Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методы экспериментальных исследований и технологии построения экспертных систем при диагностике шизофрении 11
1.1. Нозологические характеристики шизофрении 11
1.2. Современные подходы к диагностике шизофрении 12
1.3. Использование психологического тестирования для диагностики шизофрении 16
1.4. Использование методов распознавания образов при диагностике заболеваний и их стадий 23
1.5. Использование теории нечеткой логики принятия решений для диагностики заболеваний с разнородной структурой и неполным представлением исходной информации .32
1.6. Цели и задачи исследования 37
Глава 2. Разработка методов комплексной диагностики шизофрении 39
2.1. Алгоритмы синтеза нечетких решающих правил диагностики шизофрении по методике «дискриминации свойств понятий» 39
2.2. Синтез нечетких решающих правил диагностики шизофрении на основе метода динамического конструирования двумерных классификационных пространств, построенных с использования теста ДСПН .50
2.3. Расширение признакового пространства при диагностике шизофрении на основе группы физиологических признаков 54
Выводы по второй главе 69
Глава 3. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений по диагностике шизофрении 71
3.1. Метод синтеза комбинированных решающих правил для диагностики шизофрении 71
3.2. Алгоритм синтеза решающих правил для диагностики шизофрении 79
3.3. Алгоритм принятия решений по диагностике шизофрении и ее стадий 83
3.4. Структура и архитектура системы поддержки принятия решений по диагностике шизофрении 86
3.4.1. Структурная схема системы поддержки принятия решений (СППР) для диагностики шизофрении 86
3.4.2. Взаимодействие подсистемы СУБД и подсистемы тестирования 90
Выводы по третьей главе 95
Глава 4. Экспериментальные исследования системы поддержки принятия решений при тестировании и распознавании шизофрении ...96
4.1. Объект, методы и средства исследования 96
4.2. Инструментарий исследований - СППР по диагностике шизофрении на основе теста ДСПН 97
4.2.1. Общая концепция построения СППР. Главное меню системы . 97
4.2.2. Управление базой данных 99
4.2.3. Настройка системы 102
4.2.4. Окно тестирования 103
4.2.5. Окно обучения 104
4.3. Результаты, полученные в процессе эксплуатации СППР при диагностике шизофрении 107
Выводы по четвертой главе 111
Заключение 112
Библиографический список 114
- Современные подходы к диагностике шизофрении
- Алгоритмы синтеза нечетких решающих правил диагностики шизофрении по методике «дискриминации свойств понятий»
- Метод синтеза комбинированных решающих правил для диагностики шизофрении
- Общая концепция построения СППР. Главное меню системы
Введение к работе
Актуальность проблемы. По данным Всемирной организации здравоохранения в последнее время отмечается рост психических заболеваний. Патологии, относящиеся к данному классу, помимо утраты трудоспособности, в ряде случаев могут приводить к летальному исходу. Среди заболеваний этого класса значительное место занимает шизофрения, которая поражает приблизительно 1 % населения.
Диагностика шизофрении, особенно на ранних стадиях является достаточно сложной задачей, требующей зачастую длительных и дорогостоящих процедур. Некоторые виды шизофрении могут маскироваться другими клиническими и параклиническими проявлениями. Точное же знание диагноза и стадий его протекания позволит в значительной мере рационализировать тактику лечения больных шизофренией.
При диагностике шизофрении используются симптомокомплексы биологических, физиологических и психологических показателей. Повысить оперативность и точность в диагностике можно путем использования комплекса показателей, характеризующих различные проявления жизнедеятельности на психическом и физиологическом уровнях, количество и состав которых оптимизируется с помощью современных математических методов и информационных технологий. Но процесс диагностики шизофрении очень трудно формализовать и довести до уровня достаточно простых импликаций. Поэтому психиатры предпочитают использовать различные тесты мышления с последующим эвристическим анализом результатов тестирования. Точность такой интерпретации связана с рядом объективных и субъективных факторов, которые определяют нечеткость границ классов. Поэтому одни и те же результаты тестирования могут по-разному толковаться различными специалистами, а при повторном тестировании один и тот же объект может быть отнесен к разным классам даже одним специалистом.
5 В таких случаях для построения систем поддержки принятия решений
целесообразно использовать теорию нечетких множеств. Однако в медицинских задачах трудно подобрать количественные критерии для оценки эффективности той или иной альтернативы, поэтому необходимо использовать такие методы, которые позволяют интегрировать достоинства, как эвристических методов, так и нечетких моделей.
Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств интеллектуальной поддержки комплексной диагностики шизофрении является актуальной задачей.
Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий» и в соответствии с научной -технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технологии живых систем».
Цель работы. Разработка методов и средств комплексной диагностики шизофрении, обеспечивающих повышение оперативности и качества диагностики в условиях нечёткого представления исходных данных и диагностируемых классов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Обосновать возможность совместного использования информации, получаемой при реализации психологической методики дискриминации свойств понятий, и информации, снимаемой с биологически активных точек, для диагностики шизофрении.
Предложить метод синтеза нечетких решающих правил для диагностики шизофрении на основе признаков, характеризующих понятийное мышление.
Разработать метод синтеза решающих правил для диагностики шизофрении по комплексу показателей, характеризующих психологические и физиологические компоненты.
Синтезировать набор меридианных моделей управления энергетическими характеристиками проекционных зон посредством электрических сигналов, параметры которых изменяются при наличии у пациента предпосылок к заболеванию или самого заболевания шизофренией.
Предложить алгоритмы синтеза решающих правил и принятия решений по диагностике шизофрении.
Предложить структуру системы поддержки принятия решений для диагностики шизофрении с соответствующим программным обеспечением.
Провести экспериментальную проверку и сравнительную оценку разработанных моделей, методов, алгоритмов и программных средств.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории управления, моделирования, теории нечетких множеств» рефлексологии, психодиагностики, экспертного оценивания и принятия решений.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
Метод синтеза решающих правил диагностики шизофрении, отличающийся использованием признаков, получаемых с использованием методики дискриминации свойств понятий, характеризующей понятийное мышление, позволяющий получить диагностические заключения при не полностью определенной исходной информации и нечетком представлении исходных признаков и классов.
Меридианные модели управления энергетическими характеристиками проекционных зон, связанных с заболеванием шизофрении, отличающиеся учетом всех существенных связей, влияющих на электрические характеристики этих зон, позволяющие обеспечивать выбор информативных признаков и синтезировать решающие правила распознавания шизофрении на физиологическом уровне,
Метод синтеза комбинированных решающих правил для диагностики шизофрении, отличающийся использованием комплекса признаков физиологической и психологической природы, позволяющий получить правила классификации заданных классов состояний с высокой степенью уверенности в разнородном признаковом пространстве при неполном и нечетком представлении исходных данных и нечетком описании границ классов.
Алгоритмы синтеза решающих правил и принятия решений по диагностике шизофрении, позволяющие учитывать индивидуальные особенности организма и обеспечивающие повышение оперативности и качества получаемых диагностических заключений,
структура системы поддержки принятия решений, позволяющая повысить качество организации лечебно-диагностического процесса при диагностике шизофрении, отличающаяся иерархической перестраиваемой структурой базы данных, управляемой в интерактивном режиме, и наличием модуля тестирования, реализующего методику дискриминации свойств понятий.
Решающие правила для диагностики шизофрении, отличающиеся учетом психологических и физиологических компонентов, позволяющие достигать уверенности в принимаемых решениях на уровне 0,9.
Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные методы, модели и алгоритмы составили основу построения
8 системы поддержки принятия решений по диагностике шизофрении и
управлению энергетическим балансом меридианных структур, связанных с
этим заболеванием.
Практическое использование предложенной системы показали ее
высокую диагностическую эффективность и приемлемое качество
рекомендаций по коррекции энергетики меридианных структур.
Рекомендации системы могут быть использованы при планировании тактики
лечения больных шизофренией.
Результаты работы внедрены в учебный процесс Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 553900 - «Биомедицинская инженерия» по дисциплинам «Методы обработки биологических сигналов и данных» и «Основы теории распознавания образов», а также используются при проведении научно-исследовательских работ в Центрально-Черноземном научном центре РАМН.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на VI Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2003 (Курск 2003)»; XXXI вузовской научно-технической конференции «Молодежь и XXI век»; 6-й Международной конференции Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание- 2003), Курск, 2003; Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов БИОМЕДСИСТЕМЫ-2003, Рязань; X Российской научно-технической конференции Материалы и упрочняющие технологии -2003, (Курск, 2003); Биотехнические системы в XXI веке, (Санкт-Петербург, 2004); VII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2004», (Курск, 2004).
Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 11 печатных работ.
9 Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и
приведенных в конце автореферата, в [1] лично автором предложен способ
оценки эффективности решающих правил при психологическом
тестировании, в [2] автором показана целесообразность использования тестов
мышления при разработке решающих правил для диагностики шизофрении
на основе нечеткой логики, в работе [4] автором предложен метод синтеза
решающих правил на основе теста понятийного мышления, в работах [5, 6, 7
и 8] автором исследуются вопросы влияния функционального состояния
человека на возникновение и развитие психических заболеваний, в [9] автор
предложила модель прогнозирования уровня риска психических
заболеваний, в [10] автор предложила структуру системы поддержки
принятия решений для диагностики шизофрении, в [11] автором разработана
концептуальная модель базы данных для системы поддержки принятия
решений при диагностике шизофрении.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 123 отечественных и 10 зарубежных наименований. Работа изложена на 126 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 15 таблиц.
Положения, выносимые на защиту.
Информация, получаемая при тестировании понятийного мышления и в процессе исследования электрических характеристик проекционных зон, позволяет ставить диагностические заключения по заболеванию шизофрении при нечетком представлении диагностических признаков и классов с уверенностью на уровне 0,86.
Анализ меридианных моделей управления энергетическими характеристиками проекционных зон, связанных с заболеванием шизофрении, позволяет синтезировать решающие правила диагностики шизофрении на физиологическом уровне, а так же корректировать энергетические состояния меридиан, связанных с этим заболеванием.
10 3. Решающие правила и алгоритм принятия решений по
диагностике шизофрении, составляющие основу системы поддержки
принятия решений врача психиатра, позволяют учитывать
индивидуальные особенности организма и обеспечивают повышение
оперативности и качества получаемых диагностических заключений
при приемлемых технико-экономических затратах.
Основное содержание работы.
Во введении обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, определяются научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.
В первой главе исследуется современное состояние вопроса и показывается, что повышение оперативности и качества диагностики шизофрении может быть достигнуто совместным использованием признаков психологической и физиологической природы с применением современных информационных технологий.
Во второй главе разрабатываются методы комплексной диагностики шизофрении на основе информации о характеристиках понятийного мышления и данных об энергетических характеристиках проекционных зон, связанных с заболеванием шизофрении.
В третьей главе разрабатываются основные элементы автоматизированной системы поддержки принятия решений, обеспечивающей диагностику шизофрении, а также вырабатываются рекомендации по энергетической коррекции меридиан, связанных с заболеванием шизофренией.
В четвертой главе определяются объект, методы и средства исследования, приводится программное обеспечение автоматизированной системы поддержки принятия решений, обсуждаются результаты экспериментальных исследований и сравнительные характеристики предложенного метода по отношению к известным методам.
Современные подходы к диагностике шизофрении
При рассмотрении патогенетических основ развития шизофрении в последние годы существенное внимание уделено оценке молекулярной организации и функционировании плазматических мембран. У больных шизофренией обнаружены изменения физико - химических свойств плазматической мембраны нервных клеток, тромбоцитов, эритроцитов, фибробластов и пр., указывающих на генерализацию повреждения и дисфункцию клеточных мембран. Обобщение и анализ полученных результатов позволяет говорить о патологии плазматических мембран при шизофрении.
Многочисленные клинико-биологические исследования позволили выявить отчетливое усиление перекисного окисления липидов (ПОЛ) в организме больных шизофренией. В [52] показана тесная взаимосвязь между характером нарушения процессов ПОЛ и клиническими формами эндогенного психоза, а также особенностями течения шизофренических процессов. Рассматривая патофизиологическую значимость активации свободно - радикального окисления при шизофрении, было высказано предложение о том, что интенсификация ПОЛ приводит к нарушению нейрональной целостности, дифференциации и передачи нервных импульсов. Это возможно благодаря повышенной чувствительности к оксидативному повреждению фосфолипидов нейрональных мембран, играющих важную роль в регуляции функционирования нейрональных регуляторов. Этим объясняется значительное снижение у больных шизофренией в мембране эритроцитов содержания полиненасыщенных жирных кислот и внутриклеточной аккумуляцией ионов кальция.
Отделение шизофрении от других психических заболеваний связано с определенными трудностями. Однако большинство методов указывают на свойственные только шизофрении (специфические) изменения личности. Они весьма разнообразны, но всегда сводятся к нивелировке эмоциональных проявлений вплоть до полного эмоционального оскудения, снижению или утрате психической активности, нарушению единства личности и адекватности ее реакций, отрыву от реальности и свойственным только шизофрении расстройствам мышления. Большое практическое значение имеет дифференциальная диагностика малопрогредиентной (вялотекущей) шизофрении, сложность которой связана в первую очередь с тем, что эта форма болезни относится к пограничным расстройствам. Этот тип шизофрении отличается медленным течением с постепенным развитием изменений личности, никогда не приводящих к глубокому эмоциональному опустошению характерному для тяжелых конечных состояний. В соответствии с этим клиническая картина болезни обусловлена синдромами сравнительно неглубокого расстройства деятельности мозга [100].
Для отделения малоградиентной шизофрении от пограничных состояний чаще всего недостаточно какого-либо единого признака. Более целесообразен интегральный подход, при котором врач принимает во внимание целый комплекс факторов: особенности клинических проявлений, анамнез, наследственность, социальный статус. К числу наиболее релевантных признаков относят выявляющиеся вне обострения болезни нарушения расстройства мышления. В более легких случаях аномалии мышления мало выражены, поэтому приходится основываться на таких нарушениях, как нечеткость понятий и умозаключений [100].
Исследования ЭЭГ показывают, что у больных шизофренией чаще встречаются патологические электроэнцефалограммы, повышена возбудимость (например, чаще регистрируется спайковая активность) при применении методов активации (например, при депривации сна), уменьшена альфа-активность и увеличена тета- и дельта-активность, возможно, более выражена эпилептиформная активность, а также, по-видимому, имеет место преобладание левосторонней патологии, однако этот метод не обладает должной специфичностью и непригоден для дифференциальной диагностики шизофрении. Другие электрофизиологические методы используют вживляемые глубинные электроды и количественный анализ ЭЭГ. Результаты исследований, полученные от вживленных в лимбическую систему электродов, указывают, что у больных шизофренией обнаруживается спайковая активность, которая коррелирует с психотическим поведением, однако контрольные исследования на здоровых людях отсутствуют [100]. Количественные исследования ЭЭГ у больных шизофренией показали, что у них имеет место повышение медленной активности фронтальных долей и, возможно, повышение быстрой активности париетальных долей. Эти результаты количественного анализа ЭЭГ нуждаются в подтверждении.
Иммунологические отклонения, наблюдающиеся при шизофрении, следующие: наличие атипичных лимфоцитов, понижение числа клеток -киллеров и вариабельный уровень иммуноглобулинов. Эти данные можно интерпретировать по-разному: инфекция сама по себе вызывает как психические расстройства, так и нарушение иммунитета; инфекция может вызывать аутоиммунную реакцию в определенных мозговых областях; первичные иммунные нарушения могут вызывать аутоиммунные реакции мозга [100].
Алгоритмы синтеза нечетких решающих правил диагностики шизофрении по методике «дискриминации свойств понятий»
На основании проведённого аналитического обзора можно сделать вывод о том, что известные подходы к диагностике шизофрении, хотя и носят комплексный характер, но не обеспечивают потенциально достижимого в современных условиях качества классификации при ограничениях на технико-экономические затраты и время принятия решений. Отсутствие надёжных аналитических критериев классификации снижает эффективность проведения соответствующих лечебно-оздоровительных мероприятий. В то же время современные математические методы и информационные технологии, опираясь на идеологию системного подхода, позволяет решать исследуемые классы задач с достаточным для практики качеством в условиях нечёткого и неполного описания исходных данных и при плохоформализуемоЙ структуре классов.
С учётом сказанного, целью диссертационной работы является разработка методов и средств комплексной диагностики шизофрении по данным психологического и физиологического тестирования, обеспечивающих повышение оперативности и качества диагностики в условиях нечёткого представления исходных данных и диагностируемых классов.
Исследования, проведённые под руководством профессора Плотникова В.В., убедительно показали, что тест дискриминации свойств понятий является весьма чувствительным по отношению к заболеванию шизофрении и её стадий. Однако, эти исследования не были доведены до получения конкретных решающих правил классификации. Поэтому одной из первых задач, решаемых в данной диссертационной работе, была разработка метода синтеза нечётких решающих правил для диагностики шизофрении на основе признаков, характеризующих понятийное мышление, которые выделяются с помощью теста дискриминации свойств понятий.
Повышение достоверности диагностики может быть достигнуто, если кроме признаков, характеризующих психическую сферу, использовать информацию, характеризующую состояние физиологических систем. С этой точки зрения интересную и мало исследованную информацию несут биологически активные точки. Анализ атласов меридиан показывает, что с заболеванием шизофрении связаны точки Е40 и АР 121, что создаёт предпосылки для исследования их диагностической ценности для диагностики исследуемого заболевания и его стадий.
Теоретические основы синтеза решающих правил диагностики различных заболеваний на основе меридианных моделей, разрабатываемых на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, были положены в основу решения задач синтеза меридианных моделей управления энергетикой проекционных зон сигналами, меняющими свои параметры при заболевании шизофрении.
Характерной особенностью объекта исследования диссертационной работы является то, что исходные данные носят неполный и нечёткий характер, а структура классов не имеет чётких границ. В этих условиях было признано целесообразным разработать метод синтеза нечётких решающих правил для диагностики шизофрении по комплексу показателей, характеризующих психологическую и физиологическую компоненты. На основании обобщения полученных теоретических результатов и результатов экспериментальных исследований в работе синтезируются решающие правила и строится алгоритм принятия решений по диагностики шизофрении.
Для практической реализации разрабатываемых теоретических положений в диссертации необходимо решить задачи разработки структуры соответствующей системы поддержки принятия решений по диагностике шизофрении и ее программного обеспечения. Анализ материалов первой главы позволяет сделать вывод о достаточно высокой информационности теста «дискриминация свойств понятий» (ДСПН) [104]. Причем исходная структура и содержание теста таковы, что он легко реализуется в компьютерном варианте.
Основная суть теста ДСПН заключается в том, что испытуемый анализирует пару понятий, представляемых ему либо в текстовой форме, либо на экране монитора. Под парой понятий перечислены пронумерованные всевозможные различия, существующие между объектами, отражаемые этими понятиями.
Метод синтеза комбинированных решающих правил для диагностики шизофрении
Отличительной особенностью решаемой задачи является то, что для повышения точности классификации шизофрении и ее стадий необходимо использовать признаки различной природы, описывающие психологическую и физиологическую составляющие единого сложного и динамического объекта. При этом исходная информация носит неполный и нечеткий характер, а классы не имеют четких границ и плавно переходят друг в друга.
В этих условиях, как показали результаты исследований, проведенные на кафедре Биомедицинской инженерии КурскГТУ, при работе с биологическими объектами целесообразно использовать привила нечеткого диагностического вывода с определением меры доверия к принимаемым решениям в соответствии с базовыми формулами 1.1 — 1.4. В исследуемом варианте используется группа признаков получаемых по психологической методике исследования понятийного мышления с определением меры уверенности в диагнозе шизофрения но формулам (2.2.), (2.3.) или (2.5), (2.6) и группа признаков физиологической природы, характеризующей энергетические характеристики информативных БАТ. Обозначив через К - уверенность в принимаемом решении о принадлежности к классам относительно здоров — шизофрения по группе психологических признаков, и через К - по группе признаков характеризующих энергетические характеристики биологически активных точек согласно (1.1) получаем выражение для расчета общей уверенности в отношении объекта к классу w/ (/ =1,2) в виде 1=2 - идентификатор класса шизофрения. При исследовании электрических характеристик информативных БАТ больных шизофренией было установлено, что если зафиксировать режимы измерения, размеры и место наложения электродов, а так же обеспечить равные условия измерения номинальных и рабочих (диагностических) энергетических характеристик проекционных зон, то на наборе диагностики значимых точек наблюдаются достоверно значимые (р 0Д) отклонения измеряемых характеристик от их номинальных значений не менее чем на 10 %. Это означает, что изменение обусловлено теми ситуациями, которые не исключаются ДЗТ. Остальные ситуации автоматически исключаются. В нашем случае, согласно данным раздела 2.3, если в качестве ДЗТ используются две точки, связанные с шизофренией Е40 и API 21 одновременная реакция этих точек вызывается заболеваниями шизофрения, эпилептиформными приступами (Х7), головной болью или головокружением (). Чтобы исключить влияние ситуаций Х4 и Х7 в состав ДЗТ могут быть включены точки VG14 или IG5. Таким образом, можно говорить о нескольких группах ДЗТ. Группа ДЗТ] {Е40, АР121} не исключает ситуаций Х4 И Х7. Группа ДЗТ2 (Е40, АР121, VG14} исключает все ситуации, кроме шизофрения. Группа ДЗТ3 {Е40, API21, IG5} исключает все ситуации, кроме шизофрении. В принципе, группа ДЗТІ может быть использована для постановки диагноза шизофрения, если ситуации Х4 и Х7 исключаются другими способами. В этом случае условием для постановки диагноза является выполнение условия Последние два правила исключают ситуации Х4 и Х7, однако они могут быть у пациента совместно с шизофренией. При этом ситуация Х4 может быть определена простым опросом. Ситуация же Х7 должна определяться специальными исследованиями. Работами кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ было установлено, что ситуация Х7, соответствующая диагнозу эпилептиформный приступ (w3n), может быть определена по точкам VG14, VG24, Е41, Е45, IG3, IG8, V5, V61, Rl, R9, МС5, МС6, TR7, TR12, VB9, VB13, F2, VC13 и VC15. Одной из групп ДЗТ среди этих точек является группа (Е40, Е45). Тогда диагноз w3n подтверждается условием типа ЕСЛИ (8RE40 И SRE45) 10%, ТО w3n =Х7.
Поскольку для работы правила (3.1) нас интересует значение переменной Х1, то последнее правило может быть преобразовано в правило
Для определения общей уверенности в отнесении объекта к классу W/ (/=1, ..., L) можно воспользоваться частными коэффициентами уверенности, характеризующими вклад каждой из БАТ с именем У; (j = 1,...Д), получаемыми, например, по методике изложенной в разделе 2.3. Пример формирования частных коэффициентов уверенности проиллюстрирован табл. 2.7.
Общая концепция построения СППР. Главное меню системы
В соответствии с поставленными в работе целью и задачами объектами исследования являются пациенты, страдающие шизофренией и контрольная группа здоровых людей. В контрольную группу людей вошли 300 студентов 5-6 курса медицинского вуза и 100 студентов 3-5 курсов Курского государственного технического университета. Объём выборки больных людей (в основном шубообразный тип и непрерывный тип течения заболевания) составил 180 человек. Возраст больных был сопоставлен с возрастом контрольной группы. Данные по группе больных были получены в архивах Курской областной психиатрической больницы.
Тест дискриминация свойств понятий использовался в двух вариантах: на бумажном носителе (из архивов психологической больницы и психосоматической лаборатории КГМУ и в варианте компьютерной реализации, описанном в п. 2.1. После обработки результаты тестирования с бумажного носителя переносились в базу данных.
Для синтеза диагностических решающих правил классификации шизофрении на основе энергетических характеристик проекционных зон и выяснении терапевтических возможностей воздействий на них, согласно рекомендациям [93], было выбрано электрическое сопротивление, измеряемое на переменном токе частотой 1 кГц, при токе 2 мкА. Измерения проводились с помощью многоканального анализатора БАТ, разработанного на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, структура которого описана в работе [60].
Рефлексотерапия проводилась с использованием приборов типа «Пчёлка» и «Рефлекс 3-Ю». Нами использовались токи 8..10 мкА отрицательной полярности. Воздействие продолжалось 2 - 3 минуты. Средняя продолжительность курса лечения 8 - 10 дней. Активный электрод - серебряный. Процедуры проводились в утренние часы, когда меридиан желудка наиболее восприимчив к воздействию.
В качестве основного аппарата для синтеза решающих правил использовался аппарат теории нечетких множеств и функции принадлежностей с базовыми формулами расчёта, приведёнными в первой главе. В основу подхода к дифференцированию психических больных в предлагаемой системе положены два метода распознавания образов: нечеткие правила принятия решений и метод двумерных классификационных пространств. Кроме этого, для проведения сравнительного анализа используемых и предлагаемого методов распознавания, система реализует обучение по методу линейного дискриминантного анализа. Пользователь может выбрать как тот, так и другой метод, либо использовать их оба, оценить коэффициенты уверенности того или иного решения, и, в конце концов, принять окончательное решение, учитывая рекомендации системы или игнорируя их. СППР предлагает пользователю множество режимов работы, выбор которых осуществляется посредством экранных форм и системы вложенных меню. Основные режимы СППР следующие: 1) Управление базой данных. 2) Обучение. 3) Создание обучающих выборок. 4) Принятие решений. Как указывалось выше, СППР реализует три метода распознавания, которые используют общую базу данных. Модель и структура базы данных была рассмотрена в разделе 3.4. Согласно этой модели при работе с СППР пользователь должен задать конфигурацию базы данных, сущность которой состоит в том, что в интерактивном режиме он помечает те файлы данных, с которыми он намерен работать, то есть те файлы, которые используются при обучений сети и в которые будут записываться данные результатов тестирования. Главное меню СППР показано на рис. 4.1. На экранной форме представлен раскрытый файл базы данных с записями, имеющими структуру табл. 3.1. Интегральная среда созданного программного продукта представляет собой стандартное окно WINDOWS, главное меню которого содержит три пункта. Окно на рис.4.1 показано при активации пункта Файл/Открыть. Этот пункт позволяет работать с базой данных. Используя меню данного окна можно просматривать файлы базы данных, создавать новые файлы базы данных, определять функции частости по ключам, используя хранящиеся в базе данных файлы. Редактировать файлы базы данных и проводить тестирование либо для создания обучающих выборок, либо для постановки диагноза. Окно включает два основных пункта: управление базой данных и настройка системы. Посредством этих пунктов меню пользователь может настроить систему на обучение или тестирование. В любом случае необходимо сначала выбрать первый режим и задать конфигурацию файлов данных, с которыми намеревается работать пользователь в остальных режимах. Если этого не сделать, то конфигурация будет задана по умолчанию, то есть останется предыдущей.
![Разработка методов, моделей и алгоритмов прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах, с использованием нечеткой логики принятия решений и рефлексодиагностики [Электронный ресурс]](/i/i/4381/168311.png "Разработка методов, моделей и алгоритмов прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах, с использованием нечеткой логики принятия решений и рефлексодиагностики [Электронный ресурс] Ходеев Денис Владимирович")
