Разработка научных основ аппаратно-программного метода оценки воздействия вредных производственных факторов на персонал в энергетике тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.26.01, кандидат технических наук Боровкова, Анастасия Михайловна

• Боровкова, Анастасия Михайловна
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Боровкова, Анастасия Михайловна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Анализ состояния условий и охраны труда работников энергетики.

1.1.1. Состояние условий труда работников.

1.1.2. Профессиональные болезни органов дыхания.

1.2. Мониторинг профессионального здоровья.

1.3. Методы исследования дыхательной функции.

1.3.1. Функциональная диагностика системы дыхания.

1.3.2. Акустические методы диагностики системы дыхания.

1.2.3. Компьютерные технологии в исследовании шумов дыхания.

1.4. Методы и алгоритмы обработки и классификации дыхательных шумов

Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДА АКУСТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ВРЕДНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ.

2.1. Обоснование метода акустической диагностики дыхательных шумов.

2.1.1. Процесс шумообразования при дыхании.

2.1.2. Движение газа в воздухоносных путях.

2.2. Математический аппарат обработки акустического сигнала.

2.2.1. Анализ акустических сигналов на основе метода БПФ.

2.2.2. Математический аппарат логистической регрессии.

2.3. Математический аппарат построения нейронных сетей для задач классификации дыхательных шумов.

2.3.1. Модель технического нейрона.

2.3.3. Архитектура и настройка нейронной сети.

2.3.4. Выбор нейронной сети для практического применения.

2.4. Выбор классификатора качества нейронной сети.

Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА СТРУКТУРЫ МЕТОДА ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ВРЕДНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ.

3.1. Теоретические основы аппаратно — программного метода.

3.1.1. Основы бронхофонографии.

3.1.2. Блочно-функциональная модель аппаратного обеспечения.

3.1.3. Программное обеспечение аппаратно — программного метода оценки воздействия вредных производственных факторов.

3.1.4. Протокол и процедура регистрации паттерна дыхания.

3.2. Экспериментальное определение влияния размеров и формы загубника на количественную и качественную информацию о регистрируемых паттернах дыхания.

3.2.1. Экспериментальная регистрация паттернов дыхания.

3.2.2. Оценка воспроизводимости параметров.

3.2.3. Сравнительный анализ паттернов дыхания, зарегистрированных при разных типах загубников.

Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА КЛАССИФИКАЦИИ ПАТТЕРНОВ ДЫХАНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ КДК «ПАТТЕРН» И ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.

4.1. Основы построения компьютерной системы оценки воздействия вредных производственных факторов на персонал.

4.1.1. Классификация паттернов дыхания на основе искусственных нейронных сетей.

4.1.2. Выбор практической нейросетевой модели для анализа паттернов дыхания.

4.1.3. Алгоритм получения оценки с помощью многослойной нейронной сети.

4.1.4. Оценка качества работы предложенной модели компьютерной системы оценки воздействия вредных производственных факторов (КСОВ).

4.2. Алгоритм оценки влияния условий труда на здоровье работающих.

4.2.1. Количественная оценка профессионального риска возникновения новых случаев заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания».

4.2.2. Алгоритм оценки относительного риска возникновения новых заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания».

4.3. Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка научных основ аппаратно-программного метода оценки воздействия вредных производственных факторов на персонал в энергетике»

Актуальность проблемы. Наиболее выраженному неблагоприятному воздействию человек, прежде всего, подвергается при профессиональной деятельности, связанной с вредными условиями труда. В рабочей зоне могут создаваться уровни концентраций вредных веществ намного большие, чем просто в окружающей среде, влияние которых может неблагоприятно отразиться на состоянии здоровья, репродуктивной функции и потомстве. В современных социально-экономических условиях проблема сохранения здоровья работающего населения является основой социальной политики государства [1]. Конституцией РФ и трудовым законодательством предусмотрены права работника на безопасные условия труда, получение информации о существующем риске повреждения здоровья и обязанность работодателя обеспечить безопасность работников и информировать их о существующем риске повреждения здоровья на рабочем месте, а также проводить мероприятия по сохранению и укреплению здоровья работающих.

За последнее десятилетие санитарно-эпидемиологическая ситуация в Российской Федерации сопровождается ухудшением основных показателей здоровья населения [2]. За этот период зарегистрировано свыше 120 тыс. больных с впервые установленным диагнозом профессионального заболевания. При этом 97% случаев пришлось на хронические заболевания, влекущие ограничения профессиональной трудоспособности [1]. При этом в России в структуре причин смертности среди профессиональных заболеваний бронхо-легочная патология (пневмокониозы, хронические бронхиты) занимает одно из ведущих мест [1,3]. Это обусловлено тем, что до настоящего времени на предприятиях многих отраслей экономики велико число производственных процессов, сопровождающихся образованием пыли, промышленных аэрозолей фиброгенного, токсического, раздражающего и сенсибилизирующего действия, а органы дыхания относятся к основным путям попадания вредных веществ в организм в виде паров, газов и пыли.

Энергетическая отрасль характеризуется неблагоприятными условиями труда. По данным Росстата, в Российской Федерации в 2008 г. в производстве и распределении электроэнергии — 28,0 % работников были заняты на работах с вредными и опасными условиями труда. Удельный вес работающих в условиях, не отвечающих санитарно-гигиеническим требованиям, составил по основным видам деятельности (добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды, строительство, транспорт, связь) — 21,9 %.

Неудовлетворительное состояние условий труда, длительное воздействие вредных производственных факторов на организм работающих явилось основной причиной формирования у работающих профессиональной патологии.

Внедрение новой техники, автоматизация ряда производственных, процессов, а также рационализация трудовых операций позволили в последние годы улучшить условия труда на предприятиях энергетики, снизить уровень общей и профессиональной заболеваемости [2]. Однако полностью исключить влияние неблагоприятных факторов на предприятиях энергетики пока не удается. Условия труда на предприятиях энергетики во многом определяются составом воздуха рабочей зоны, который содержит вредные вещества, выделяющиеся в результате технологических процессов. Воздействие на рабочих энергетической отрасли целого ряда малоисследованных факторов: выхлопные газы, сажа, смазочные масла, то есть сложной многокомпонентной смеси, усугубляет степень вредности уже изученных производственных факторов (пыль, шум, вибрация и др.) и во многом может определять особенности клинических проявлений профессиональных заболеваний органов дыхания [4].

Социально-экономическая значимость профессиональной патологии органов дыхания велика в силу того, что она поражает, как правило, лиц трудоспособного возраста. Так, средний возраст и стаж работы в неблагоприятных условиях больных, с впервые установленным диагнозом «пылевой бронхит», составляет 46,4 и 21,6 года соответственно.

Часто профессиональная заболеваемость вообще не выявляется, или диагностируются только явно выраженные ее формы, нередко приводящие к инвалидности. Это происходит оттого, что предварительные и периодические медицинские осмотры проводятся не всегда качественно. Прогнозирование же заболеваемости на производстве не осуществляется в силу того, что нет соответствующего методического, аппаратного и программного обеспечения.

Оценка воздействия вредных веществ на организм человека и разработка на ее основе мер оптимизации условий труда и профилактики профзаболеваний в настоящее время становятся приоритетными.

В связи с этим проблема профилактики и своевременной диагностики заболеваний органов дыхания имеет большое значение [5]. Использование профилактических осмотров различных видов [6], профессиональный отбор также могут сыграть положительную роль.

С внедрением в практику массовых диагностических экспресс-обследований в последние годы стало возможным значительное повышение эффективности первичного выявления различных отклонений в состоянии здоровья, функционального статуса организма. Однако, многие тесты инва-зивны, трудоемки, основаны на использовании дорогостоящей техники. В выездных условиях необходимо использование методических приемов, воспроизводимых на базе передвижных лабораторий и несущих информацию интегрального характера.

Поэтому для снижения риска профессиональных заболеваний и сохранения здоровья персонала разработка системы, позволяющей оценивать состояние здоровья персонала, занятого на работах с вредными условиями труда, является весьма актуальной. Такая система должна включать научно-методическое, медико - техническое, математическое, аппаратно — программное, обеспечение контроля за состоянием здоровья персонала, находящегося в зонах действия вредных производственных фактов.

В последние годы метод акустической диагностики системы дыхания получил новый импульс к развитию, в связи с появлением электронных фонендоскопов, обеспечивающих улучшенные метрологические характеристики канала регистрации дыхательных шумов. Однако в вопросах анализа и интерпретации результатов исследований существенных улучшений не произошло. Результат решения задачи выделения диагностических признаков, как и раньше, носит субъективный характер и определяется индивидуальными особенностями слуха врача и его личным опытом. Добавление фонограммы носит скорее иллюстративный характер и практически требует от медицинских специалистов создания новых признаков (не акустических, а визуальных) [7].

Работы в области компьютерного анализа дыхательных шумов осуществляются, как в России, так и за рубежом. Большой вклад в это направление внесли исследования B.C. Малышева, С.Ю. Каганова, С.Н. Ардашниковой, В.Ф. Полухина, Н.А. Геппе, А.К. Макарова, В. Коренбаума, В. Т. Гринченко, И.В. Вовк, А.К., G. Wodicka, V. Gross, A. Dittmar, Hans Pasteikamp, Steve's. Kraman и др. Результаты этих исследований сформировали основу для дальнейшей работы по созданию автоматического анализатора акустических феноменов.

В последние 10-15 лет проблеме оценки профессиональных рисков в медицине труда уделяется большое внимание [8, 9, 10]. Оценка профессионального риска в настоящее время является основополагающим механизмом при обосновании, разработки управленческих решений по его минимизации в вопросах сохранения здоровья работающего персонала.

Несмотря на важность проблемы, имеются лишь единичные исследования по оценке риска профессиональных заболеваний персонала энергетических предприятий. Крайне мало данных по углубленному анализу результатов предварительных и периодических медицинских осмотров как основы доказательной базы профессионального риска. Поэтому требуется дальнейшая проработка и совершенствование методических основ, принципов и критериев оценки риска, оценки реальной интегральной - профессиональной и экологической нагрузки на работников, а также прогнозирования и управления риском ущерба здоровью.

В этой связи возникает необходимость в разработке новых диагностических систем, которые способны устанавливать влияние условий труда на ранних этапах, быть достаточно информативными, малотрудоемкими и экономически доступными для предприятий энергетики.

Вышеизложенное послужило основанием для выбора темы диссертационной работы и обусловило ее актуальность.

Цель и задачи исследования.

Цель исследования - разработка научных основ аппаратно - программного метода оценки влияния на персонал вредных производственных факторов (пылей, газовых смесей, аэрозолей) в энергетике и разработка алгоритма оценки профессионального риска, направленных на совершенствование условий и охраны труда.

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

1. Провести сравнительный анализ технических методов регистрации специфических акустических феноменов респираторного цикла человека. Выявить ограничения в применении существующих подходов и методов регистрации.

2. Разработать новую методику регистрации специфического акустического феномена - паттерна дыхания, предназначенную для проведения сравнительного анализа и получения соответствующих количественных оценок.

3. Провести экспериментальную регистрацию и анализ паттернов дыхания у работников по разработанной методике, с учетом особенностей производственного процесса.

4. Разработать методику обработки результатов анализа паттернов на основе искусственных нейронных сетей для классификации дыхательных шумов по установленным критериям «норма» или «патология».

5. Разработать на основе методики регистрации паттерна дыхания алгоритм оценки профессионального риска возникновения болезней органов дыхания для совершенствования условий и охраны труда, профилактических мероприятий и выработки управленческих решений.

Методы исследования. В работе использовался аппарат математической статистики, спектрального анализа, искусственных нейронных сетей.

Научная новизна полученных результатов. В диссертационной работе сформулированы и обоснованы следующие результаты, обладающие научной новизной:

1. Разработана модель канала измерения и регистрации дыхательных шумов на основе анализа спектральных характеристик, предложена ее техническая реализация.

2. Впервые разработана методика классификационной оценки результатов регистрации специфического акустического феномена на основе искусственных нейронных сетей. Проведена оценка чувствительности, специфичности и информативности разработанной методики оценки влияния вредных производственных факторов и определены показания к использованию.

Практическое значение полученных результатов. Разработанные теоретические основы метода оценки влияния вредных производственных факторов позволяют проводить экспресс-обследования работников, устанавливать нарушения функций внешнего дыхания.

Для практического применения метода предложена конфигурация ап-паратно — программного комплекса.

Разработан набор показателей, предназначенный для регистрации паттерна дыхания с помощью аппаратно - программного комплекса при обследовании лиц, подвергающихся воздействию различных вредных производственных факторов (пылей, газовых смесей, аэрозолей и др.).

Внедрение результатов. Испытания и внедрение метода, его программного и аппаратного обеспечения проводились в центре профпатологии НИИ Медицины труда РАМН, клиники им. Сеченова (г. Москва).

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Апробация результатов диссертации. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международной научно-технической конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы, Биомедсистемы-2009», Рязань, 2-5 декабря 2009 г.; на 39-й научно-практической конференции «Повышение эффективности электрического хозяйства потребителей в условиях ресурсных ограничений», Москва, 16-20 ноября 2009 г.; на международной выставке-конференции «Безопасность и охрана труда в энергетике SAPE 2010», Москва, 13-16 апреля 2010 г.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего 106 наименований. Ос

Заключение диссертации по теме «Охрана труда (по отраслям)», Боровкова, Анастасия Михайловна

4.3. Выводы к главе 4

1. В результате проведенных исследований разработан метод распознавания признаков заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» на базе многослойных нейронных сетей, позволяющий оценивать степень достоверности выводимого заключения. Использование нейросете-вого анализа на практике повышает точность диагностики заболеваний брон-холегочной системы. Преимуществом нейросетевой методики, используемой в разработанном методе, является более эффективная адаптация к нестационарным особенностям дыхательных шумов по сравнению с другими методами, обусловленная алгоритмом обучения. Достоверность распознавания — 90%.

2. Компьютерная система оценки воздействия вредных производственных факторов (КСОВ) призвана помочь специалисту, проводящему обследование, в анализе бронхофонографической информации. Предложенная КСОВ обеспечивает повышение оперативности, чувствительности и специфичности метода оценки состояния бронхолегочной системы при проведении медицинских обследований по сравнению с традиционным амплитудно-временным анализом паттерна дыхания.

3. Полученные с помощью КСОВ количественные данные по числу выявленных заболеваний органов дыхания, рекомендуется использовать для оценки относительного риска возникновения заболеваний органов дыхания, для определения достоверности влияния условий труда на здоровье персонала, а также для балльной оценки предприятия.

4. Результаты применения моделей на основе КСОВ могут быть использованы для формирования баз данных по условиям труда и состоянию здоровья работников, занятых в различных видах деятельности.

5. Детальная оценка рисков профзаболеваний персонала позволяет прогнозировать уровень безопасности и планировать мероприятия по снижению риска до приемлемых уровней.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современная система управления охраной труда на предприятиях включает в себя организационно—технические, лечебно—профилактические, а также административно-правовые и экономические меры. В диссертационной работе обоснована, сформулирована и решена актуальная задача по разработке научных основ аппаратно - программного метода оценки воздействия вредных производственных факторов на работников.

Разработанные алгоритм, программное и информационное обеспечение, составляющие теоретическую основу метода, позволяют объективно классифицировать персонал предприятия по соответствующим группам с оценкой степени достоверности формируемого заключения. При этом, обнаружение отклонения характеристик акустического портрета от определенных норм, с учетом специфики предприятия, следует рассматривать как обоснование более углубленного анализа воздействия вредных производственных факторов или как предписание использования средств индивидуальной защиты конкретным работником. При появлении изменений дыхания сильной степени необходимо направлять рабочих на более детальное обследование в клинику, даже при отсутствии четких признаков заболевания.

Степень воздействия устанавливается по локализации достоверных диагностических признаков в предварительно определенных диагностических полях. Детерминированность расположения диагностических полей относительно граничной частоты (5 кГц) позволяет формировать эталонные в определенном смысле паттерны различных степеней негативного воздействия. Эталонные паттерны формируются для однородных по составу опорных групп. В качестве количественного дифференциального признака (критерия) эталонных паттернов предложено использовать энергетический количественный параметр респираторного цикла — «акустический» эквивалент работы дыхания (акустическая работа). Тогда отношение величины работы, определенной по паттерну без изменений, к величине работы, рассчитанной с учетом изменений, может рассматриваться как мера соответствия эталонному паттерну.

Существенно важна научно обоснованная рекомендация дополнения существующего комплекса показателей для обследования лиц, подвергающихся воздействию различных видов пылей и аэрозолей на производстве, параметрами, полученными в соответствии с процедурами разработанного метода. Сформулированы технические требования к структуре и элементам аппаратного обеспечения, с помощью которого рекомендуется проводить исследования, сформулированы критерии оценки результатов, а также разработаны рекомендации по их использованию при решении экспертных вопросов и принятия решений по охране труда на предприятии.

Практическое значение имеет рекомендация формирования требуемых оценок не только по абсолютным значениям акустической работы, но и по относительным результатам. При этом, определяющим следует считать значения работы в относительных единицах (представление работы в форме специфических параметров: коэффициентов паттерна: к1, к2, кЗ). Это позволило, наряду с численными расчетами, разработать модель количественного сравнения паттернов. Полученный комплекс показателей рекомендуется использовать для целевого обследования лиц, подвергающихся воздействию вредных факторов (пылей, газов, аэрозолей) на предприятиях энергетики.

Для решения важной задачи классификации с применением метода обучения «с учителем» из рассмотренных искусственных нейронных сетей (ИНС) (многослойные нейронные сети (MLP), сети радиально — базисных функций (RBF) и вероятностные нейронные сетей (PNN), была выбрана модель с наибольшей достоверностью. Результаты расчетов показали, что оптимальной сетью является многослойный перспетрон (MLP), с обучением по методу обратного распространения. Установлено, что в предлагаемой постановке задачи, число входных нейронов должно равняться 7, выходных - 1, при одном скрытом слое, число нейронов которого равно 12.

Оцениваемая по двум специфическим параметрам (чувствительность и специфичность) достоверность классификации, составила 88,7%. При этом чувствительность Se предложенной модели составила 86,4%, специфичность Sp - 90,9%.

При использовании ИНС также важна оценка значимости входных параметров. Установлено, что наиболее информативным параметром является акустическая работа в высокочастотном диапазоне 5,0-12,6 кГц.

Метод позволяет существенно повысить качество организационно-технических мероприятий (профессиональный отбор, мониторинг за условиями труда, мониторинг и регистрация данных о здоровье работающих) для улучшения условий труда, адаптировать процедуру предварительных и периодических медицинских осмотров к условиям конкретного предприятия, выявлять группы риска. Процесс управления охраной труда получает целевой аппаратно - программный метод. Метод включает как рекомендации по аппаратному обеспечению практической реализации разработанных алгоритмов так и программу, которая позволяет классифицировать по предварительно устанавливаемым критериям полученные ранее результаты и формировать необходимые оценки влияния вредных факторов на здоровье.

Предложен ряд показателей, которые существенно повышают достоверность самой процедуры отбора для оценки качества проведения профессионального отбора. Кроме того, регистрация интегральной характеристики (акустического портрета респираторного цикла) предусматривает формирование набора количественных показателей, характеризующих специфические акустические феномены, возникающие в респираторном цикле под воздействием вредных производственных факторов в норме и патологии.

Полученные с помощью аппаратно-программного метода количественные данные по числу выявленных заболеваний органов дыхания могут быть использованы также для оценки относительного риска возникновения заболеваний органов дыхания, для определения достоверности влияния условий труда на здоровье персонала, а также для балльной оценки предприятия по условиям и мероприятиям по охране труда.

Следует также отметить, что возможность более детальной оценки рисков профзаболеваний персонала позволяет прогнозировать уровень безопасности и планировать мероприятия по снижению этого риска до приемлемых уровней.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Боровкова, Анастасия Михайловна, 2010 год

1. Измеров Н. Ф. Здоровье трудоспособного населения России / Н. Ф. Измеров // Медицина труда и промышленная экология. 2005. - №11. - С. 3— 9.

2. Онищенко, Г.Г. Основы оценки риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду / под ред. Рахманина Ю.А., Онищенко Г.Г. М. : НИИ ЭЧ и ГОС, 2002.

3. Особенности бронхолегочной патологии в регионе экологического неблагополучия / JI.A. Тарасова и др. // Медицина труда и промышленная экология. 2001. - № 1. - С. 19-23.

4. Милишникова, В.В. Проблема индивидуальной предрасположенности к профессиональных хроническим бронхитам : обзор литературы / В.В. Милишникова, М.П. Кузьмин, О.В. Мельникова // Медицина труда и промышленная экология. 2002. - №1. - С. 21-26.

5. Тарасова, JI.A. Современные формы профессиональных заболеваний / Л.А.Тарасова, Н.С.Соркина // Медицина труда и промышленная экология. — 2003.-№5.-С. 29- 33.

6. Измеров, Н.Ф. Профессиональный отбор в медицине труда / Н.Ф. Измеров // Медицина труда и промышленная экология. 2006. - №3. -С. 1-6.

7. Денисов, Э.И. Доказательность в медицине труда: принципы и оценка связи нарушений здоровья с работой / Э.И. Денисов, П.В. Иесалин // Медицина труда и промышленная экология. 2006. - № 11. - С. 6-11.

8. Профессиональный риск для здоровья работников: руководство / под ред. Н.Ф. Измерова, Э.И. Денисова. М. : Тровант, 2003. - 443 с.

9. Руководство по гигиене труда / под ред. Н.Ф. Измерова. М : Медицина, 1983.-Т. 1.11 .Руководство по профессиональным заболеваниям / под ред. Н.Ф. Измерова. М : Медицина, 1983. - Т. 1-2.

10. Джумаев, С.Д. Влияние травматизма, профзаболеваний на эффективность работы персонала / С.Д. Джумаев, А.К. Макаров, В.Т. Медведев // Вопросы электромеханики 2009. - Т. 109 - С. 39-43.

11. Величковский, Б.Т. Пульмонология / Б.Т. Величковский // Медицина труда и промышленная экология. — 1995. — №3. — С.6—19.

12. Н.Цфасман, А.З. Железнодорожная клиническая медицина. Пульмонология / А.З. Цфасман. -М. : Астра-7, 2000.

13. Астма, связанная с работой (Великобритания) // Охрана труда за рубежом. 2008. - №8. - С.1 - 12.

14. Приказ Минздравсоцразвития России от 23.10.2008 N 586 "Об утверждении Программы действий по улучшению условий и охраны труда на 2008 2010 годы".

15. Спектральный анализ важнейших аускультативных признаков / И.П. Замотаев и др. // Клин. мед. 1974. - 52. - №5. - С. 97-101.

16. Gavriely, N. Spectral characteristics of normal breath sounds / N. Gavriely, Y. Palti, G. Alroy // J. Appl. Physiol. 1981. - 50. - N2. - P. 307-314.

17. The diagnostic value of pul-manory sounds: a preliminary study by computer-aided analysis / R.B. Urgquhart and oth. // Comput. Biol. Med. 1981. - 11.-N3.-P. 129-139.

18. Detection of tracheal stenosis by frequency analysis of tracheal sounds / Y. Makoto and oth. // J. Appl. Physiol. 1993. - 72 - N2. - P. 605-612.

19. Reduction of heart sounds from lung sounds by adaptive filtering / V.K. Iyer and oth. // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1986. - BME-33 - N12. -P. 1141-1148.

20. An accurate recording system and its use in breath sounds spectral analysis / G. Charbonneu and oth. // J. Appl. Physiol. 1983. - 55 - N4. -P. 1120-1127.

21. Cohen, A. Analysis and automatic classification of breath sounds / A. Cohen, D. Landsberg // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1984. - BME-31. -N9. -P. 585-589.

22. Шумы дыхания человека: объективизация аускультативных признаков / И.В. Вовк и др. // Акустический вестник. — 1999. 2. - N3. - С. 11-32.

23. Factors influencing the production of wheezes during expiratory maneuvers in normal subjects / Y. Ploysongsang and oth. // Respiration. 1988. -v. 54-N1 - P.-50-60.

24. P. Lallement., F. Langevin. Contribution to breath sounds analysis and detection of upper airways obstruction. Proc. 3 Mediterr. Electrotechn. Conf. Madrid, oct. 8-10, 1985. Vol. 1. P. 159-162.

25. Ploysongsang Y., Baughman R.P., Loudon R.G., Rashkin M.C. Factors influencing the production of wheezes during expiratory maneuvers in normal subjects // Respiration. 1988. - v. 54, N 1. - P. 50-60.

26. Charbonneau G., Ademovic E., Cheetham В. M. G., Malmberg L. P., Vanderschoot J., Sovijarvi A. R. A. Basic techniques for respiratory sound analysis // Eur. Respir. Rev. 2000.- 77, N 10.- P. 625-635.

27. Cohen, A. Analysis and automatic classification of breath sounds/ A. Cohen, D. Landsberg // IEEE Trans. Boimed. Eng. 1984. - BME-31. - N 9. -P. 585-589.

28. Pasterkamp, H. Digital respirosonography. New images of lung sounds / H. Pasterkamp, C. Carson, D. Daien, Y. Oh // Chest. 1989. - 96. - P. 1405-1412.

29. Gavriely N. Pneumographies system // US Patent. July 17, 2001 - N 6261238.-P. 1-68.

30. Murphy R. (jr) Method and apparatus for locating the origin of intrathoracic sounds // US Patent. December 1, 1998-N 5844997 - P. 1-15.

31. Murphy R. (jr) Method and apparatus for displaying lung sounds and performing diagnosis based on lung sound analysis // US Patent.- May 28, 2002-N6394967.-P. 1-18.

32. Паклин Н. Логистическая регрессия и ROC анализ -математический аппарат Электронный ресурс. / Н. Режим доступа www.basegroup.ru/library/analysis/regression/logistic/

33. Artificial Neural Networks / Anil К. Jain and oth. // A Tutorial, Computer. 1996. - Vol.29. - №.3. - P. 31^14.

34. W.S. McCulloch and W. Pitts, "A logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity", Bull. Mathematical Biophysics, Vol. 5, 1943, pp. 115-133.

35. Колосов, А.И. Создание аналитического обзора информационных источников по применению нейронных сетей для задач газовой технологии : отчет по НИР / А.И. Колосов и др.. М. : ВНИИГАЗ, 1995.

36. Горбань, А.Н. Нейроинформатика / А.Н. Горбань и др. -Новосибирск : Наука, Сибирское предприятие РАН, 1998.

37. S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, MacMillan College Publishing Co., New York, 1994.

38. Zweig M.H., Campbell G. ROC Plots: A Fundamental Evaluation Tool in Clinical Medicine // Clinical Chemistry, Vol. 39, No. 4, 1993.

39. Филатова, Н.Н Компьютерные технологии в управлении, медицине, образовании : сборник научных трудов / Н.Н Филатова, Н. Аль-Нажжар — Тверь : ТГТУ, 2006 С. 101-104.

40. Аппаратно-программный комплекс для исследования системы дыхания / А.А Тагильцев. и др. // Тез. докл. Региональной ассамблеи "Здоровье населения Дальнего Востока". Владивосток : Изд-во ДВГУ, 1996. -С. 204-205.

41. Cohen, A. Analysis and Automatic Classification of Breath Sounds / A. Cohen, D. Landsberg // IEEE Trans. Biomed Eng. 1984. - BME 31. - P. 585590.

42. Wodicka, G.R. A Model of Acoustic Transmission in the Respiratory System / G.R. Wodicka, and oth. // IEEE Trans. Biomed Eng. 1989. - BME-36. -P. 925-933.

43. Wodicka, G.R. Spectral Characteristic of Sound Transmission in the Human Respiratory System / G.R. Wodicka, and oth. // IEEE Trans. Biomed Eng. 1990.-BME-37.-P. 1130-1134.

44. Вовк, И.В. Акустическая модель респираторного тракта человека / И.В. Вовк, К.Э. Залуцкий, Л.Г. Красный // Акустический вестник. 1994. -40. - С. 762-768.

45. Вовк, И.В. Проблемы моделирования акустических свойств грудной клети и измерения шумов дыхания / И.В. Вовк, В.Т. Гринченко, В.Н. Олейник // Акустический вестник. 1995. - 41. - С. 758-768.

46. Макаренков, А.П. Возможности диагностики легочных патологий при двухканальной обработке дыхательных шумов человека / А.П. Макаренков, А.Г. Рудницкий // Акустический вестник. — 1995. — 41. — С. 272-277.

47. Браверманн, Э.М. Структурные методы обработки эмпирических данных / Э.М. Браверман, И.Б. Мучник. — М.: Радио и связь, 1983. — 376 с.

48. Ларичев, О.И. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкова. М. : Наука, 1996.-470 с.

49. Кобринский, Б. А. Автоматизированные диагностические и информационно-аналитические системы в педиатрии Электронный ресурс. / Б.А. Кобринский // Российский медицинский журнал 1999. - Т.7. — №4. -Режим доступа www.rmj.ru.

50. Ларичев, О.И. Качественные методы принятия решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. -М. : Наука, 1996.

51. Дюран, Б. Кластерный анализ / Б. Дюран. М. : Статистика, 1977.

52. Мандель, И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель М. : Финансы и статистика, 1988. - 176с.67.3агоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. / Н.Г. Загоруйко. Новосибирск : Изд-во Ин-та математики, 1999. - 270с.

53. Дюк, В. DataMining: учебный курс. / В. Дюк, А. Самойленко. СПб : Питер, 2011.-368 с.

54. Бонгард, М.М. Проблемы узнавания / М.М. Бонгард. — М. : Наука,1967.

55. Вапник, В.Н. Теория распознавания образов / В.Н. Вапник. — М. : Наука, 1974.

56. Тюрин, Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. М.: Наука, 1996.

57. Статистические методы для ЭВМ / под ред. К. Энслейна, Э. Рэлстона ; пер. с англ. М.: Наука, гл. ред. физ-мат. лит., 1986. — 464 с.

58. Окулов, Е.Д. Программирование в алгоримах / Е.Д. Окулов. М. : Наука, 2002.-341 с.

59. Combes, J.M. Wavelets. / J.M. Combes eds. Berlin : Springer Verlag,1989.

60. Астафьева, H.M. Вейвлет-анализ: основы теории, примеры применения / H.M. Астафьева. // УФН. 1996. - 166. - №11. - С. 1145-1170.

61. Хомич, А.В. Диагностика хронического пылевого бронхита по данным акустической спирометрии с применением блочных нейронных сетей / И.В. Степанян, А.В. Карпишук // Информационные процессы. 2005. — Т.5. - №5 — С. 405- С.413.

62. Локтюхин, В.Н. Нейросетевые преобразователи импульсно-аналоговой информации: организация, синтез, реализация / В.Н. Локтюхин, С.В. Челебаев, под общ. ред. А.И. Галушкина. М. : Горячая линия -Телеком, 2008. - 144с.

63. Вовк, И. В. О возможности физического моделирования шумов, генерируемых потоком воздуха в элементах дыхательных путей человека / И.В. Вовк, О.И. Вовк // Акустический вестник. 1999. - 2 - №2. - С. 11-25.

64. Fredberg, J.J. Discrete lung sound: Crackles (rales) as stress-relaxation quadrupoles / J.J. Fredberg, S.K. Holford // J. Acoust. Soc. Amer. 1983. - 73. — N 3.-P. 1036-1046.

65. Федяевский, К.К. Гидромеханика. / К.К. Федяевскии, Я.И. Воиткунский, Ю.И. Фадеев. — Л.: Судостроение, 1968. 568 с.

66. Вейбель, Э.Р. Морфометрия легких человека / Э.Р. Веибель. М. : Медицина, 1970. - 175 с.

67. Wodicka, G.R. Model of acoustic transmission in the respiratory system / G.R. Wodicka and oth. // IEEE Trans, on Biomed. Eng. 1989. - 36. - P. 925934.

68. Бендат, Дж. Применение корреляционного и спектрального анализа / Дж. Бендат, А. Пирсол. М. : Мир, 1983. - 312 с.

69. Charbonneau, G. An accurate recording system and its use in breath sound spectral analysis / G. Charbonneau and oth. // J. Appl. Physiol. 1983. -55.-P. 1120-1127.

70. Бреслав, И.С. Паттерны дыхания. / И.С. Бреслав. JI. : Наука, 1984. -206 с.

71. Гриппи, М.А. Патофизиология легких. / М.А. Гриппи. М. : Бином, 1997.-320 с.

72. Харкевич, А.А. Спектры и анализ / А.А. Харкевич М. : Изд-во физ.-мат. лит., 1962. — 236 с.

73. Румшинский, Л.З. Эементы теории вероятности / JI.3. Румшинский. -М. : Наука, 1970.-214 с.

74. Гланц, С. Медико-биологическая статистика. / С. Гланц. — М. : Практика, 1998. — 459 с.

75. Леонов, В.П. Применение статистики в медицине и биологии; анализ публикаций 1990-1997 гг. / В.П. Леонов, П.В. Ижевский // Сибирский медицинский журнал. 1997. -№3-4. -С. 64-74.

76. Горбань, А.Н. Нейронные сети на персональных компьютерах /А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. Новосибирск : Наука, 1996.

77. Терехов, С.А. Лаборатория Искусственных Нейронных Сетей / С.А. Терехов. Снежинск : НТО-2, ВНИИТФ, 2002.

78. Гилев, С.Е. Обучение нейронных сетей: Методы, алгоритмы, тестовые испытания, примеры приложения : диссертация . канд. физ.-мат.наук. Красноярск: КГТУ.- 1997.

79. Руководство ИСО / МЭК 51 (1990). Общие требования к изложению вопросов безопасности при подготовке стандартов. -Сертификация продукции. М.: Издательство стандартов, 1990-С. 199-217

80. Руководство ИСО / МЭК 2 (2004). Общие принципы и определения в области стандартизации и смежных видов деятельности. — Сертификация продукции. М.: Издательство стандартов, 2004. - С. 6-26.

81. Джумаев, С.Д. Совершенствование системы безопасности персонала АЭС на основе информационно-измерительной системы "СКАЛА-МИКРО" : автореферат дис. . кандидата технических наук : 05.26.01 / Джумаев Сергей Джалилович; Место защиты: Моск. энергет. ин-т.

82. Молодкина, Н.Н. Проблемы профессионального риска и некоторые подходы к его оценке / Н.Н. Молодкина, Т.Б. Попова и др. // Медицина труда и промышленная экология. 1997. - №9. - С. 6-9.

83. Руководство Р 2.2.1766-03. Руководство по оценке профессионального риска для здоровья работников. Организационно-методические основы, принципы и критерии оценки.