Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №3, 2022 / с. 24-27

Методы количественной оценки защитных механизмов организма на различных его уровнях на основе гибридных нечетких моделей

                                

Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Е.В. Крикунова, Р.И. Сафронов, В.А. Белозеров


Аннотация

Рассматриваются методы синтеза нечетких решающих правил для количественной оценки защитных механизмов организма и их интеграции в гибридные модели прогнозирования и диагностики социально значимых заболеваний. На примере системы управления сердечным ритмом и когнитивной функции внимания показано, что уверенность в правильном принятии решений по выбранному классу заболеваний превышает величину 0,9, что позволяет рекомендовать полученные результаты к практическому использованию.


Сведения об авторах

Николай Алексеевич Кореневский, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой,
Софья Николаевна Родионова, преподаватель, кафедра биомедицинской инженерии, ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», г. Курск,
Евгения Владимировна Крикунова, преподаватель, кафедра биомедицинской инженерии, ФГБОУ ВО «Московский государственный юридический университет им. О.Е. Кутафина», г. Москва,
Руслан Игоревич Сафронов, канд. техн. наук, доцент, кафедра электротехники и электроэнергетики, ФГБОУ ВО «Курская государственная сельскохозяйственная академия им. И.И. Иванова»,
Владимир Анатольевич Белозеров, канд. мед. наук, врач отделения эндоскопии, БМУ «Курская областная клиническая больница», г. Курск,

Список литературы

1. Сафронов Р.И., Родионова С.Н., Крикунова Е.В., Стародубцева Л.В., Сергеева С.С., Титова А.В. Использование показателей, характеризующих адаптационные механизмы, для оценки уровня защиты организма от воздействия внешних факторов риска // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия «Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение». 2021. № 4. С. 163-179.
2. Кореневский Н.А., Родионова С.Н., Крикунова Е.В., Старо- дубцева Л.В., Скиданчук М.В. Количественная оценка защитных механизмов организма по его оксидантному статусу // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия «Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение». 2021. № 4. С. 146-162.
3. Кузьмина В.Е., Беляков В.И. Основы адаптологии / Учебное пособие. – Самара: Изд-во «Самарский университет», 2013. 236 с.
4. Курзанов А.Н., Заболотских А.Н., Ковалев Д.В., Бузиашвили Д.А. Совершенствование оценки функциональных резервов организма – приоритетное направление развития донозологической диагностики преморбидных состояний // Международный журнал экспериментального образования. 2015. Т. 10. № 1. С. 67-70.
5. Кореневский Н.А., Сафронов Р.И., Серебровский В.И. Системы поддержки принятия решений врачей-профпатологов с гибридной нечеткой сетевой базой знаний. – Курск: Изд- во Курск. гос. с.-х. ак., 2021. 333 с.
6. Воробьева О.М., Мишустин В.Н., Чернова И.В. Синтез решающих правил для прогнозирования инфаркта миокарда по показателям перекисного окисления липидов и анти- окислительной активности // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия «Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение». 2012. Т. 2. № 2. С. 249-252.
7. Мясоедова М.А. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний работников электроэнергетической отрасли на основе гибридных нечетких моделей / Дис. канд. техн. наук. – Курск, 2019. 162 с.
8. Григоров И.Ю. Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников гальванических производств на основе нечетких моделей принятия решений / Дисс. канд. техн. наук. – Курск, 2020. 147 с.
9. Zadeh L.A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory. – Beijing: Beijing Normal University-Press, 2005. PP. 335-337.
10. Воронцов И.М., Шаповалов В.В., Шерстюк Ю.М. Здоровье. Опыт разработки и обоснование применения автоматизи- рованных систем для мониторинга и скринирующей диаг- ностики нарушений здоровья. – СПб.: ООО «ИПК Коста», 2006. 432 с.
11. Mamdani E.N. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Transactions on Computers. 1977. Vol. 26. № 12. PP. 1182-1191.
12. Tanaqi H., Sugeno M. Fuzzy Identification of Systems and is Applications to Modeling end Control // IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics. 1985. № 15. PP. 116-132.
13. Кореневский Н.А., Родионова С.Н., Хрипина И.И. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений. – Старый Оскол: ТНТ, 2019. 472 с.
14. Smith E.V., Smith M.S. Introduction to Rasch Measurement Theory, Models and Applications. – Marle Grove, Minnesota: JAM Press, 2004. P. 689.
15. Курникова Н.А. Способ оценки функциональных резервов организма / Патент 2342900 РФ. МПК A61B5/02, A61B5/021. № 2007138472/14; заявл. 18.10.2007; опубл. 10.01.2009. Бюл. № 1.
16. Баевский Р.М., Барсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. – М.: Медицина, 1997. 235 с.
17. Баевский Р.М. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. – М.: Медицина, 1979. 298 с.
18. Шкатова Е.С., Магеровский М.А., Мухатиев Ю.Б. Оценка функционального состояния и функционального резерва организма по энергетической сбалансированности меридианных структур / Сборник научных трудов по материалам VIII международной научно-практической конференции «Современные тенденции развития техники и технологии». – Белгород, 2015. Т. 2. № 8. C. 132-135.
19. Гаваа Л. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. – М.: Наука, 1986. 575 с.
20. Говорухина Т.Н., Мясоедова М.А., Григоров И.Ю., Поляков А.В. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний неравной системы, провоцируемых комбинированным воздействием разнородных факторов риска // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2019. Т. 18. № 2. С. 145-153.
21. Поляков А.В. Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики когнитивной функции внимания / Дис. канд. техн. наук. – Курск, 2020. 153 с