Система поддержки принятия решений при кинетической электропунктурной диагностике тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Никитин, Александр Павлович

• Никитин, Александр Павлович
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Никитин, Александр Павлович

Введение.

1. Проблема классификации в медицине.

1.1. Принятие решений и управление в сложноорганизованных системах.

1.2. Поддержка принятия решений в медицине.

1.3. Постановка задачи классификации.

1.4. Методы альтернативной классификации.

1.5. Метод перебора конъюнкций.

1.6. Коллективы решающих правил.

1.7. Методы анализа временных рядов.

1.8. Программно-алгоритмическое обеспечение систем поддержки принятия решений.

1.9. Система поддержки принятия решений «Консилиум».

1.10. Альтернативная медицина.

1.11. Методы электропунктурной диагностики.

Выводы главы 1.

2. КАСКЭД-метод диагностики состояний.

2.1. Теоретические основы КАСКЭД-метода.

2.2. КАСКЭД-метод.

2.3. Формирование информативного словаря признаков.

2.4. Алгоритмы численной обработки кинетических кривых.

2.5. Разработка аппаратной части КАСКЭД.

Выводы главы 2.

3. Построение решающих правил диагностики.

3.1. Архитектура СППР «КАСКЭД».

3.2. Пользовательский интерфейс СППР «КАСКЭД».

3.3. Построение решающих правил.

Выводы главы 3.

4. Практическое применение СППР «КАСКЭД».

4.1. Дифференциальная КАСКЭД-диагностика гинекологических заболеваний.

4.2. Дифференциальная КАСКЭД-диагностика заболеваний молочной железы.

4.3. Применение КАСКЭД в клинической практике.

4.4. Перспективы использования.

Выводы главы 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система поддержки принятия решений при кинетической электропунктурной диагностике»

Актуальность темы. Внедрение средств вычислительной техники в системы управления в различных сферах человеческой деятельности выдвинуло на первый план проведение фундаментальных и прикладных исследований, обеспечивающих повышение эффективности эксплуатации вычислительной техники в решении проблем в трудно формализуемый областях знаний.

Развитие прикладного программного обеспечения, реализующего различные методы анализа данных, ориентировано на создание интел-лектуализированных проблемно-ориентированных программных комплексов, призванных обеспечить пользователя развитой системой машинного ассистирования и помощи в решении конкретных задач, возникающих в процессе его профессиональной деятельности [4, 110, 163].

Особую значимость приобретают исследования, связанные с принятием решений и управлением в сложноорганизованных объектах.

Сложные системы управления представляют интерес с содержательной и с алгоритмической точек зрения при изучении структурных и функциональных условий, выполняющихся в конкретной системе, для разработки общих подходов к многоуровневым методам оптимизации. В особенности, это касается задачи повышения качества функционирования систем принятия решений в ситуациях неопределенности [42, 103, 104, 132, 57, 82].

В современных технологических системах повышение качества функционирования во многом связано с тем, насколько эффективно удается использовать ресурсы управления в нештатных ситуациях. При возникновении таких ситуаций, например, при временном снижении ресурсов, жестко запрограммированные последовательности действий приводят подчас к потере работоспособности системы [149, 25].

Рациональным представляется сочетание наиболее общих подходов к решению проблемы с их конкретной технической реализацией. Рассмотрение любой системы, абстрагируясь от ее технической реализации, и перенос опыта разработки и исследования из одной области в другую возможны при соблюдения принципа открытости как самих систем, так и принципов их построения и исследования [106].

При формализации системы обычно используются математические средства для описания ее элементов и способов их взаимодействия. Для принятия решений, адекватных сложности обстановки и состоянию системы, строится математический коммуникационный механизм, объединяющий источники получения информации, способы ее переработки и обобщения с привлечением банков данных [94].

С повышением требований к надежности, эффективности, безопасности технологических систем актуальными стали задачи выявления аналогий в принципах управления, существующих в системах различной природы (технических, биологических и т.д.), и сопоставления принципов принятия решений в системах живой природы и в технических системах [62, 141, 142].

Теория управления и теория систем позволяют дать анализ некоторых общих явлений, свойственных таким системам, и специфических черт каждого их класса [78, 97, 103, 104, 132, 149, 161].

Стало очевидным, что существуют общие принципы организации и функционирования диагностических систем. В свою очередь эффективность конкретной системы, включая спектр ее возможностей, способность обучаться, настраиваться и восстанавливать рабочий режим при сбоях, в большой степени зависят от того, на каких базовых предпосылках и допущениях она построена.

При описании функционирования диагностических систем отмечают также такие их свойства как обучение и адаптацию. Обучение — это процесс, в результате которого система приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные внешние воздействия, а адаптация — это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывного изменения внешних условий [108].

Проблемы, связанные с задачами принятия решений и управления в сложноорганизованных объектах, рассматриваются в работе на примере задач медицины.

Среди новых медицинских (и лечебных, и диагностических) информационных технологий особое место занимает биоуправление. Оно аккумулирует опыт в области информатики, использует преимущества современного программного обеспечения и опирается на современные системотехнические решения, в частности, на широкое использование инструментальных систем и технологии цифровых сигнальных процессоров. В силу расширения области применения многопараметрического мониторинга физических параметров физиологических систем биоуправление стимулирует, в свою очередь, развитие новых методических, алгоритмических и вычислительных решений [38, 78].

Среди проблем биоуправления ведущее место занимает проблема объективной оценки состояния организма, т.е. диагностика.

При разработке систем медицинской диагностики необходимо учитывать особенности, которые существенным образом отличают подобные задачи от задач технического характера, например, задач распознавания искусственных образов.

Классы объектов в задачах медицинской диагностики зачастую не являются строго определенными, задаются методом показа, отнесение объекта к тому или иному классу является результатом интуитивной оценки специалиста-эксперта.

Набор характеристик объектов в медицинских задачах ограничен возможностью проведения тех или иных исследований. Если в технике во многих случаях правомерен вопрос о том, какие характеристики объектов должны быть дополнительно измерены для увеличения эффективности классификации, то в медицине дополнительные, потенциально информативные исследования часто оказываются неосуществимыми.

Помимо этого сами медицинские данные крайне изменчивы, взаимосвязаны и взаимозависимы и, зачастую, имеют качественный и субъективный характер. Признаки, используемые при диагностике, в значительной степени коррелированны, что ограничивает возможность применения методов, основанных на предположении о статистической независимости признаков.

Поэтому несмотря на достигнутый прогресс в использовании вычислительной техники в медицине, разработка систем, нацеленных на предоставление помощи лицу, принимающему решение, в поиске оптимального варианта, представляет собой сложную научную проблему, решение которой имеет важное практическое значение.

Успешное решение одной из наиболее актуальных проблем здравоохранения, а именно, задачи ранней диагностики, невозможно без комплексного использования современных достижений в смежных областях, в том числе, в области биофизической медицины, изучающей биохимические, электрофизиологические и другие показатели организма. Поэтому понятен интерес к альтернативной медицине и, в частности, к электро-пунктурной диагностике, основанной на измерении электрических характеристик биологически активных точек— точек акупунктуры (ТА).

Многочисленными исследованиями [55, 26, 121, 99, 109, 102, 89, 182, 148, 40, 122, 24, 124, 21, 23, 22] показана возможность получения диагностической информации с точек акупунктуры с помощью регистрации и анализа их электрического отклика, т.е. установлена связь характеристик отклика ТА с состоянием внутренних органов. Таким образом, по состоянию ТА, соответствующей определенному органу, можно судить о локализации, степени выраженности патологического процесса, осуществлять экспресс-контроль за динамикой заболевания и эффективностью лечения.

В настоящей работе рассматриваются вопросы пунктурной диагностики. Любой процесс диагностики заключается в получении информации о состоянии объекта и ее интерпретации. При передаче и восприятии информации различаются процесс-носитель информации и процесс наложения информации на носитель путем изменения его параметров [95].

В большинстве методов электропунктурной диагностики процессом-носителем являются приэлектродные реакции в области ТА. Эти реакции не свойственны организму и для их протекания необходимо создать специальные условия.

На процесс-носитель может влиять как сам исследуемый объект, так и различные внешние факторы. Среди внешних, можно выделить группу стабильных факторов, постоянство которых обеспечивается процедурой диагностики (например, стабилизированные ток или напряжение), и группу случайных факторов, которые трудно контролировать (например, давление электрода на кожу, ее влажность и т.п.). Очевидно, что ценность диагностического метода определяется его чувствительностью к диагностически значимым факторам и нечувствительностью к случайным. Следует отметить, что большинству методов электропунктурной диагностики свойственна сильная зависимость измеряемых величин от случайных факторов, что, в частности, выражается в низкой воспроизводимости результатов измерений [73, 72, 95, 28, 10, 34, 29, 17].

В связи с этим возникла необходимость разработки метода, который обеспечивает более совершенные способы регистрации, анализа и оценки отклика ТА, включая в том числе и компьютерные технологии классификации для диагностики состояния пациентов.

В связи с вышеизложенным автором (в соавторстве с В.П. Карп и Д.С.Чернавским) был разработан метод компьютерной кинетической электропунктурной диагностики— КАСКЭД-метод, а на его базе— программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД».

Научная проблема состоит в необходимости выявить такие характеристики отклика точек акупунктуры на слабое электрическое воздействие, которые позволили бы диагностировать состояние соответствующих органов и систем человека, дать научное обоснование технических и технологических решений, реализуемых в системе поддержки принятия решений.

Целью исследования является разработка метода информационного и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений для оценки состояния организма по анализу реакции на слабое электрическое воздействие в ТА.

В соответствии с поставленной целью основные задачи работы определены следующим образом:

1. Разработка и обоснование информационной методологии синтеза систем поддержки принятия решений при КАСКЭД-диагностике состояния пациентов.

2. Конструирование проблемно-ориентированного пространства признаков для адекватного описания исследуемого динамического процесса («производные характеристики»).

3. Разработка решающих правил, структурных и иерархических методик классификации состояния объектов исследования.

4. Разработка архитектуры и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений при оценке состояния пациентов КАСКЭД-методом.

5. Создание программно-аппаратного комплекса «КАСКЭД».

6. Верификация предложенных моделей и алгоритмов оценки состояния и практическое применение разработанной системы поддержки принятия решений.

Методы исследования. В работе использовались основные положения теории принятия решений, теории множеств и теории алгебры логики, теории распознавания образов, элементы теории искусственного интеллекта, методы математической статистики, анализа временных рядов и эвристические методы решения задач математического программирования, метод программно-целевого проектирования систем.

В диссертации использованы основные принципы организации клинических наблюдений и сбора данных, а также критерии формирования групп состояний больных, материала обучения и контроля.

Научная новизна

1. Впервые разработан метод компьютерной кинетической электро-пунктурной диагностики (КАСКЭД-метод), основанный на анализе реакции организма на слабое электрическое воздействие в точках акупунктуры.

2. Разработаны специальные методы анализа и комплексной оценки кинетических характеристик исследуемого процесса.

3. Сконструирован информативный словарь признаков (производных характеристик), отражающих различия объектов по классам состояний.

4. Предложен подход к решению задачи дифференциальной КАСКЭД-диагностики с учетом возможных сочетанных состояний объектов.

5. Построены решающие правила классификации на разных уровнях иерархической системы поддержки принятия решений и правила формирования множества управляющих решений на примере дифференциальной диагностики состояния молочных желез и гинекологических органов.

Положения, выносимые на защиту

1. Разработанный КАСКЭД-метод применим для оценки состояния органов и систем организма человека.

2. Специальные методы анализа кинетики электрического отклика точек акупунктуры позволяют сформировать информативный словарь описания исследуемого кинетического процесса.

3. Предложенная методика построения многоуровневой диагностической системы позволяет произвести дифференциальную диагностику состояния сложноорганизованных динамических объектов с учетом возможных сочетанных состояний,

4. Предложенная информационная методология является адекватным средством разработки систем поддержки принятия решений при использовании КАСКЭД-метода диагностики состояний.

5. Разработанные критерии и алгоритмы, реализованные в системе поддержки принятия решений «КАСКЭД», обеспечивают экспресс-диагностику состояния пациентов с учетом локализации патологического процесса, выявление групп «риска» в плане возможных заболеваний, а также контроль за эффективностью проводимого лечения.

Практическая значимость работы

1. Создано программное обеспечение (для ОС DOS и Windows9x) для анализа электрического отклика точек акупунктуры.

2. Разработан программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД».

3. Изготовлена опытная партия стационарных, на базе офисных компьютеров, и портативных, на базе notebook компьютеров, приборов «КАСКЭД».

4. Программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД» успешно прошел официальные технические и клинические испытания в системе Министерства здравоохранения РФ.

5. Показано, что разработанные технические средства обеспечивают безопасность и комфортность обследования для пациентов.

6. Практическое применение КАСКЭД обеспечивает неинвазивную экспресс-диагностику воспалений, доброкачественных образований и злокачественных опухолей, выявление групп «риска» в плане возможных заболеваний, а также надежный контроль за динамикой состояния пациентов в процессе лечения.

Достоверность полученных результатов подтверждается математическими расчетами, моделированием на ЭВМ, результатами практического использования предложенных методик и программных средств, а также официальными клиническими испытаниями в системе Министерства здравоохранения РФ.

Реализация и внедрение результатов. Основные результаты диссертации получены автором при выполнении научно-исследовательских работ на кафедре кибернетики Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики, в Институте общей физики РАН, ЗАО «Центр медицинской компьютерной диагностики «Восточная Корона» в сотрудничестве с Физическим институтом РАН им. П.Н.Лебедева, Московской медицинской академией им. И.М.Сеченова, Городской клинической больницей №33, а также в рамках научной школы «Математическое моделирование биофизических процессов» (РФФИ Per. №96-15-97-782).

В ходе внедрения результатов диссертационной работы получены:

1) Патенты РФ на изобретение №2033785 от 30.04.1995 и № 2093134 от 20.10.1997.

2) Свидетельство об официальной регистрации программы РосАПО №960550 от 15.12.1996 на компьютерную программу для диагностики состояния организма на основании анализа электробиофизических характеристик кожи (КАСКЭД).

3) Акт о прохождении технических испытаний прибора электропунк-турной диагностики автоматизированного компьютерного «КАСКЭД» во Всероссийском научно-исследовательском и испытательном институте медицинской техники Министерства здравоохранения РФ №ATHJI 0.009.1589 от 24.12.1998.

4) Протоколы о прохождении клинических испытаний прибора элек-тропунктурной диагностики автоматизированного компьютерного «КАСКЭД»:

- в НИИ традиционных методов лечения Министерства здравоохранения РФ (подписан Директором НИИ ТМЛ МЗ РФ академиком РАМН, проф. В.Г.Кукесом);

- в Центральном клиническом военном госпитале ФСБ РФ (подписан

Начальником ЦКВГ ФСБ РФ генерал-майором мед.службы А.Г.Кругловым); - в Научно-исследовательском медицинском центре «Ультрамед» (подписан Директором центра «Ультрамед» С.А.Бугаевым)

По результатам испытаний программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД» рекомендован к серийному производству и применению в медицинской практике (решение комиссии по приборам и устройствам, применяемым для экспресс-диагностики функционального состояния организма по физиологическим показателям рефлекторных зон и биологически активных точек и рефлексотерапии по зонам и БАТ Комитета по новой медицинской технике Министерства здравоохранения РФ №29/23700-99 от 09.07.1999).

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы представлялись на отечественных и международных научных конференциях, конгрессах, съездах, симпозиумах и профильных выставках, в том числе: Научно-практическом семинаре «Новые компьютерные технологии для медицины» (Берлин, 1995); выставках СЕВ1Т-95, -96 (Ганновер, 1995 и 1996); выставке 81МО-96 (Мадрид, 1996); Международной конференции «Новые информационные технологии в медицине и экологии» (Гурзуф, 1996); V Российском национальном конгрессе «Человек и лекарство» (Москва, 1998); I Всероссийской конференции «Информатизация педиатрической науки и практики» (Екатеринбург, 1998); V и VII Международных конференциях «Математика. Компьютер. Образование» (Дубна, 1998 и Пущине, 2000); выставке «Экспортные возможности Центра России» (Москва, 1999); Всероссийской научно-технической конференции «Нейроин-форматика-99» (Москва, 1999); Выставке «Прикладные технологии» Министерства образования РФ (1999); семинарах Института Общей Физики РАН (1996) и Института традиционных методов лечения (1998); Конференции «Потенциал московских вузов и его использование в интересах города» (Москва, 1999), Научно-практической конференции «Медицинекая кибернетика в клинической практике» (1999), 3-ей Международной конференции «Радиотехника в медицинской диагностике» (1999), Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Санкт-Петербург, 2000).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 27 печатных работ, включая 11 статей, 13 тезисов, 3 авторских свидетельства.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 186 наименований. Общий объем работы включает 161 страницу основного текста, 36 рисунков и 21 таблицу.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Никитин, Александр Павлович

Выводы главы 4

1. Приведены результаты практического использования разработанной автором системы поддержки принятия решений «КАСКЭД» для решения актуальных медицинских проблем:

- дифференциальной диагностики гинекологических заболеваний ;

- дифференциальной диагностики узловых заболеваний молочной железы с учетом сочетанных состояний.

2. Практическое применение СППР «КАСКЭД» показало, что разработанные технические средства обеспечивают безопасность и комфортность обследования для пациентов.

3. Полученные результаты дают основание сделать заключение о том, что разработанный автором КАСКЭД-метод может быть использо

158 ван в широкой медицинской практике как один из дополнительных методов ранней экспресс-диагностики состояния органов.

4. В качестве перспективного направления развития КАСКЭД-метода и изложенных подходов следует рассматривать их использование для диагностики других нозологических групп заболеваний.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы над диссертацией с позиций системного подхода к исследуемому классу медико-биологических проблем предложена информационная методология построения системы поддержки принятия решений (СППР) при КАСКЭД-диагностике состояния органов и систем организма человека, включающая в себя в качестве основных этапов обоснование иерархической структуры СППР, составление информативного словаря признаков, формирование классов обучения и контроля, построение и синтез решающих правил классификации объектов, принадлежащих к различным классам состояний. На основе указанной методологии получены новые алгоритмы, решающие правила, иерархические методики формирования компьютерного диагноза и разработано соответствующее программное обеспечение.

В работе выведены аналитические зависимости и приведены результаты анализа характеристик отклика организма на слабое электрическое воздействие в ТА в решении поставленной задачи дифференциальной диагностики состояний. Проведенная экспериментальная проверка полученных результатов подтвердила правильность представлений и положений, лежащих в основе исследования.

Предложенные алгоритмы обработки входной информации, представленной в виде временных рядов, позволили сформировать пространство признаков, оптимальное в смысле специфики решаемых задач. Для построения решающих правил классификации использовался метод перебора конъюнкций. Были выявлены закономерности, характерные для таких состояний как: «орган в норме», «воспаление», «доброкачественное образование», «признаки атипического роста» и др. Заключение о диагнозе формировалось по соотношению количественных показателей за каждое из возможных состояний.

Разработанная система поддержки принятия решений «КАСКЭД» может быть использован в кабинетах скрининг-диагностики при массовом обследовании пациентов, в практике профильных медучреждений в помощь врачу как дополнительный метод обследования, а также для оценки динамики состояния больных в процессе лечения.

Научная новизна исследования состоит в разработке метода информационного и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений для оценки состояния организма по анализу реакции на слабое электрическое воздействие в ТА. Общим научным вкладом следует считать предложенную совокупность математических методов и вычислительных алгоритмов выявления закономерностей при решении задач в ситуации неопределенности. Практическую ценность диссертационной работы составляют прикладные компьютерные системы, успешно используемые для решения ряда конкретных медицинских задач.

В диссертационной работе достигнуты следующие научные результаты:

1. Впервые разработан метод компьютерной кинетической электро-пунктурной диагностики (КАСКЭД-метод), основанный на анализе реакции организма на слабое электрическое воздействие в точках акупунктуры.

2. Разработаны специальные методы анализа и комплексной оценки кинетических характеристик исследуемого процесса. Сконструирован информативный словарь признаков, отражающих различия объектов по классам состояний.

3. Предложен подход к решению задачи дифференциальной КАСКЭД-диагностики с учетом возможных сочетанных состояний объектов.

4. Построены решающие правила классификации на разных уровнях иерархической системы поддержки принятия решений и правила формирования множества управляющих решений на примере дифференциальной диагностики состояния молочных желез и гинекологических орга

161 нов.

5. Создано программное обеспечение (для ОС DOS и Windows9x) для анализа электрического отклика точек акупунктуры. Разработан программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД». Изготовлена опытная партия стационарных, на базе офисных компьютеров, и портативных, на базе notebook компьютеров, приборов «КАСКЭД». Программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД» успешно прошел официальные технические и клинические испытания в системе Министерства здравоохранения РФ.

6. Результаты практического применения подтвердили, что система поддержки принятия решений «КАСКЭД» обеспечивает раннюю неинва-зивную экспресс-диагностику воспалений, доброкачественных образований и злокачественных опухолей, выявление групп «риска» в плане возможных заболеваний, а также надежный контроль за динамикой состояния пациентов в процессе лечения.

Развитые в диссертации методы и подходы имеют практический выход, реализованы в виде действующих программных и аппаратных средств и могут быть рекомендованы для оптимизации управления в сложноорганизованных системах различного типа.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Никитин, Александр Павлович, 2000 год

1. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Блишун А.Ф., Силов В .Б., Тарасов В.Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.:Наука, 1986,-312 с.

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

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. - 488 с.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. -М.: Финансы и статистика, 1983.-472 с.

5. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970. - 384 с.

6. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / Под ред. В.Н. Вапни-ка. М.: Наука, 1984. - 816 с.

7. Батоврин В.К., Сандлер Е.А. Обработка экспериментальных данных.-М.:МИРЭА, 1992,- 54с.

8. Богданов H.H., Качан А.Т. Физиологические характеристики точек акупунктуры- В кн.: Теория и практика рефлексотерапии. Медико-биологические и физико-технические аспекты Изд-во Саратовского ун-та, 1981- с.192-195

9. Бонгард М.М. Проблемы узнавания. М.: Наука, 1967. - 320 с.

10. Ботвин М.А., Карп В.П., Минасова Г.С., Никитин А.П., Чернавский Д.С. О кинетической электропунктурной диагностике. ГЦНМБ. - Москва, 1994. - №Д-24415.- 24с.

11. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464 с.

12. Бувин Г.М., Берлин Ю.В., Рабинович Е.З., Усачева М.Д., Юрина O.A. КВЧ-измерения в диагностике функционального состояния кожи человека // Медицинская техника, 1983. №2. - с.20-21

13. Бугаев С.А., Трянин А.П. и др. Проблемы измерения электрических параметров в области точек акупунктуры В кн.: Технические аспекты рефлексотерапии и системы диагностики-Калинин: КГУ, 1984.

14. Бухштабер В.М., Маслов В.К., Зеленюк Е.А. Методы анализа и построение алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей // Прикладная статистика. М.: Наука, 1983. - т. 45. - с. 126-144.

15. Вайнцвайг М.Н. Алгоритм обучения распознаванию образов «Кора» / Алгоритмы обучения распознаванию образов. М.: Сов. радио, 1973. - с. 8-12.

16. Вапник В.Н., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1973.-416с.

17. Вельховер Е.С., Никифоров В.Г. Основы клинической рефлексологии. М.: Мед, 1984.-223 с.

18. Вержбицкая Н.И. Характеристика структурных элементов области точек акупунктуры в условиях диагностики. В кн.: Технические аспекты рефлексотерапии и системы диагностики. - Калинин: КГУ, 1984.

19. Вернер Ф. Основы электропунктуры- М.: «ИМЕДИС», 1993 178 с.

20. Вогралик В.Г., Вогралик М.В. Пунктурная рефлексотерапия: Чжэнь-цзю-Горький: Волго-Вятское кн. изд-во, 1988 335 с.

21. Волынский Ю.Д., Курочкина А.И. Анализ данных как инструмент формирования баз знаний для медицинских консультационных и экспертных систем // Вестник ВОИВТ. 1991. - № 1. - с. 41-46.

22. Всеволожский J1.A. Методологические аспекты исследования электрических параметров точек акупунктуры В кн.: Теория и практика рефлексотерапии. Медико-биологические и физико-технические аспекты - Изд-во Саратовского ун-та, 1981,-с. 180-186

23. Гайдамакина A.M., Козлов Б.Л., Новиков И.Н. Исследование повторяемости результатов измерения электрокожной проводимости в точках акупунктуры В кн.: Теория и практика рефлексотерапии - Кишинев: Штиинца, 1981- с. 185186.

24. Гаспарян С.А. О приоритете здоровья матери и ребенка в системе охраны здоровья популяции: Сб. Информатизация педиатрической науки и практики-Екатеринбург-Москва, 1998.-е. 51-55.

25. Гомеостатика живых, технических, социальных и экологических систем /Отв. ред. Ю.М.Горский.-Новосибирск: Наука, 1990- 350 с.

26. Гордиенко А.Н., Левинский Н.И., Нариванчик Л.Н. Вариативность электрофизиологических показателей точек акупунктуры В кн.: Диагностическая и терапевтическая аппаратура рефлексотерапии и биофизические методы диагностики,-Калинин: КГУ, 1983 - с.108-114.

27. Губерман Ш.А. Неформальный анализ данных в геологии и геофизике. М., 1991.

28. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологическихпроцессов. JI.: Медицина, 1978.-296 с.

29. Девятков Н.Д., Голант М.Б., Бецкий О.В. Миллиметровые волны и их роль в процессах жизнедеятельности. -М.: Радио и связь, 1991. 168 с.

30. Джафарова O.A., Штарк И.Б. Компьютерные системы биоуправления: Тез. докл. межд. конф. «Биомедприбор-98».- М., 1998.- http://www.mks.ru/ Н-brary/text/biomedpribor/98/s9t9.htm

31. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Б. Общение конечных пользователей с системами обработки данных. М.: Радио и связь, 1988 - 288с.

32. Дуринян P.A. Методологический и физиологический анализ проблемы точек, меридианов и энергии в рефлексотерапии. В кн.: Теория и практика рефлексотерапии, медико-биологические и физико-технические аспекты- Саратов, 1981,- с.3-11

33. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных/ Пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1988. - 254с.

34. Евтихиев H.H., Карп В.П., Пудова Н.В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений для оптимизации управления в сложноорганизованных динамических объектах // Приборы и системы управления № 3 - 1997 - с. 35-40.

35. Евтихиев H.H., Никитин А.П., Школьник Л.Д., Чернавский Д.С., Карп В.П., Садовская Л.А., Колобов C.B., Емельянов С.И., Ковальчук Л.В. Поддержка принятия решений при КАСКЭД-диагностике сочетанных состояний органов. Препринт ФИАН №41,- М., 2000- 15с.

36. Евтихиев H.H., Фурасов В.Д. Задачи управления с неполной информацией: Учеб. пособие/ МИРЭА.-М., 1985.- 116с.

37. Евтихиев H.H., Фурасов В.Д. Элементы теории процессов управления. М., изд. МИРЭА, 1984

38. Евтихиев H.H., Ядыкин И.Б. Идентификация непрерывных технологических процессов в реальном времени. -М., изд. МИРЭА, 1983,- 53 с.

39. Енюков И.С. Методы оцифровки неколичественных признаков // Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа: Ученые записки по статистике. М.: Наука, 1980. - т. 36. - с. 309-316.

40. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: пакет ППСА. М.: Финансы и статистика, 1986. - 232с.

41. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия: Пер. с фр М.: Финансы и статистика, 1988. - 342с.

42. Забирник A.B. Проблемы единства клинической практики для западной и восточной медицины http://www.biosan.kharkov.ua/ zabdoc.html

43. Заде JI.JI. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе / Классификация и кластер М.: Мир, 1980. - с. 208-247.

44. Зиневич А.Н., Василевская Л.Н., Грушин В.Ф., Ботвин М.А., Шиканян A.A. Способ дифференциальной диагностики беременности и заболеваний женской половой сферы и устройство для его осуществления // Авторское свидетельство № 1158197.- 1981.

45. Зиневич А.Н., Чернавский Д.С. О возможных механизмах электрофизиологической диагностики по отклику ЭАТ. Препринт ФИАН. Москва, 1983. - 18 с.

46. Ивашко В.Г., Финн В.К. Экспертные системы и некоторые проблемы их интеллектуализации // Семиотика и информатика 1986 - №27 - с. 25-61.

47. Иродов М.А. Анализ некоторых инструментальных методик пунктурной диагностики. http ://www.inta.kiev.ua/review.htm

48. Карп В.П. Программа для ЭВМ для построения решающих правил классификации (Консилиум-1). Всероссийский фонд алгоритмов и программ (РосАПО), М., 1994.-№940206.-28 с.

49. Карп В.П. Развитие и применение теории проектирования систем поддержки принятия решений для класса медико-биологических задач. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. М., 1999

50. Карп В.П. Технология разработки модульной системы математического обеспечения принятия решений в медицине //Вестник ВОИВТ 1991- №1- с.73-81

51. Карп В.П., Катинас Г.С. Вычислительные методы анализа в хронобиологии и хрономедицине. С-Пб., 1997. - 116 с.

52. Карп В.П., Никитин А.П. Некоторые вопросы проектирования систем медицинского назначения на примере прибора кинетической электропунктурной диагностики КАСКЭД: Сб. науч. тр. МИРЭА «Вопросы кибернетики».- М., 1999.-с. 6-13

53. Карп В.П., Никитин А.П. Опыт разработки прибора кинетической электропунктурной диагностики КАСКЭД: Сб. науч. тр. МИРЭА «Вопросы кибернетики».-М., 1999.-е. 14-20

54. Карп В.П., Никитин А.П., Родштат И.В., Чернавский Д.С. Моделирование ау-тодиагностической системы человека с позиций нейрокомпьютинга: Сб. науч. тр. Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-99»- Москва.-1999 ч. 1. - с. 162-168

55. Карп В.П., Никитин А.П., Садовская Л.А. Метод компьютерной иерархической классификации для диагностики сочетанных состояний органов./ Сб. тр. Межд. конф. «Математические методы в технике и технологиях».- Спб, 2000. т.4с.126-127

56. Карп В.П, Никитин А.П, Садовская Л.А. Опыт использования метода кинетической электропунктуры для контроля за состоянием гинекологических больных в процессе лечения: Тез. докл. Московской межд. гомеопатической конф.-М, 1997-с.51

57. Карп В.П, Никитин А.П, Садовская Л.А, Чернавский Д.С. Использование новых биофизических методов для оценки состояния органов: Сб. докл. 3-ей межд. конф. «Радиотехника в медицинской диагностике».- М, 1999 с. 28-29

58. Карп В.П, Никитин А.П, Чернавский Д.С. Компьютерная программа для диагностики состояния организма на основании анализа электробиофизических характеристик кожи (САБКЕО).- Всероссийский фонд алгоритмов и программ (РосАПО) №960550. М, 1996,- 26 с.

59. Карп В.П, Никитин А.П, Чернавский Д.С, Садовская Л.А. Новые биофизические технологии для ранней диагностики патологии органов. // Вестник РАМН. -2000,-№9

60. Карп В.П, Чернавский Д.С, Никитин А.П. Метод кинетической электропунктурной диагностики и его использование для оценки состояния больных // Миллиметровые волны в биологии и медицине. №7. - М., 1996. - с. 20-26

61. Карп В.П., Чернавский Д.С., Никитин А.П., Кузнецов A.B. Использование метода кинетической электропунктурной диагностики для оценки эффективности выбранной терапии // Тез. докл. Y Российского нац. конгресса «Человек и лекарство».- М., 1998 с.

62. Карп В.П., Чернавский Д.С., Никитин А.П., Филиппов A.A., Кузнецов A.B. Использование метода кинетической электропунктурной диагностики для оценки состояния гинекологических больных: Тез. докл. Московской межд. гомеопатической конф. 1996 - с.ЗЗ

63. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736с.

64. Кнорринг В.Г., Кнорринг JI.H., Мартынов В.А., Сальников В.Ю. Функциональные возможности автоматизированных комплексов для биологических и медицинских исследований// Приборы и системы управления 1995. - №6. - с. 24-26.

65. Княжева E.H. Сложные системы и нелинейная динамика в природе и обществе» // Вопросы Философии №4- 1998 - с. 138-144

66. Кобзарь А.Д. Экспресс-диагностика эффективности психотерапевтического воздействия методикой биогальванометрии: Тез. докл. научно-практич. конф. -Харьков, 1981.-с.51-52.

67. Кобринский Б.А. // Русский медицинский журнал. http://www.rmj.net/704/ 5.htm

68. Кобринский Б.А. Континуум переходных состояний организма и мониторинг динамики здоровья детей. М.: Детстомиздат, 2000. - 155 с.

69. Компьютерная биометрика /под ред. В.Н.Носова. МГУ. - 1990. - 232с.

70. Кребс А.Р., Папуловский В.Ф., Ядыкин И.Б. Математические методы и модели в системах автоматизации экспериментальных исследований- М.: МИРЭА, 1986,- 80с.

71. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. - 160 с.

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

73. Лувсан Гаваа. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. -М., Наука. 1986. - 576с.

74. Лупичев Н.Л. Электропунктурная диагностика, гомеотерапия и феномен дальнодействия. М.: СП «Альфа-Эко», 1990. - 136 с.

75. Майнцер К. Сложность и самоорганизация. Возникновение новой науки и культуры на рубеже века // Вопросы Философии №3 - 1997 - с.48-62

76. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. - 176с.

77. Методы анализа данных: Подход, основанный на методе динамических сгущений /Кол. авт. под рук. Э.Дидэ- М.: Финансы и статистика, 1985 357с.

78. Михайлов И.Н. Структура и функции эпидермиса. М., Медицина. - 1979-238с.

79. Могилевский В.Д. Основы теории систем. М.: МИРЭА, 1997. - 76 с

80. Муравенко C.B., Чернавский Д.С. Препринт ФИАН №164. 1986. - 52с.

81. Мэйндоналд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике. Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1988. 350с.

82. Назаров В.А., Сычев В.А., Чернышев М.К. Вычислительная ритмография -подход к анализу иерархии управления в организме: Тез. докл. 4 симпозиума по применению математических методов и ЭВМ в медико-биологических исследованиях. М., 1985. - с. 80 -82.

83. Назиров А.Э. Методологические проблемы неклассической науки // Философия Науки, Новосибирск №1 - 1995.

84. Нечушкин А.И., Гайдамакина A.M. Стандартный метод определения тонуса вегетативной нервной системы в норме и патологии // Журнал экспериментальной и клинической медицины АН Арм.ССР, 1981- т. XXI- №2.-с.164-172.

85. Никитин А.П. Классификация сочетанных состояний при использовании кинетической электропунктурной диагностики: Тез. докл. VII конференции «Математика. Компьютер. Образование».- М, 2000.-c.246

86. Новосельцев В.Н. Анализ целей управления в технологических системах и в системах естественной технологии: Технологические системы и управление в организме: общие принципы и аналогии. Сб.тр. ИЛУ М., 1996 - №3- с.5-14.

87. Новосельцев В.Н. Моделирование естественных технологий организма для исследования процессов управления его жизнедеятельностью // Автоматика и телемеханика.- 1992,-№12.- с.96-105.

88. Переверзев-Орлов B.C. Советчик специалиста. Опыт разработки партнерской системы. М., Наука, 1990.

89. Петров А.Б. Открытые информационные системы М.: МИРЭА, 2000- 44с.

90. ПолякБ.Т. Введение в оптимизацию-М.: Наука, 1983-384 с.

91. Попов Э.В. Экспертные системы реального времени // Открытые системы-1995-№2

92. Портнов Ф.Г. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига: Зинатне, 1988 - 352 с.

93. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект- основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988 - 280 с.

94. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект- прикладные системы. М.: Знание, 1985.- 48 с.

95. Поспелов Д.А. Новые информационные технологии это те ключи, которые откроют нам путь в новое общество // Новости искусственного интеллекта.-1994- №2 с.57-76.

96. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика- М.: Наука, 1986.

97. Пыльнов Ю.В. Регрессионный анализ полиномиальных моделей М.: МИРЭА, 1994-56с.

98. Райфа Г. Анализ решений. М.: Наука, 1977 408 с.

99. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. М.: Энергоиздат, 1981. - с. 1-78.

100. Раушенбах Г.В. Проблемы измерения близости в задачах анализа данных // Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях. М.: Наука, 1987. - С. 41-54.

101. Рефлексотерапия утомления (краткие основы биоэнергодиагностики и био-электростимуляции акупунктурных зон) / «ФИЗЛИ».- Одесса, 1989 56 с.

102. Романовский И.В. Дискретный анализ Спб.: Невский диалект, 2000 - 240 с.

103. Самосюк И.З., Лысенюк В.П. Современные методы акупунктурной диагностики (учебно-методическое пособие).- Киев: МЗО УССР, 1991.- 66 с.

104. Самохин A.B., Готовский Ю.В. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р. Фолля М.: «ИМЕДИС», 1995 - 447 с.

105. Соболев Ю.А. «Альтернативные» методы лечения с точки зрения доказательной медицины, http://www.vsma.ac.ru/publ/2000/ konfdm/ part2.html

106. Соломонов В.Т., Пономарев Ю.В. Метрологические основы получения диагностической информации с аурикулярных кожных зон Препринт ИАПУ ДВО РАН.- 1993.-55с.

107. Степин B.C. От классической к постнеклассической науке (изменение оснований и ценностных ориентаций). Ценностные аспекты развития науки- М., 1990.

108. Табеева Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии- М.: Медицина, 1982560 с.

109. ТеппонеМ.В. КВЧ-пунктура-М.: «Логос», «Колояро», 1997-314с.

110. Тихомиров А.Л. Патогенетическое обоснование ранней диагностики, лечения и профилактики миомы матки: Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук М., 1999- 36 с.

111. Ткаченко Ю.А., Гордеева H.A., Голованова М.В. Шаги к союзу восточной и западной медицины. Нижний Новгород, ИКПИ АЕН РФ- http://www. nnov.city.ru/medin/rus/info.htm

112. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов М.:Мир, 1978.- 416с.

113. Уголев A.M. Естественные технологии биологических систем- Л.: Наука, 1987-318 с.

114. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам М.: Мир, 1989 - 388 с.

115. Файзулаев Б.Н., Порфирьев И.Н., Логачев В.В., Ораевский К.С. Опыт проведения испытаний биомедприборов по требованиям помехоустойчивости: Тез. докл. Межд. Конф. «Биомедприбор-98».- М., 1998 http://www.mks.ru/library/ text/ biomedpribor/98/ s8tl5.htm

116. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. -М.: Радио и связь, 1986. 264с.

117. Форсайт Р. Экспертные системы. Принципы работы и примеры М.: Радио и связь,- 1987.-224 с.

118. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / Пер. с англ. М.: Наука, 1979. - 367 с.

119. Чернавский Д.С., Карп В.П, Никитин А.П. Система анализа реакции организма на слабое электрическое воздействие в биологически активных точках // Радиотехника и электроника. т.41- № 8- 1996 - с.995-1000

120. Чернавский Д.С., Карп В.П., Родштат И.В. О нейрофизиологическом механизме КВЧ-пунктурной терапии. Препринт ФИАН. Москва, 1991. - 50 с.

121. Чернавский Д.С., Карп В.П., Родштат И.В. Об аутодиагностической системе человека и ее роли при пунктурной КВЧ-терапии (Пластины Рекседа как диагностический нейропроцессор) // Радиофизика. Н. Новгород, 1994. - т.37. - № 1. — с. 57-78.

122. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетике М - 1963.

123. Школьник Л.Д, Панфилов С.А., Фомичев О.М. Диагностика непальпируемых новообразований молочной железы. // Медицинская консультация- 1999-№2,- с. 28-39

124. Школьник Л.Д. Диагностика и лечение непальпируемых новообразований молочной железы: Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук. М., 1999- 32 с.

125. Шурыгин A.M. Пути улучшения линейной дискриминации в нормальном случае: Статистика, вероятность, экономика. -М.: Наука, 1985.-е. 379-382.

126. Якупов Р.А. Рефлексодиагностика, http://www.infamed.com/rt/diag01.html

127. Яновский О.Г, Карлыев К.М, Королева Н.А, Кузнецова Т.В., Готовский Ю.В. Возможности компьютеризированной электропунктурной диагностики по методу Р.Фолля в терапии методами рефлексотерапии и гомеопатии / Методические рекомендации-М, 1999-28с.

128. Яхно В.П, Новосельцев В.Н, Бахур А.Б. Моделирование приоритетных способов иерархической интеграции сложных систем: Технологические системы и управление в организме: общие принципы и аналогии. Сборник трудов ИПУ-М, 1996.- №3- с. 30-39.

129. Ackerman М, Ball М, Clayton P. D, Frisse М. Е, Gardner R. М et al. Standards for medical identifiers, codes and messages needed to create an efficient computer-stored medical record // JAMIA 1994- v. 1.- p. 1-7

130. Batovrin V.K, Karp V.P, Nikitin A.P, Rodshtad I.V, Chernavski D.S. Investigation of neurophysiological mechanisms of human autodiagnostic system. Proceedings of 3rd Int. Conf. on Radioelectronics in medicine diagnostics Moscow, 1999- p.l 18119.

131. Bezdek J.C, Pal S.K. Fuzzy models for pattern recognition IEEE Press, New York, 1992

132. Breiman L, Friedman J.H, Olshen R.A, Stone С J. Classification and regression trees Wadsworth International Group, 1984.

133. Chernavski D.S, Karp V.P, Nikitin A.P, Rodshtad I.V, Zubov B.V. Autodiagnostic system and puncture therapy // Proceedings SPIE.- v.3829- 1999 p.155-161

134. Chernavski D.S, Karp V.P, Nikitin A.P, Zubov B.V. Analysis of organism response on weak electrical stimulation in acupuncture points // Proceedings SPIE-v.3829 1999.-P.34-40

135. Coiera E. Intelligent monitoring and control of dynamic physiological systems // Artificial Intelligence in Medicine 1993 - v.5 - p.1-8

136. Compton P, Edwards G, Kang B, Lazarus L, Malor R. et al. Ripple down rules: Turning knowledge acquisition into knowledge maintenance // Artificial Intelligence in Medicine. 1992.-v.4.-p.463-475

137. Dash M, Liu H. Feature selection for classification // Intelligent Data Analysis-1997-v. 1- No.3

138. Doraiswami R, Jiang J. Performance monitoring in expert control systems// Automática, 1990,-v. 266-No.3-p.799-811.

139. East T. D., Morris A. H., Wallace C. J., Clemmer T. P. et al., A strategy for development of computerized critical care decision support systems// International Journal of Clinical Monitoring and Computing. 1992,- v.8. p. 263-269

140. Finkelstein L. Intelligent find knowledge based instrumentation An examination of basic concepts// Measurement. - 1994. - Vol. 14. - No. 1. - P. 23-29.

141. Freidman C. P., Wyatt J. C. Evaluation methods in medical informatics SpringerVerlag, New York.- 1997.

142. Hand D.J. Intelligent data analysis: issues and opportunities // Intelligent Data Analysis.- 1998- v.2- No.2

143. Humphrey M., Cunningham S.J., Witten I.H. Knowledge visualization techniques for machine learning // Intelligent Data Analysis 1998 - v.2 - No.4

144. Innis M.D. Clinical problem solving the role of expert laboratory systems // Med Inform.- 1997,- v.22.-No.3. p.251-261

145. Karp V.P., Chernavskii D.S., Nikitin A.P. Verfahren der kinetischen Elektro-punkturdiagnose und ihre Anwendung zur Einschätzung des Patientenzustands// Regulations Medizin-Med-Lit. Verlag, Uelzen, Deutschland, 1996- H.I.- 18-23

146. Karp V.P., Nikitin A.P., Rodshtad I.V., Chernavski D.S., Zubov B.V. Neurocomputing modelling of human autodiagnostic system // Proceedings SPIE- v.3829-1999.- p. 162-164

147. Karp V.P., Nikitin A.P., Sadovskaya L.A., Chernavski D.S. Application of modern biophysical methods for assessment of organs state. Proceedings of 3rd Int. Conf. on Radioelectronics in medicine diagnostics-Moscow, 1999-p.26-28.

148. Ledley R. S., Lusted L. B. Reasoning foundations of medical diagnosis // Science-1959.-v.130.-p.9-21

149. Lukashevitch I.P., Machinskaya R.I., Fishman M.N. Principles of structural organization of professional knowledge. Diagnostic automated system «EEG-Expert». Proceeding of ICI@C'97.- St.Petersburg, 1997,-v.2.-p.478-479.

150. Mashanskii V.F., Markov Iu.V., Shpunt V.Kh., Mirkin A.S. Topography of the gap junctions in human skin and their possible role in the nonneural transmission of information // Arkh Anat Gistol Embriol.- 1983- v.84 №3- p.53-60

151. Miller R.A. Medical diagnostic decision support systems past, present, and future: A threaded bibliography and brief commentary// JAMIA - 1994- v.l,- p.8-27

152. Nguyen S.H., Skowron A. Quantization of real value attributes: rough set and boolean reasoning approach. In: Proceedings of the 2nd Annual Conference on Information Sciences Wrightsville Beach, North Carolina, 1995-p. 34-37.

153. Nogier P. Traite d'auriculotherapie. Maisonneuve, Moulins-les-Metz, 1968.

154. Ridderikhoff J., van Herk E. A diagnostic support system in general practice: is it feasible? // Int J Med Inf.- 1997,- v.45.-No.3:133-43

155. Royal F., Royal D. A review of the history and scientific bases of electrodiagnosis and its relationship to homeopathy and acupuncture. // American Journal of Acupuncture.-vol. 19.-No. 2.- 1991- 137-152

156. Schiffers J. A Classification approach incorporating misclassification costs // Intelligent Data Analysis 1997 - v.l.-No.l

157. Shortliffe E. H. Computer programs to support clinical decision making // JAMA.-1987,-v. 258.-p. 61-66.

158. Slowinski R., Stefanowski J., Susmaga R. Rough set analysis of attribute dependencies in technical diagnostics. Proceedings of the 4th International Workshop on Rough Sets, Fuzzy Sets and Machine Discovery Tokyo, 1996-p. 437-440.

159. Stefik M. Introduction to knowledge systems Morgan Kauffman, S.Franc., 1995.

160. Susmaga R. Analyzing discretizations of continuous attributes given a monotonic discrimination function // Intelligent Data Analysis 1997 - v. 1.- No.3

161. Voll R. Elektroacupuncturdiagnostik.-Medizin Heute.1970

162. Wong A.K.C., Chiu D.K.Y. Synthesizing statistical knowledge from incomplete mixed-mode data // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.- 1987.-v. PAMI-9-No. 6,-p. 796-805.

163. World Health Organization. Traditional medicine / Fact Sheet №134- 1996-http://www.who.int/inf-fs/en/factl34.html

164. Xu L., Yan P., Chang T. Best first strategy for feature selection. In: Ninth International Conference on Pattern Recognition IEEE Computer Society Press, 1989 - p. 706-708.

165. Zorman M., Stiglic M.M., Kokol P., Malcic I. The limitations of decision trees and automatic learning in real world medical decision making // J Med Syst 1997 - v. 21- No.6 - p.403-15176