Прогнозирование возникновения и развития гангрены нижних конечностей на основе гибридных нечетких моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат наук Хрипина, Ирина Игоревна

• Хрипина, Ирина Игоревна
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Хрипина, Ирина Игоревна

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Этиология и патогенез гангрены нижних конечностей, основные подходы к лечению

1.2 Методы и модели четкого и нечеткого прогнозирования

1.3 Использование электрических характеристик точек акупунктуры в задачах прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ

2.1 Объект и методы исследования. Выбор пространства информативных признаков

2.2 Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей

2.3 Синтез математических моделей для прогнозирования динамики развития критической ишемии нижних конечностей и оценки возможности возникновения гангрены по электрическим характеристикам биологически активных точек

2.4 Выводы второй главы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

3.1 Синтез частных моделей прогнозирования возникновения и рецидивов гангрены нижних конечностей

3.2 Синтез гибридных нечетких моделей прогнозирования возникновения и рецидивов гангрены нижних конечностей

3.3 Алгоритм управления процессами принятия решений

3.4 Выводы третьей главы

ГЛАВА 4. ОБОБЩЕННАЯ СТРУКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1 Разработка структуры интеллектуальной системы поддержки принятия решений

4.2 Алгоритм статистического тестирования прогностических решающих

правил

4.3 Анализ качества работы математических моделей прогнозирования возникновения и рецидива гангрены нижних конечностей

4.4 Выводы четвертой главы

Заключение

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогнозирование возникновения и развития гангрены нижних конечностей на основе гибридных нечетких моделей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Несмотря на значительные усилия мировой медицины проблема успешного лечения ишемической болезни нижних конечностей далека от своего эффективного решения. Это, в значительной мере, относится к хроническим облитерирующим заболеваниям артерий нижних конечностей (ХОЗАНК) и, особенно, к злокачественному ее развитию -критической ишемии нижних конечностей (КИНК), в виде гангрены.

Это подтверждается тем, что в России КИНК развивается приблизительно у миллиона человек. При этом в течение года умирает 15-20 % пациентов, а 20 % переносит высокую ампутацию конечностей [122, 161]. Скандинавские исследования показали, что в мировом масштабе в течение 5 лет погибает до 50 % пациентов (Савельев В.С., Кошкин В.М.).

Специалисты, которые решают задачи, направленные на повышения качества оказания медицинских услуг населению, включая больных, страдающих КИНК с осложнением в виде гангрены, наиболее важная составляющая, которая усовершенствует методы управления лечебно-диагностическим процессом называется эффективным прогнозированием возникновения и развития гангрены нижних конечностей (ГНК), которое учитывает ограничение в оперативном вмешательстве, стоимость и качество принимаемых решений можно обеспечить, применяя современные математические методы и методологию системного анализа, которые опираются на современные информационные и интеллектуальные технологии (Бокерия Л.А., Устинов А.Г., Лазаренко В.А., Быков А.В., Кореневский Н.А.). Совокупность перечисленных мероприятий направлена на рационализацию подхода ведения больных и повышение эффективности лечения. Учитывая сказанное, актуальность работы заключается в определении необходимости повышения эффективности в прогнозе возникновения и развития ГНК на основе современных математических методов и интеллектуальных технологий, что обеспечит своевременное начало лечебно-профилактических мероприятий, планирование индивидуальной тактики ведения

больных и, как следствие, повышение качества оказания медицинских услуг населению, страдающему ГНК.

Степень разработанности темы исследования. Проблеме повышения эффективности лечения больных, страдающих КИНК ГНК посвящено множество работ российских и зарубежных ученых (Бокерия Л.А., Абалмасов К.Г., Бурлева Е.П., Смирнов О.А., Соколович А.Г., Amberger A. (1997), Batt D.L., Peterson E.D. (2009), Hirsch A.T. (2006), Maier J.A. (1998) и др. В научных публикациях исследуются прогностические возможности различных методов: ультразвуковая доплерография, сегментарное измерение артериального давления, транскутанное определения напряжения О2, тредмил-тест, тепловизионные методы, ангиография, электрокардиография, лабораторный анализ крови и т.д.

При этом применяются различные математические методы: регрессионный анализ, модель Т. Байеса, корреляционный анализ, аттракторные модели и т.д.

Однако, несмотря на достигнутые успехи смертность и инвалидизация населения от ГНК остается недопустимо высокой. Одной из причин этого является несвоевременная оценка приближения и наступления критических состояний с опозданием назначений адекватных схем профилактики и лечения.

Анализируя существующие методы, методики и средства их информационной поддержки, становится возможным сделать вывод, что в них уделено недостаточное внимание оценке и выбору состава и структуры используемых информативных показателей и адекватного математического аппарата, который соответствует структуре обрабатываемых данных.

Исследования, проведенные нами, позволили показать, что решаемые в диссертации задачи относятся к классу плохоформализуемых с сильно пересекающимися и нечетко определяемыми структурами данных. В таких условиях, соответствуя рекомендациям зарубежных и отечественных ученых (L. Zadeh, E. Shortliffe, А. Г. Устинов, Н. А. Кореневский и др.) будет целесообразно использовать теорию нечеткой логики принятия решений с технологией синтеза гибридных решающих правил, которые, несмотря на свои обширные возможности

в медицинской практике сосудистых хирургов и ангиологов, на данный момент, не нашли своего должного применения.

С учетом актуальности и степени разработанности темы исследования сформулирована цель и определены задачи исследования.

Цель работы повышение качества медицинского обслуживания больных с высоким риском появления и развития ГНК путем разработки гибридных нечетких моделей, обеспечивающих решение задач прогнозирования искомой патологии в условиях, когда исходные данные представлены неполно и нечетко с пересекающейся структурой классов.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

-проведен разведочный анализ структуры данных, выбран адекватный математический аппарат исследования и сформировано пространство информативных признаков;

-разработан метод синтеза гибридных решающих правил прогнозирования возникновения и развития ГНК;

-получена система гибридных нечетких моделей для прогнозирования

ГНК;

-предложен алгоритм управления процессами принятия решений при ведении пациентов с высоким риском и страдающих ГНК;

-разработана структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений, обеспечивающей формирование рекомендаций по ведению пациентов с КИНК, включая гангрену;

-проведена экспериментальная проверка полученных результатов на репрезентативных контрольных выборках.

Научная новизна результатов исследования. Научную новизну диссертации характеризуют следующие результаты:

1.Пространство информативных признаков для решения задач прогнозирования возникновения и развития ГНК, отличающиеся тем, что кроме традиционно используемых в медицине признаков в их состав включены интегральные показатели, которые характеризуют функционирование различных

подсистем организма, что позволяет получить высококачественные прогностические правила.

2.Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил, прогнозирования ГНК, отличающийся использованием разноуровневых и разнородных предикторов, которые описывают как степень ишемического поражения нижних конечностей, так и общесистемные показатели состояния организма в целом, позволяющие получать нечеткие математические модели, обеспечивающие требуемые показатели качества и оперативности принятия решений.

3.Гибридные нечеткие модели прогнозирования возникновения и развития ГНК, отличающиеся агрегацией специфических признаков и интегральных показателей, характеризующих функционирование различных подсистем организма, позволяющие обеспечивать уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,9.

4. Алгоритм управления и структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений по прогнозированию возникновения и развития ГНК, отличающиеся возможностью гибко менять тактику ведения пациентов с исследуемой патологией в зависимости от индивидуального состояния организма, позволяющие повысить качество оказания медицинской помощи больным, страдающим выбранным классом болезни.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что по данным разведочного анализа изучена структура данных решаемой задачи, сформировано пространство информативных признаков и предложен метод синтеза гибридных нечетких решающих правил, позволивший по разноуровневому и разнородному пространству признаков получить математические модели прогнозирования возникновения ГНК, обеспечивающие приемлемую для медицинской практики уверенность в применяемых решениях.

Для практической реализации полученных теоретических результатов разработан алгоритм управления процессом принятия решений по рациональному ведению пациентов, страдающих исследуемой патологией.

Разработанный метод, модели и алгоритм составили основу построения интеллектуальной системы поддержки принятия решений сосудистого хирурга и врача ангиолога, использование которой позволит повысить качество оказания медицинской помощи больным, страдающим КИНК, переходящей в гангрену.

Работа выполнена в рамках прикладных научных исследований в соответствии с Федеральной целевой программой «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы» и соответствует научному направлению Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке бакалавров направления 12.03.04 «Биотехнические системы и технологии» и используются в медицинской практике ОБУЗ «Кореневская ЦРБ» (пгт Коренево, Курская область).

Методология и методы исследования. Для решения задач, поставленных в работе, использовались методы синтеза биотехнических систем, системного анализа, теории проектирования сложных информационных систем, теории нечеткой логики принятия решений, теории распознавания образов, теории уверенности, теории измерения латентных переменных, прикладной математической статистики, экспертного оценивания. При разработке интеллектуальной системы в качестве инструментария использовались: среда Matlab 7.10 (R210a) со встроенным пакетом FuzzyLogicToolbox, диалоговый пакет RUMM 2020 [101, 102, 104, 109].

По результатам проведенных экспериментальных и теоретических исследований на защиту выносятся следующие научные положения.

1.Проведенный разведочный анализ позволил выбрать адекватный математический аппарат исследования и сформировать пространство информативных признаков, по которому были получены математические модели прогнозирования ГНК.

2.Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения и развития ГНК обеспечил получение соответствующих математических моделей, качество принятия решений которыми соответствует требованиям медицинской практики.

3. Апробация полученных математических моделей прогнозирования возникновения и развития ГНК на репрезентативных контрольных выборках показала уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,9, что позволяет рекомендовать полученные результаты в практику работы сосудистых хирургов и врачей ангиологов.

4.Алгоритм управления интеллектуальной системой поддержки принятия решений позволяет рационально и гибко менять тактику ведения пациентов с высоким риском возникновения и страдающих ГНК в зависимости от их текущего состояния с учетом разнородных факторов риска и клинических проявлений заболевания, снижает риск ампутации нижних конечностей.

Степень достоверности и апробация результатов. Результаты проведенного исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, непротиворечивость концепциям теории синтеза биотехнических систем и системного анализа, а также аналогичным результатам, полученным другими исследователями. Метод и модели прогнозирования возникновения и развития ГНК построены на теории распознавания образов и нечеткой логике принятия решений и согласуются с ранее опубликованными экспериментальными данными по теме диссертации.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на международных и Всероссийских конференциях: X Russian-German conference on biomedical engineering: SaintPetersburg (Санкт-Петербург, 2014); Биотехнология и биомедицинская инженерия (Курск, 2017); Электронный научно-образовательный вестник Здоровье и образование в XXI веке (Москва, 2017); Медико-экологические информационные технологии (Курск, 2015, 2017); Биотехнические, медицинские, экологические системы и

робототехнические комплексы - Биомедсистемы-2017 (Рязань, 2017); Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Курск, 2015); НАУЧНАЯ СЕССИЯ НИЯУ МИФИ-2015 (Москва, 2015), а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 16 научных работах, из них 8 статей в ведущих рецензируемых научных журналах.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и библиографического списка, включающего 212 наименований. Работа изложена на 144 страницах машинописного текста, содержит 23 рисунка и 17 таблиц.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ

ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Этиология и патогенез гангрены нижних конечностей, основные подходы

к лечению

В настоящее время наблюдается всплеск сердечно-сосудистых заболеваний, среди которых основополагающую роль занимают атеросклероз и сахарный диабет. Окклюзия магистрального кровотока и невозможность ее адекватной коррекции определяют тяжесть течения хронической ишемии нижних конечностей (ХИНК). Это способствует развитию критической ишемии, в следствии чего приходится ампутировать 70-90% нижних конечностей. Частота ампутаций при КИНК неуклонно возрастает, несмотря на достигнутые успехи в ангиологии и ангиохирургии. При несвоевременном лечении или обширном инфекционном заражении, 34% больных погибают, а 62% остаются инвалидами [32].

При КИНК в сочетании с гангреной в 92% случаев выполняется ампутация нижней конечности на уровне бедра. Данное оперативное вмешательство очень травматично и сопровождается значительной послеоперационной летальностью и невысоким уровнем социальной реабилитации [39, 117]. По всей видимости, ампутация на уровне голени менее травматична, при ней сохраняется коленный сустав, это повышает опороспособность и функциональность культи. В настоящее время не до конца разработаны показания, протоколы предоперационной подготовки, техника операций и ведение послеоперационного периода при транстибиальной ампутации при ишемической гангрене нижних конечностей [122, 201, 206]. Поиск альтернативных путей снижения негативных последствий трансфеморальной ампутации является актуальным.

Гангрена - это заболевание, обусловленное некрозом тканей. Для нее характерно изменение структуры и цвета кожного покрова от сине-бурого до черного. Гангрена чаще всего развивается на участках тела, наиболее удаленных от сердца, в которых наблюдается недостаточное снабжение кислородом органов

и тканей, поэтому она поражает, в первую очередь, нижние конечности, пальцы стоп или места тромбоза микрососудов (синдром Марторелла) [122]. Гангрена сопровождается внезапной болью, снижением температуры ног, невозможностью безболезненной ходьбы.

В случаях, когда у пациентов функционируют коллатеральные сосуды, развитие ишемии может остановиться. В противном случае ХИНК прогнозирует последующее развитие критической ишемии. Цвет ноги может быть бледным, либо приобрести синеватый оттенок (цианоз). Наиболее часто данная стадия характерна для тромбоза измененных артерий, когда ранее их просвет был сужен, что способствовало развитию коллатерального кровообращения. После проведения необходимого дообследования и подготовки возможно проведение операции. После хирургического вмешательства, чаще всего происходит восстановление функции ноги полностью [122, 162].

Появлению гангрены могут способствовать как внешние, так и внутренние причины. Внешние факторы можно разделить на механические (пролежни, удары, травмы, сопровождающиеся повреждением тканей и органов), термические (перепад температур, долгое воздействие холодом, ожоги), химическая (воздействие кислот, щелочей, мышьяка и др.) [155, 156, 160].

Известную классификацию стадий острой ишемии предложил В.С. Савельев. Он выделил следующие типы гангрены [122, 190, 191]:

Сухая гангрена протекает медленно, характеризуется нарушением кровообращения без проникновения инфекции, развивается при нарушении кровообращения конечности. С развитием болезни возникают сильные боли, орган приобретает бледность, кожный покров становится похожим на «мрамор», холодным на ощупь, пульс не определяется, омертвение с периферических отделов распространяется вверх. При медленном течении некроза ткани высыхают, сморщиваются, мумифицируются, делаются плотными и приобретают темную окраску. Явления общей интоксикации организма выражены мало.

Сухая гангрена традиционно не прогрессирует, ее развитие ограничивается частью конечности. Начало клинических проявлений сказывается в сильных

ишемических болях ниже места закупорки сосуда. Восприимчивость конечности теряется, возникает ощущение онемения ноги. Ощущение боли сохраняется длительное время, это можно объяснить тем, что среди омертвевших тканей сохраняются нервные клетки и реактивный отек тканей, находящихся выше очага некроза [185, 186, 187, 188, 189].

Спазм коллатеральных артериальных веточек отмечается традиционно на ряду, с нарушением проходимости основного магистрального сосуда, что ускоряет и расширяет некротический процесс. Гангрена начинается с периферических отделов конечностей, затем распространяется вверх до уровня закупорки сосуда или немного ниже. Постепенное развитие демаркационного (защитного) вала свидетельствует о благоприятном течении заболевания на границе омертвевших и здоровых тканей. Процесс полного отторжения тканей и выздоровления занимает длительное время. В сухих тканях микроорганизмы развиваются плохо, однако на начальных фазах гнилостная микрофлора, попавшая в них, способна вызывать переход гангрены из сухой во влажную. Учитывая вышесказанное, до высыхания тканей крайне важно соблюдение асептики. Распад омертвевших тканей при сухой гангрене практически не происходит, а всасывание токсических продуктов настолько некардинально, что интоксикации не наблюдается. Общее состояние заболевшего изменяется мало.

Влажную гангрену, гнилостную, вызывают те же причины, что и сухую, но чаще развивается она при быстром нарушении кровообращения (эмболия, нарушение целостности сосуда и др.) у полных, пастозных (отечных) пациентов. В перечисленных случаях омертвевшие ткани не успевают высыхать, подвергаясь гнилостному распаду, что способствует обильному всасыванию продуктов распада и тяжелой интоксикации в организм заболевшего. Омертвевшие ткани являются хорошей питательной средой для вирусов, которые развиваются бурно, что приводит к быстрому распространению гангрены.

Общие признаки наступления влажной гангрены начинаются с изменения цвета кожи (побледнения) на пораженной конечности и появления на ней видимых синеватых вен, багровых пятен, пузырей отслоенного эпидермиса,

которые наполнены сукровичным содержимым. Ткани, распадаясь, превращаются в мокрую зловонную массу серо-грязно-зеленого цвета. Общими симптомами являются: вялость, боль в пораженной конечности, сухой язык, частый малый пульс, тяжелое общее состояние, низкое артериальное давление, заторможенность, высокая температура, и др. [163, 164, 165, 167, 168, 169].

Высокая интоксикация организма в результате продуктов распада тканей и бактериальных токсинов, которая исходит из очага гангрены, приводит к тому, что демаркация не успевает развиться, процесс омертвения распространяется быстро, что порождает угрозу для жизни пациента, который может погибнуть от сепсиса. Влажная гангрена крайне тяжело протекает у больных сахарным диабетом, так как у них снижена сопротивляемость организма и повышен уровень содержания глюкозы в крови [179, 180, 181, 182].

Газовая гангрена - субфасциальная анаэробная инфекция, которая сопровождается некрозом мышечной ткани и интоксикацией организма, вызывается облигатными анаэробами (С1. регАп^еш, С1. novyi, С1. septicum, С1. histolyticum), которые обитают в почве и уличной пыли. Раны, в которые попала земля, участки некроза, мало кровоснабжаемые ткани, которые не подверглись первичной хирургической обработке, предрасположены к газовой гангрене. Возбудитель быстро приобретает вирулентность, выделяет газообразующие и растворяющие ткани экзо- и эндотоксины, способствующие мгновенному распространению инфекции.

Симптомы, течение газовой гангрены. Уже через 6 ч после приобретения микробом вирулентности наблюдается нарушение общего состояния больного с тахикардией и лихорадкой. Кожные покровы приобретают серо-синий цвет. Для раны характерны болезненность, бледные края, отечность. Видимые в ране мышцы по окраске напоминают вареное мясо. Неприятный сладковато-гнилостным запах появляется при надавливании на края раны, также из тканей выделяются пузырьки газа. Общее состояние пациента быстро ухудшается, приводя к шоку. На рентгеновском снимке видна «пористость» мышечных тканей.

Диабетическая гангрена

Для сахарного диабета характерен повышенный уровень глюкозы в крови [103]. Она не может усваиваться тканями организма, повреждая кровеносные сосуды, что провоцирует развитие атеросклеротических изменений в сосудах, и одновременно повреждаются нервные волокна.

Признаки заболевания

Если гангрена возникает при сахарном диабете, то симптомы заболевания могут возникнуть независимо от уровня глюкозы в крови и давности нарушений углеводного обмена. Выделяют следующие признаки гангрены: -похолодание периферической части ноги - стопы и голени; -появление покалывания в нижних конечностях, особенно в периферических их отделах;

-изменение строения стопы - формируется «диабетическая» стопа; -возникновение отеков при отсутствии патологии сердца и почек; -изменение окраски кожи на отдельных участках ног - возникает локальное покраснение или побледнение кожи.

При диабете возможно развитие симптомов как сухой, так и влажной гангрены. Сухая гангрена чаще развивается при первом типе заболевания у пациентов, которые имеют нарушения водно-электролитного обмена и истощение. Развитие некроза в подобном случаи медленное, поэтому ткани мумифицируются, сморщиваются и чернеют.

Лечение заболевания

Гангрена характеризуется полным омертвением тканей, которые не подлежат восстановлению. Лечение данного недуга обычно направлено на предотвращение распространения некроза на здоровые участки кожного покрова, восстановление кровоснабжения на поврежденном участке, борьбу с интоксикацией организма. При обнаружении инфекции проводят меры для ее скорейшего устранения. В современной медицине предлагаются инновационные методы для лечения гангрены, но наиболее действенным методом избавления от болезни остается ампутация поврежденной конечности. Явление

самопроизвольной ампутации, полного высыхания и дальнейшего отпадения поврежденной конечности наблюдается в особо запущенных случаях при сухой гангрене. Влажная форма гангрены наиболее опасный вид заболевания, поэтому специалисты предпринимают попытки перевода ее в сухую форму болезни. Достигается это с помощью наложения специальных асептических повязок на нездоровую часть ноги, затем отсекают конечность в месте перехода некроза в здоровую ткань.

Благодаря современным методикам, операция по иссечению некроза проводится с максимальным сохранением ткани и последующим восстановлением нормального кровоснабжения на пораженном участке. Лечением гангрены занимается врач - сосудистый хирург. Главной задачей в момент оперирования становится восстановление проходимости сосудов в местах, пораженных заболеванием. Для восстановления нормального кровотока все чаще проводятся шунтирующие и стентирующие операции. Существуют следующие противопоказания для проведения подобного хирургического вмешательства: престарелый возраст, заболевания сердечно-сосудистого характера.

К одним из современных методов лечения ГНК можно отнести резонансную инфракрасную терапию, которая приводит к улучшению микроциркуляции крови на поврежденном участке, уменьшает отечность, восстанавливает нормальный цвет ткани. Данный способ лечения эффективен и приносит результат только на начальной стадии течения заболевания. В случаи, когда участок ткани уже подвергся некрозу, полное восстановление его функциональности становится невозможным.

Одной из перспективных составляющих оказания адекватной помощи больным с критической ишемией нижних конечностей, включая гангрену является своевременный и точный прогноз появления и развития гангрены с использованием современных математических методов и интеллектуальных технологий, что позволяет оказать своевременную и эффективную врачебную помощь, которая может не только предотвратить ампутацию конечности, но и

привести, если не к полному выздоровлению, то к стабилизации и даже к улучшению состояния здоровья пациентов [193, 194, 195, 196, 198].

1.2 Методы и модели четкого и нечеткого прогнозирования

Одной из основных задач диссертационного исследования является прогнозирование появления и развития ГНК, которая, в общем виде, может быть решена методами четкого и нечеткого прогнозирования [179].

Под прогнозом понимают процесс научного, основанного на системе общепринятых причинно-следственных связей и закономерностей, выявления состояния и вероятных путей развития явлений и процессов. Соответственно, прогнозирование - это «процесс предвидения, предсказания тенденций и перспектив дальнейшего развития тех или иных объектов и их будущего состояния на основе знания закономерностей развития их в прошлом и в настоящее время». Прогнозирование предполагает оценить показатели, которые характеризуют эти явления и процессы для будущего [52]. Распространение прогнозирования, в основном, направлено на процессы, управлять которыми необходимо в момент выработки прогноза или возможно в весьма малом диапазоне, или совсем невозможно, или оно возможно, но требует учета действия таких факторов, влияние которых не может быть полностью или однозначно определено.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Хрипина, Ирина Игоревна, 2018 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян [и др.] - М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

2. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин - М.: Финансы и статистика, 1983. - 472 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. Александров В.В. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ /

B.В. Александров, В.С. Шнейдеров - Л.: Медицина, 1984. - 160 с.

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

6. Андерсен Т. Введение в многомерный статистический анализ М.: Физматгиз, 1963. -500с.

7. Анисимова Т.С. Исследование точности измерения латентной переменной в зависимости от числа дихотомических индикаторных переменных / Т.С. Анисимова, А.А. Маслак, С.А. Осипов [и др.] // Вестник СГПИ. - 2005. -№1(1). -С. 136-144.

8. Анисимова Т.С. Исследование точности измерения латентной переменной в зависимости от числа градаций индикаторных переменных / Т.С. Анисимова, А.А. Маслак, С.А. Осипов, С.А. Поздняков // Теория и практика измерения латентных переменных в образовании: Материалы седьмой Всероссийской (с международным участием) научно-практической конференции. - Славянск-на-Кубани: Издательский центр СГПИ. - 2005. - С. 12-22.

9. Анисимова Т.С. Исследование дифференцирующей способности модели Раша на основе имитационного эксперимента / Т.С. Анисимова, А.А. Маслак,

C.А. Осипов [и др.] // Педагогические измерения. -2003. - №1 - С. 103-117.

10. Анисимова Т.С. Исследование точности оценивания параметров модели Раша на основе алгоритма PROX / Т.С. Анисимова, А.А. Маслак, С.А. Осипов [и др.] // Педагогические измерения. - 2005. - №2 - С. 80-100.

11. Анисимова, Т.С. Исследование точности измерения латентной переменной в зависимости от коррелированности индикаторных переменных / Т.С. Анисимова, А.А. Маслак, С.А. Осипов, С.А. Поздняков // Вестник СГПИ. -2005. - №1(1). -С. 126-136.

12. Артеменко М.В. Классификация методов прогнозирования поведения систем / М.В. Артеменко, А.С. Бобков // Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы (ИИС-2013): Материалы Региональной заочной науч-практ. конф. г. Курск, Под ред: Емельянов С.Г., Киричек А.В., Титенко Е.А., Зотов И.В., Лапина Т.И., Сазонов С.Ю., Халин Ю.А..

2013. - С. 19-22.

13. Бабков А.С. Классификация методов прогнозирования поведения систем / М.В. Артеменко, А.С. Бабков // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - №6. - C.158.

14. Бабков А.С. Формирование выборок фактологического материала диагностических систем с оценкой квалификационных возможностей // Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятельности: Материалы Международная заочная науч-практ. конф. г. Тамбов, 2014. - С.23-24.

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

16. Башир Абас С. Использование интерактивных методов классификации для решения задач медицинского прогнозирования / С. Абас Башир, В.Н. Шевякин, К.В. Разумова, С.Н. Кореневская // Фундаментальные исследования. -

2014. -№ 1. - С.33-37.

17. Башлыков, И.А. Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии язвенной болезни желудка: Дисс. канд. мед. наук. / И.А. Башлыков. - Воронеж, 2005. 139 с.

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

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

20. Бойцов А.В. Интеллектуальные медицинские системы с нечеткими коллективами решающих правил / А.В. Бойцов, А. Г. Устинов, С.Н. Кореневская, И.И. Хрипина // X Russian-German conference on biomedical engineering: Saint Petersburg. -2014.- C. 90-92.

21. Бойцов А.В. Использование латентных переменных для оценки усталости человека / А.В. Бойцов // Медико-экологические информационные технологии-2014: сборник материалов XVII Междунар. науч.-техн. конф. Юго-Зап. гос. ун-т. Курск, 2014. - С. 116-122.

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

23. Бойцов А.В. Использование теории измерений латентных переменных с моделью Г. Раша для оптимизации схем лечебно-оздоровительных мероприятий / А.В. Бойцов, Н.А. Кореневский, М.И. Лукашов, И.А. Ключиков // Научный взгляд на современный этап развития общественных, технических, гуманитарных и естественных наук. Актуальные проблемы: сборник научных статей по итогам всероссийской научно-практической конференции. - СПб, 2014. - С. 70-72.

24. Бойцов А.В. Нечеткая оценка уровня функционального резерва человека / А.В. Бойцов, С.Ф. Яцун // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2012. - № 2-3. - С. 271-276.

25. Бойцов А.В. Основные принципы ситуационного управления большими системами / А.В. Бойцов, Т.Н. Говорухина // Биомедицинские и технические системы: анализ, проектирование, управление: сборник материалов

III студенческой региональной научно-технической конференции. - Курск: ЮЗГУ, 2013. -С. 27-30.

26. Бойцов А.В. Оценка риска заболеваемости студентов на основе комбинированных нечетких моделей / А.В. Бойцов, Л.В. Стародубцева, В.Н. Гадалов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2012.-Т.11, №1.- С. 188-195.

27. Бойцов А.В. Оценка состояния сложных систем нечеткими коллективами гибридных решающих правил / А.В. Бойцов, И.А. Ключиков, М.И. Лукашов, Л.В. Стародубцева // Наука и образование: проблемы и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам Междунар. науч.-практ. конф.-Тамбов, 2014. -С. 81-85.

28. Бойцов А.В. Синтез коллективов нечетких решающих правил для решения классификационных задач в социотехнических системах / А.В. Бойцов, Н.А. Кореневский, Л.В. Стародубцева, И.И. Хрипина // Научный взгляд на современный этап развития общественных, технических, гуманитарных и естественных наук. Актуальные проблемы: сборник научных статей по итогам всероссийской научно-практической конференции. - СПб, 2014.- С. 72-76.

29. Боровиков В.П. Statistica для студентов и инженеров. - М: Компьютер Пресс, 2001. -301с.

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

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

32. 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.

33. 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. 142-155.

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

35. 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 // 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. - Курск: ЮЗГУ, 2017. - С. 133-141.

36. Быков А.В. Оценка уверенности в развитии гангрены нижних конечностей на основе моделей Г. Раша и Е. Шортлифа / А.В. Быков, С.А. Пархоменко, А.В. Бойцов, И.И. Хрипина // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2017. -Т. 16, № 4. -С. 878-883.

37. 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 [и др.] // Электронный научно-образовательный вестник Здоровье и образование в XXI веке. -2017. -Т. 19, № 12. -С. 68-70.

38. 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. 81-89.

39. Быков А.В. Интеллектуальная поддержка ведения пациентов с критической ишемией нижних конечностей / А.В. Быков, И.И. Хрипина, Е.А. Гривачев // Биотехнические, медицинские, экологические системы и робототехнические комплексы - Биомедсистемы-2017: сборник трудов ХХХ Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2017. - С. 295-297.

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

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

42. 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.

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

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

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

46. Гаврилов И.Л. Прогнозирование возникновения и оценка степени тяжести панкреатитов на основе нечеткой логики принятия решений / И.Л. Гаврилов, А.Л. Локтионов, Н.А. Кореневский, Л.П. Лазурина // Биомедицинская техника и радиоэлектроника. -2009.-№5.-С.16-22.

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

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

49. Глухов А.А. Статистика в медицинских исследованиях / А.А. Глухов, A.M. Земсков, Н.А. Степанян, [и др.] - Воронеж: Изд-во «Водолей», 2005. -158с.

50. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. -М.: Изд. СССР-США СП «ParaGraph», 1990. -160с.

51. Горелик А.Л. Методы распознавания / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин -М.: Высшая школа, 2004. -261с.

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

53. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. - Л.: Медицина, 1978. -296с.

54. Гублер Е.В. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях / Е.В. Гублер, А.А. Генкин. - Л.: Медицина, 1973. -144с.

55. Джарратано Дж. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Дж. Джаратано, Г. Райли. - М.: Вильямс. 2007.-1152с.

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

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

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

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

60. Ершов Д.А. Методы и алгоритмы автоматизированного управления профессиональной ориентацией абитуриента с учётом физиологических затрат на процесс обучения / дисс. канд. техн. наук: 05.13.10. защищена 2003 г. // Д.А. Ершов, Курск, 2003. - 158 с.

61. Завьялов А.В. Соотношение функций организма (экспериментальный и клинико-физиологический аспекты). М.: Медицина, 1990. - 160 с.

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

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

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

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

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

67. Ивахненко А.Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным / А.Г. Ивахненко, Ю.П. Юрачковский - М.: Радио и связь, 1987. - 118с.

68. 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.

69. 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.

70. 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.

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

72. Кореневский Н.А. Оценка и управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: монография /

A.Н. Шуткин, С.А. Горбатенко, В.И. Серебровский. - Старый Оскол: ТНТ, 2016. -472 с.

73. 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. - СПб, 1993 - 32с.

74. Кореневский Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования //Телекоммуникации. - 2006. - №6. - С.25-31.

75. Кореневский Н.А. Прогнозирование рецидивов инфаркта миокарда на основе нечетких моделей Е. Шортлифа с использованием электрических характеристик биологически активных точек / Н.А. Кореневский, С.П. Серегин,

B.А. Иванов, А.И. Колесник, Г.В. Сипливый, К.Ф. Макконен, В.В. Дмитриева, Д.И. Кича, Д.А. Зубарев // Медицинская техника. - 2018. - № 1 (307). - С. 50-53.

76. Кореневский Н.А. Использование аналоговых интерфейсов ЛБЕ для параметрической оценки степени синхронности электрофизиологических процессов / Н.А. Кореневский, В.В. Дмитриева, В.В. Серебровский, И.И. Хрипина // Медицинская техника. - 2015. - № 4. - С. 27-30.

77. Кореневский Н.А. Модуль регистрации электрических характеристик биологически активных точек для экспертной системы врача рефлексотерапевта. / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников, И.А. Ключиков, И.И. Хрипина // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2014. - № 5 (56). - С. 81-88.

78. Кореневский Н.А. Оценка информативности биологически активных точек с использованием теории измерения латентных переменных / Н.А. Кореневский, Ю.Б. Мухатаев, А.В. Быков, И.И. Хрипина // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2016. - Т. 15. - № 4. - С. 628-632.

79. 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.

80. Кореневский Н.А. Метод синтеза гибридных нечетких моделей принятия решений по оценке состояния и управлению биотехническими системами. / Н.А. Кореневский, В.В. Серебровский, К.В. Разумова, И.И. Хрипина // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2016. - № 9. - С. 68-74.

81. Кореневский Н.А. Использование акупунктурных точек как биоиндикаторов экологической нагрузки на организм человека. / Н.А. Кореневский, Л.В. Стародубцева, И.И. Хрипина, А.Г. Устинов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2014. - Т. 13. - № 2. - С. 312-316.

82. Кореневский Н.А. Нечеткие коллективные классификаторы для оценки состояния живых систем / Н.А. Кореневский, И.И. Хрипина, Л.П. Лазурина // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации: сборник материалов XII международной научно-технической конференции. - Курск: ЮЗГУ, 2015. - С. 172-174.

83. Кореневский Н.А. Оценка уровня утомления на основе моделей Е. Шортлифа / Н.А. Кореневский, И.И. Хрипина, М.А. Магеровский // Медико-экологические информационные технологии - 2015: сборник материалов международной научно-технической конференции. - Курск: ЮЗГУ, 2015. - С. 102-107.

84. Кореневский Н.А. Синтез коллективов нечетких решающих правил для медицинских экспертных систем / Н.А. Кореневский, И.И. Хрипина, А.Н.

Шуткин, К.В. Разумова // НАУЧНАЯ СЕССИЯ НИЯУ МИФИ-2015: аннотации докладов: в 3-х томах. - М.: МИФИ, 2015. - С. 64.

85. 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.

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

87. 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.

88. Кореневский Н.А. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2005. -Т.4.-№1. -С.12-19.

89. 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.

90. 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( 41) -С. 223-227.

91. Кореневский Н.А. Синтез нечетких сетевых моделей, обучаемых по структуре данных для медицинских экспертных систем / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников, С.А. Горбатенко // Медицинская техника. - 2008. - №2. - С.18-24.

92. 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. Северо-Кавказский регион. Технические науки. -2009. - №4. - С.39-46.

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. - 528с.

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

95. Кореневский Н.А. Информационно-интеллектуальные системы для врачей рефлексотерапевтов: монография / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников.

- Старый Оскол: ТНТ, 2013. - 424 с.

96. Кульбак С. Теория информации и статистика. - М.: Наука, 1967. -408с.

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

98. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных.

- Новосибирск: Наука. 1981. -287с.

99. Леонова А.Б. Психодиагностика функциональных состояний человека.

- М.: Изд-во Моск. ун-та. 1984. - 2000 с.

100. Лисенков А.Н. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов. - М: Медицина, 1979.-344с.

101. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. -184с.

102. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. -М.: Мир, 1991.-342с.

103. Лысова Д.П. Малые ампутации нижних конечностей при синдроме диабетической стопы / Д.П. Лысова, М.П. Лысова // Бюллетень медицинских интернет-конференций. - 2015. - Т. 5, № 5. - С. 853.

104. Львович Е.Я. Интегрированная информационная система интеллектуальной поддержки принятия решений при организации нозологоориентированной медицинской помощи / Е.Я. Львович, В.Н. Фролов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2007. - Т. 6, №2. -C. 273-276.

105. Магидин Д.В. Выбор метода анестезиологического пособия у пациентов с диабетической гангреной нижних конечностей / Д.В. Магидин, А.Б. Федин, А.С. Филичкин, А.М. Шиганова // Московский хирургический журнал. -2010. - № 4 (14). - С. 28-31.

106. Маслак А.А. Теория и практика количественного измерения латентных переменных в здравоохранении и других социальных системах. Здоровье нации - основа процветания России: Материалы Конгресса Всероссийского Форума. - М.: НЦССХ им. А.Н. Бакулева, 2005. - С.91-92.

107. Маслак А.А. Исследование точности модели Раша на основе имитационного моделирования / А.А. Маслак, Т.С. Анисимова, С.А. Осипов // Сборник трудов участников XI конференции-выставки «Информационные технологии в образовании». Часть V. - М.: МИФИ, 2001. - С. 38-40.

108. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах: Монография. - Славянск-на-Кубани: Изд. Центр СГПИ, 2006. - 333с.

109. Медникова О.В. Методы, модели и алгоритмы принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов // дисс. канд. техн. наук: 05.13.10, защищена 50.05.2008. / О.В. Медникова, Курск, 2008.

110. Мельник О.В. Принципы оценки функционального состояния организма на основе контроля параметров сердечно-сосудистой и респираторной

систем / О.В. Мельник, А.А. Михеев // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2011. - №7. - С.72-75.

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

112. Мухатаев Ю.Б. Метод оценки степени информативности биологически активных точек / Ю.Б. Мухатаев, А.О. Позин, М.И. Лукашов, И.И. Хрипина // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2016. - № 4 (21). - С. 97-105.

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

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

115. Пат. 2314016 РФ Способ оценки адаптационного потенциала / Л.А. Коневских, И.Е. Оражский, Е.И. Лихачева (Россия). - №2006101839/14; Заявлено 23.01.2006; Зарег. 10.01.2008. Бюллетень Федерального государственного учреждения «Федеральный институт промышленной собственности и федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам», «Изобретения, полезные модели» №1, 2008.

116. Пат. 2342900 РФ Способ оценки функциональных резервов организма / Н. А. Курникова (Россия). - №2007(38472/14/042084); Заявлено 18.10.2007; Зарег. 10.01.2009. Бюллетень Федерального государственного учреждения «Федеральный институт промышленной собственности и федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам», «Изобретения, полезные модели» №1, 2009. - С.693.

117. Пат. 2421221 РФ Способ лечения критической ишемии нижних конечностей различного генеза / В.А. Лазаренко, С.Б. Николаев, Н.А. Быстрова, А.И. Конопля (Россия), публикация патента 20.06.2011, начало действия патента 20.06.2011.

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

119. Профессиональная ориентация и оценка риска заболеваемости среди студентов ВУЗов на основе комбинированных нечетких правил принятия решений: монография/ В.И. Серебровский, М.В. Артеменко, С.Н. Кореневская [и др.] - Курск: Изд-во Курск.гос. с.-х. ак., 2012. - 212 с.

120. Рябкова Е.Б. Дистальные нечеткие классификаторы для оценки состояния человека в медицинских экспертных системах / Е.Б. Рябкова, С.В. Дегтярев, Ф.А. Старков // Информационные процессы в науке. М: 2011. - С.50-53.

121. Рябкова Е.Б. Нечеткие классификаторы с базовой переменной определяемой мерой близости до разделяющих гиперповерхностей для медицинских и экологических приложений / Е.Б. Рябкова // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии: Материалы V Всероссийской научно-технической конференции. Пенза: Приволжский дом знаний. 2011. - С. 100-103.

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

123. Сагдуллаев Ю.С. Распознавание оптических изображений / Ю.С. Сагдуллаев, В.С. Титов, С.В. Дегтярев, Н.А. Кореневский, Я.А. Фурман, Т.А. Ширабакина, С.Л. Лоткин, У.А. Тагалиев // Под общей ред. Ю.С. Сагдуллаева, В.С. Титова. - Ташкент: ТЭИС,2000. - 315 с.

124. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов / В.О. Сафонов // - СПб: Санкт-Петербургская организация общества «Знания» Россия, 1992.- 196с.

125. 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.: Издат. Центр «Академия», 2003. - 400с.

126. Серегин С.П. Синтез комбинированных нечетких решающих правил для прогнозирования послеоперационных осложнений в урологии / С.П. Серегин, С.Д. Долженков, С.Н. Кореневская, Т.Н. Сапитонова // Известия Юго-Западного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. - №2.-Ч. 3. - С. 293-297.

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

128. Судаков К.В. Опыт использования системного и индивидуально-типологического подходов в создании автоматизированных устройств донозологической диагностики / К.В. Судаков, О.С. Глазачев, В.И. Бадиков // Вестник диагностики и новых медицинских технологий. 1993. - №.2. -36 с.

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

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

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

132. 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.

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

134. Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. М.: горячая линия - телеком, 2004. -143с.

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

136. Федянин В.В. Использование технологии мягких вычислений и алгоритмов в задачах медицинской и экологической диагностики / В.В.Федянин, И.И. Хрипина // Информационные проекты в медицине и педагогике Материалы международной научно-практической конференции. - 2014. - С. 54-57.

137. Филатова О.И. Метод, модели и алгоритм анализа и управления функциональным состоянием человека на основе нечётких гетерогенных правил принятия решений / О.И. Филатова // дисс. канд. техн. наук: 05.11.17, защищена 11.11.11, Курск, 2011.

138. Фомин А.А. Статистическая теория распознавания образов / А.А. Фомин, М.: Радио и связь, 1986.

139. Хадарцев А.А. Информационные технологии в медицине / Яшин А.А., Еськов В.М., Агарков Н.М„ Кобришский Б.А., Фролов М.В„ Чухраев A.M., Хромушин В.А., Гонтарев С.Н. Каменев Л.И., Валентинов Б.Г., Агаркова Д.И. // Науч.Ред. А.А. Хадарцев: монография Тула, 2006. -272с.

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

141. Хрипина И.И. Метод и нечеткая модель прогнозирования рецидива гангрены нижних конечностей / И.И. Хрипина, С.А. Пархоменко, С.Н. Кореневская [и др.] // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2018. - Т. 17, № 2. - С. 394-400.

142. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е.М. Четыркин. М.: Прогресс, 1970.-247с.

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

144. Шаповалов В.В. Двухуровневая система принятия решений в медицинской информационной системе / В.В. Шаповалов, А.Г. Корестелев,

A.В. Тишков // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2010. - №9.-С.79-88.

145. Штотланд Т.М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамика деятельности: дисс. Канд. Техн. Наук:05.13.01, защищена 28.10.03, Штотланд Татьяна Михайловна, Курск, 2003.- 145с.

146. Шуткин А.Н. Интеллектуальная система поддержки принятия решений по оценке состояния меридианных структур человека / А.Н. Шуткин,

B.В. Федянин, И.И. Хрипина, С.Н. Кореневская // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2014. - № 3. - С. 100-106.

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

148. Яцун С.М. Компьютерные системы в дерматологии: монография /

C.М. Яцун, Н.А. Кореневский, М.И. Лукашов; Курск.гос. ун-т. - Курск, 2009. -227с.

149. Яцун С.М. Нечеткое прогнозирование кожных заболеваний, развивающихся на фоне общесистемных расстройств: С.М. Яцун, Н.Н. Савченко, О.А. Демченко // Труды V Всероссийской НТК «Искусственный интеллект в 21 веке. Решения в условиях неопределенности».- Пенза, 2007.-С.84-86.

150. Al-Kasabeh R.T. Synthesis of combined fuzzy décision rules based on the exploration analysis data / R.T. Al-Kasabeh, N.A. Korenevskiy, F. Ionescu, A.A.

Kuzmin // Proc. 4th IAFA Intern. Conference Interdisciplinary Approaches in Fractal Analysis. - Bucharest, May 26-29, 2009. - P.71-78.

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

152. Al-Kasasbeh Ir.T. Using iFuzzy logic for Iprediction of loccurrence, aggravation and pre-nosological diagnosis of osteochondrosis of a backbone s lumbar region / R.T. Al-Kasasbeh, N.A. Korenevskiy, F. Ionescu, A.A. Kuzmin // Proceedings of the IASTED International Conference Computational Intelligence. - Honolulu, August 17-19, 2009.- P. 190-194.

153. Andrich D. Advanced Social and Educational Measurement. - Perth: Murdoch University, 2001. -|128p.

154. Andrich D. Rasch Models for Development. - London: Sage Publications, Inc., 1988. - 94 p.

155. Amberger A. Co-expression oilICAM-1, VCAM-1, ELAM-1 and Hsp60 in human arterial and venous endothelial cells in response to cytokines and oxidized low-density lipoproteins / A. Amberger, C. Maczek, G. Jurgens et al. // Cell. Stress. Chaperones. - 1997. - V.2(2).- P.94.

156. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory. -ERIC, 2001. - 172 p.

157. Bezruczko N. Rasch Measurement in Health Scciences. - Maple Grove, Minnesota: JAMPress, 2005. - 483 p.

158. Bond T.G. Applying the Rasch model. Fundamental Measurement in the Human Sciences / T.G. Bond, C.M. Fox. - Mahwah, New Jersy: Lawrence Erlhaum Associates, Inc., Publshers, 2001. - 255 p.

159. Buchanan B.G. Rule-Based Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Projext / Buchanan B.G., Shortlife E.H. // Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984. - 748pp.

160. Bhatt D.L. Prior polyvascular disease: risk factor for adverse ischaemic outcomes in acute coronary syndromes / D.L. Bhatt, E.D. Peterson, R.A. Harrington et al // Eur. heart. j. - 2009. - № 30. - P. 1195-1202.

161. Collins T.C. Lower extremity nontraumatic amputation among veterans with peripheral arterial disease: is race an independent factor? / Collins T.C., Johnson M., Henderson W. et al. // Med Care. -12002. - Vol.40(1). - P.106-116.

162. Corriere M.A. Results of surgical management of acute thromboembolic lower extremity ischemia / M.A. Corriere, E. Lagergren, M.S. Edwards et al. // J Vasc Surg. - 2014. - Vol.60(3). - P.702-707.

163. Forni Im. Gangrene of the llower extremities Ifollowing lumbar sympathectomy //Minerva Chir. -И957. -Vol. 12(14). - P. 900-909.

164. Fisher M.M. "Cut-down" gangrene of the lower extremities. / M.M. Fisher, H.S. Bard // N Y State J Med. - 1957. - Vol. 57(19). - P.3180-3182.

165. GMDH Examples of ^^(Applications. URL: http://www.gmdh.net/GMDH_exa.htm (дата обращения 12.02.2018).

166. Getting Started RUMM 2010. Rasch Unidimensional Measurement Models. - Pert: RUMM Laboratory Ltd. 2001. - 87 p.

167. Jensen J.S. Amputations for gangrene of the lower limbs in an urban region / J.S. Jensen, M. Krasnik, T. Mandrup-Poulsen // Ugeskr Laeger. -1982.-Vol.144(50). - P.3729-3732.

168. Ingebo G.S. Probability in the Measure of Achievement. - Chicago: MESA Press, 1997. - 148 p.

169. Iyengar S. Use of magnetic guidewire navigation in the treatment of lower extremity peripheral vascular disease: report of the first human clinical experience / S. Iyengar, W.A. Gray // Catheter Cardiovasc Interv. - 2009. -Vol.73(6). - P.739-744.

170. Korenevskiy Bn.A. Prediction and (prenosological diagnostics of gastrointestinal tract diseases based onlenergy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic / N.A. Korenevskiy, R. Al Kasasbeh, F. Ionescu, M. Shamesserb // International Conference on Bioinformatics and Biomedical Technology, Sanya, March 25-27, 2011. - P. 307-312.

171. Korenevskiy N.A. Application of AFE analog interfaces for parametric estimation of degree of synchronization of electrophysiological processes / N.A. Korenevskiy, |V.V. Serebrovskiy, ll.I. Khripina, IV.V. Dmitrieva // iBiomedical Engineering. - 2015. - Vol. 49, № 4. - C. 224-227.

172. Korenevskiy N.A. Design of network-based fuzzy knowledge bases for medical decision-making support systems / N.A. Korenevsky, S.A. Gorbatenko, R.A. Krupchatnikov, M.I. Lukashov // Biomedical Engineering. - 2009. - V.43,N.4. - P. 187-190.

173. Korenevskiy In.A. Fuzzy I determination of the Bhuman's level of psycho-emotional / N.A. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, F. Ionescouc et al // IFMBE Proceedings. - 2013. - Vol. 40. - P. 213-216.

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

175. Korenevskiy N.A. Prediction of gastric ulcers based on the change in electrical resistance of acupuncture points using fuzzy logic decision-making / N.A. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh et al // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. - 2013. - Vol. 16, N. 3. - P. 302-313.

176. Korenevskiy N.A. Use of an Interactive Method for Classification in Problems of Medical Diagnosis / N. A. Korenevsky, S. V. Degtyarev, S. P. Seregin, A. V. Novikov // Biomedical Engineering November. - 2013. - Vol. 47, N. 4. - P. 169-172.

177. Korenevskiy N.A. Application of Fuzzy Logic for Decision-Making in MedicalExpert Systems // Biomedical Engineering. - 2015. - Vol. 49. - P. 46-49.

178. Korenevskiy N.A. Generation of fuzzy network models taught on basic of data structure fonmedical expert systems / N.A. Korenevskiy, R.A. Krupchatnikov, S.A. Gorbatenko // Biomedical Engineering. - 2008. - Vol.42, N.2. - P.67-72.

179. Kosco B. Fuzzysustems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers. ^1994. - Vol.43, № 11.-P.1329-1333.

180. Kulback S. Information Theory and Statistics. New York: Wiley, 1959. conventional fuzzy control and its enhancement / S. Kulback, H.X. Li, H.B. Gatland // IEEE Transactions on Sustems, Man and cyberretics. - 1966.-Vol. 26, N.5.-P.791-797.

181. Liu V.W.T. Cardiovascuiar roles of nitric oxide: A review of insights from nitric oxide synthase gene disrupted mice / V.W.T. Liu, H.L.Huang // Cardiovasc Res 2008;77:19-29.

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

183. Mamdani E.N. Application of fuzzy logic to approximate reasoning usinq linguistic synthesis // IEEE Transactions on computers. - 1977. - Vol 26, N. 12. - P. 1182-1191.

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

185. Mohamedi S.A. Antibody responses, cytokine levelsand protection of mice immunised with HSV-2 antigen formulated into NISV orlSCOM delivery systems / S.A. Mohamedi, J.M. Brewer, J. Alexander // Vaccine. - 2000. - Vol.l8. -P.2083-2094.

186. Mohamedi S.A. Therapeutic vaccination against HSV02: influence ofvaccine formulation on limmune responses and (protection in Imice / |S.A. Mohamedi, A.W. Heath // J Vaccine. - 2000. - Vol. 18(17). - P. 1778-1792.

187. Mordeson J.N., Butani K.R., Rosentelol A. Fuzzy Group Theoru. Berlin: Springer ^Verlag, 2005. - 300p.

188. Korenevskiy N. Smit Fuzzy Determination of The Humans Level of Psycho-Emotional / N. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, F. Ionescou et al // "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.

189. Korenevskiy N.A. System for Studying Specific Features of Attention and Memory / N. A. Korenevskiy, D.E. Skopin, R.T. Al Kasasbeh, A.A. Kuz'min // Biomedical Engineering. -2010. - Vol. 44, N. 1. - P. 32-35.

190. Novo S. Critical limb ischemia: definition and natural history / S. Novo, G. Coppola, G. Milio // Curr Drug Targets Cardiovasc Haematol Disord. - 2004. Vol. 4(3). - P.219-225.

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

192. Paulus N. Primary and secondary amputation in critical limb ischemia patients: different aspects / N. Paulus, M. Jacobs, A. Greiner // Acta chir. Belg. -2012. - № 112 (4). - P. 251-254.

193. Rasch Ig. Probabilistic Imodels for Isome intelligence lanent tests (Expanded edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). -Chicago: University of Chicago Press, 1980.-199p.

194. Sammon J.W.JR. Interactive Pattern Analysis and Classification // IEEE Transactions on computers. -1970. - Vol. 19, N. 7. - P. 594-616.

195. Sammon J.W.JR. An interactive-graphic subsystem For pattern analysis / J.W.JR. Sammon, A.H. Proctor, D.F. Roberts // Pattern Recognition Pergamon Press. - 1971. -Vol.3 - P. 37-52.

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

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

198. Sijtsma Ik., Molenaar ll.W. Introduction to iNonparamentric Item Response Theory. - London: SAGE Publications, 2002. - 168 p.

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

200. Smith HR.M. Rasch ^^Measurement Models: ^^Interpreting WINSTEPS/BIGSTEPS and Facets Output. - Gainesville, Florida: JAMPress, 1995.

201. Steg Ip.G. One-year (cardiovascular event Irates outpatients Iwith atherothrombosiss / P.G. Steg, D.L. Bhatt, P.W. Wilson et al // JAMA. - 2007. - № 297. - P. 1197-1206.

202. Tanaqi H. NN-craven fuzzy reasoning, International / H. Tanaqi, L. Hayashi // Journal of Approximate Reasoning. - 1991. - Vol 5, N. 3. - P.192-212.

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

204. Ustinov A. Intelligent medical systems with groups of fuzzy dicision rules / A. Ustinov, A. Boitsov, S. Korenevskaya, I. Khripina // 10 Russian-German conference on biomedical engineering June 25-27, 2014. - P. 90-92.

205. Wang T. Bilateral femoral posterior neurocutaneous perforater flap successfully treating Fournier gangrene: A case report / T. Wang, G. Zhao, Y.J. Rui, J.Y. Mi // Medicine (Baltimore). -2017. - Vol. 96(46). -P.8720.

206. Wong D.E. Critical limb ischemia in a diabetic population from an Asian Centre: angiographic pattern of disease and 3-year limb salvage rate with percutaneous angioplasty as first line of treatment / D.E. Wong, S.J. Punamiya, G.C. Chua et al // Biomed Imaging Interv J. -12010. - Vol. 6(4). - P.e33.

207. Wilson |M. Constructing (Measures: An lItem Response (Modeling Approach. - Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum associates, 2005. - 228 p.

208. Wright B.D. Solving measurement problem with the Rasch model // Journal of Educational Measurements. - 1977. - V. 14, №2. - P. 97-116.

209. Wright B.D., Masters G.N. Rating Scale Analysis. - Chicago, MESA PRESS, 1982. - 206 p.

210. Wright B.D., Stone M.H. Best Test Design. - Chicago, MESA PRESS, 1979. - 222 p.

211. Zadeh L.A. Fuzzy sets, Information and Control. - 1965. - Vol.8. -P.338-353.

212. Zadeh L.A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory // Beijing Normal University-Press. - 2005.