WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КЛАССИФИКАЦИИ И ОЦЕНКИ УРОВНЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РЕЗЕРВА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ

Автореферат кандидатской диссертации

 

На правах рукописи

Коростелев Андрей Николаевич

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КЛАССИФИКАЦИИ И ОЦЕНКИ УРОВНЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РЕЗЕРВА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 05.11.17 – Приборы, системы и изделия медицинского назначения

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

  1.  
  2.  
  3.  
  4.  
  5.  

Курск – 2012


Работа выполнена в Юго-Западном государственном университете на кафедре биомедицинской инженерии

Научный руководитель                  доктор технических наук, доцент

Серебровский Вадим Владимирович

Официальные оппоненты:              Маслак Анатолий Андреевич

доктор технических наук, профессор,

Кубанский государственный университет, филиал в г. Славянск-на-Кубани, профессор кафедры математики, информатики и методики их преподавания

Коржук Николай Львович

кандидат технических наук, доцент,

Тульский государственный университет, профессор кафедры приборов и биотехнических систем

Ведущая организация                   Воронежский государственный технический университет

Защита диссертации состоится «18» мая  2012 года   в 16-00 часов  на заседании диссертационного совета Д 212.105.08 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94 (конференц-зал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке

Юго-Западного государственного университета.

Автореферат разослан «17» апреля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета Д 212.105.08                                                        В.Н. Снопков


ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ


Актуальность темы. Одной из важнейших характеристик человеческого организма, характеризующей его способность адекватно взаимодействовать с окружающей средой и непосредственно влияющей на состояние здоровья человека, является его функциональный резерв.

От того насколько корректно и точно оценивается функциональный резерв организма и (или) его отдельных систем зависит успешное решение целого ряда практически важных задач человеческой деятельности: от качественного управления информационно-насыщенными системами до эффективной организации медицинской помощи населению.

Известен целый ряд методических подходов к определению функциональных резервов организма в целом, его функциональных систем и отдельных органов. Однако, несмотря на достигнутые успехи проблема адекватной количественной оценки функционального резерва и его связи с практическими задачами психологии и медицины остаётся далёкой от своего окончательного решения.

Сложность решаемой задачи, затрудняющая получение надёжного инструментария для оценки уровня функциональных резервов, определяется тем, что измеряемые физиологические показатели имеют разнородную структуру и вносят неодинаковый, неоднозначно определяющийся вклад в исследуемый процесс. Само понятие функциональный резерв не имеет точного, однозначного описания с чётко установленными границами по уровням.

С учётом сказанного актуальность работы определяется необходимостью разработки методов и средств, обеспечивающих повышение качества оценки уровня функционального резерва человека за счёт использования и совершенствования современных информационных технологий и методического аппарата системного анализа, сохраняющего свою работоспособность в условиях неполного и нечёткого описания данных, что в свою очередь позволяет решать задачи увеличения надёжности работы человеко-машинных систем и повышения качества прогнозирования и ранней диагностики целого ряда социально-значимых заболеваний.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг., в рамках реализации мероприятия №1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук», в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями» 2007-2011 гг. и с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка методов, моделей и алгоритмов, обеспечивающих повышение качества оценки уровня функционального резерва организма человека для решения задач управления этими резервами, прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением функционального резерва и повышения надёжности работы человеко-машинных систем за счёт использования современных информационных технологий, методов системного анализа, включая нечёткую логику принятия решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основании анализа существующих подходов к определению уровней функционального резерва и с учётом особенностей структуры данных выбрать систему информативных признаков и адекватный математический аппарат исследования;

- разработать метод комплексной оценки уровня функционального резерва организма по данным психологических и физиологических исследований;

- с учётом особенностей формирования меридианной энергетики, ограничений на оперативность, технические затраты и качество принимаемых решений разработать метод оценки функционального резерва организма по энергетической реакции меридианных структур;

- синтезировать нечёткие правила принятия решений для определения уровня функционального резерва, а также для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением этого уровня;

- получить меридианные модели взаимодействия внутренних органов с поверхностными биологически активными точками, меняющими свои энергетические характеристики при изменении уровня функционального резерва;

- разработать алгоритм управления и основные элементы системы поддержки принятия решений по оценке и коррекции уровня функционального резерва с решением задач прогнозирования и ранней диагностики соответствующих заболеваний;

- оценить показатели качества, характеризующие предложенные методы и средства в ходе статистических испытаний.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы управления в биотехнических системах, системного анализа, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, теории алгоритмов, нечётких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания.

Для синтеза и проверки качества работы нечетких решающих правил использовалась система компьютерной математики МАТLAB 7 SP1 и пакет визуального моделирования Simulink.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- метод классификации и комплексной оценки уровня функционального резерва организма по данным психологических и физиологических исследований, отличающийся тем, что исследуемый показатель определяется с помощью гибридных правил нечёткого вывода агрегирующих показатели, характеризующие уровни изменения психоэмоционального напряжения, умственного и физического утомления; энергетический разбаланс меридианных структур, частоту пульса и артериального давления при выполнении тестовых нагрузок, позволяющий получить количественные характеристики оценки уровня исследуемого параметра с приемлемым для практической медицины и психологии качеством;

- метод оценки функционального резерва организма по энергетической реакции меридианных структур отличающийся учетом особенностей формирования «меридианной энергетики» и её реакции на нагрузочные пробы, что позволяет повысить качество классификации и решения задач оценки уровня функционального резерва как для отдельных функциональных систем так и для организации в целом.

- система гибридных моделей нечёткого принятия решений, отличающаяся возможностью количественной оценки уровня функционального резерва и его градацией, как по отдельным системам, так и по организму в целом, составившая основу базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений позволяет решать задачи определения исследуемого показателя и задачи прогнозирования возникновения, обострения и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением функциональных резервов организма с требуемым для практики качеством при приемлемых технико-экономических затратах;

- меридианная модель взаимодействия внутренних органов с биологически активными точками, меняющими свои энергетические характеристики при изменении уровня функционального резерва, анализ которых позволяет формировать рациональные схемы контроля и управления исследуемым параметром;

- алгоритм управления процессами принятия решений по классификации, оценке и коррекции уровня функционального резерва, отличающийся возможностью сохранения работоспособности в условиях неполного и нечёткого представления исходных данных и позволяющий решать задачи прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых снижением функционального резерва человеческого организма, а также задачи оценки надёжности работы человеко-машинных систем с точки зрения функциональных возможностей организма человека - оператора этих систем.

Практическая значимость работы. Разработанные методы, модели, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать её к использованию при решении широкого круга задач, где учёт функционального состояния человека приводит к повышению качества принимаемых решений (прогнозирование, ранняя и дифференциальная диагностика заболеваний, в которых одним из ведущих факторов риска является низкий уровень функционального резерва; повышение надёжности работы информационно- и энергонасыщенных систем; профессиональный отбор и рациональная расстановка кадров и др).

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к использованию в ОБУЗ «Льговская центральная районная больница» (Комитет здравоохранение Курской области, г. Льгов) и используются в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях», что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань 2009); межрегиональной научно-практической конференции «Информационные технологии в медицинских и педагогических исследованиях» (Курск 2009); II международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экологии и охраны труда» (Курск 2010); XIII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск 2010); XVI Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» – 2009 (Курск 2009); региональной научно-технической конференции «Медицинские приборы и технологии» (Тула 2011); Международной научно-практической конференции «Интегративные процессы в науке» (Москва 2011).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 научных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них пять статей в рецензируемых научных журналах.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в работах [1,4,6,14] - метод оценки уровня функционального резерва на основе нечетких гибридных моделей, в работах [2,5] - механизм получения гибридных нечетких моделей для анализа состояния организма человека, в работе [3] - использование методик оценки внимания для моделирования полученных уравнений функционального резерва организма, в работах [5,7,9,10,11,2] - метод и системы гетерогенных нечетких решающих правил для определения функционального резерва по энергетической реакции меридианных структур организма, в работах [8, 10] - вопросы выбора структуры системы поддержки принятия решений использующих гибридные нечеткие решающие правила в качестве элементов баз знаний.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 128 наименований. Объем диссертации  162 страницы машинописного текста, 40 рисунков и 15 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определяются цели и задачи работы, её научная новизна и практическая значимость.

В первой главе на основе обзора литературы проанализированы современные подходы к решению задач определения функционального резерва организма человека, показано, что улучшение качества решения выбранного класса задач можно достичь, используя современные информационные технологии и методологию системного анализа, включая нечеткую логику принятия решений. Обоснован выбор соответствующего математического аппарата.

Во второй главе определяются объект, методы и средства исследования, разрабатываются методы классификации и оценки уровня функционального резерва организма на основе использования нечетких гибридных моделей.

Учитывая нечеткую природу понятия «Функциональный резерв» и нечеткую природу возможной классификации этого понятия был выбран аппарат нечеткой логики принятия решений использующий разнородную структуру базовых переменных с гибридным способом агрегации используемых функций. В качестве измерительной шкалы для показателей характеризующих понятие ФР определим интервал [0,…,1] соответствующий интервалу изменений одного из фундаментальных понятий теории нечёткой логики принятия решений – функции принадлежностей. Договоримся, что верхнему граничному пределу шкалы – единице, соответствует вариант, когда человек обладает оптимальным (квазиоптимальным), с точки зрения решаемых задач, функциональным резервом или его условным «избытком». Истощение функционального резерва будем соотносить с нижним, близким к нулю пределом шкалы. С точки зрения существа решаемых задач «почти» нулевому функциональному резерву может соответствовать высокий (выше порогового) уровень риска заболевания , состояние предболезни, наличие ошибок, совершаемых оператором и др. Промежуточные величины ФР будем определять числами в интервале (0,…,1).

В качестве исходных признаков определяющих классификацию и уровень функционального резерва (ФР) организма и его подсистем на экспертном уровне были выбраны: энергетические характеристики меридианных структур изменяющиеся при изменении уровня ФР; уровень психоэмоционального напряжения (ПЭН); уровень физического утомления (УФУ); уровень умственного утомления (УУУ); частота пульса (ЧП); величина систолического (САД) и диастолического (ДАД) артериального давления.

Естественно этот список может быть расширен с учетом медико-технических возможностей и особенностей решаемых задач.

В соответствии с рекомендациями Р.Ф. Баевского выбранные (или другие обосновано вводимые) признаки xi, определяемые непосредственно в ходе измерений или рассчитываемые с помощью соответствующих методик, определяются до и после дозированных физических и (или) умственных нагрузок. После этого определяется отношение измеряемого (или рассчитываемого) показателя до нагрузки (хi0) к значению этого же показателя, измеренного после нагрузочной пробы (xiн):

                                                                                       (1)

С учетом выбранных информативных признаков и показателей предлагается следующий метод классификации и комплексной оценки уровня функционального резерва организма человека.

1. При решении классификационных задач показатели Yi определяются как базовые переменные функций принадлежностей к различным показателям (классам), характеризующим функциональный резерв организма и (или) его подсистем. Например можно выделить такие классы, характеризующие ФР организма:

- оптимальный функциональный резерв здорового человека, позволяющий нормально и надежно функционировать при разумно повышенных нагрузках;

 - удовлетворительный функциональный резерв, позволяющий нормально функционировать в обычных условиях без значительных перегрузок;

 - неудовлетворительный функциональный резерв, при котором высоки риски появления и развития заболеваний и (или) непредвиденных сбоев в работе из-за недостатка резервных возможностей организма.

В качестве примера на рис. 1 показаны графики функций принадлежностей к выбранным классам ФР с базовой переменной Yi.

Рис. 1 Варианты распределения функций принадлежностей по классам  () с базовой переменной Yj

Величина 1,0 ограничивающая максимальные значения функций принадлежностей отражает мнение экспертов о том, насколько можно доверять показателю Yi при классификации ФР. Если эксперты считают, что выбранный показатель надежно характеризует такое понятие как функциональный резерв организма, то 1,0.

2. Если для оценки функционального резерва используется несколько показателей, определяемых из соотношения (1), а доля уверенности в классификации от отдельного показателя недостаточно велика, то ставится и решается задача поиска таких частных (по каждому из используемых показателей Yi) функций принадлежностей и способов их агрегации, которые позволяют получить приемлемое для практики качество классификации.

В предлагаемой работе функции принадлежностей выбираются таким образом, что соответствуют свойствам коэффициентов уверенности по Е. Шортлифу, а агрегация осуществляется в соответствии с выражением:

(i+1)= (i)+(Y*i+1)[1-(i)],                              (2)

где (i) – коэффициент уверенности в классификации  () после того как проанализировано i показателей Yi ;  (Y*i+1) – величина функции принадлежностей вычисленная для базовой переменной с  номером i+1 в точке Y*; (1)= (Y*1)

3. Среди выделяемых классов состояний и соответствующих им функций принадлежностей особый интерес представляет собой класс оптимального функционального резерва с функцией принадлежностей (Yi). Для этой функции принадлежности справедливо заключение о том, что чем «дальше» организм человека находится от понятия оптимальный функциональный резерв, тем меньше (Yi) и тем меньше уровень этого резерва. Таким образом, величина (Yi) может использоваться как для решения классификационных задач, так и для оценки уровня функционального резерва. В общем виде для решения этих двух типов задач выбираемые функции могут совпадать или не совпадать друг с другом. С учетом этого введем понятие функции характеризующей уровень функционального резерва  с той же областью определений, что и функция принадлежностей и с той же базовой переменной.

Если при этом для оценки уровня ФР используется несколько показателей, каждый из которых позволяет внести свой «положительный» вклад в оценку уровня функционирования исследуемых подсистем или организма в целом, то аналогично (2), можно интегральные уровни ФР оценивать с помощью выражений вида:

UF(i+1)=UF(i)+[1-UF(i)],                                                  (3)

где UF(i) – уровень функционального резерва определенный после привлечения к расчетам i показателей; - величина функции уровня функционального резерва по показателю с номером i+1,  определенная в точке Y*i+1.

Если для решения прикладных задач принимается гипотеза о том, что нарушения в функционировании хотя бы одной из подсистем приводит к нарушению функционирования целостной системы или подсистем более высокого уровня, то оценку уровня ФР по совокупности измеряемых параметров Yi характеризующих уровень ФР подсистемы с номером i, следует производить в соответствии с выражениями:

                                                                              (4)

4. Учет динамики поведения признаков хi при переходе от хi0  к хiн  осуществляется с помощью введения двух нечетких составляющих, обеспечивающих уточнение величины уровня функционального резерва.

Для получения дополнительных составляющих к  введем два временных показателя: tнi – время наблюдения tвi – время возврата хi  к хi0 после выполнения нагрузочной пробы. Время наблюдения определяется исходя из разумных ограничений на время проведения исследований.

В качестве базовой переменной к первой дополнительной составляющей выберем время возвращения хi  к хi0, если tвi< tнi. В качестве базовой переменной Сi второй составляющей выберем величину разности между хi  и хi0, если tвi> tнi. C учетом того, что для различных типов показателей значения хi  может быть как больше, так и меньше хi0 , шкалу базовой переменной Сi будем определять из соотношения:

Если определить дополнительные составляющие  и  аналогично и ограничить их максимальными значениями  и  такими, что они будут отражать мнение экспертов о том насколько максимально могут быть увеличены уровни ФР определяемые через функцию , если учитывать динамику возврата хi  к хi0, то скорректированная функция уровня ФР может быть определена алгебраической суммой вида:

        (5)

Интегральная оценка уровня ФР с учетом (5) определяется выражением (3) с заменой  на .

5. Базовые переменные tBi и Сi могут быть использованы также для уточнения классификационных возможностей выражения (2). Для этого на экспертном уровне определяется система функций принадлежностей к исследуемым классам функциональных состояний  и  со свойствами коэффициентов уверенности в классификациях . Далее определяются частные функции уверенностей в  в соответствии с выражениями:

(i+1)=(i)+[1-(i)] для tB<tH

(i+1)=(i)+[1-(i)] для tBtH

Финальное выражение для определения коэффициентов уверенности в классификациях  определяется нечеткой формулой вида

=++---+

+

Полученные выражения следует отнести к классу гибридных нечетких моделей в силу использования в них разнотипных данных и различных типов решающих правил.

6. В качестве исходных признаков при оценке уровня ФР по энергетическим характеристикам БАТ, учитывая данные работ А.Н. Нечушкина, выбрано сопротивление точки пособника (Р). В соответствии с этим для каждого из меридианов h показатель Yi определили как отношение:

,

где  - сопротивление точки пособника меридиана h измеренное до нагрузки,  - после нагрузки.

7. Уровень функционального резерва по изменениям психоэмоционального напряжения (ПЭН) определяется с использованием  выражения аналогичного (1):

;                 ,

где  - величина ПЭН до нагрузки;  - после нагрузки; КУВ  и КУБ  - уровень ПЭН измеряемого по показателям внимания и сопротивления биологически активных точек, определяемым по методике, разработанной на кафедре БМИ ЮЗГУ.

Аналогично определяются базовые переменные для умственного и физического утомления, а также для артериального давления.

8. С учетом того, что использование вновь вводимых составляющих увеличивает уровень доверия к точности получаемых результатов по оценке уровня ФР, то аналогично 2 можно записать:

,                               (6)

где ; ; ; ; ; ;  - частные коэффициенты уверенности характеризующие мнение экспертов о том насколько точно оценивается уровень ФР если измеряется только один признак (Б – «энергетика» БАТ; П – степень ПЭН; УУ – степень умственного утомления; ФУ – степень физического утомления; АД – величина артериального давления; ЧП – частота пульса).

Пунктом 6 предложенного метода определяется составляющая для оценки уровня ФР по величине электрического сопротивления точек пособников. Этот механизм рассмотрен при условии, что энергетические характеристики БАТ (включая их электрические сопротивления), с точки зрения биофизики реакции на различные виды нагрузки, ведут себя аналогично традиционно измеряемым физиологическим параметрам.

Однако с биофизической точки зрения энергетические характеристики регистрируемые на биологически активных точках имеют ряд существенных особенностей, которые следует учитывать при построении соответствующих решающих правил. Наиболее существенными отличиями от традиционно измеряемых показателей является то, что на каждой из БАТ «представляется» информация о состоянии целого набора органов и систем организма, включая и информацию о функциональном резерве организма, «энергетика» БАТ находится в тесной взаимосвязи с взаимозависимой «энергетикой» целостных меридианных структур и т.д. Работами различных исследователей было убедительно показано, что если при решении конкретных задач (включая оценку функциональных резервов организма) учитывать специфику представления информации на биологически активных точках, то получаемые результаты носят более достоверный характер.

С учетом этого в работе предлагается специфический метод оценки ФР человека по энергетической реакции его меридианных структур основными элементами которых являются биологически активные точки, отличительной особенностью которого по сравнению с описанным выше методом заключается в том, что получаемые решающие правила дополнительно учитывают энергетический разбаланс меридианных структур и правила отделения информации о функциональном резерве организма от другой информации «выводимой» на информативные биологически активные точки и другие мередианные структуры.

В третьей главе производится синтез гибридных нечетких моделей для оценки уровня функционального резерва организма и разрабатываются основные элементы автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений определения уровня и управления функциональным резервом человека.

Одним из основных элементов автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР) специалистов, решающих задачи определения функционального резерва, является соответствующая база знаний. В предлагаемой работе эта база состоит из комплекса нечётких решающих правил, позволяющих определять функциональные резервы, как на уровне функциональных систем, так и организма в целом.

Для синтеза соответствующих правил нечёткого вывода привлекались высококвалифицированные эксперты, количественный состав (8 человек) которых определялся в соответствии с рекомендациями, принятыми в медицинской практике. Согласованность действий экспертной группы определялась по коэффициенту конкордации, который по экспертам составил 0,87, что позволяет сделать вывод об их потенциальной возможности к совместному синтезу искомых решающих правил.

В ходе работы экспертной группы была получена система нечетких гибридных моделей принятия решений, позволяющая решать задачи количественной оценки уровня ФР и его градаций как по отдельным системам, так и по организму в целом.

В качестве примеров на рис 2 и 3 приведены графики функций уровня ФР для различных показателей.

Рис. 2. График функций уровня ФР по величине изменения электрического сопротивления БАТ для умственной нагрузки

Рис. 3. График функции уровня ФР по степени психоэмоционального напряжения.

Работами кафедры БМИ ЮЗГУ было показано, что для выбора рациональных схем оценки состояния человека по энергетической реакции меридианных структур целесообразно использовать так называемые графические меридианные модели, представляемые пользователю на экранах мониторов соответствующих систем поддержки принятия решений (СППР). В предлагаемой работе в соответствии с решаемыми задачами были построены меридианные модели: для точек пособников, сигнальных и сочувственных точек, для точек VC3, VC4 «связанных» с понятием функционального резерва. Использование полученных меридианных моделей позволяет составлять рациональные схемы проведения рефлексодиагностики и коррекции функционально резерва.

Управление элементами базы знаний и взаимодействием лиц принимающих решение с системой поддержки принятия решений осуществляется алгоритмом управления процессами принятия решений по классификации, оценке и коррекции уровня функционального резерва.

Весь алгоритм условно разбит на 3 основных блока: блок оценки уровня функционального резерва; блок коррекции функционального резерва; блок оценки работоспособности, прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, порождаемых уменьшением уровня функционального резерва.

При реализации алгоритма считается, что соответствующие наборы решающих правил получены и их достоверность проверена.

При решении задачи оценки уровня функционального резерва реализуется два варианта. В первом варианте оценка ФР производится по энергетической реакции меридианных структур. Во втором варианте принимается решение о комплексной оценке уровня функционального резерва.

В четвертой главе разрабатывается структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений и приводятся результаты экспериментальных исследований по задачам определения успешности операторской деятельности, прогнозирования и ранней диагностики заболеваний с применением показателей уровня функционального резерва в качестве основного информативного признака.

Анализ литературы показал, что существующие системы поддержки принятия решений (СППР) не решают поставленных в работе задач. В связи с этим была разработана структура СППР, приведенная на рис. 4.

Рис. 4. Структура автоматизированной системы

На этой схеме: ЛПР – лицо принимающее решение; ИФП – измеритель физиологических параметров; ИПС – измеритель психических свойств; ДС – драйвер связи; АУППР – алгоритм управления процессами принятия решений; БОУФР – блок оценки уровня функционального резерва; БП – блок прогнозирования; БДК – блок диагностики; БОУР – блок оценки уровня работоспособности; ИП – интерфейс пользователя; БКУФР – блок коррекции уровня ФР;  БФАиММ – блок формирования анатомических и меридианных моделей; БПТ – блок психологического тестирования; БД – база данных.

Для оценки возможности использования показателей, характеризующих уровень функционального резерва при решении задач прогнозирования успешности операторской деятельности в работе исследовалось решение двух задач. В первой задаче было показано, что формула 3 позволяет надежно (с уверенностью 0,9) выделять три класса надежности выполняемой методики переключаемости внимания (- успешное выполнение методики,  - удовлетворительное выполнение методики,  - неудовлетворительное выполнение), которое является важным показателем для целого ряда работ, в частности является критическим показателем в работе водителей транспортных средств, военных летчиков  и т.д.

Во второй задаче с уверенностью 0,85 показатель (3) обеспечивает ранжирование трактористов сельскохозяйственных предприятий Курской области по трем классам: хорошая производительность труда; удовлетворительная производительность; неудовлетворительная производительность. Такая классификация  характерна для задач профессионального отбора и рациональной расстановки кадров.

Проверка эффективности предложенных моделей при решении задач ранней и дифференциальной диагностики заболеваний проводилась на работниках агропромышленного комплекса Курской области с привлечением дополнительной информации по факторам риска таких распространенных среди этого контингента людей заболеваний, как заболевания желудочно-кишечного тракта и системы дыхания.

В качестве исследуемых классов состояний выделялись классы:  - прогнозирование возникновения заболеваний желудочно-кишечного тракта (ЖКТ);  - ранний (донзологический) диагноз по ЖКТ;  - прогнозирование возникновения заболеваний системы дыхания;  - начальная стадия патологии системы дыхания (ранний диагноз).

В качестве основных факторов риска по заболеваниям ЖКТ (без учета уровня ФР) эксперты выбрали признаки:  - частота приема лекарственных средств, раздражающих слизистую оболочку желудка (в днях);  - частота приема алкоголя (не менее 65 мл в пересчете на литр в календарном месяце, при однократном приеме в сутки);  - суточная доза никотина и его аналогов при табакокурении;  - наследственность заболеваемости ЖКТ у близких родственников;  - энергетический разбаланс биологически активных точек «связанных» с заболеваниями ЖКТ (E21, E36, V21, V43 и VB24);  - содержание пыли во вдыхаемом на рабочем месте воздухе;  - напряженность электромагнитного поля в зоне проживания и работы;  - уровень адаптационного потенциала.

По этой системе признаков  в соответствии с рекомендациями по синтезу нечетких решающих правил кафедры БМИ ЮЗГУ были получены соответствующие функции принадлежностей и правило расчета  коэффициентов уверенности  (прогноз заболевания ЖКТ в течении трех лет). Дополнительно по шкале UF (формула 3) был построен график функции принадлежности  к классу . Прогноз по двум составляющим определялся по формуле

                                         (7)

На экспертном уровне доверие экспертов к показателю  был определен на уровне 0,82, а к показателю  на уровне 0,89.

Для объективизации исследований были сформированы репрезентативные контрольные выборки. Объемы выборок определялись в соответствии с рекомендациями, принятыми в теории распознавания образов и составили не менее 100 человек на каждый из исследуемых классов. Качество классификации определяется по таким показателям, как диагностическая чувствительность (ДЧ), диагностическая специфичность (ДС), прогностическая значимость положительных () и отрицательных () результатов и диагностическая эффективность (ДЭ).

Результаты контрольных испытаний по правилу 1 (без учета уровня ФР) и по правилу 2 (с учетом уровня ФР) приведены в таблице 1.

Таблица 1

Результаты испытаний правил прогнозирования возникновения заболеваний ЖКТ

ПК

Правила

ДЧ

ДС

ПЗ+

ПЗ-

ДЭ

Правило 1

0,85

0,86

0,87

0,83

0,85

0,82

Правило 2

0,92

0,93

0,93

0,91

0,92

0,89

КУ* – коэффициенты уверенностей достигаемые решающими правилами по мнению экспертов; ПК-показатель качества.

Анализ этой таблицы показывает, что добавление такого информативного показателя как уровень функционального резерва увеличивает качество прогнозирования на 6-8%.

Аналогично по другой системе признаков были получены функции  принадлежностей и решающие правила  для задач ранней диагностики заболеваний ЖКТ (правила  и ), прогнозирования заболеваний системы дыхания (правила  и ) и ранней стадии заболеваний системы дыхания  (правила  и ). Результаты контрольных испытаний этих правил приведены в таблице 2.

Таблица 2

Распределение результатов наблюдений по второму блоку задач

ПК

Правила

ДЧ

ДС

ПЗ+

ПЗ-

ДЭ

0,76

0,81

0,8

0,76

0,78

0,74

0,9

0,86

0,86

0,89

0,88

0,84

0,81

0,9

0,89

0,82

0,85

0,79

0,92

0,93

0,93

0,92

0,92

0,93

0,91

0,89

0,91

0,89

0,9

0,8

0,94

0,96

0,96

0,94

0,95

0,94

Обобщая полученные результаты можно сделать вывод о том, что использование показателя уровня функционального резерва увеличивает качество решения выбранных классов задач на , что позволяет рекомендовать использование предлагаемого показателя в практической работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

  • На основании анализа известных подходов к определению уровней функционального резерва с учетом особенностей структуры данных выбраны система информативных признаков и математический аппарат исследований.
  • Разработан метод комплексной оценки уровня функционального резерва организма, обеспечивающий получение количественных характеристик оценки уровня исследуемого параметра с приемлемым для практической медицины и психологии качеством.
  • Разработан метод оценки уровня функционального резерва организма человека по энергетической реакции меридианных структур, учитывающий особенности формирования меридианной «энергетики», что позволяет повысить точность получения количественных оценок исследуемого показателя как для отдельных функциональных систем, так и для организма в целом.
  • На примере работников агропромышленного комплекса синтезирован набор нечетких правил принятия решений для определения уровня функционального резерва, а также для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением этого уровня, обеспечивающий уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,85 и выше в зависимости от количества и качества собираемой информации.
  • Получены меридианные модели взаимодействия внутренних органов с поверхностными биологически активными точками, меняющими свои энергетические характеристики при изменении уровня функционального резерва. Использование этих моделей позволяет повысить эффективность решения задач коррекции функционального резерва, как отдельных систем, так и организма в целом.
  • Разработаны алгоритм управления процессами принятия решений и структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений, позволяющие на удобном для врачей и психологов языке обеспечивать формирование рекомендаций для решения задач оценки и коррекции уровня функционального резерва, а также задач прогнозирования и диагностики заболеваний, связанных со снижением этого резерва.
  • Проведена апробация предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках и показана эффективность их использования в практической медицине.

 

 

 

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в рецензируемых научных журналах.

1. Коростелев, А.Н. Комплексная оценка уровня функциональных резервов организма человека на основе нечетких моделей принятия решений. [Текст] / Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, Е.А. Нечаева, Е.А. Бойцова // Биомедицинская радиоэлектроника. 2010. №2. С.30-36.

2. Коростелев, А.Н. Комплексная оценка эргономических свойств транспортных средств на основе  нечетких моделей и её использование в задачах прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний. [Текст] / Н.А. Кореневский, Г.В. Чурсин, А.Н. Коростелев, А.В. Носов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.  2010. Т.9. №1.  С.21-27.

3. Коростелев, А.Н. Методы и средства для исследования параметров внимания и памяти человека [Текст] / Н.А. Кореневский, О.И. Филатова, А.В. Носов, А.Н. Коростелев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2010. Т.9. №1. С.134-138.

4. Коростелев, А.Н. Применение гетерогенных нечетких моделей для комплексной оценки уровня функционального резерва человека. [Текст] / А.Н. Коростелев, Н.А. Кореневский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011. Т.7. №8. С.142-147.

5. Коростелев, А.Н. Нечеткая оценка эргономики сельскохозяйственных машин и её использование в оценке состояния работников агропромышленного комплекса [Текст] Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, В.В. Серебровский, Т.Н. Сапитонова // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2012. №1. С. 122 – 126.

Научные работы в других изданиях.

6. Коростелев, А.Н. Оценка уровня функционального резерва организма в задачах прогнозирования и медицинской диагностики [Текст]: Монография / В.И. Серебровский, А.Н. Коростелев, Н.А. Кореневский, В.Н. Гадалов, Курск: Курск. Гос. с-х. ак, 2011. 63с.

7. Коростелев, А.Н. Оценка функционального резерва организма по энергетической реакции биологически активных точек. [Текст] / А.Н. Коростелев, Е.А. Нечаева, Т.Н. Сапитонова // Биомед-системы 2009: Сборник материалов международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Биотехнические, медицинские и экологические системы». Рязань: Рязанский гос. радиотехнический ун-т., 2009. С.56-59.

8. Коростелев, А.Н. Нечеткие системы  поддержки принятия решений для врачей профпатологов. [Текст] / Н.А. Кореневский, В.И. Серебровский, А.Н.  Коростелев // «Материалы и упрочняющие технологии - 2009»: Сборник материалов XVI Российской научно-технической конференции с международным участием Курск: Курск.гос.техн.ун-т, .2009. С.184-187.

9. Коростелев, А.Н. Определение уровня функциональных резервов по энергетическому разбалансу меридианных структур. [Текст] / Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, Р.А. Крупчатников // «Информационные технологии в медицинских и педагогических исследованиях»: Материалы межрегиональной научно-практической конференции Курск: Курск.гос.ун-т., 2009. С.97-100.

10. Коростелев, А.Н. Автоматизированные системы для экологического и социально-гигиенического мониторинга на основе нечетких сетевых моделей. [Текст] / Н.А. Кореневский, А.В. Еремин, А.В. Носов, О.В. Горлова // Актуальные проблемы экологии и охраны труда: Сборник материалов VII международной научно-практической  конференции Курск: Курск.гос.тех.ун-т., 2010. С.85-89.

11. Коростелев, А.Н. Методы нечеткой оценки уровня функционального резерва человека по энергетической реакции биологически активных точек. [Текст] / А.Н. Коростелев // Медико-экологические информационные технологии: Сборник материалов XIII международной научно-технической конференции. Курск: Курск.гос.тех.ун-т,. 2010. С.148-155.

12. Коростелев, А.Н. Определение уровня функционального резерва человека по электрическому разбалансу акупунктурных точек. [Текст] / А.Н. Коростелев, Л.В. Стародубцева, И.Л. Гаврилов, Е.А. Бойцова // Информационные проекты в медицинской и экологической практике: Материалы международной научно-практической конференции. Курск: ЮМЭКС, 2010. С.33-38.

13. Коростелев, А.Н. Способ оценки функционального резерва по энергетическому разбалансу меридианных структур. [Текст] / А.Н. Коростелев // «Молодежь и XXI век»: Материалы III Международной молодежной научной конференции. 2011. Ч.3.С.168-171.

14. Коростелев, А.Н. Нечеткая классификация и оценка уровня функционального резерва человека. [Текст] / А.Н. Коростелев // Медицинские приборы и технологии: Сборник научных трудов. Тула: Тул.гос.ун-т, 2011. С. 165 168.

15. Коростелев, А.Н. Определение функционального резерва по энергетическому статусу акупунктурных точек [Текст] А.Н. Коростелев, С.В. Дегтярев, В.Н. Гадалов, В.Н. Шевякин // Интегративные процессы в науке- материалы Международной научно-практической конференции – 2011. 2011.  19-21.

 

Подписано в печать _________2012г. Формат 60?84 1/16 .

Печатных листов 1,1.   Тираж 100 экз.  Заказ ______.

Юго-Западный государственный университет,

305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

 
Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]



© 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.