WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

АЛДОНИН Геннадий Михайлович

МЕТОДЫ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И КОМПЛЕКСНОГО АНАЛИЗА ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

Специальность 05.11.17 – Приборы, системы и изделия медицинского назначения (технические наук

и)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Санкт-Петербург – 2011

Работа выполнена в Институте инженерной физики и радиоэлектроники (ИИФиРЭ) ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» (ФГАОУ ВПО СФУ) и в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина) Научный консультант доктор технических наук, Заслуженный деятель науки РФ, профессор Попечителев Евгений Парфирович

Официальные оппоненты: Заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор Александров Виктор Васильевич доктор технических наук, профессор Парашин Владимир Борисович доктор технических наук, профессор Кравченко Святослав Анатольевич

Ведущая организация: Красноярский научный центр Сибирского отделения РАН

Защита диссертации состоится « » _______ 2011 г. в ____ часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.238.09 при Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СПбГЭТУ Автореферат разослан «___»_______2011 г.

Учный секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций К.Н. Болсунов

Общая характеристика работы

Актуальность работы. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) Россия занимает первое место по смертности от болезней, особенно от сердечно-сосудистых заболеваний. Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны со своевременным обнаружением заболеваний и быстрым оказанием квалифицированной помощи.

Президент РФ Дмитрий Медведев на заседании Президентского совета по развитию информационного общества выразил озабоченность невысокими темпами внедрения электронных услуг в сферу здравоохранения. Среди непроработанных проблем в области информатизации здравоохранения Д. Медведев назвал внедрение телемедицинских услуг в труднодоступных районах. Приоритетными направлениями в концепции информатизации названы: «создание информационной системы, обеспечивающей персонифицированный учет оказания медпомощи гражданам РФ», «создание и развитие информационно-аналитической системы» и «развитие системы персонального круглосуточного мониторинга здоровья населения удаленных районов».

Актуально создание современных социально-приемлемых, универсальных, функционально полных информационно-измерительных систем, математического и программного обеспечения для компьютерных технологий мониторинга состояния здоровья, встроенных в современную инфо-коммуникационную инфраструктуру для обеспечения задач телемедицины.

Существующие комплексы в основном проводят анализ электрокардиограммы (ЭКГ), артериального давления (АД) и ряда других физиологических параметров и их производных, например параметры вариабельности сердечного ритма (ВСР). Диагностика часто строится на основе формальных статистических данных, не всегда корректных в силу нестационарности биопроцессов и без учета их физической природы.

Европейским кардиологическим обществом и Северо-американским обществом стимуляции и электрофизиологии особо актуальным признано развитие нелинейных методов анализа состояния организма, поскольку все физические процессы и, особенно, биопроцессы, для которых, как для развивающихся систем, характерна структурная самоорганизация, имеют нелинейный характер и фрактальную структуру. В России в научной и практической медицине структурный анализ на основе теории самоорганизации не получил должного развития, хотя именно информация о структурной организации биосистем и биопроцессов имеет существенное значение, так как целое обладает иными свойствами, нежели его части.

Определенная общность исследования живых и технических систем заключается в необходимости анализа в них хаотических явлений. Анализ хаотических явлений – предмет исследования созданной в 1970-х годах И. Р. Пригожиным теории самоорганизации и синергетики Г. Хакена, которые радикально изменили представления ученых о физическом мире и явились мощным толчком к развитию многих научных направлений практически во всех сферах человеческих знаний.

Для адекватного описания таких процессов и явлений необходимо выявление в них структурно-устойчивых элементов. Л. И. Мандельштам рассматривал общую теорию структур как естественное развитие и обобщение классической теории нелинейных колебаний. Понятие структурной устойчивости введено А. А. Андроновым в 1937 г.

В работах российских и советских ученых А. М. Ляпунова, А. А. Андронова, Л. И. Мандельштама, Я. Б. Зельдовича, В. И. Арнольда, Р. Л. Стратоновича, Р. В. Хохлова, Р. З. Сагдеева, Г. М. Заславского, С. Л. Курдюмова, Г. Г. Малинецкого и в других многочисленных исследованиях по нелинейной динамике заложены основные синергетические положения.

Синергетический анализ биосистем представлен в работах Э. Л. Гольдбергера, Д. Р. Ригни, Б. Д. Уэста, В. С. Анищенко, В. М. Урицкого, Н. И. Музалевской и др.

В то же время возник разрыв между прикладными методами анализа биосистем и фундаментальными физическими теориями, преобладает феноменологический подход в их описании и поэтому особо актуальна необходимость разработки общей фундаментальной и прикладной основы анализа биосистем для использования в медицинских информационно-измерительных системах.

Объектом исследования являются системы мониторинга функционального состояния организма (ФСО) человека на основе компьютерных технологий комплексного анализа физиологических параметров.

Предмет исследования – эффекты и явления в биосигналах и биопроцессах, содержащие существенно важную информацию о состоянии организма человека.

Целью диссертационной работы является разработка систем мониторинга ФСО человека, а также создание математического и программного обеспечения компьютерных технологий для общедоступных автономных аппаратных средств мониторинга ФСО на основе комплексного анализа физиологических параметров с применением теоретико-прикладного аппарата нелинейных методов моделирования и структурного анализа самоорганизующихся систем (в первую очередь биологического происхождения).

Реализация поставленной цели достигнута решением следующих задач:

— разработкой прикладного аппарата нелинейных методов моделирования самоорганизующихся систем для адекватного описания механизмов самоорганизации биосистем и обоснования феноменов, эффектов и явлений в биосистемах и биопроцессах на основе фундаментальных физических моделей;

— разработкой и исследование методов комплексного структурного анализа биосистем и биосигналов на основе нелинейных динамических моделей взаимодействия регуляторных нейрогуморальных систем гомеостаза и автоволновых моделей сосудистой и проводящей систем сердца;

— определением критериев структурной устойчивости биосистем и биосигналов;

— разработкой комплекса верифицированных индексов оценки основных параметров ФСО при мониторинге, позволяющих достоверно с достаточным метрологическим качеством оценить cосудистый тонус, степень напряжения и лабильности регуляторных нейрогуморальных систем, влияния на ФСО внешних воздействий;

— проектированием аппаратно-программных средств мониторинга по комплексу определяющих ФСО физиологических параметров с использованием аппарата нелинейных методов структурного анализа систем;

— разработкой методов оптимизации и определение критериев стабильности качества серийного производства электронных устройств (ЭУ) мониторинга, методов обеспечения их устойчивости при функционировании;

— проведением экспериментальных лабораторных и клинических исследований моделей, методов и новых технических средств мониторинга ФСО.

Научную новизну результатов исследований составляют:

метод нелинейного динамического анализа и модель самоорганизации открытых диссипативных систем как систем слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО). Фундаментальные теории природного структурообразования объясняют феноменологию формирования в природных системах фрактальных структур с самоподобием 1/f - признаком наличия в них структурных связей.

динамическая модель гомеостаза в виде самоорганизующейся ССНО – эндогенных нейрогуморальных регуляторных циклов, связанных с экзогенными циклами экосферы. Такая модель определяет их фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1/f как критерий структурной устойчивости гомеостаза.

автоволновые модели биопроцессов и биосигналов как их физически адекватное описание и методы оценки структурной устойчивости биопроцессов и биосистем на основе ренормгруппового анализа скейлинговых характеристик спектров и фрактальных размерностей скелетных функций их вейвлет-диаграмм, которые определяют количественную меру их структурной организации;

методика достоверной оценки ФСО с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ) и индекса сосудистого тонуса (ИСТ), позволяющих адекватно оценивать напряжение регуляторных систем, лабильность организма, эффективность и достаточность терапии при внешних влияниях и коррекции ФСО, непрерывно, атравматично и неинвазивно мониторировать состояние сосудистого тонуса и артериального давления;

статическая модель электронных устройств (ЭУ) преобразователей информации в виде «большой» хаотической системы (БХС) в фазовом пространстве конструкторско-технологических факторов их массового производства и внешних воздействий при функционировании;

методика оценки стабильности ЭУ с помощью заимствованных из аппарата статистической физики характеристических потенциалов и специальной функции штрафа, обеспечивающая стабильность качества ЭУ в производстве и устойчивость при функционировании. Это снижает влияние разброса выходных параметров на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз, обеспечивает нормальный закон их распределения и уменьшает доверительный интервал контроля работоспособности до 30 %.

В результате теоретических и экспериментальных исследований спроектированы общедоступные автономные индивидуальные системы для компьютерных технологий мониторинга ФСО с расширенными функциональными возможностями мониторинга за счет комплексного анализа основных физиологических параметров и их производных с обеспечением задач телемедицины в существующей инфраструктуре инфо-коммуникационных услуг;

Методы исследования. При выполнении исследований использовался широкий круг аналитических, статистических, энтропийных и синергетических моделей, современных методов компьютерного моделирования, спектрального и структурного анализа на основе вейвлет-преобразования биопроцессов и биосигналов, теоретических и экспериментальных исследований, в том числе с использованием авторских методов и аппаратно-программных средств.

Структурный анализ самоорганизующихся процессов и систем строился на основе модели «возврата» Ферми – Пасты – Улама (ФПУ) и теоремы Колмогорова – Арнольда – Мозера (КАМ-теорема), с использованием ренормгруппового анализа фрактальной структуры биосигналов и биопроцессов.

Применялись статические модели хаотических систем и их оптимизация с привлечением специальной функции риска и характеристических потенциалов, использованных в теории информации Р. Л. Стратановичем из математического аппарата статистической физики.

Для моделирования выдвигаемых гипотез и оценки экспериментальных данных использовались метод максимального правдоподобия (ММП) и метод наименьших квадратов (МНК). Для оценки однородности статистических выборок использовался кластерный анализ на основе непараметрических критериев согласия и информационной меры расхождения (дивергенции) Кульбака – Лейблера.

Экспериментальные исследования проводились в технических лабораториях и клинических учреждениях.

Достоверность полученных результатов, рекомендаций и выводов, содержащихся в диссертации, подтверждается корректным использованием физических концепций, известных теорий, проверенных аппаратных и компьютерных средств обработки экспериментальных данных, сопоставлением выполненных исследований с имеющимися результатами в данной области, представительностью полученного статистического материала, совпадением теоретических и экспериментальных данных, результатами многолетней эксплуатации авторских АПК.

Полученные результаты исследований хорошо согласуются с известными теоретическими положениями, что подтверждает достоверность и обоснованность научных положений и практических рекомендаций.

Новые технические решения подтверждаются патентом РФ, четырьмя авторскими свидетельствами на изобретение и свидетельством Роспатента на регистрацию программы для ЭВМ.

Значение для теории:

– полученные результаты динамического и статического моделирования структурной устойчивости процессов и систем на базе положений теории самоорганизации дают общую теоретико-прикладную основу разработки методов и средств достоверной оценки ФСО. Они раскрывают феноменологию формирования в природных системах фрактальной структуры с самоподобием вида 1/f - признак наличия в них структурных связей, устанавливают критерии нормы биосистем как критерии структурной устойчивости самоорганизующихся систем.

– представленные автоволновые модели сосудистой и проводящей системы сердца физически более адекватны в описании биопроцессов и биосигналов, нежели существующие в настоящее время. Физико-математическое обоснование физиологических процессов гомеостаза позволяет перейти от формального эмпирикостатистического подхода к корректным количественным оценкам ФСО.

– предложенные статические модели ЭУ в виде «большой» хаотической системы и методика структурного анализа и оптимизации статистической совокупности ЭУ с помощью характеристических потенциалов и специальной функции штрафа по термодинамической аналогии позволяют повысить стабильность качества и устойчивость их функционирования.

Практическая значимость заключается в следующем:

– методы структурного анализа являются методической основой достоверного описания и обеспечения метрологического качества оценки биосистем;

– математические модели и программные средства позволяют извлекать дополнительную информацию из биосигналов;

– направления проектирования определяют стратегию создания современных, функционально полных, социально-приемлемых и универсальных аппаратнопрограммных средств мониторинга ФСО;

– авторские технические и программные средства, разработанные с использованием предложенных теоретических положений, повышают эффективность анализа, совершенствуют и расширяют систему индексов оценки ФСО;

– методики оптимизации обеспечивают стабильность качества и функционирования при проектировании робастных систем извлечения и обработки информации;

– серия автономных индивидуальных систем мониторинга сердечно-сосудистой деятельности (ССД) позволяет реализовать компьютерные технологии полифункционального мониторинга ФСО, в том числе и для целей телемедицины в существующей инфраструктуре инфокоммуникационных услуг.

Внедрение результатов. Результаты исследований, проведенных в работе, использованы в ряде НИОКР, в том числе: НИР № 9ТД «Разработка микроэлектронной автоматизированной системы контроля основных физиологических параметров», заказчик Красноярский краевой теркурортсовет профсоюзов, г. Красноярск, 1979 г.; НИР № 10ТД «Разработка микроэлектронной системы измерения, статистической обработки и графической регистрации интервалов сердечных сокращений», заказчик Красноярский государственный медицинский институт совместно с Московским авиационным технологическим институтом, 1980 г., г. Москва; НИР «Комплект-6» «Исследование и разработка методов обеспечения безотказности и долговечности РЭА длительного функционирования» (тема № 307), заказчик предприятие Г-4805, 1980 г., г. Железногорск; НИР «Комплект-7» «Исследование и разработка системы обработки данных контроля и измерения», 1983 г., заказчик НПО ПМ, г. Железногорск; НИР «Разработка аппаратно-программного комплекса (АПК) для выявления латентных форм патологии состояния здоровья», грант Красноярского краевого фонда науки (ККФН), 1993 г.; НИР «АПК на базе МКМ-03», заказчик КГМА, каф. функциональной диагностики, г. Красноярск,19г.; НИР «АПК донозологической диагностики», грант ККФН, г. Красноярск,1997 г.;

НИОКР «АПК для диагностики состояния здоровья», заказчик Пермская ГМА, г.

Пермь, 1999 г.; НИР «Робастность в природе и технике», грант ККФН № 9F162, г.

Красноярск, 2000 г.; «АПК для контроля состояния здоровья», заказчик Медикофизический центр КГУ, г. Красноярск, 2001 г.; НИОКР «АПК контроля состояния здоровья при сеансах психотерапии на базе омега-тестера ОТ-01», заказчик Медико-физический центр КГУ, 2002г., г. Красноярск; НИР «Разработка методов и аппаратно-программных средств диагностики и коррекции функционального состояния организма», заказчик МИРЭА, 2004 г., г. Москва; НИОКР «Разработка и изготовление прибора для динамической регистрации омега-потенциала головного мозга», заказчик «Школа космонавтики» 2006 г., г. Железногорск; грант ККФН 4PL«Теория самоорганизации и структурная устойчивость систем и процессов», г.

Красноярск, 2007 г.; 2008 г.; «Разработка АПК омега-метрии», заказчик КГПУ им.

В. П. Астафьева, г. Красноярск,2009 г.; НИР «Разработка прибора и методик оценки функционального состояния организма», грант Красноярского краевого фонда поддержки научной и научно-технической деятельности), г. Красноярск, 2010 г.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе радиотехнического отделения Института инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского федерального университета. Разработаны методические пособия для лекций, лабораторных работ и практических занятий по магистерской подготовке по программе 200100.68.17 «Медико-биологические системы и аппараты» по направлению 200100.68 «Приборостроение» и по дисциплинам «Конструирование и микроминиатюризация РЭА», «Основы конструирования и технологии производства РЭС», «Конструирование измерительных приборов», «Основы эргономики и дизайна бытовых РЭС».

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Метод анализа структурной самоорганизации систем с детерминированным хаосом на основе динамической модели ансамбля слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО) в виде n-мерного тора и признак структурной устойчивости таких систем – фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1/f. Фундаментальные теории природного структурообразования объясняют феноменологию формирования в физических системах фрактальных структур с самоподобием 1/f как признак наличия в них структурных связей.

2. Динамическая модель регуляторных циклов гомеостаза в виде самоорганизующейся системы ССНО – эндогенных нейрогуморальных регуляторных циклов, связанных с экзогенными циклами экосферы и автоволновые модели проводящей системы сердца и сосудистой сети. Это устанавливает фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1/f в норме – критерий структурной устойчивости организма.

3. Метод количественной оценки ФСО на основе ренормгруппового анализа коэффициентов самоподобия (скейлинга) спектральных характеристик и фрактальных размерностей скелетных функций вейвлет-диаграмм биосигналов и биопроцессов, определяющих меру их структурной организации.

4. Методика достоверной оценки ФСО с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ), позволяющих адекватно оценивать напряжение и лабильность регуляторных систем организма, эффективность и достаточность терапии при внешних воздействиях, и индекса сосудистого тонуса (ИСТ) для непрерывного, атравматичного и неинвазивного мониторинга состояние сосудистого тонуса и артериального давления;

5. Методы оптимизации преобразователей информации на базовых кристаллах по критерию серийной устойчивости и робастности ЭУ с помощью характеристических потенциалов и специальной функции штрафа на основе статической модели БХС ЭУ в фазовом пространстве конструкторско-технологических факторов их массового производства и внешних воздействий при функционировании.

Это позволяет снизить влияние разброса выходных параметров на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз, обеспечить нормальный закон их распределения как критерий стабильности качества и уменьшить доверительный интервал контроля работоспособности до 30 %.

Апробация работы: результаты работы докладывались на всесоюзных, всероссийских и международных конференциях, симпозиумах и семинарах, в том числе: I-й международной конференции «Проблемы ноосферы и устойчивого развития», СанктПетербург, 1996 г.; Международной конференции «Биоэкстрасенсорика и научные основы культуры здоровья», г. Москва, 1996 г.; Международной конференции и выставке «Спутниковые системы связи и навигации», г. Красноярск, КГТУ, 1997 г.; VIII Всероссийском симпозиуме с международным участием «Гомеостаз и окружающая среда», г. Красноярск, КНЦ СО РАН, 1997 г.; 1-м Всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем – 98», г. Красноярск, 1998 г.; Международном семинаре Design und Marketing in West-und Osteuropa Ost-WestWissenshaftszentrum Gesamthoshschule, г. Kaссeль, ФРГ, 1999 г.; Всероссийских конференциях «Современные проблемы радиоэлектроники», г. Красноярск, 2000–2010 гг.; 2-м и 3-м международном симпозиуме «Электроника в медицине: Мониторинг, диагностика, терапия», г. С.-Петербург, 2000, 2002 гг.; 1-й, 2-й, 3-й и 4-й Международной научно-практической конференции и выставки Сибирского Авиакосмического салона «САКС-2001-6», г. Красноярск, 2001, 2002, 2004, 2006 гг.; IХ международном симпозиуме «Гомеостаз и экстремальные состояния организма», г. Красноярск, май, 2003 г.; IХ международной конференции «MathTools2003», г. С.-Петербург, 2003 г.; Международной конференции «110 лет Радио», г. С.Петербург, 2005 г.; Международных конференциях «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий»,. Сочи, 2001–2009 гг.; 10-й Международной научно-технической конференции «Медтех-2008», г.

Монастир, Тунис, 2008 г.; III Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы биологии, нанотехнологий и медицины», г. Ростов-на-Дону, 2009 г.;

Международной научно-практической конференции «Современные техника и технологии СТТ-2010», 2010 г., г. Томск; 10-й Международной научно-технической конференции «Медтех-2010», г. Ларнака, Кипр, 2010 г. и др.

Публикации: результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 132 печатных работах (9 – в журналах по списку ВАК), из них: 4 монографии, 4 учебных пособия, 32 – в сборниках научных трудов и журналах, 87 – в материалах конференций и семинаров; 1 свидетельство регистрации программы для ЭВМ, 1 патент РФ и 4 авторских свидетельства на изобретения.

Структура и объм работы: диссертация состоит из введения, шести глав, списка литературы из 180 наименований и приложений. Общий объем работы составляет 285 страниц основного текста, 164 рисунка, 27 таблиц, 60 страниц приложений.

Содержание работы Введение посвящено актуальности выбранной темы, определению цели исследований, формулировке научной новизны и защищаемых положений.

В первой главе диссертационной работы рассматриваются основные параметры мониторинга ФСО, методы и средства анализа ФСО, их ограничения при анализе биосигналов и перспективные направления анализа ФСО.

В медицинской диагностике все больше проявляется стремление к уходу от метрики абсолютных физиологических параметров к обобщенным оценкам в виде системы индексов. Однако смысл и значимость многих показателей более сложны, чем принято считать. В частности для ВСР-показателей некоторые статистические характеристики кардиоритма приняты из соображений нормального закона распределения и являются статическими оценками, в то время как КР процесс принципиально нестационарный, следовательно, существует потенциальная возможность неверных заключений и необоснованных экстраполяций.

Актуальна задача повышения достоверности ВСР-оценок и разработки новых, более корректных оценок ФСО. Особое значение имеют нелинейные методы, которые представляют собой потенциально многообещающие средства оценки функционального состояния организма. Анализ ВСР, базирующийся на методах нелинейной динамики, может предоставить важную информацию для физиологической интерпретации вариабельности и оценки риска внезапной смерти.

Нелинейные феномены, несомненно, являются одной из причин ВСР. Они обусловлены комплексными взаимодействиями гемодинамических, электрофизиологических, гуморальных факторов, а также влиянием центральной и автономной вегетативной нервной системы. Параметры, которые применяются для описания нелинейных свойств вариабельности, включают масштабирование спектра Фурье на 1/f, масштабирование экспоненты, кластерный спектральный анализ (CGSA), метод масштабного индекса (scaling index metod). Использование нелинейных оценок при обработке биологических и медицинских данных для анализа биологических систем, могут быть важными с точки зрения физиологии и в практическом отношении.

Метод оценки функционального состояния организма заключается в выделении информационно-устойчивых параметров нейрогормонального управления.

Они воспроизводятся на всех уровнях управления и во всех функциональных системах (принцип масштабной инвариантности). Особое значение имеет адекватное математическое описание биопроцессов и биосигналов на основе современной научной парадигмы природного структурообразования. Поскольку человеческий организм является самоорганизующейся системой, то для определения нормы и патологии большое значение имеет оценка структурной организации и определение критериев структурной устойчивости биопроцессов и биосистем.

Первая глава заканчивается постановкой задачи исследований на основе системного подхода, в основе которого лежит рассмотрение объекта как системы, как целостного множества элементов в совокупности их отношений и связей и сформулированы основные направления исследований:

— разработка прикладного аппарата нелинейных методов моделирования самоорганизующихся систем;

— разработка и исследование методов структурного анализа биосистем и биосигналов на основе нелинейных динамических моделей и критериев структурной устойчивости биосистем;

— разработка и экспериментальные исследования комплекса верифицированных индексов оценки с достаточным метрологическим качеством основных параметров ФСО при мониторинге;

— разработка концепции проектирования аппаратно-программных средств комплексного мониторинга;

— разработка методов оптимизации и обеспечения стабильности качества ЭУ в производстве и при функционировании;

— проведение экспериментальных лабораторных и клинических исследований моделей, методов и новых технических средств мониторинга ФСО.

Во второй главе рассматривается концепция динамического структурного анализа процессов с детерминированным хаосом, основанная на базовых теоремах и понятиях теории самоорганизации (рис. 1).

Системы слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО) Автоволновые Модель Бифуркации процессы Ферми-Пасты-Улама Хопфа Самоподобие, Модель Фракталы, ренормгруппы, n-мерного тора квазикристаллискейлинги (КАМ-теорема) ческая симметрия Ультраметрическое Спектр 1/f, Солитонные пространство ССНО Фибоначчимодели (деревья Кейли) покрытия Рис. 1. Динамический структурный анализ процессов с детерминированным хаосом Общим для открытых систем, обладающих хаотическим поведением, является иерархия цикличностей в их эволюции в виде системы слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО), формирующих структуры, связи между которыми можно представить моделью «кубической решетки» Ферми – Пасты – Улама (ФПУ).

m (d2yn / dt2) = k[(yn+1 - 2yn+ yn-1) + k[(yn+1 - yn)3 -(yn-yn-1)3], (1) n=1,…,N.

Так называемая модель «возврата» ФПУ показывает, что любые возмущения связанной системы переходят в набор автомодельных (самоподобных) «разрешенных» состояний (мод), определяющих порядок системы (рис. 2,а).

Хаотическое поведение в области сепаратрис – свойство нелинейных осцилляторов. При возмущении переход к хаосу сопровождается последовательностью бифуркаций и, в соответствии с теорией универсальности Фейгенбаума, в ССНО возможно развитие фрактальных структур, обладающих масштабно-инвариантным самоподобием. Хаос перестает быть синонимом беспорядка и обретает тонкую структуру самоподобного структурно-устойчивого множества фракталов.

Впервые решение вопроса об устойчивости систем было дано теорией Колмогорова – Арнольда – Мозера (КАМ-теорема). КАМ-теорема объясняет механизмы и условия формирования фрактальных структур на основе n-мерного тора по принципу масштабно-инвариантного самоподобия. Квазипериодическое движение с несоизмеримыми частотами на торе при добавлении нелинейного возмущения в результате бифуркаций Хопфа становится «складчатым» (рис. 2).

Если отношение частот равно рациональному числу, возникает резонанс, если иррациональному числу – траектория не замыкается. С течением времени она будет сколь угодно близко подходить к любой точке фазового пространства. Наилучшим в этом смысле будет иррациональное отношение частот мод, называемое числом вращения w, генерирующего ряд Фибоначчи и отражающего перераспределение энергии по степеням свободы системы в соотношении цепной дроби w* или w* 5 1 2 0.6180339....

1...

так называемого «золотого сечения», хорошо известного в практике искусства.

а в n i = 1, …, n, F F0(t) (t), Fi iб Рис. 2. Модель «возврата» ФПУ – а, е спектр – б и модель n-мерного тора – в Ряд Фибоначчи является фундаментальным масштабным законом самоподобия (скейлингом) структурно-устойчивых систем в природе, где правило гармонии является условием самоорганизации, объясняет связь спектров типа 1/f с гармонической самоорганизацией. Согласно модели самоорганизации на основе n-мерного тора и теореме Колмогорова – Арнольда – Мозера определим модель ССНО для открытых систем как траекторию и спектр осцилляторов, отношения частот которых соответствуют ряду Фибоначчи (рис. 13) n i = 1, …, n, (2) F F0(t) (t), Fi ij(0t0 ) F0(t) Ae где – начальная функция без возмущений;

Fi (t) – функция, в которой амплитуда и частота изменяются в иррациональном соотношении «золотого сечения» по отношению к начальной функции iFi(t) 0,618Ai1ej(1,618 t0,618i1). (3) Сумма таких цикличностей образует солитоны, переносящие энергию колебаний в низкочастотную область (рис. 4), формируя по мере возрастания размерности тора спектр вида 1/f (рис. 5). Взаимодействие осцилляторов показывает формирование одиночных волн (солитонов), которые переносят энергию колебаний в низкочастотный спектр. Спектр такой системы будет:

( fi f ) n 2k S(f)= e. (4) Ai iЗдесь А0 = 1, f0 = 1, i = 1, …, n; Ai = 0,618Ai–1; fi = 0,618 fi–1.

Рис. 4. Формирование солитонов в ССНО Рис. 3. Модель n-мерного тора ССНО Для статистической модели шума 1/f представим параметры его мод нормально распределенными, т. е. Ai Ai Ai и fi f fi, где Ai и fi – случайные возмущения амплитуд и частот спектральных составляющих, распределенных по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением и .

Ai fi В зависимости от коэффициента связи k также происходит формирование спектральной характеристики вида 1/f.

Таблица Si fi Si• fi 0,947 1,618 1,0,59 2,618 1,0,40 3,236 1,0,23 5.235 1,0,15 6,853 1,0,09 11,09 1,0,06 17,94 1,М=1,24, =0, Рис. 5. Спектр n-мерного тора ССНО При значении = 0,02 обеспечивается согласие с условием Si• fi = const для спектральной характеристики ССНО вида 1/f (рис. 5, табл. 1). Формирование спектральной характеристики вида 1/f происходит за счет перераспределения энергии в спектре связанных осцилляторов в сторону низкочастотных мод по мере увеличения количества осцилляторов в зависимости от коэффициента связи k. Это было показано М. Крускалом и Н. Забуским в модели возврата ФПУ, доказавшим, что равнораcпределению энергии препятствует солитон (вихрь), переносящий энергию из высокочастотной группы мод в низкочастотную.

Такой подход позволяет перейти от существующего в настоящее время феноменологического описания спектральной характеристики вида 1/f, свойственной многим природным явлениям, к физико-математическим моделям при анализе процессов с самоорганизацией. Подобное происходит при волнении моря (наглядный пример – «девятый вал» на картине Айвазовского). Возникновение и достаточно долгое сохранение кильватерного следа в окружающей его водной ряби за движущимся судном определяется наличием и разрушением макросвязей в водной среде. Вероятно, что продолжительность сохранения кильватерного следа характеризует степень связности макромолекул водной среды.

Процессы и системы с самоподобной фрактальной структурой исследуются с позиций ренормгруппового анализа. Аттрактор Фейгенбаума в бифуркациях удвоения периода положил начало новому направлению в динамике, называемому ренормализацией. Сама процедура ренормализации, или универсального масштабирования (universal scaling), возникла в физике (перенормируемые, калибровочные теории) и обработке сигналов (теория вейвлетов). Она позволяет выяснить, при каких условиях рассматриваемая теория обладает свойством универсальности анализа микро- и макроструктур.

Третья глава рассматривает теорию самоорганизации как фундаментальную основу анализа природных процессов и систем жизнедеятельности, что позволяет перейти от феноменологического описания явлений к физико-математическим моделям при анализе процессов и систем с самоорганизацией в биоструктурах, где критерием нормы является структурная устойчивость на всех уровнях иерархии биосистем. Ритмическая структура пульса, связанная с различными функциями и процессами организма, несет в себе ценную информацию о состоянии организма в целом и отдельных его систем. Отклонению определенных функций организма, как правило, предшествуют скрытые изменения их ритмической структуры. В малой степени десинхроноз в биосистемах присутствует постоянно в виде детерминированного хаоса. Такой стохастический колебательный режим является функциональной нормой, что обеспечивает условия адаптации организма к внешней среде.

В синергетическом подходе человеческий организм правомерно представить как открытую диссипативную систему с внутренним трением, а гомеостаз – как систему слабосвязанных нелинейных эндогенных осцилляторов, взаимодействующих с экзогенными циклами окружающей среды. Многоуровневая иерархическая регуляторная система с циклами разной периодичности эволюционно согласована с экзогенными факторами и обеспечивает равновесие организма с экосферой в рамках естественных суточных (циркадных), годовых (циркануальных) и др. циклов.

Нелинейная динамика ССНО в области сепаратрис может быть представлена моделью п-мерного тора, а кардиоритм (КР), отражающий взаимодействие регуляторных систем в норме, – как процесс в виде фрактальной динамической структуры с самоподобием. Для диагностики состояния системы важно установить ее определяющие параметры. Синергетическими взаимообуславливающими признаками структурной устойчивости являются: фрактальная структура квазикристаллического типа; масштабно-инвариантное самоподобие (скейлинг) и, как следствие, спектр КР вида 1/f . Приведенная выше модель ССНО хорошо согласуется с экспериментальными данными для кардиоритма. При возникновении и развитии патологий сердечно-сосудистой системы аттрактор вариаций частоты сердечных сокращений в той или иной мере утрачивает фрактальную топологию.

В работе А.И. Олемского и А.Я. Флата «Использование концепции фракталов в физике конденсированной среды» процедура построения фрактального множества может быть представлена геометрическим образом в виде иерархического дерева Кейли, что сопоставляет каждому элементу фрактального множества точку ультраметрического пространства (рис. 6).

Оценка ренормализационной инвариантности в спектрах кардиоинтервалограмм показывает наличие скейлинга, близкого к отношению членов ряда Фибоначчи. Более наглядно проявляется гармонизация спектра при многочасовых записях КИГ (рис. 7). Выявление диапазонов частот, в которых укладываются равные величины энергии, показывает достаточное согласие с параметрическими рядами типа Фибоначчи-последовательности, что подтверждает наличие фрактальной структуры спектра, т. е. определенную Рис. 6. Дерево Кейли самоорганизацию в КР (рис. 8).

F F S E F F S E F F S E а a а б в S( f ) b f Mi Si fi 1 2 3 4 5 Si / Si1 i E / Е 1,0,67 0,0i i1 0,7 0,59 0,67 0,77 0,76 0,5 1,0,69 0,02 0,75 0,61 0,69 0,68 0,81 0, 1,0,6 0,3 0,49 0,59 0,61 0,7 Mean = 0,6Std. Dev. = 0,10N = 1,20 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,V г 1,E / E i i1,0 Mij = 0,65, ij 0,081;

1,по критерию Колмогорова Смирнова М=1,=0,470; =0,05, k0.95=1,358.

=0,Рис. 7. Оценка ренормализационной инвариантности в спектрах КИГ:

а – 10-часовая запись; б – 4-ч. запись; в – 3-ч. запись; г – оценка скейлинга спектра КИГ Мерой структурной организации биосистем в ультраметрическом пространстве является фрактальная размерность деревьев Кейли: D=ln/lnj, где j – ветвистость, – доля ветвящихся узлов, где значение D отражает степень нормы.

Номер Скейлинги а сечения скелетонов 1 0,2 0,3 0,4 0,5 0, D =4,б в г д Номер Скейлнги сечения скелетонов 1 0,а 2 0,3 0,4 0,5 0, D =5,б в г д Рис. 8. КИГ до процедуры (фитобочки)1 и после процедуры 2;

а и их вейвлет-преобразование – б, скелетная функция КИГ (дерево Кейли) – в, фрактальная размерность и сечения по узлам дерева Кейли – г, скейлинги скелетонов– д Частота На рис. 8 отражено влияние бальнеопроцедуры (фитобочка) на структуру кардиоритма. Увеличение фрактальной размерности говорит об улучшении общего функционального состояния организма. Фрактальные свойства выражены и в топологии проводящей нервной системы сердца (рис. 9, а) и «систем коммуникации» организма – кровеносных сосудов и капилляров, бронхов и др.

Герман Гельмгольц, занимаясь исследованиями в области физиологии и гидродинамики, установил характер прохождения нервного импульса по нейронным сетям и пульсовой волны по сосудистому руслу в виде одиночной волны (солитона).

Солитоны и автоволновые процессы основа работы проводящей нервной системы сердца. Особенно целесообразно рассматривать автоматизм работы пейсмейкера на основе автоволновой модели. Период пейсмейкера сердца определяется его собственными свойствами и может быть произвольным, но не меньше времени абсолютной рефрактерности. Для описания работы пейсмейкера, распространения возбуждений в нервном волокне предложены модели Винера-Розенблюта, Ходжкина – Хаксли, Фитц-Хью-Нагумо, обобщенное уравнение Гинзбурга-Ландау и др.

а б г Y в Рис. 9. Проводящая система сердца – а, фазы возбуждения – б, модель ФПУ ССНО – в, волна возбуждения солитона, (КАМ - модель ССНО) – г Однако эти модели не объясняют, каким образом тысячи клеток пейсмейкера синхронно за счет метаболизмов на клеточном уровне размером в десятки микрон создают на мембране толщиной 8-10 нм потенциал в десятки милливольт с цикличностью в герцовом диапазоне. В этом смысле может внести ясность автоволновая модель как система связанных нелинейных осцилляторов (ССНО) согласно теореме «возврата» ФПУ представляет самоорганизующийся ансамбль связанных Р-клеток пейсмейкера, находящихся в колебательном режиме (рис. 9, в). Образуется волна возбуждения в виде солитона, согласно КАМ-теореме, периодичность которого определяется количеством клеток-осцилляторов (рис.9, г).

Последующие нервные Т-клетки работают уже в ключевом режиме (рис. 9, б).

Солитоны, как естественный структурный элемент, является удобным инструментом структурного анализа. Для диагностики состояния сердечно-сосудистой системы можно использовать информацию, содержащуюся в форме, а соответственно и в спектрах электро-кардиосигналов (ЭКС), пульсовой волны (ПВ) и фонокардиосигнала (ФКС). На рис. 10 приведены экспериментальные сигналы ЭКС, ПВ (а), и их спектры (б).

Совместное исследование формы, а, соответственно, и спектров электрокардиосигналов, пульсовой волны и фонокардиосигнала дает более полную и объективную характеристику состояния сердечно-сосудистой системы (ССС). Спектральные характеристики сигналов определяются турбулентностью, возникающей при распространении волн возбуждения по нервному и сосудистому руслу (рис. 12).

Это определяется морфологическим строением нервной системы сердца и сосудистой системы сердца в виде ветвящегося дерева, на этом основаны солитонные модели распространения нервного импульса по проводящей нервной системе сердца и ПВ в сосудистой сети. Одиночная волна возбуждения имеет вид u(x,t) u0ch2[(x ct) / ], u0 const,ch (ez e z ) / 2, (5) где c u0 /3; (12/ u0)1/ 2.

По данным физиологов, ветвление отрезков нервной сети и кровеносной системы соответствует ряду Фибоначчи, и по каждому сегменту сети волна проходит с соответствующей задержкой. Модели ЭКС и ПВ в виде цуга задержанных относительно друг друга солитонов в проводящей и сосудистой сети и их спектры представлены на рис. 10. Экспериментальные данные показывают хорошее согласие с предлагаемыми моделями (рис. 11). Возможные патологии вызывают изменение спектральной картины пульсовой волны, что и наблюдается на верифицированных записях. Провалы в спектрах соответствуют топологии нервной сети (рис. 12, а,б).

2.1.52.2.2.2 1.1.Ud1.Ud325 Spi Ud41.Ud51.0.0.0.0.0.0 50 100 150 200 250 300 350 44 2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 Spfft(Ud30 i 4) а 5 t 30 б Рис. 10. Солитонные модели ЭКС и ПВ и их спектры Рис. 11. ЭКС и ПВ, и их спектры а б Рис.12. Верифицированные спектры ЭКГ при «инфаркте миокарда» (б) и «блокаде ножки пучка Гиса» (в) Форма ЭКС, ФКС и ПВ содержит пространственно-временную информацию о работе проводящей, сосудистой и мышечной сердечной системы (рис. 13). В ренормгрупповом подходе скелетные функции (рис. 14) вейвлет-преобразования, выявляют структуру анализируемого процесса как картина линий локальных экстремумов поверхностей, а скейлинги – масштабную инвариантность или самоподобие.

а б Рис. 13. ФКС, ЭКГ, ПВ (а), вейвлет-анализ (б) Рис. 14. ФКС, ЭКГ, ПВ (а), вейвлет-анализ (б) и скелетоны (а) ФКС, ЭКГ, ПВ (в) и фрактальная размерность (г) в норме Таблица 2 Таблица Скейлинги по узлам скелетона ПВ Скейлинги по узлам скелетона ЭКС i/j 0.8 0.661 0.631 0.i/j 1 2 3 4 1 0.656 0.727 0.791 0.81 0.55 0.56 0.45 0.69 0.2 0.714 0.937 0.789 0.2 0.66 0.61 0.77 0.53 0.3 0.333 0.84 0.8 0.3 0.57 0.59 0.61 0.42 0.4 0.8 0.761 0.75 0.4 0.62 0.65 0.51 0.82 0.5 0.65 0.625 0.555 0.5 0.65 0.62 0.68 0.55 0.6 0.615 0.8 0.84 0.66 0.75 0.53 0.41 0.67 0.7 0.75 0.5 0.666 0. 0.62 0.59 0.57 0.61 0.Sc 0.646 0.670 0.686 0.7Sc 0.027 0.016 0.046 0.05 0.0 0.08 0.057 0.035 0.7 5 N M 3 V1 30 0,5927 0,111V2 28 0,71332 0,128Mean = 0,5927 Mean = 0,713Std. Dev. = 0,11138 Std. Dev. = 0,1289N = 30 N = 0 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 0,900 1,0V1 V V1 VРис. 15. Оценка ренормализационной инвариантности вейвлет-диаграмм ЭКС, ФКС и ПВ Высокоорганизованные структуры обладают гармонической (по Фибоначчи) квазикристаллической симметрией и фрактальной самоорганизацией в виде масштабно-инвариантного самоподобия. Структурную целостность и устойчивость можно оценить, определяя скейлинговые характеристики скелетных функций вейвлет-диаграмм и меру их гармоничности. Cкейлинговые характеристики могут быть получены при определенных вейвлет-сечениях по частотной оси (табл. 2, 3).

Частота Частота В четвертой главе представлены методы мониторинга ФСО (рис. 16 –19). В практике мониторинга ФСО важными параметрами сердечно-сосудистой деятельности (ССД) являются кардиоритм (КР) (рис. 16 - 17), отражающий состояние гомеостаза; электрокардиосигнал (ЭКС) – состояние проводящей системы сердца;

фонокардиосигнал (ФКС) – состояние мышечной системы сердца; пульсовая волна (ПВ) и артериально-венозное давление (АД и ВД) – состояние сосудистой системы организма и термодиагностика преморбидного состояния.

а б в Рис. 16. Пример ВСР-отчета по результатам обследования: а, б – трехмерный график спектра во времени; в – процентное содержание волн а б в г Рис. 17. Вейвлет-спектр КИГ – а; определение фрактальной размерности – б;

фильтрация сечением вейвлет-спектра – в, г Для достоверного анализа ФСО в медицинских исследованиях используется система индексов, позволяющих наряду с качественным анализом получать корректную количественную оценку ФСО с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ) и индекса сосудистого тонуса (ИСТ), позволяющих адекватно оценивать напряжение регуляторных систем, лабильность организма, эффективность и достаточность терапии при внешних влияниях и коррекции ФСО, непрерывно, атравматично и неинвазивно мониторировать состояние сосудистого тонуса и артериального давления. Используя фотоплетизмограммы (ФП) совместно с ЭКС можно выявить изменения в сосудах (рис. 18, а).

Наряду с мониторингом ЭКС, ФКС и ПВ можно теми же аппаратными средствами контролировать постоянно и атравматично такой важный показатель ФСО, как состояние сосудистого тонуса (рис. 18) и его реакцию на какие-либо воздействия и АД. Изменение АД, измеряемого сертифицированными мониторами A&D Medicom и BPLab сказывается на времени распространения пульсовой волны (ВРПВ), измеряемого мониторами МКМ-07…09 и предлагаемого индекса сосудис ИСТ Т стого тонуса, (рис. 18, б), которые измеряются по отсчетам задержки д между R-зубцом ЭКС минимумом и максимумом ПВ. На рис. 19, а–г показана высокая корреляция этих измерений.

с ИСТ Т д б а в Рис. 18. ФП-исследования – а, и измерение ИСТ рекордером МКМ-09 – б ВРПВ с различной нагрузкой систола 0,250,0,0,200,0,150,0,систола 0,100,0,0,50,0,0,1 2 3 0 1 2 3 4 5 Количество измерений Нагрузка 1 2 3 4 5 6 а б в г Измерение систолического и диастолического в - ВРПВ с различной нагрузкой для 7 чел.:в покое – 1;

давления на мониторе BPLab – а, и ВРПВ на нагрузка в 5(2), в 10 (3), в 15 (4), 20 приседаний (5);

3-х этапах с помощью рекордера МКМ-08 – б г – зависимость цены деления мм рт. ст. АД в мс ВРПВ от до нагрузки (в покое), при нагрузке и после;

нагрузки в систоле сист.АД мм.рт.ст. ВРПВ, мс Погрешность, (A@D ) (МКМ-09) % В покое 153 - - 5 приседаний 159 159,64 0,410 приседаний 163 163,65 0,315 приседаний 169 165,67 1,9Р = (Sci+) (1 – Tiср /Tmax)TВРПВ, где: Р – артериальное давление в мм.рт.ст.;

Sc = Рi/ Тi - цена деления мс ВРПВ в мм рт. ст.

АД, Рi – текущее значение АД (мм.рт.ст), =(1 – Tiср /Tjmax) – поправка смещения;

TВРПВ – время распространения ПВ в мс Рис. 19. Измерение АД на мониторе BPLab – а, и ВРПВ во время и после нагрузки рекордером МКМ-08 – б, оценка цены мм рт. ст. АД в мс ВРПВ от нагрузки в систоле – г; сравнение АД, измеряемого монитором A&D Medicom монитором МКМ- д мм.рт.ст./мс Цена еления, Время распрастранения ПВ, мс Смысл и значимость многих показателей ВСР, популярных в медицинских исследованиях сложны, существует потенциальная возможность неверных заключений. Например, на оценку индекса напряжения (ИН) регуляторных систем Баевского влияет нестационарность КР, ограничивая достоверность его определения минутными интервалами наблюдения. При мониторинге ФСО в системах холтеровского типа ИН может быть не только неточным, но даже неправильным, особенно при изменении функционального состояния. Чтобы исключить такую неоднозначность, предлагается методика определения динамического индекса напряжения ДИНn (DSI n) на основе нахождения квазистационарных интервалов разбиения кардиоинтервалограммы (КИГ).

ДИНn (DSI n) = АМ0n /М0n2Хn, (6) где АМ0n - амплитуда моды; М0n – мода; 2Хn – размах распределения кардиоинтервалов (КИ) на n-м интервале разбиения КИГ.

Основным способом получения наиболее достоверных оценок параметров генеральной совокупности по данным выборки является использование процедуры МНК и нахождения «скользящих» средних.

На рис. 20 представлены кривые дисперсии вычисления ИН при разбиении КИГ от 2-х до 9-минутных интервалов в течение 30 минут.

D D 36736635680 3534634633633632630 3231631630630t t 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 Рис. 20. Кривые дисперсии вычисления ИН Рис. 21. Гистограмма и проверка оценки ИН по непараметрическому критерию Данные экспериментальных исследований показывают, что здесь существует оптимальный по МНК интервал разбиения КИГ, например, для первого пациента – 3-минутный интервал, а для второго – 6-минутный. В определенной мере этот интервал отражает индивидуальную лабильность (функциональную подвижность) пациента, как характерный интервал функциональной перестройки организма.

Предложенная методика позволяет не только снять ограничения с интервала наблюдения, но снизить влияние артефактов на оценку ИН. Процедура оценки ИН по методу МНК является оценкой максимального правдоподобия, так как распределения выборочной оценки ИН имеют нормальный закон, что отвечает свойству асимптотической несмещенности и асимптотической эффективности (Р. Фишер).

При внешних воздействиях различной природы происходит структурная перестройка кардиоритма. Лабильность или функциональная подвижность (понятие «лабильности» введено русским физиологом Н.Е. Введенским в 1886 г.) имеет важное практическое значение при оценке адаптивности организма к каким-либо воздействиям, например, к физическим нагрузкам.

а ИЛ=1,1б ИЛ=7,в г д Рис. 22. Пример КИГ с нагрузкой (а) и экспериментальные аппроксимации кардиоритма после нагрузки здорового ребенка (б) и ребенка, перенесшего родовую травму (в).;

Зависимость ИЛ от параметров кардиоритма теоретическая (г) и экспериментальная (д) Оперативный контроль и качественную дозировку физио-, бальнео-, лекарственной и психотерапии должны обеспечивать достоверные количественные оценки эффективности коррекции функционального состояния организма.

Амплитуда Амплитуда б Рис. 23. КР и его спектр до (а) и после (б) воздействия в нарзанных ваннах, интегральный ИЭ (в, г) и для стандартных диапазонов ULF, LF HF (д) Процедура оценки реакции организма на какие-либо воздействия заключается в следующем: на определенных временных интервалах снятия КИГ – до воздействия, во время воздействия и после воздействия – снимается спектр КИГ.

При этом интегральная разность спектральных плотностей мощности (СПМ) КИГ отражает силу воздействия на организм. Определяется дифференцированно в заданных полосах спектра, соответствующих определенным регуляторным циклам.

В частности, для стандартных диапазонов (ультранизкочастотного – ULF, низкочастотного – LF и высокочастотного – HF (рис. 23). При этом положительный эффект проявляется при увеличении СПМ в LF-диапазоне, соответственно отношение априорных и апостериорных спектральных плотностей мощности, соответствующих полосах спектра КИГ может служить индексом эффективности (ИЭ) воздействия на перестройку функциональных систем:

ИЭ = S 2LF(f)/ S1 LF (f). (7) ИЭ Диаграмма относительного распре Лево- и право-полушарный омега-потенциалы деления СПМ КИГ по полосам больного с сердечно-сосудистым заболеванием VLF, LF, HF; ИЭ в фазах гипнотизация – релаксация Рис. 24. Результаты совместного исследования ВСР и омега-потенциала при психотерапии Перспективным является изучение динамики сверхмедленных физиологических процессов (СМФП) в процессе психотерапии, поскольку им принадлежит координирующая роль в механизмах межсистемных взаимодействий при нормальных и патологических состояниях человека на основе исследования омега-потенциала.

На рис. 24 представлены результаты совместного исследования ВСР и омегапотенциала при психотерапии.

В пятой главе рассмотрены аппаратные средства анализа ФСО. Под руководством и при участии автора разработана серия АПК состояния ФСО, ВСРдиагностики по кардиоритму, оценки структурных характеристик КР, ЭКС, ФКС и ПВ. АПК предназначены для использования в клинических, амбулаторных и автономных бытовых условиях и в персональной телемедицине (рис. 26). Методы анализа биосигналов и биосистем определяют следующие основные направления в проектировании средств полифункционального мониторинга ФСО (рис. 25):

расширение функциональных возможностей мобильных средств контроля ФСО и совершенствование их конструктивных характеристик;

создание современного математического и программного обеспечения структурного анализа биосигналов и биосистем на основе теории самоорганизации;

автоматизация работы врача – специалиста по функциональной диагностике (кардиолога, терапевта, физиолога, психофизиолога, психолога);

быстрый компьютерный анализ адаптационных возможностей организма, контроля эффективности медикаментозной, бальнео-, физио-, психо- и др. терапии;

обеспечение цифровых технологий передачи биомедицинских данных и возможность использования существующей инфраструктуры инфокоммуникационных услуг (развитие средств телемедицины).

АПС мониторинга ФСО Динамический анализ структурной Статический анализ ФСО по Определение пространства устойчивости ФСО кардиоритму (КР) параметров ФСО Структурный анализ биосигналов ВСР-диагностика и биопроцессов КР ЭКС ТоС ПВ ФКС Оценка характеристик Фурье-, вейвлет- и ренормгрупповой гомеостаза организма по КР анализ биосигналов и биопроцессов ВРПВ ОП Оценка Оценка фрактальной Индекс Индекс ла- Индекс эфнапряжения бильности фективности скейлинговых размерности скелет(ИН) (ИЭ) (ИЛ) характеристик ных функций Микроконтроллер Персональный компьютер Средства телекоммуникации Лечащий врач Рис. 25. Структура мобильного полифункционального АПК мониторинга ФСО На рис. 26 представлены АПК анализа и коррекции ФСО, на основе которых проводились приведенные выше исследования биопроцессов и биосигналов.

Рассмотрены вопросы проектирования серийно-устойчивых в производстве и робастных при функционировании аппаратных средств контроля ФСО и приведены примеры универсальности предлагаемого автором подхода к решению задач в самых различных приложениях.

Рис. 26. АПК анализа ФСО Для устойчивости в производстве и робастности характеристик работоспособности РЭС при функционировании целесообразно строить и цифровую, и аналоговую часть схемы функциональных преобразователей на базовых кристаллах. Однако неблагоприятную роль может сыграть влияние конструкторско-технологических факторов, которые могут привести к нелинейным погрешностям преобразования сигналов, снижению стабильности их качества и выхода годных.

Особенность подхода в том, что серийная совокупность МЭС определяется как «большая» хаотическая система (БХС) электронных устройств (ЭУ) с высокой чувствительностью к конструкторско-технологическим факторам их производства, т. е. ансамбль систем с хаотическим поведением. Необходимы модели, на основе которых возможна алгоритмизация анализа и синтеза ЭУ в системе «производство – функционирование» (рис. 27).

Открытые диссипативные системы (ОДС) Методика синтеза Методика оценки Методика анализа конденсированных робастности ОДС хаоса в ОДС состояний ОДС Модель энтропийного Метод харакдерева большой Эргодизация теристических хаотической системы БХС потенциалов БХС (БХС) Определение фазового Методика Методика пространства БХС Гомогенизации управления робаст(кластерный анализ) БХС ностью БХС Рис. 27. Статический анализ хаотических систем Для обеспечения робастности при функционировании и стабильности качества ЭУ в массовом производстве с позиций теории самоорганизации является обеспечение адаптивности и устойчивости характеристик работоспособности серийной совокупности ЭУ, за счет минимизации системами управления (СУ) влияния параметров (П) технологического процесса (ТП) на разброс характеристик работоспособности (ХР) ЭУ на выходе ТП, или обеспечение их робастности в возмущенном фазовом пространстве внешней среды (ФПВС) при функционировании (рис. 28).

ЭУ – электронные устройства;

СУ – системы управления;

ПТП – параметры технологического процесса;

ФПВС – фазовое пространство внешней среды;

СИИ – системы извлечения информации Рис. 28. Обобщенная схема обеспечения робастности ЭУ Для оценки робастности при функционировании и структурной устойчивости МЭУ в факторном пространстве конструкторско-технологических параметров целесообразно применить метод характеристических потенциалов, использованный в теории информации Р.Л. Стратоновичем из аппарата статистической физики.

Извлекая информацию о параметрах технологического процесса и особенностях интегральной технологии или информацию о состоянии фазового пространства внешней среды в системе извлечения информации (СИИ), система управления обеспечивает перевод свободной энергии флуктуаций ПТП и ФПВС в энергию внутренних связей ЭУ по критерию минимума среднего риска R.

Условием работоспособности является параметрическая инвариантность системы. Необходимо обеспечить близость к нулевой чувствительности показателей работоспособности ко всем параметрам, кроме информационных, т. е.

Ф yk 0, (X,Y) inar(N, P,, A), и (8) уk pi где pi– компоненты ПТП – Р, yj - вектора ХР Y, и факторы, приводящие к хаотичности поведения в СПФ: N –вектор внешних факторов, -вектор факторов технологии, A-вектор состояния подложки интегральной схемы.

При этом отклонения законов распределения выходных параметров от нормальных свидетельствуют об их неустойчивой воспроизводимости и, как следствие, об уменьшении надежности из-за уменьшения доверительной вероятности работоспособности в области допустимых значений. Оценить робастность структур в факторном пространстве вектора параметров P можно с помощью специальной функции штрафа U(y) на распределении выходных параметров y.

1 yi yi0 U (y) 0,398 exp 0,5 y y 2 Рис. 29. Вид одномерной функции штрафа U(y) Вид одномерной функции штрафа U(y) определн из соображения «штрафования» флуктуаций y по мере отклонения от нормального закона распределения в области допуска, характерного для стабильного процесса (рис. 29).

При этом средний риск R (y, p) f (y, p)dydp. (9) U Y P Контроль состояния технических объектов (ТО) состоит в основном в регистрации фактов выхода характеристик работоспособности (ХР) ТО за пределы уставок, ограничивавших пределы работоспособности ТО. С усложнением ТО и повышением их серийности все больше стали проявляться уязвимые места этого метода.

Во-первых, система уставок как понятие «нормы работоспособности» отражает усредненные показатели, установленные лишь для некоторой совокупности ТО, в то время как контролю подвергается конкретный ТО, индивидуальная область работоспособности которого заведомо отличается от каждого из совокупности. Это повышает риск ошибок 1-го и 2-го рода при контроле.

Во-вторых, при этом остаются неясными причины выхода КП за уставки: либо это нормальная реакция на воздействие внешних параметров на элементы структуры и их связи в ТО, либо это внутренняя неустойчивость структуры ТО вследствие деградации е элементов. Это, собственно, и подлежит измерению для прогноза ресурса.

Определение среднего риска без учета изменения параметров фазового пространства (ПФП) не отражает реакции работоспособной структуры на изменение внешней силы a, так как потеря работоспособности определяется независимыми от ПФП изменениями плотности вероятности f(x) (деградацией внутренних параметров структуры). Для учета этих изменений следует соответственно осуществлять сдвиг функции штрафа U(y):

1 (y dy / da) y R(y) f (y)dy. (10) 0,398 2 exp 0,5 Y Всякая дополнительная информация об изменении ПФП позволяет уменьшить неопределенность системы, снизить средний риск за счет е свободной энергии.

Можно в определенной мере «управлять» фазовым состоянием системы (ресурсом), изменяя управляемые ПФП в заданных границах.

Массовое производство микроэлектронных структур (МЭС) обладает всеми признаками детерминированного хаоса – цикличность технологии изготовления, высокая чувствительность и нелинейная зависимость к ее параметрам. Можно выделить конструкторские и технологические факторы, определяющие хаотичность поведения серийной совокупности МЭС как «большой» хаотической системы (БХС). Это разброс геометрии элементов топологии и нестабильность параметров технологических процессов (функциональный брак). Минимум риска R статистической совокупности МЭУ определяет структурно-устойчивый вариант микроэлектронной конструкции.

Частные производные от R по факторному пространству определяют характеристические потенциалы (ХП) БХС:

R R (11) dR dT ak dak, T k где аk – параметры фазового пространства.

Основные факторы, приводящие к хаотичности поведения в СПФ, следующие: брак МЭУ по функционированию – выход показателей работоспособности за допустимые пределы, и технологический – отказы из-за наличия дефектов окисных пленок при фотолитографии и дефектов пластин кремния. Существенный вклад в деградационные процессы в ИС вносят дефектность и микронеоднородность окисных пленок и подложек (рис. 30). Рассмотрены непараметрические методы кластерного анализа серийной совокупности МЭУ на статистическую однородность как по конструкторско-технологическим параметрам, так и для классификации технического состояния объектов контроля.

При большой интеграции создание системы соединений между элементами в БИС, особенно в программируемых логических ИС (ПЛИС), важная схемотехническая задача. Соединения в БИС – многоуровневая система: 1-й уровень – соединения пассивных и активных компонентов, 2-й – соединения в функциональные схемы, 3-й – соединения в подсистемы. Поскольку сложность системы зависит от числа контактных площадок, необходимо минимальное число внешних выводов, что достигается оптимальным разбиением БИС на интегральные модули.

(0) (x), x [3;3];

xx 0,5( ) U (x) (x) e;

2 (x) 0,398, x (;3];[3,).

Энтропия Н w*(x)log w*(x); H1x 3,618; H2x 2,669; H3x 1.118 (бит).

x Дивергенция wi I gi )log 2,708 (бит); I 0,275 (бит).

1(w i 2Кульбака – Лейблера gi «Средний риск» для * R1(x) U(x)w (x) 0,32; R2(x) 0,0304; R3(x) 0,015.

распределений I, II и III:

x dRЦенность информации: T23 0,01(1/бит).

T12 0,3;

dHРис. 30. Минимизация разброса ЧДП ТТЛ и их оценка на основе ХП Выявлены возможности существенного снижения влияния разброса (4–раз), его эргодизации и оценки их серийной устойчивости как среднего риска R(x) и уменьшения доверительного интервала контроля работоспособности до 30 %.

С помощью избирательных межсоединений и введения избыточности ячеек, взвешенной по вероятности «прокола», можно свести к минимуму брак ИС из-за дефектов подложки. По методике фиксированных межсоединений c помощью энтропийной оценки и функции штрафа U(p1, …, pn, a) можно определить максимальную площадь кристалла при допустимом выходе годных ИС.

Такой метод позволяет разбить структуру функционального устройства на оптимальные в смысле серийной устойчивости по функциональному и технологическому браку блоки, из которых затем реализуется конструкция МЭС. Это направление особенно актуально сейчас. На конференции «Микроэлектроника 2006» необходимость встраивания таких модулей в САПРы МЭУ отмечалась ведущими разработчиками таких фирм, как Mentor Grafics, Sinopsis, Cadens.

В шестой главе рассмотрены вопросы проектирования программных комплексов для работы с кардиомониторами МКМ-03…09 (рис. 31).

Программный комплекс (ПК) состоит из четырех приложений – одного основного и трех вспомогательных. В основном модуле программного комплекса содержится блок работы с кардиомонитором МКМ, представленный в виде формы (TForm), на которой расположены элементы, позволяющие установить параметры загрузки данных из монитора, элементы визуализации процесса загрузки и др.

ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ Блок Предоб- Блок анализа обслужиработка вания инСтатистичес- ВСР- терфейса Исключе- кий анализ оценка КР, ЭКС, ние арте- ФСО ФКC, ПВ фактов СОМ- Паци- МКМ Справоч- порт ент Индекс ная ПК напряжения система Спектраль- ный анализ Выбор Индекс эфКР, ЭКС, фективности процедуры ФКC, ПВ обработки Индекс Структурный лабильности Блок настройки анализ Индекс КР, ЭКС, Запись Выбор ФКC, ПВ сосудистого тонуса в БД из БД …… Блок форми- Вывод рования на заключения печать БАЗА ДАННЫХ СС Рис. 31. Структурно-функциональная схема основного модуля ПК построен в виде приложения, в котором есть основное окно, которое содержит панель инструментов, и главное меню. Есть подчиненные окна, в которых выполняется вся работа. Все открытые подчиненные окна указаны на вкладке меню «Окно». Вкладка позволяет переключаться между окнами.

Из основного окна можно вызвать модуль для работы с пациентами, адресами и модуль Импорта / Экспорта, предназначенный для совместимости с формой хранения данных в (baza.ksg) и обмена данными с внешними источниками.

Также в шестом раздел приведено описание программного комплекса «KSRG» (MS DOS) и программного комплекса «WINSTAT-ECGManager» (OS «WINDOWS»), имеющие свои специфические отличия. Предусмотрена дистанционная передача отчетов по сотовой связи (СС).

паспортных данных пациента Ввод из монитора МКМ, ввод Основные результаты работы В работе рассмотрены основные направления создания современных социально-приемлемых, универсальных, функционально полных информационноизмерительных систем, математического и программного обеспечения для компьютерных технологий мониторинга состояния здоровья, встроенных для обеспечения задач телемедицины в современную инфо-коммуникационную инфраструктуру.

Произведена разработка, общедоступных автономных аппаратно-программных средств мониторинга ФСО человека на основе комплексного анализа физиологических параметров с применением теоретико-прикладного аппарата нелинейных методов моделирования и структурного анализа самоорганизующихся систем (в первую очередь биологического происхождения). Показана необходимость решения методами нелинейной динамики прикладных задач анализа биопроцессов и биосигналов при проектировании систем извлечения и обработки информации.

Предложен метод динамического структурного анализа систем, объединяющая такие понятия, как модель «возврата» ФПУ, КАМ-теорема, модель ССНО в виде n-мерного тора, и фрактальное самоподобие вида 1/f как критерий структурной устойчивости динамических систем. Разработанные методы структурного анализа самоорганизующихся процессов и систем обеспечивают методическую основу достоверной оценки сложных биопроцессов и биосистем.

Представлены модели и методика анализа проводящей, сосудистой и мышечной систем сердца, разработаны методы и средства структурного анализа ФСО на основе синергетической концепции гомеостаза, скейлинговых характеристик и фрактальной размерности скелетных функций вейвлет-диаграмм биопроцессов и биосигналов, позволяющих достоверно оценить степень нормы и патологии ФСО.

Предложены методы повышения достоверности контроля ФСО при мониторинге, методика оценок ФСО на основе идентификационных матриц мод и спектральной плотности мощности кардиоритма, верифицированных индексов напряжения, сосудистого тонуса, лабильности и эффективности коррекции ФСО.

Рассмотрены схемотехнические решения преобразователей информации на базовых кристаллах и методика анализа их структурной устойчивости в производстве. Представлено описание серийной совокупности электронных устройств как «больших» хаотических систем (БХС), разработана методика анализа робастности БХС и методы оптимального синтеза электронных устройств с помощью специальной функции штрафа и характеристических потенциалов БХС. Показана возможность снижения влияния разброса параметров ЭУ на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз при обеспечении нормального закона его распределения как критерия структурной устойчивости БХС ЭУ в массовом производстве, уменьшения доверительного интервала контроля работоспособности до 30 %.

Проблемы, рассмотренные и решенные в диссертации, основа анализа структурной устойчивости живых и технических систем, так как главные их свойства заключены в их структурной организации. Важно отметить структурную изоморфность динамических биопроцессов и пространственных биоструктур. Технические средства, использующие предложенные теоретические положения, позволяют повысить эффективность, оперативность и комфортность анализа и оценки ФСО.

Автор выражает глубокую благодарность своим коллегам и особенно Заслуженному деятелю науки и техники, доктору технических наук профессору Шайдурову Георгию Яковлевичу за неоценимую помощь в подготовке представленной диссертационной работы.

Публикации по теме диссертации:

Публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК:

1. Алдонин Г.М. Синергетика и биоритмы // Биомедицинская радиоэлектроника. – 1999. – № 1.

2. Алдонин Г.М. Микроэлектронный кардиомонитор МКМ-01 // Биомедицинская радиоэлектроника. – 1997. – № 1. – С. 2.

3. Чмых М.К., Алдонин Г.М., Глинченко А.С., Чепурных С.В. Цифровой фазометр / Приборы и техника эксперимента. – М., 1974. – № 5. – С. 204.

4. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Структурный анализ на основе полифункционального мониторинга сердечно-сосудистой системы // Известия Томского политехнического университета. – Т. 313. – № 4. – Томск, 2008.

5. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Индекс эффективности коррекции функционального состояния организма / Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 3 (2009 2). – С. 311–317.

6. Алдонин Г.М., Тронин О.А. Многофункциональный анализ сигналов датчиков сердечно-сосудистой системы // Датчики и системы.– № 1. – 2008.С. 40.

7. Алдонин Г.М., Желудько С.П., Новиков В.Б., Ноженков Д.И. Холтеровский монитор контроля параметров гемодинамики // Биотехносфера. – СПб. – Политехника. – № (7). – 2010. – С. 17–23.

8. Алдонин Г.М., Алешечкин А.М., Желудько С.П., Хамнагадаев И.И., Кужель Д.А.

Аппаратно-программные средства контроля сердечно-сосудистой системы // Известия Сибирского государственного аэрокосмического университета имени Академика М.Ф.

Решетнева, № 6 (32), 2010 г. – С. 10–15.

9. Алдонин Г.М. Разработка и исследование микроэлектронного монитора параметров гемодинамики // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 3 (2011, т. 4, №1), С. 68-76.

Монографии:

10. Алдонин Г.М. Робастность в природе и технике // М.: Радио и связь, 2003– 367 с.

11. Алдонин Г.М. Синергетика в техническом проектировании // Красноярск: КГТУ, 1998. – 247 с.

12. Алдонин Г.М. Теория самоорганизации в проектировании РЭС // Красноярск:

КГТУ, 1999. – 250 с.

13. Алдонин Г.М. Коррекция гомеостаза организма при экстремальных состояниях:

монография // Новосибирск: Наука, 2000. – С. 51–56.

Учебные пособия:

14. Алдонин Г.М., Николаев А.В. Математическая статистика и энтропийные модели в проектировании микроэлектронных конструкций: учеб. пособие // Красноярск:

КрПИ. – 1987. 95 с.

15. Алдонин Г.М., Кожевников В.Н., Кожевникова Т.А. Кардиоритмография в оценке функционального состояния нервной системы при пограничных нервно-психических расстройствах : учеб. пособие // Красноярск : КрасГУ, 2006. – 127 с.

16. Алдонин Г.М. Аппаратно-программные средства медицинской диагностики :

учеб. пособие // Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2003. – 150 с.

17. Алдонин Г.М., Аринкин И.Р. Радиоконструктору о дизайне: учеб. пособие // Красноярск : КрПИ. – 1991. – 116 с.

Авторские свидетельства и патенты:

18. А. с. 706063,CCCР, М. Кл.2 A 61 B 5/08. Устройство для цифрового измерения периода дыхания / Г. М. Алдонин, А. В. Николаев // Б.И., 1979. – № 48. – 4 с.: ил.

19. А. с. 718724. М. Кл.2 G 01 7/00. Цифровой измеритель температуры / Г. М. Алдонин, М. К. Чмых, Н. А.Чайкин // Б.И., 1980. – № 8. – 4 с.: ил.

20. А. с. 943745. М. Кл.3 G 06 F 15/36. Цифровой статистический анализатор случайных интервалов времени / Г. М. Алдонин, С. П. Панько, А. В. Николаев, В. Н. Черняев // Б. И., 1982. – № 26. – 4 с.: ил.

21. А. с. SU 1111037 AG01 7/00. Цифровой измеритель температуры // Г. М. Алдонин, Ю. Ф. Ворожейкин, А. А. Ковель, М. К. Чмых // Б.И., 1984. – № 32. – 4 с.

22. Анализ функционального состояния организма по кардиоритму // Г. М. Алдонин, В. Б. Новиков, О. А. Тронин // Свидетельство регистрации программы для ЭВМ № 2002610974. – М. : Роспатент, 2002. – 5 с.

23. Пат. RU 2200461 Российская Федерация C2 7 A 61 B 5/02. Способ диагностики по кардиоритму и устройство для его осуществления / Г. М. Алдонин, А. Ю. Мурашкина // Б. И., 2003. – № 8. – 7 c.: ил.

Прочие публикации:

24. Aldonin G. M., Aleshechkin A. M. Structural model of phase radionavigation systems errors // MathTools-2003: тез. докл. IХ междунар. конф. – СПб., 2003. – С. 23.

25. Алдонин, Г. М. Синергетика и синтез оптимальных структур. Цифровые радиотехнические системы: межвуз. сборник / Г. М. Алдонин. – Красноярск: КГТУ, 1996.

26. Алдонин Г. М. Средства контроля биоэкстрасенсорных состояний на основе синергетической концепции // Биоэкстрасенсорика и научные основы культуры здоровья на рубеже веков: тр. междунар. конф. – М.: МНТОРЭС им. А. С. Попова, 1996. – С. 85.

27. Алдонин Г. М. Синергетическая концепция гомеостаза // Проблемы ноосферы и устойчивого развития: материалы I междунар. конф. – СПб., 1996. – С. 84.

28. Алдонин Г. М., Алешечкин А. М. Фрактальная структура погрешности фазовых измерений глобальных навигационных спутниковых систем // Спутниковые системы связи и навигации: тр. междунар. науч.-техн. конф.–Красноярск: КГТУ, 1997. – Т. 3. – С. 281.

29. Алдонин Г. М., Алешечкин А. М. Универсальные свойства детерминированного хаоса при нелинейных преобразованиях сигналов // Спутниковые системы связи и навигации : тр. междунар. науч.-техн. конф. – Красноярск: КГТУ. – 1997. – Т. 3. – С. 288.

30. Алдонин Г. М. Микроэлектронный кардиомонитор МКМ-01 / Информационный листок № 36–98 ЦНТИ. – Смоленск, 1998.

31. Алдонин Г. М., Ноженков Д. И. Самоорганизация в гомеостазе и донозологическая диагностика // Моделирование неравновесных систем – 98 : тез. докл.

I Всерос. семинара. – Красноярск, 1998. – С. 2.

32. Aldonin G. M. Sinergetic als Grundlage Kunstlericshen Entwerfens. // Design und Marketing in West-und Osteuropa Kassel, Ost-West Wissenshaftszentrum Gesamthoshschule, 1999. – p. 59–69.

33. Алдонин Г. М. Структурный анализ кардиоритма на основе синергетической концепции // Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия: материалы междунар. симпозиума. – СПб.: ЛГУАП, 2000. – С. 196.

34. Алдонин Г. М., Новиков В. Б., Тронин О. А. Аппаратно-программный комплекс диагностики функционального состояния летного состава // Материалы междунар. науч.практ. конф. «САКС-2001». – Красноярск, 2001. – С. 51–54.

35. Алдонин Г.М. Контроль и коррекция стрессовых состояний на основе анализа фрактальной структуры кардиоритма // Материалы междунар. симпозиума «Коррекция гомеостаза организма». – Новосибирск: Наука, 2000. – С. 145–161.

36. Алдонин Г.М., Ноженков Д.И. Вейвлет-анализ гомеостаза // Материалы междунар. симпозиума «Новые технологии медицины: Коррекция гомеостаза». – Новосибирск:

Наука, 2002. – С. 5–6.

37. Алдонин Г. М., Тронин О. А. Структурная оценка устойчивости гомеостаза // Гомеостаз и экстремальные состояния организма: тез. докл. ХI Междунар. симп. – Красноярск, 2003. – С. 15–16.

38. Алдонин Г. М. Синергетический анализ робастности систем // MathTools-2003 :

тез. докладов IХ междунар. конфер. – СПб., 2003.

39. Алдонин Г. М. Устойчивость воспроизводимости характеристик работоспособности времяимпульсных и частотных преобразователей // Методы и аппаратура для применения сдвига фаз и частоты сигналов : тез. докл. Всесоюзного науч.-техн. семинара. – Красноярск, 1979. – С. 158.

40. Николаев А. В., Алдонин Г. М. Повышение параметрической надежности микроэлектронных устройств // Тр. науч.-техн. конф. по технологии и конструированию микроэлектронных устройств ; HТO Приборпром им. С. И. Вавилова. – М., 1980. – С. 327–333.

41. Алдонин Г. М. Компьютерные технологии в обучении на примере курса «Основы художественного конструирования и эргономики» / Проблемы информатизации высшей школы. – М. : ГосНИИ СИ, 1996. – Бюл. № 1. – С. 5–13.

42. Алдонин Г. М. Индекс эффективности коррекции функционального состояния организма // Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных, электронных технологий: тр. международной конференции: – Сочи, 2003.

43. Алдонин Г. М., Исаев С. В., Тронин О. А. МНК-линеаризация оценки динамики кардиоритма / Г. М. Алдонин // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: докл.

VI междунар. науч.-техн. конф. – Кн. 1. – Владимир : ВОО ВОИ ПУ «Рост», 2004 – С. 286.

44. Алдонин Г. М., Варлакова Я. В., Кожевников В. Н., Новиков В. Б. Аппаратнопрограмный комплекс омега-метрии // Современные проблемы радиоэлектроники : сб. науч. тр. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004. – С. 196.

45. Г. М. Алдонин, С. В. Исаев, О. А. Тронин, Е. В. Толстикова Анализ функционального состояния организма по среднеквадратической сходимости индекса напряженности // Современные проблемы радиоэлектроники : сб. науч. тр. – Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2004. – С. 194.

46. Алдонин Г. М. Хаос и самоорганизация в производстве электронных структур / Материалы междунар. конф. САКС-2004, СибГАУ. – Красноярск, 2004. –50 с.

47. Алдонин Г. М. Концептуальная система синергетического анализа и синтеза структурно устойчивых процессов и систем // Системные проблемы надежности, качества, информационных, электронных технологий: материалы междунар. конф. – Сочи, 2005.

– Ч. 3. – С. 35.

48. Алдонин Г. М. Самоорганизация в системе слабосвязанных нелинейных осцилляторов // Инноватика-2006: материалы междунар. конф. и Российской научной школы. – М.: Радио и связь, 2006. – Ч. 1. – С. 61.

49. Алдонин Г. М. Автоволновые модели сигналов сердечно сосудистой системы // Инноватика-2006 : материалы междунар. конф. и Российской научной школы. –М. : Радио и связь, 2006.– Ч. 3. – С. 43.

50. Алдонин Г. М. Солитонные модели процессов в биоструктурах // Журнал радиоэлектроники. – М., 2006. – № 11. – С.4.

51. Алдонин Г. М. Структурный анализ на основе модели самоорганизации биоструктур // Журнал радиоэлектроники. – М., 2006. – № 11. – С. 6.

52. Алдонин Г.М., Тарасова О. Ю., Желудько С. П. Применение СМТ у юных гимнастов 13 лет, имеющих 2-1 взрослый массовый спортивный разряд для повышения физической работоспособности // Науч. тр. VIII Междунар. конгресса «Здоровье и образова ние в ХХI веке. Концепции болезней цивилизации», 14–17 ноября 2007 г., РУДН. – М., 2007.

53. Алдонин Г. М. Структурный анализ процессов с детерминированным хаосом // Сб. тр. 10-й Междунар. науч.-техн. конф. «Медтех-2008», г. Монастир, Тунис, 2008 г.

54. Алдонин Г. М. Структурная устойчивость систем в статике и динамике // Сетевой электронный журнал «Системотехника». – № 6. – 2008.

55. Алдонин Г. М. Пространственно-временная симметрия в биоструктурах // Сетевой электронный журнал «Системотехника». – № 6. – 2008.

56. Алдонин Г. М. Фрактальный электромиостимулятор // Сетевой электронный журнал «Системотехника». – № 6. – 2008.

57. Алдонин Г. М., Желудько С. П. Повышение корректности оценки индекса напряжения при мониторинге функционального состояния организма // Электронный физико-технический журнал: электронный научный журнал. – Барнаул, 2009. – Т. 4. – С. 48–53.

[Электронный ресурс]. Шифр Информрегистра № 0420900047/0005.

URL:http://eftj.secna.ru/vol4/090405.pdf (дата обращения: 11.08.2009).

58. Алдонин Г. М., Болотова Н. П., Тачеев А. Н., Желудько С. П. Дистанционный мониторинг функционального состояния человека // Cб. науч. тр. Всерос. науч.-техн.

конф. с междунар. участием «Современные проблемы радиоэлектроники». – М.: Радио и связь, 2010. С. 48.

59. Алдонин Г. М., Ноженков Д. И., Погудин Д. И., Черепанов В.В. // Контроль параметров гемодинамики на базе холтеровского рекордера МКМ-04 / Cб. науч. тр. Всерос.

науч.-техн. конф. с междунар. участием «Современные проблемы радиоэлектроники». – М.: Радио и связь, 2010. С. 52.

60. Алдонин Г.М. Автоволновые модели проводящей нервной системы сердца // Cб. тр. 11-й МHTK «Медтех-2010», г. Ларнака, Кипр, 2010 г. С.34-36.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.