классов "норма" и "патологии" на множестве ДЦ

3.3.2. Выделение классов "норма" и "патологии" на множестве описаний спектров звуков дыхания

3.4. Классификация паттернов ДШ на основе нечетких признаков

3.4.1.Построение нечеткой модели паттерна ДШ: формирование системы нечетких признаков

3.4.2. Классификация ДШ на основе нечетких признаков. Алгоритм распознавания паттернов дыхательных шумов

Выводы к главе 3 ^

ГЛАВА 4. ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА РЕГИСТРАЦИИ И АНАЛИЗА ДШ

4.1.Техническая реализация компьютерного канала регистрации ДШ

4.1.1. Блочно-функциональная модель канала

4.1.2. Схема устройства регистрации и анализа дыхательных шумов

4.1.3. Методические рекомендации для проектирования КРЗ дыхания 4.2. Испытание.компьютерного канала регистрации звуков дыхания

4.3 Методика создания БД образцов звуков дыхания

4.4 Программный модуль анализа образцов звуков дыхания Выводы к главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели, алгоритмы и технические средства исследования и автоматического анализа дыхательных шумов»

Аускультативные исследования органов дыхания, основанные на сравнительной оценке непроизвольных звуков дыхания в симметричных точках корпуса биообъекта, являются наиболее широко применяемым не инвазивным методом начального обследования пациента. Метод отличает дешевизна технических средств и субъективный характер, как восприятия, так и интерпретации акустической информации и выделения аускультативных признаков. В последние годы метод получил новый импульс к развитию, в связи с появлением электронных стетоскопов, обеспечивающих улучшенные метрологические характеристики канала проведения звука и регистрацию дыхательных шумов. Однако в вопросах анализа и интерпретации результатов исследований существенных улучшений не произошло. Результат решения задачи выделения диагностических признаков, как и раньше, носит субъективный характер и определяется индивидуальными особенностями слуха врача и его личным опытом. Добавление фонограммы носит скорее иллюстративный характер и практически требует от медицинских специалистов создания новых признаков (не акустических, а визуальных).

Следует отметить, что в современном обществе наметилась положительная тенденция к формированию нового стереотипа поведения, основанного на личной ответственности человека за свое здоровье. Это ведет к возрастанию спроса на регулярные услуги, связанные с быстрой оценкой физического состояния человека. Для проведения массовых обследований необходимы новые алгоритмические и программные средств, максимально ориентированные на применение ВТ, специализированных БД, а также новые средства автоматического анализа результатов исследований.

Работы в области компьютерного анализа дыхательных шумов осуществляются, как в России, так и за рубежом. Большой вклад в это направление внесли исследования Вовк И.В., Малышева B.C., G. Wodicka, V. Gross, A. Dittmar, Hans Pasterkamp, Steve's. Kraman и др. Однако выполненные исследования носят поисковый характер и полученных результатов пока не достаточно для создания автоматического анализатора аускультативных признаков.

Приведенные факты позволяют сделать вывод об актуальности темы диссертации, которая определяется:

- отсутствием моделей и эффективных алгоритмов автоматического выделения аускультативных признаков, позволяющих ускорить процесс исследования органов дыхания и повысить точность распознавания патологии;

- существующими тенденциям общества и потребностями отрасли,

- возможностями компьютерных технологий и современных методов обработки информации.

Целью работы является создание моделей, алгоритмов и технических средств регистрации и автоматического анализа бронхо-легочных шумов для диагностики заболеваний органов дыхания.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в диссертации необходимо решить следующие задачи:

Провести функционально-структурный анализ биотехнических систем диагностики патологий органов дыхания, использующих в качестве основной информации - слабые акустические сигналы. Определить основные направления развития компьютерных технологий в области аускультативных методик исследования органов дыхания.

2.Разработать блочно-функциональную модель канала измерения и регистрации аускультативных признаков и решить вопросы ее технической реализации.

3.Разработать методику автоматизированной аускультации и создать БД образцов звуков дыхания, иллюстрирующую проявление аускультативных признаков при заболеваниях бронхо-легочной системы.

4. Исследовать записи дыхательных шумов в норме и при наличии патологий органов дыхания с целью выявления отличительных количественных признаков в свойствах акустической волны.

5. Сформировать систему признаков для автоматического распознавания дыхательных шумов, наблюдающихся при патологиях органов дыхания, и дыхательных шумов, относящихся к классу норма.

6. Разработать на основе нечеткой классификации ДШ метод и алгоритм автоматического распознавания звуков, связанных с патологиями органов дыхания и дыхательных шумов, относящихся к классу норма.

7. Разработать предложения по составу и функциям основных компонентов программной системы "АРМ - врача пульмонолога".

Методы исследования. В работе использовались методы теории вероятностей и математической статистики, теории нечетких множеств, методы кластерного анализа, теории биотехнических и экспертных систем.

Новые научные результаты:

1. Функциональные требования и структура обобщенной схемы биотехнической системы автоматической аускультации органов дыхания (БТСАА);

2. Обобщенная информационная модель паттерна дыхательного шума, включающая многомерную систему признаков, характеризующих две группы свойств звуков дыхания, правила оценивания отдельных групп признаков и правила настройки размерности модели.

3. Формулы для построения расчетных соотношений для оценок спектральных признаков, как функций, характеризующих распределение энергии на интервалах частот, в которых наблюдаются аускультативные феномены.

4. Метод оценки длительности фаз дыхательного цикла, позволяющий совместить оценку спектральной плотности и временных параметров ДЦ в одном расчетном цикле. В качестве косвенного признака используется среднее квадратическое отклонение уровня дыхательного шума, которое рассчитывается с помощью скользящего расчетного окна.

5. Метод генерации лингвистических оценок участков спектра ДШ и фаз дыхательного цикла на основе формирования нечетких высказываний, определяющих характерные свойства дыхательных шумов в классах норма и патологии.

Практическая ценность работы заключается в том, что разработано:

1. Алгоритм распознавания ДШ из класса "норма" и из класса "патологии", позволяющий оценивать степень истинности выводимого заключения.

2. Алгоритмическое и программное обеспечение модуля АДС -"Анализ дыхательных сигналов", позволяющего осуществлять регистрацию ЗД на жестком диске ПК и автоматический анализ дыхательных шумов;

3. Предложения по составу и функциям основных компонентов программной системы "АРМ - врача пульмонолога".

4. Устройстве регистрации звуков дыхания, позволяющее регистрировать на магнитном носителе записи дыхательных шумов и воспроизводить их с уровнем громкости 40 - 60 дБ.

Внедрение результатов.

Результаты исследований, включающие программное и методическое обеспечение модуля АДС -"Анализ дыхательных сигналов", БД с образцами звуков дыхания классов норма и отдельных патологий, а также техническую документацию на устройство регистрации и анализа дыхательных шумов, переданы в ФГУП МЦЭИР г.Тверь. На базе разработанного технического, информационного и методического обеспечения создан учебный стенд, используемый в учебном процессе Тверского государственного технического университета.

Апробация результатов работы.

Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в 2004-2007 годах на НТК преподавателей и сотрудников ТГТУ, на научно-технической конференции "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы, Биомедситемы-2006", Рязань, на НТК "Информационные и управленческие технологии в медицине". Пенза, 2007.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, из них 3 статьи, 2 работы в трудах всероссийских научно-технических конференций и 1 свидетельство на полезную модель.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Основное содер

Заключение диссертации по теме «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», Аль-Нажжар Номан Каид Абдулла

ВЫВОДЫ к главе 4.

1. Предложена блочно-функциональная модель канала регистрации дыхательных шумов, включающая пять компонентов: приемник и преобразователь акустических сигналов, согласующий усилитель, АЦП и блок обработки и регистрации цифрового кода.

2. На основе модели разработана схема устройства регистрации ДШ на базе персонального компьютера. Созданный вариант технической реализации компьютерного канала регистрации звуков дыхания позволяет регистрировать на магнитном носителе ДШ и воспроизводить их с уровнем громкости 40 - 60 дБ. Разработаны методические рекомендации для проектирования канала.

3. Проведены испытания КРЗ дыхания в условиях стационара. Разработана методика проведения аускультативных исследований с применением нового устройства.

4.Разработана методика создания БД образцов звуков дыхания, определены правила актуализации БД.

5. Разработано ПО модуля АДС -"Анализ дыхательных сигналов", позволяющего осуществлять регистрацию ЗД на жестком диске ПК в файлах формата ASCI, просматривать на экране фонограмму, по выборке отсчетов ЗД выполнять расчет автокорреляционной функции (R(X)), выборочного среднеквадра-тического отклонения, оценок признаков (у 1, упб), настройку параметров расчетных окон, вывод на экран и в файл графиков: X(t), R(tay), CKO(L), yi=f (yj).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1).Построена обобщенная схема биотехнической системы автоматической аускультации органов дыхания (БТСАА). Определены требования к техническим характеристикам компьютерного канала регистрации звуков дыхания и сформулированы направления применения компьютерных технологий для эффективной реализации БТСАА.

2) Создан вариант компьютерного канала регистрации звуков дыхания, позволяющий регистрировать на магнитном носителе записи дыхательных шумов и воспроизводить их с уровнем громкости 40 - 60 дБ. Разработаны методические рекомендации для проектирования канала и проведения аускультативных исследований с применением нового устройства. Разработана методика создания и актуализации БД образцов звуков дыхания. Создана БД с образцами записей ДШ.

3) Обоснована система требований к параметрам модели паттерна ДШ и устройству для его регистрации, которые удовлетворяют ограничениям на регистрацию широкополосного шума и физиологическим требования к регистрации отдельных фаз дыхательных циклов.

4) Разработан метод оценки длительности фаз дыхательного цикла, позволяющий совместить оценку спектральной плотности и временных параметров

ДЦ в одном расчетном цикле. В качестве косвенного признака используется среднее квадратическое отклонение амплитуды дыхательного шума, которое рассчитывается с помощью скользящего расчетного окна.

5) Создана обобщенная информационная модель паттерна дыхательного шума, включающая многомерную систему признаков, характеризующих две группы свойств звуков дыхания, правила оценивания отдельных групп признаков и правила настройки размерности модели.

6) Предложена общая формула для расчета оценок спектральных признаков, как функций^'), характеризующих распределение энергии на выделенных интервалах частот. Введено 5 спектральных признаков в соответствии с известными из литературы интервалами частот, в которых наблюдаются ау-скультативные феномены. Предложено несколько формул оценки функции позволяющих создавать описания ДШ с помощью функции спектральной плотности и различных ее линейных преобразований. Для характеристики фаз дыхательного цикла предложено включить в состав признаков длительность задержки после выдоха.

7) Проведены исследования методами кластерного анализа смешенной выборки паттернов ДШ, которые показали наличие пересечений отдельных классов в сформированном признаковом пространстве. Сделан вывод о необходимости перехода от точных количественных признаков к их нечетким аналогам.

8) Для описания ДШ предложено 6 лингвистических переменных характеризующих длительность задержки и выделение энергии на фиксированных интервалах частот. Для всех лингвистических переменных сформированы терм-множества и построены функции принадлежностей. Предложены правила фа-зификации, позволяющие получить лингвистические интерпретации спектров ДШ и фаз дыхательного цикла. Создана нечеткая модель паттерна дыхательного шума. Сформированы высказывания, определяющие нечеткие модели классов ДШ "норма" и "патологии".

9) Разработан алгоритм распознавания ДШ из класса "норма" и из класса "патологии", позволяющий оценивать степень истинности выводимого заключения. Ошибка распознавания объектов из класса "норма" - менее 3%.

10) Разработаны предложения по составу и функциям основных компонентов программной системы "АРМ - врача пульмонолога". Разработаны фрагменты ПО модуля АДС "Анализ дыхательных сигналов", позволяющего осуществлять регистрацию ЗД файлах формата ASCI, просматривать на экране фонограмму, по выборке отсчетов звуков дыхания выполнять расчет основных характеристик временного ряда и оценок выделенных признаков ДШ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Аль-Нажжар Номан Каид Абдулла, 2007 год

1. Зотов A.A., Курыгин А.Г. ,Методика пропедевтики аускультации легких, Ярославль, 1997г,125с.

2. Пропедевтика в таблицах http://corncoolio.narod.ru/

3. Kandaswamya A., Sathish Kumarb С., Neural classification of lung sounds using wavelet coefficients// Computers in Biology and Medicine №3, Индия 2003.

4. Водолазский Jl. А., Замотаев И. П., Магазаник Н. А., Голиков В. А., Методика оценки акустических свойств приборов для аускультации. // Мед. Техника № 5 1979,С Л 7—20

5. Методика обследования, Грудная клетка и лёгкие.http://www.medtrust.ru/pls/biblioteka/books/klinobsled/gl8/metodikaobsledovanija. ru

6. Аускультация и гипертоническая болезнь.ЬИр.7/п^1с^ега1.сот.ги/ра§е10-88-l.html

7. Ричард Лайонс Цифровая обработка сигналов.- М, Бином- Пресср, 2006 -656с.

8. Сахаров В.Л. Методы и средства анализа медикобиологической информации, Учебно-методическое пособие. Таганрог, ТГРЕЦ. 2002

9. Бендат Дж, Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М., Мир, 1989.-540с.i

10. Смирнов Д.В., Логутенко О.И. Аппаратные средства мультимедиа. Аудиосистема ПС, СПб. Изд.,Питер, 1999-3 84с

11. Первичный осмотр и сердечно-легочная реанимация // www.bashmed.ru/rean/rescueratetable.html

12. Джефф Партика, Adobe Audition 1.5 для Windows, HT Пресс, 2006-216с.

13. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб., Изд.Питер, 2002 -608 с.

14. What is the Fast Fourier Transform //IEEE Trans, on Audio and Electroacoustics №2,1967, p.45-55.

15. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Наука, 1969. 575с. 16. Архив записи //www.umanitoba.ca/faculties/medicine/ILSA/sounds/ralrepos.html. ^ 17 Институт Национальной академии наук Украины, Институту гидромеханики //www.hydromech.kiev.ua.

16. Реакламная информация // www.stethographics.com.

17. Martin Kompis, Hans Pasterkamp. Acoustic Imaging of the Human// Chest; American College of Chest Physicians,.2001 ;C 1309-1321

18. Шрюфер E., Цифровая обработка сигналов. Киев, 1992. -294с.

19. Богнера Р ,Констандинидиса. А, Введение в цифровую фильтрацию. М., Мир, 1976-216с.

20. Хоровиц П., Хилл У., Искусство схемотехники. М.,Мир, 2003 704с.

21. Вовк И.В. и Семенов В.Ю.Автоматическое обнаружение и распознавание ^ сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции // Акустический вестник, НАН Украина- Киев ISSN 1028 -7507. 2005. Том 8, №3. С 17 -23

22. Hans Pasterkamp, Steve's. Kraman, and George'r. Wodicka. Respiratory Sounds Advances Beyond the Stethoscope // Purdue University -Indiana., Volume 156,№ 3, 1997,P 974-987.

23. Katila, R., P. Piirila, K. Kallio, E. Paajanen, T. Rosqvist, and A. R. Sovijarvi. Original waveform of lung sound crackles: a case study of the effect of high-pass filtration. //J. Appl. Physio.№71, 1991: P 2173-2177

24. Auditory Detection of Simulated Crackles in Breath Sounds.// American College of Chest Physicians CHEST №119, USA 2001, P 1886-1892

25. Omar ALGhamdi, Medical Informatics. Computerized Lung Sounds Analysis using Lab VIEW™ //http://www.osalghamdi.com

26. Volker Gross, Anke Dittmar, Thomas Penzel, Frank Schüttler, and Peter Wiehert. The Relationship between Normal Lung Sounds, Age, and Gender. Department of Medicine, Philipps-University, Marburg, Germany // Am. J. Respir.

27. Г Crit. Care Med., Volume 162, № 3, 2000,peg 905-909

28. Analysis of Tracheal Sounds During Forced Exhalation in Asthma Patients and Normal Subjects.//American College of Chest Physiciansb J .Chest. №116-1999; peg 633-638.

29. Рекламная информация. American College of Chest Physiciansb J .Chest. // http://www.chestjournal.org

30. Рекламная информация. American journal of Respiratory Critical Care Medicine// .http://ajrccm.atsjournals.org.

31. Хайкин С. Карри Б.У., Кеслер С.Б. Способы кодирования на основе анализа временных параметров // Спектральный анализ радиолокационных мешающих отражений методом максимальной энтропии. ТИИЭР, №9, 1982,1. С51-62.

32. Филатова H.H., Н. Абу-Мандил, Григорьева О.М. Нечеткие классификаторы для автоматической диагностики нарушений слуха // Труды Всероссийской научной конференции "Нечеткие системы и мягкие вычисления", М., Физматлит, 2006, С.375-382.

33. Рекламная информация.// http://www.rale.ca/

34. Рекламная информация//Ьир://НЬ.сритз.edu.cn/jiepou/tupu/atlas/www.vh.org /navigation/vh/topics/adultpatientlungsandbreathing.html

35. Блашкин.И.И. Вопросы конструирования и производства стетофонендо-скопов // Мед. Техника № 4, 1979- С 45-46.

36. Самоучитель по Adoby Audition 1.5 Петеленых Р.Ю

37. Сидоров И.Н., Димитров A.A. Микрофоны и телефоны. Радио и связь- М. 1993-155стр.40.http://audio.pricehouse.ru/goods. 14.1307.html 41 .Документация по микрофону МИНОР 05

38. Справочное руководство по звуковой схемотехнике / Шкритек П. Мир,1991.

39. Операционные усилители. Бронина Б. H., М, Мир, 1982-512с

40. Интегральные микросхемы и их зарубежные аналоги: Справочник. Нефе-k дов А. В.М.,ИП РадиоСофт, 1999 640с

41. Документация по двухканальному усилителю К548УН1А

42. Filatova N.N., Strelnikov I.N.,Grigorieva О.М. Bodrin A.V., Kalugniy M.V. The intelligent system of the hearing investigation // Informational Journal "Information Theories & Applications" 2003 Vol. 10. Number 3 P.336-340.

43. Боровик И. Простой усилитель звуковой частоты на микросхеме К548УН1А //РАДИО. №8,1983 С41-42.

44. Электронные наборы и модули. Рекламная информация// http://www.masterkit.ru

45. Физиология дыхания, Уэст Дж.М, Мир, 1988-200с

46. Абросимов В.Н. Нарушения регуляции дыхания. М.,Медицина, 1990-248с.

47. Бреслав И.С. Паттерны дыхания. Д.: Наука, 1984. 206 с.- 53. Козырев О.А. Богачев P.C. использование математического анализа ритмадыхания для определения вегетативного тонуса // Вестник аритмологии №11, 1999- С23-25.

48. Рекламная информация.// http://www.medcom.ru/mpa/riester

49. CTeT0CK0n.RU (2004 101 620А),2005.

50. Тараканов В.В., Симкин Б.Э., Заявка на полезную модель, Электронный CTeTOCKon.RU (95106292 AI), 1996.

51. Каменский A.M., Заявка на патент, Комбинированный стетоскоп. RU (2050829 С1),1995.

52. Андреев A.A., Ковнер Л.Г., Лещинский Л.А., Заявка на патент, Датчик электронного стетоскопа. RU (92012827 С1).1995.

53. Агафонов В.Г., Заявка на патент, Микрофон электронного стетоскопа RU (92007750 А), 1995.

54. Симкин Б.Э.Патент, Электронный стетоскоп.RU (95118747А), 1997.

55. Антонов A.B., Заявка на патент, Многоканальный электронный стетоскоп RU (2001134729 А), 2003.

56. Касоев С.Г., Заявка на изобретение, Помехозащищенный акустический датчик для стетоскопа, RU (2071726). 1997.

57. Поляков В.Е., Потапов А.И., Заявка па патент, Фонендоскоп- стетоскоп электронный, RU (2173538).2001. j 68. Андреев A.A., Лещинский Л.А. Заявка на патент, Электронный стетофонедоскоп, RU (2000100384 А).2001.

58. Реакламная информация. Стетофонендоскоп HiTechMedico Steth D // http://www.hitechmedico.ru/product7.html

59. Рекламная информация. Стетофонендоскоп электронный СЭ-01// http://www.donland.ru/content/info.asp?partId=77&infoId=9591&topicFolderIdz=l 21&topiclnfold=0

60. Филатова H.H., Аль-Нажжар Н.,К вопросу регистрации бронхолегочных шумов // Сборник научных трудов, Компьютерные технологии в управлении, медицине, образовании ТГТУ, Тверь, 2006, С. 101-104

61. MATLAB 6.5 SP1/7 +SIMULINK 5/6. Основы применения. //Дьяконов В.П.М, СОЛОН-Пресс, 2005-800с.

62. Charbonneau G., Ademovic Е. and other, Basic techniques for respiratorysound analysis//Eur. Respir Rev 2000- P625-635

63. Вотчал Б. Е., Водолазский JI. А., Голиков В.А, Акустические характеристики стетофонндоскопов и их измерение.// Мед. Техника, № 2 1971,С. 17— 21

64. Гринченко В.Т., Крижановский В.В., Крижановский В.В.,Компьютерная система для экспрессанализа и классификации звуков дыхания.// Внедрения и разработки, Институт гидромеханики ПАН Украины, Киев №1-2/2003,С 3031.

65. Андерсон Т.В. Введение в многомерный статистический анализ М.:Физматгиз, 1963.

66. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979

67. Нидал Фуад Наджжар "Автоматизированная система для аудиометриче-ских исследований слуха" //диссертация на соискание уч. степени к.т.н., 05.11.17, Тверь.-2001.

68. Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине. -Л.:Наука, 2000.-С.148.

69. Интеллектуальный анализ данных методы и средства М.: Финансы и статистика, 2001.-С.51.

70. Коханер Д. И др. Численные методы и программное обеспечение-М: Наука, 1998.-С.564.

71. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений- I Гаука, 1979. С.251.

72. Попечителев Е.П., Романов С.В., Анализ численных данных в биотехнических системах. Л.,Наука, 1985.-С.148.

73. Окулов Е.Д. Программирование в алгоритмах- М, Наука, 2002. С.341.

74. Литтл Р.Дж. А., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками -М.: Финансы и статистика, 1991. -С.280.

75. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных- М.: Радио и связь, 1983. С.376.

76. Ларичев О.И., Мошкова Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 1996. С.470.

77. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере.-М.:Нука, 1998.-С.450.

78. Кобринский Б.А. Автоматизированные диагностические и информационно-аналитические системы в педиатрии //Российский медицинский журнал Т.7 №4 1999 (www.rmj.ru)

79. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996

80. Кобринский В.С.Подходы к отображению субъективно-нечетких представлений эксперта и пользователя в интеллектуальных системах // Програм. прод. и системы (ППС) 1995, 4, С.30-32.

81. Бонгард М.М. Проблемы узнавания. М.: Наука, 1967.

82. Вапник В.Н. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.

83. Дюран Б. Кластерный анализ. М. Статистика. 1977.

84. Гельфанд И.И. и др. Структурная организация данных и знаний в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // ВК. Задачи мед. диагн. с точки зрения врача. М. АН СССР С. 5-64

85. Мандель И.Д. Кластерный анализ.-М.Финансы и статистика. 1988.-176с.

86. Дюк В., Самойленко A.DataMining: учебный курс.-СПб:Питер, 2001.-368с

87. Статистические методы для ЭВМ/Под ред. К.Энслейна, Э.Рэлстона:Пер. с англ.-М.:Наука. Гл.ред.физ-мат.лит.,1986.-464е.

88. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний.-Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999.-270с.

89. Биотехнические системы / Под ред В.М. Ахутина

90. Г.Р. Рубинштейн Туберкулез легких. М.: Медгиз. 1948.

91. Малышев Н.Г., Берштейн J1.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР М.: Энергоатомиздаг, 1991. -136с.

92. Ю5.Филатова Н. Н., Аль-Нажжар Н.К. Устройство регистрации и анализ дыхательных шумов RU, Заявка. № 2007113453/22. (014605), 2007.106. http://www.3m-spb.ru "Стетофонендоскопы ЗМ Литтманн (Littmann)".

93. Ю.В. Кулаков, JIM. Молдованова, В.И. Коренбаум. Возможности билатеральной бронхофонографи и в диагностике патологического очага в легком // Pacific Medical Journal, 2005, No. 1, p. 37-40

94. Тагильцев A.A., Кулаков Ю.В. // Патент СССР №1777560. Заявл. 15.11.1989г.; опубл. 23.11.1992 г.

95. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе -М.: Финансы и статистика, 1994. 256с.

96. Paciej R.,Vyshedskiy A., Baña D., Murphy R.//Thorax.-2004.-Vol.59.- P. 177.

97. Е.Б. Павлинова, Н.Г. Худенко, Т.Н. Сафонова Бронхофонография как новый метод диагностики Бронхообструктивного синдрома у детей // Мать и дитя в Кузбассе. N4. 2006. С.29-32.ч.