Моделирование и алгоритмизация оптимального выбора тактики лечения рассеянного склероза тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Боброва, Наталия Ивановна

• Боброва, Наталия Ивановна
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Боброва, Наталия Ивановна

Введение

1 Пути повышения эффективности диагностики и выбора тактики 8 лечения рассеянного склероза

1.1 Проблемы диагностики и лечения больных с рассеянным 8 склерозом

1.2 Современные методы классификации, диагностики и лечения 16 рассеянного склероза

1.3 Цель и задачи исследования

2 Анализ и выбор методов моделирования процессов диагностики и 34 лечебных мероприятий при рассеянном склерозе

2.1 Классификация показателей рассеянного склероза

2.2 Технология и организация лечения рассеянного склероза

2.3 Выбор методов диагностики и рационального лечения 52 Выводы второй главы

3 Моделирование и алгоритмизация процесса лечения рассеянного 65 склероза

3.1 Логическая модель диагностики и выбора тактики лечения

3.2 Адаптивное управление процессом лечения рассеянного 78 склероза

3.3 Реализация логической модели диагностики и адаптивного 83 алгоритма коррекции лечения PC

3.4 Верификация моделей и алгоритмов диагностики и 95 рационального лечения

Выводы третьей главы

4 Результаты реализации, апробации и внедрения автоматизированной 119 системы классификации, диагностики и выбора тактики лечения рассеянного склероза

4.1 Структура автоматизированной системы классификации, 119 диагностики и выбора тактики лечения рассеянного склероза

4.2 Техническое и программное обеспечение автоматизированной 122 системы

4.3 Результаты апробации и внедрения в клиническую практику 128 Выводы четвертой главы 138 Заключение 139 Список литературы 141 Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование и алгоритмизация оптимального выбора тактики лечения рассеянного склероза»

Актуальность темы. Центральная нервная система (ЦНС) является слабо изученной областью биологии и медицины. В связи с сегодняшним образом жизни, быстрым темпом развития многих отраслей изучение этой системы достаточно актуально. Одним из заболеваний ЦНС, имеющих значительный удельный вес является демиелинизирующее заболевание -рассеянный склероз (РС).

Рассеянный склероз является тяжелейшим неврологическим заболеванием, вызывающим необратимые процессы и потерю трудоспособности у лиц молодого возраста. Молодой возраст больных РС, быстрое прогрессирование инвалидности, вовлечение в патологический процесс важнейших жизненно важных функций нервной системы ставят проблему РС по социальной значимости на одно из первых мест. Распространенность рассеянного склероза увеличивается по мере удаления от экватора. По данным ВОЗ (всемирная организация здравоохранения) в индустриальных странах северного полушария она составляет 60 случаев заболевания, а частота заболевания в год составляет 3 случая на 100 тыс. населения. За последние время произошло омоложение этой болезни: болеют в детском возрасте и даже отмечаются врожденные формы рассеянного склероза. Рассеянный склероз - болезнь развитых стран. В Англии, Франции, Канаде, США, России (Москва, Санкт-Петербург) заболевание встречается от 150 до 350 человек на 10 тысяч. В северных частях России 20-30 человек на 10 тысяч. Следует принимать во внимание, что возраст большинства больных с рассеянным склерозом не превышает 40 лет.

На современном этапе развития медицины основополагающими моментами при обследовании пациентов становятся быстрота и качество постановки диагноза, индивидуальный подход при выборе тактики лечения и реабилитации больных с рассеянным склерозом. Поэтому назрела необходимость широкого внедрения в клиническую практику методов интеллектуальной поддержки классификации, диагностики и выбора тактики лечения больных с рассеянным склерозом.

В процессе диагностики и. при выборе тактики лечения целесообразно использовать модели процессов* лечения; которые разделяются на логические, информационные и математические. Логические модели применяются для реализации процедуры принятия решений при диагностике и выборе схемы лечения и интеллектуальной, поддержки, основанных« на априорной информации и логических действиях лечащего врача и позволяющих осуществлять процедуру человеко-машинного выбора. Математические модели процесса лечения позволяют реализовать выбор тактики лечения с использованием компьютерных средств для имитационного мoдeлиpoвaниЯi и прогнозирования, исхода лечения. Так как принятие решений при выборе- тактики лечения- осуществляется лечащим врачом в условиях ряда неопределенностей, то в этом, случае- следует применять адаптивные методы принятия решений при выборе величины лечебных воздействий:

Таким образом, актуальность темы заключается' в необходимости разработки» методики, рационального выбора тактики лечения больных с рассеянным, склерозом на- основе методов интеллектуальной- поддержки принятия решений.

Работа выполнена в соответствии с областной целевой программой «Развитие здравоохранения'Воронежской области» и с основными,научными направлениями ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Проблемно-ориентированные системы, управления» и «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине». '

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка методов, моделей и алгоритмов интеллектуальной и инструментальной поддержки процесса диагностики и лечения больных с рассеянным склерозом и их применение в клинической практике.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- осуществить систематизацию признаков рассеянного склероза для диагностирования заболевания;

- провести анализ и выбор методов, направленных на повышение эффективности процесса диагностики и лечебных мероприятий при лечении рассеянного склероза;

- разработать комплекс моделей и алгоритмов для интеллектуальной поддержки рационального лечения рассеянного склероза;

- сформировать структуру и разработать информационное и программное обеспечение системы автоматизированного выбора тактики лечения рассеянного склероза;

- провести апробацию предложенных моделей и алгоритмов диагностики и рационального управления процессом лечения рассеянного склероза в клинических условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, логики и семиотики, математической статистики, математического и логического моделирования и адаптивного управления.

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

- комплекс модифицированных методов интеллектуальной поддержки принимаемых решений при диагностике и рациональном лечении рассеянного склероза, основанных на адаптивном выборе тактики лечения, имитационном и логическом моделировании, позволяющий повысить эффективность лечебно-профилактических мероприятий;

- логическая модель диагностики и выбора лечения рассеянного склероза, обеспечивающая повышение точности диагноза и эффективности лечения и позволяющая осуществлять человеко-машинную реализацию в рамках автоматизированного принятия решений;

- процедура коррекции и рационального пошагового выбора текущих доз лекарства на основе двухуровневых адаптивных алгоритмов, обеспечивающая сокращение сроков лечения и минимизацию величины лечебных воздействий;

- процедура интеллектуальной поддержки принимаемых решений при диагностике и лечение больных с рассеянным склерозом на основе компьютерных технологий, обеспечивающих принятие решений в условиях индивидуальных характеристик больных, неопределенностей и неполной априорной информации;

- система интеллектуальной компьютерной диагностики и выбора тактики лечения, обеспечивающая человеко-машинную процедуру принятия решений на основе логического и имитационного моделирования, адаптивного управления процессом выбора лечебных воздействий для повышения точности диагноза и эффективности исхода лечения.

Практическая значимость работы.

Результаты данного диссертационного исследования представляют практическую ценность для лечебных учреждений неврологического профиля.

Реализованная логическая модель (с методикой анализа результатов иммунологических исследований на основе использования композиций нечетких отображений) позволяет формализовать процесс классификации, диагностики и оптимального выбора тактики лечения демиелинизирующего заболевания рассеянный склероз. Точность постановки диагноза по логической модели составляет 96,7%.

Двухуровневый адаптивный алгоритм позволяет оптимизировать процесс расчета дозы лечебного воздействия при рациональном лечении рассеянного склероза. А также, сократить сроки лечения в среднем на 2 месяца, уменьшить величину лечебного воздействия на 28%, и тем самым, минимизировать вероятность появления побочных эффектов с учетом индивидуальных особенностей пациента.

Сформирована структура и разработано автоматизированное программное и информационное обеспечение экспертной системы интеллектуальной поддержки лечащего врача при лечении рассеянного склероза, позволяющее более эффективно проводить диагностику и лечение пациентов.

Результаты исследования использовались в учебном процессе кафедры системного анализа и управления - в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» в курсе «Управление в биологических и медицинских системах».

Получены акты о внедрении- в МУЗ ГО г. Воронежа «Городская клиническая больница скорой медицинской помощи № 10 "Электроника"».

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийских конференциях «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (секция «Интеллектуализация процессов.4 принятия^ решения в биомедицинских системах, здравоохранении, и экологии)- (Воронеж, ВГТУ 2009, 2010); «Интеллектуальные информационные системы»* (Воронеж, ВГТУ 2008); а также в научно-методических семинарах кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» и научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2009-20 Юг.г.).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 научных работ, в том числе 3- в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, и списка литературы из 81 наименований. Работа изложена на 140 страницах, содержит 7 таблиц и 29 рисунков.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Боброва, Наталия Ивановна

Выводы четвертой главы

1. Осуществлена интеграция разработанных моделей и алгоритмов в рамках программного комплекса выбора рациональной тактики лечения больных рассеянным склерозом, включающего информационную базу, полученную в результате проведенного анализа. Разработанный комплекс позволяет не только классифицировать поступившего больного на основе результатов обследования, но и прогнозировать течение заболевания, производить выбор лечебных мероприятий с учетом индивидуальных особенностей больных, осуществлять поддержку деятельности врача при выборе рационального плана лечения.

2. Разработан и апробирован программный комплекс для обеспечения рациональной тактики лечения больных рассеянным склерозом.

Заключение

Медицина несомненно движется-вперед по многим показателям, и есть существенные сдвиги и в. диагностике, и в лечении РС. Но вместе с тем-существуют обширные проблемы раннего распознавания этого- коварного заболевания; а также полного выздоровления после лечения: Поэтому рассеянный склероз считается заболеванием интересным, сложным, загадочным и требующего обязательного его исследования.

А значит, немаловажное значение имеет необходимость выбора рациональной тактики лечения в зависимости от результатов клинико-диагностического обследования путем проектирования информационной автоматизированной системы интеллектуальной поддержки врача-невролога.

В ходе работы были получены следующие результаты:

1. Проведен системный анализ актуальных концепций* построения* информационных систем, интеллектуальной поддержки принятия решений в медицинской' практике. Определена актуальность разработки подобных систем и рассмотрены различные подходы к их проектированию.

2. Сформирована классификация? показателей демиелинизирующего заболевания'; РС (которому характерны клинические диссоциации); позволяющая* учитывать индивидуальное- сочетание различных симптомов каждого больного при постановке диагноза.

3. Для эффективного лечения РС выделены препараты гормональной'и иммунокорригирующей терапии, способные изменять течение заболевания; уменьшая частоту и тяжесть обострений, степень повреждения мозга и приостанавливать прогрессирование и переход к более тяжёлой стадии болезни.

4. Обоснованы методы и подходы, направленные на повышение эффективности реабилитационных мероприятий при коррекции РС.

5. Для оптимального управления процессом лечения РС предложены и - обоснованы алгоритмы, стохастической оптимизации, учитывающие,* что решения приходится принимать в условиях неопределенностей при неоднородности задачи управления.

6. Сформирована логическая модель, классификации, диагностики; и оптимального^ выбора* тактики лечения* рассеянного склероза;, позволяющая» обеспечивать интеллектуальную;; поддержку, диагностического процесса ЛВ с использованием человеко-машинной процедуры, учитывать признаки диагноза совместимых заболеваний;, формировать последовательность лабораторно-клинических обследований! пациентов и? оптимизируют выбор их обследования.*

Т. Предложена процедура коррекции и рационального пошагового выбора; текущих доз лекарства^ на;, основе, двухуровневых адаптивных алгоритмов;, обеспечивающая« сокращение: сроков лечения- и минимизацию; величины лечебных воздействий:

8. Проведена верификация моделей и алгоритмов диагностики и рационального лечения; демиелинизирующего заболевания; рассеянный склероз; на основе данных МУЗ ГО г. Воронежа1 «Городская« клиническая больница- скорой;; медицинской помощи № 10 "Электроника"»*. которая подтверждает в 96,7% случаев постановку точного диагноза по логической модели:

9. Осуществлена интеграция; разработанных моделей и алгоритмов в рамках программного- комплекса выбора; рациональной* тактики лечения больных рассеянным склерозом; включающего: информационную базу, полученную^ в результате проведенного анализа. Разработанный, комплекс позволяет не; только классифицировать поступившего'больного на основе результатов обследования, но и прогнозировать течение заболевания, производить выбор лечебных мероприятий с учетом индивидуальных особенностей больных, осуществлять поддержку деятельности врача при выборе рационального плана лечения.,

10: Разработан и; апробирован программный комплекс; для;обеспечения рациональной тактики лечения;больных рассеянным склерозом:,

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Боброва, Наталия Ивановна, 2010 год

1. Бойко А.Н., Фаворова О.О., Судомоина М.А. Иммуногенетика рассеянного склероза// Вопросы диагностики и лечения демиелинизирующих заболеваний нервной системы.-Ступино, 1999.- С. 4-10.

2. Головкин В.И. Диагностика и патогенетическая терапия рассеянного склероза: Дис.д-ра мед.наук.-СПб, 2000.- С. 10-27.

3. Гусев Е.И., Беляева И. А., Чехонин В.П. Клинические и иммунохимические характеристики ремитирующего рассеянного склероза// Вестн. Рос. Акад. Мед. Наук.- 1999.- Т.7.-С. 40-45.

4. Гусев Е.И., Беляева И.А., Чехонин В.П. Сравнительный клинико-иммунохимический анализ ремитирующего рассеянного склероза// Журн. неврологии и психиатрии.- 2000.- Т.6.-С. 51-57.

5. Гусев Е.И., Бойко А.Н. Демиелинизирующие заболевания центральной нервной системы// Consilium Medicum.- 2000.- Vol.2, N2.- P. 84-86.

6. Гусев Е.И., Бойко А.Н. Современные подходы к использованию бета-интерферона в лечении рассеянного склероза// Журн. неврологии и психиатрии.- 2000.- Т. 11.-С. 54-59.

7. Гусев Е.И., Демина T.JI, Бойко А.Н. Рассеянный склероз.-М., 1997.- 464с.

8. Жученко Т.Д., Завалишин И.А. Лечение рассеянного склероза// Неврологический журнал.-1996.-№1.-С. 37-43.

9. Завалишин И.А. Современные представления об этиологии рассеянного склероза// Журн. невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова.- 2002.- №2.-С. 3-8.

10. Завалишин И.А. Бетаферон- новая эра в лечении рассеянного склероза: Краткое руководство для врачей.-М., 1997.

11. Зинченко А.П. Рассеянный склероз и энцефаломиелит. Этиология , патогенез, лечение.-JI.: Медицина, 1995 .-295с.

12. Луцкий М.А. Актуальные аспекты патогенеза рассеянного склероза/Сб. научно-практ. работ «Специализированная медицинская помощь», вып. IV. Воронеж, 2000. С.80-84.

13. Луцкий М.А. Динамика параметров иммунного статуса у больных рассеянным склерозом в стадии ремиссии // Сб. научно-практ. работ «Специализированная медицинская помощь», вып. II. Воронеж, 1999. С. 92-94.

14. Акимов Г.А.,Головкин В.И.,Чижов Н.П. Влияние индуктора интерферона на клинические и иммунологические показатели у больных рассеянным склерозом. В кн. Антивирусные вещества,Минск, 1997,-С.85-86

15. Головкин В.И., Калашникова A.A., Давыдова Н.И. Амиксин, как модулятор цитакиновых реакций и антиоксидант при лечении рассеянного склероза. В кн.: Иммуноопосредованный ремитирующий рассеянный склероз, СПб.,РИФ "Роза мира", 2003 г.- 200 с.:ил.

16. Ершов Ф.И., Баткаев Э.А., Головкин В.И., Киселев О.И., Турьянов М.Х. Амиксин: применение в терапии острых и хронических вирусных заболеваний ( рекомендации для врачей), М.: "ЛЭНС", 1998.-20с.

17. Ершов Ф.И., Чижов Н.П., Тазулахова Э.Б. Противовирусные средства (справочник), СПб., 1993.-104с.

18. Матвеева Т.С. Миелинотоксическая активность сыворотки у больных рассеянным склерозом // Ж. невропатолог, и психиатр., 1986.-С.528-531

19. Соколовский В.В., Шлейкин AT. Роль окислительно-восстановительных процессов в организме при действии повреждающих факторов/ В кн.: Живые системы под внешним воздействием. СПб : РАН , 1992: 132-6.

20. Вилков ГА, Степаненко ЕМ, Крыжановский ГН. Влияние витамина Е и тималина на развитие ЭАЭ. БЭБМ, 1987; 9: 288-90.

21. Щипицина НА. Показатели антиоксидантной защиты у больных рассеянным склерозом. Автореф дисс . канд мед наук. Пермь, 1998. 19 с с.

22. Чумаков ВН, Осинская ЛФ. Количественный метод определения активности цинк-медь зависимой СОД в биологическом материале. Вопр мед химии 1977; 5: 712-7.

23. Королюк МА, Иванова ЛИ; Майорова ИГ, Топорев ВЕ. Метод определения активности каталазы. Лаб дело 1988 ; 1 : 16-9 .

24. Готовский Ю.В., Косарева Л.Б., Блинков И.Л., Самохин A.B. Экзогенная биорезонансная терапия фиксированными частотами. Методические рекомендации.- М.: «ИМЕДИС». 2001- 96 с.

25. Гузева В.И., Чухловина М.Л. Рассеянный склероз. Диагностика и лечение (возрастные аспекты). СПб.: ООО «Издательство ФОЛИАНТ», 2003.- 174с.

26. Овсепян A.A., Самохин A.B. Оптимизация, диагностики и лечения? рассеянного склероза- при помощи аппаратно-программного комплекса-«ИМЕДИС-ЭКСПЕРТ»: Методическое пособие.- ИМЕДИС, 2004.- 40с.

27. Оганова Э.А., МакКосланд К. Трансфер факторы природные иммунокорректоры. (В- сб. докладов научнопрактической конференции «Иммунореабилитация при инфек-ционно-воспалительных заболеваниях»). — Барнаул, 203.- с. 22-26.

28. Падченко С.И. Научно-медицинское обоснование методики информационной диагностики «InteraVector-BOIPSI-DiaCor». (В сб. «Первый Международный кон-гресс-круиз «Медицина третьего тысячелетия»).

29. Одесса-Киев, 2003:- с. 134-138.j

30. Головкин В.И Рассеянный склероз в практике военного*невролога: Учебно-методическое пособие. Санкт-Петербург 1991. С. 3.

31. Гусев Е.И., Бойко А.Н. Рассеянный склероз: от новых знаний к новым методам лечения // Российский медицинский журнал. 2001. - № 1. -С. 4-10.

32. Дифференциальная диагностика нервных болезней: Руководство для врачей / Под редакцией Акимова Г.А., Одинака М.М. Санкт-Петербург, - 2000. - С. 57-72.

33. Шмидт Т.Е. Летняя школа по рассеянному склерозу // Неврологический журнал. 1998. - №6. - С. 57-62.

34. Львович И. Я. Вариационное моделирование и оптимизация проектных решений. Воронеж: ВГТУ, 1997. — 210 с.

35. Львович Я. Е. Языки, методы и алгоритмы многоуровневого поведенческого моделирования / Я. Е. Львович, И! Е. Медведкова, В. Е. Межов. Воронеж, 1992. - 210 с.

36. Фролов В. Н. Управление в биологических и медицинских системах: учеб.пособие / под ред. д-ра техн. наук, проф. Я. Е. Львовича и д-ра мед. наук, проф. М. В. Фролова. Воронеж: ВГТУ, 2001. - 327 с.

37. Фролов М. В. Адаптивный выбор схемы лечения на основе математической модели и экспертной информации / М. В. Фролов. -Воронеж, 1992. 156 с.

38. Фролов В. Н. Выбор тактики лечения с применением математических методов / В. Н. Фролов. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1997. - 120 с.

39. Разинкин К. А. Адаптивный и имитационный подход к выбору тактики лечения хронических заболеваний / К. А. Разинкин, О. В. Родионов, Е. Д. Федорков // Компьютеризация в медицине. Воронеж: ВГТУ, 1994. -156 с.

40. Львович Я. Е. Интеграция модельных и экспертных оценок при адаптивном выборе схемы реабилитационных мероприятий / Я. Е. Львович,

41. М. В. Фролов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж, 1992. - 211 с.

42. Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Наука, 1986. 290 с.

43. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. Издательство: Бином, 2006. 315с.

44. Бакаев A.A., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. Киев: Наукова думка, 1993.

45. Зацепина С. А. Специализированная база данных автоматизированной системы диагностики и прогнозирования / С. А. Зацепина, М. В. Фролов // Компьютеризация в медицине. Воронеж, 1990. — 159 с.

46. Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов / Е. В. Гублер. JI: Медицина, 1978. - 328 с.

47. Боровиков В.П. «STATISTICA статистический анализ и обработка данных в среде Windows» Боровиков В.П., Боровиков И.П. - М.: Филинъ. 1998. 608с.

48. Бухтштабер В.М., Маслов В.И., Зеленюк Е.А. Методы анализа и построения алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей. М.:Наука,1983 с. 126-144.

49. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ. М., Практика, 1999.-459с.

50. Ермолов А.С., Синякова О.Г., Ишмухаметов А.И. Компьютерные технологии в анализе клинико-физиологических исследований. М.: Триада-фарм, 2002.-186 с.

51. Боэм Б. У. Инженерное проектирование и администрирование программного обеспечения / Б. У. Боэм. М: Радио и связь, 2005. - 421с:

52. Хомоненко А. Д. Самоучитель Delphi / А. Д. Хомоненко, В. Э. Гофман. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 576 е.: ил.

53. Chen Y., Kuchroo V., Inobe J-I. et al.Regulatory T-cell clones induced by oral tolerance suppression of autoimmune encephalomyelitis.Science, 1994.-265 .-P. 123 7-1240

54. Levine S., Sowinski R., Abreu SL. Suppression of EAE by Tilorone: Cell transfer and Interferon Studies. Immunopharmacology,1983.-v.6.-Nl.-P.23-31

55. Link J., Soderstrom M., Olson T. Et al. Increased transforming growth factor-b, interleukin-4 and interferon-g in multiple sclerosis. Ann Neurol, 1994.-36.-P.379-386

56. Miller A., Lnir N., Shapiro S. et al. Immunoregulatory effects of interferon-b and interacting cytokines on human vascular endothelial cells. Implication for multiple sclerosis and other autoimmune diseases. J. Neuroimmunol, 1996.-64.-P. 151 -161

57. Nagelkerken L.Therapeutic potential of cytokines in experimental allergic encephalomyelitis and multiple sclerosis.// Proc. conf. "Neuroimmunol., Neuroinfect, Neuroimaging", SPb,1995.-P.81

58. Navikas V.,Link J.,Palasik W.et al. Increased mRNA expression of IL-10 in mononuclear cells in multiple sclerosis and optic neuritis. Scand. J. Immunol.,1995.-41.-P.171-178

59. Sasaki H., Pollard RB,Schmitt D.,Suzuki F.,Transforming growth factor-b in the regulation of the immune response.Clin. Immunol.Immunopathol., 1992.-65,-P. 1 -9

60. Selmaj K.,Raine CS.,Cannella В.,Busman CF.,Identification of lymphotoxin and tumor necrosis factor in multiple sclerosis lesions. J. Clin.Invest,1991.-87.-P.949-954

61. Selmaj K.,Raine CS.,Cross AH. Anti-tumor necrosis factor therapy abrogates autoimmune demyelination. Ann Neurol.,1991.-30.-P.694-700

62. Shneider M.A.,Golovkin V.I. Interferon inductors for complex chemotherapy of chronic and slow neuroviral infections in man// Abstr.YII simp."Antiviral substances",Varna, 1987.-P.64.

63. Shleikin A. The antioxidants in diagnosis and prevention of age-related dementia. EGPRW . Bergen, 1998: 22.

64. Mitchel JD. Cu/Zn Superoxide dismutase, free radicals and motor neurone disease. Lancet 1993; 342: 1051.

65. Noseworthy J.N., Lucchinetti C., Multiple Sclerosis // N. Engl. J. Med. -2000. Vol. 343 p. 938-951.

66. Bazy N. Application of Betahistini Dihydrochloride for treatment of incoordination in Multiple Sclerosis. // J. N. S. 2001.- Vol. 187. - p. 349.

67. Боброва Н.И., Фролов В.Н. Реализация логической модели диагностики и адаптивного алгоритма коррекции лечения рассеянного склероза // Вестник, ВГТУ 2009. Т.5, №10 - С. 177-180.

68. Боброва Н.И., Фролов В.Н. Адаптивное управление процессом лечения рассеянного склероза и его программное обеспечение // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, Москва 2010. — Т.9, №31. С. 486-490.

69. Боброва Н.И., Некравцева Т.А. Применение имитационного подхода в задачах проектирования алгоритмов лечения рассеянного склероза // Межвуз. сб. научн.тр. «Управление процессами диагностики и лечения» — Воронеж, ВГТУ 2008. — С. 38-45.

70. Боброва Н.И., Некравцева Т.А. Высокие технологии в прогнозировании коррекции диемилинизирующих заболеваний на примере рассеянного склероза- // Сб. тр. Всерос. конф. «Интеллектуальные информационные системы» — Воронеж, ВГТУ 2008. — С. 167-168.

71. Боброва Н.И., Фролов В.Н. Повышение точности диагностики и лечения рассеянного склероза с помощью средств автоматизации // Сб. тр. Всерос. конф. «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» » — Воронеж, ВГТУ 2009. — С. 212-213.

72. Боброва Н.И., Фролов В.Н. Применение двухуровнего адаптивного подхода для-коррекции лечения рассеянного склероза II Сб. тр.

73. Всерос. конф. «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» » — Воронеж, ВГТУ 2009. — С. 233-234.

74. Боброва Н.И., Некравцева Т. А., Фролов В.Н. Анализ современных методов диагностики и коррекции рассеянного склероза // Сб. тр. Всерос. конф. «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» » — Воронеж, ВГТУ 2009. — С. 270-271.