Содержание к диссертации
Введение
1. Аналитический обзор и постановка задачи на исследование -11
1.1 Реализация систем поддержки принятия решений по управлению лечебно-диагностическими процессами . -11
1.2 Использование методов и средств рефлексологии для управления состояния здоровья человека -29
1.3 Цель и задачи исследования -41
2. Разработка моделей взаимодействия органов и функциональных систем с проекционными зонами . -44
2.1 Модели взаимодействия органов и функциональных систем с внемеридианными проекционными зонами -44
2.2 Организация меридианных и межмеридианных взаимодействий -59
2.3 Меридианные модели взаимодействия органов и функциональных систем с проекционными зонами. -71
3. Разработка методов и средств поддержки принятия решений для автоматизированного рабочего места врачей рефлексотерапевтов -93
3.1 Методы синтеза нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон -93
3.2 Алгоритм принятия решений по контролю и коррекции состояния здоровья методом электрорефлексологии -111
3.3 Структура системы интеллектуальной поддержки принятия решений врача рефлексотерапевта -117
4. Результаты экспериментальных исследований -131
4.1 Синтез решающих правил для диагностики заболеваний сердечнососудистой системы -131
4.2 Синтез решающих правил для диагностики заболеваний дыхательной системы -150
4.3 Синтез решающих правил для диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта -161
Заключение -171
Список литературы -174
- Реализация систем поддержки принятия решений по управлению лечебно-диагностическими процессами
- Модели взаимодействия органов и функциональных систем с внемеридианными проекционными зонами
- Методы синтеза нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон
- Синтез решающих правил для диагностики заболеваний сердечнососудистой системы
Введение к работе
Актуальность темы. По мнению ведущих отечественных и зарубежных ученых начало нового века характеризуется все возрастающим подъемом биомедицинских наук. Обобщаются знания, накопленные в биологии, биофизике, биохимии, рефлексологии, математике, информатике, медицине, экологии и многих других, достаточно далеких друг от друга областях человеческой деятельности, и все это происходит на фоне прорыва в области новых информационных технологий.
Современный уровень развития вычислительной техники делает возможным создание для медицины информационных продуктов нового поколения - автоматизированных медицинских информационных технологий, предлагающих те или иные научно обоснованные врачебные решения в зависимости от особенностей клинической ситуации, складывающейся на конкретных этапах ведения больного.
Такие системы, выступающие в качестве равноправных участников медицинского технологического процесса, в состоянии обеспечить недостижимое для обычных клинических рекомендаций сочетание широты охвата решаемых проблем и детальности их проработки (Устинов А.Г., Попов Э.В., Подвальный Е.С., Кореневский Н.А., Д. Уотерман, Р. Девитс и др.)
Одним из перспективных направлений в медицинской практике является использование методов рефлексологии (Ананин В.Ф., Вельховер Е.С., Вогралик В.Г., Портнов Ф.Г., Табеева Д.Н. и др.), которые на протяжении многих веков доказали свою диагностическую и терапевтическую эффективность.
Однако недостаточные теоретические проработки в этом направлении с позиций современной медицины и соответствующих информационных технологий значительно снижают потенциально достижимые возможности методов и средств рефлексологии.
Таким образом, дальнейшие исследования в области совершенствования методов и средств диагностики и лечения различных видов заболеваний, методами рефлексологии с использованием современных информационных технологий является актуальной научной задачей.
Работа выполнена в соответствии с научно-технической программой «научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники по подпрограмме 204 «Технология живых систем» и одним из научных направлений КГТУ «Разработка медико-экологических информационных технологий».
Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка основных элементов автоматизированной информационно-аналитической системы, обеспечивающей интеллектуальную поддержку врача рефлексотерапевта на основе меридианных моделей рефлексологии и нечеткой логики принятия решений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: обосновать возможность использования информации, снимаемой с проекционных зон, включая меридианные биологически активные точки, для решения задач диагностики и лечения различных стадий заболеваний, включая донозологическую диагностику; разработать методику построения меридианных моделей для решения задач рефлексодиагностики и рефлексотерапии; предложить метод синтеза нечетких решающих правил для диагностики различных стадий заболеваний по электрическим характеристикам проекционных зон и медицинским показателям, полученным другими способами; разработать структуру системы интеллектуальной поддержки врача рефлексотерапевта; построить алгоритм принятия решений по контролю и коррекции состояния здоровья человека методами электрорефлексологии; синтезировать набор решающих правил для интеллектуальной поддержки принятия решений врачом рефлексотерапевтом.
Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории управления, распознавания образов, нечеткой логики принятия решений, математической статистики, искусственного интеллекта, физиологии, рефлексологии.
Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: методика построения меридианных моделей, отличающаяся тем, что обеспечивает получение полносвязных энергоинформационных моделей взаимодействия органов и функциональных систем с проекционными зонами с учетом иерархии меридианных и межмеридианных связей, позволяющая повысить качество рефлексодиагностики и рационализировать процедуры рефлексотерапии; метод синтеза нечетких решающих правил с расчетом уверенности в принимаемых решениях по минимальным наборам электрических характеристик проекционных зон, позволяющий получать диагностические заключения с высокой степенью уверенности для различных типов и стадий заболеваний при разнотипной и не полностью определенной исходной информации; алгоритм принятия решений, отличающийся возможностью гибко менять тактику диагностики и лечения в соответствии с индивидуальными и электрическими характеристиками проекционных зон, позволяющей обеспечивать поддержку принятия решений на всех этапах работы врача рефлексотерапевта; решающие правила для диагностики заболеваний сердечно- сосудистой системы, органов дыхания и желудочно-кишечного тракта, отличающиеся возможностью решения задач донозологической и дифференциальной диагностики по электрическим характеристикам биологически активных точек с достаточно высоким качеством.
Практическая значимость и результаты внедрения работы. Разработанные методы и средства составили основу соответствующей автоматизированной системы, клинические испытания которой показали её высокую эффективность.
Применение предложенных в диссертации разработок позволяет сократить время принятия решений и повысить достоверность диагностики.
Результаты работы переданы в опытную эксплуатацию в ряд медицинских учреждений г. Курска, используются в научной работе биотехнологического факультета Курского государственного медицинского университета и в учебном процессе кафедры «Биомедицинские и информационно-технические аппараты и системы» Курского государственного технического университета.
Апробация. Результаты работы докладывались и обсуждались на итоговой научной сессии КГМУ (Курск 1997), на VIII Российской научно-технической конференции «материалы и упрочняющие технологии- 2000» (Курск 2000), на IV Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск 2001), на Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье населения в современных условиях» (Курск 2000).
Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 10 печатных работ.
Личный вклад автора. В работах опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата [1,2,5,6] автор разработал различные типы моделей взаимодействия органов и функциональных систем с меридианными и внемеридианными биологически активными точками, в [4,8] лично автором показана диагностическая возможность проекционных зон в задачах диагностики ранних стадий заболеваний, а в работе [9] предлагается структура программного обеспечения для системы поддержки принятия решений врача рефлексотерапевта.
Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, списка литературы, включающего 123 отечественных и 22 зарубежных наименований. Работа изложена на 193 страницах машинописного текста, содержит 47 рисунков и 12 таблиц.
Положения, выносимые на защиту.
Методика построения меридианных моделей позволяет строить модели взаимодействия меридианных биологически активных точек, обеспечивая исследование различных органов и функциональных систем организма с учетом иерархии их взаимосвязей.
Метод синтеза нечетких решающих правил позволяет получать правила диагностического вывода для определения как типа, так и стадии выбранного класса заболеваний при различных типах исходных данных.
Автоматизированная система поддержки принятия решений врача-терапевта обеспечивает решение искомого класса задач с высоким качеством и с применением доступных технических средств.
Алгоритм принятия решений и набор соответствующих решающих правил позволяют решать широкий спектр практических задач рефлексотерапии в условиях неопределенности и неполноты представления данных различной природы.
Основное содержание работы
Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, определяется научная новизна и практическая значимость работы, кратко излагается содержание глав диссертации.
Реализация систем поддержки принятия решений по управлению лечебно-диагностическими процессами
В настоящее время, как за рубежом, так и у нас в стране всё большее развитие приобретают автоматизированные системы, ориентированные на применение в поликлинической практике, которые преследуют цель повысить эффективность и качество оказания медицинской помощи пациентам за счет тех возможностей, которые обеспечивает компьютер в осуществлении сбора, обработки, хранения, представления и использования медицинской информации, необходимой для адекватного решения лечебно-диагностических задач.
На практике убедительно продемонстрирована целесообразность использования компьютера в профессиональной деятельности врача любой специальности. Персональный компьютер, программное и аппаратное обеспечение которого предназначены для использования медицинским работником, при реализации его должностных обязанностей, в ходе медицинского технологического процесса - называют автоматизированным рабочим местом (АРМ) [1, 115]
Специфика деятельности врача, зависящая от его специальности, и круг решаемых задач, определяемых его местом в общей структуре лечебно-диагностического процесса, определяют структуру технического, программно-математического, информационного и организационного обеспечения соответствующего АРМа.
Компьютерная поддержка врачебной деятельности, которая может быть применена на всех этапах лечебно-диагностического процесса, вносит в медицинский технологический процесс новые черты. Врач во многом освобождается от рутинной деятельности и у него появляется возможность больше времени уделить решению тех задач, где необходим творческий подход, проявление интуиции и эрудиции. Появляется возможность решать более сложные лечебно-диагностические задачи за счет более глубокого анализа клинической информации, требующей использования сложных алгоритмов, путем вовлечения в этот процесс больших объемов информации, включающей и справочные данные. Компьютерные программы позволяют осуществлять контроль информации, поступающей из различных источников, что повышает ее точность и достоверность и, в конечном итоге, ведет к повышению эффективности принимаемых решений.
Эффективность использования ЭВМ для поддержки врачебной деятельности, в настоящее время, полностью связана с глубиной проработки алгоритмов, предназначенных для решения соответствующих задач. Как правило, разработка таких алгоритмов и их практическая реализация требует, наряду с медиками, и участия других специалистов (математиков, инженеров - когнитологов, программистов и др.), владеющих методами анализа и обработки информации, необходимыми для решения медицинских задач.
Основу программного обеспечения АРМов ориентированных на поддержку принятия решений врачами специалистами составляют диагностические и прогностические алгоритмы и алгоритмы планирования процессов лечения. Значительная часть этого программного обеспечения базируется на методологии экспертных систем с привлечением элементов теории распознавания образов. Решение большого количества задач диагностики состояния здоровья человека может осуществляться известными методами теории распознавания образов в ее геометрической интерпретации, когда объекты, характеризующиеся различными наборами признаков X=(xi, х2,..., хп) представляются как точки (вектора) многомерного пространства признаков N. Разделение классов осуществляется с помощью полученных на этапе обучения разделяющих гиперповерхностей [1, 3, 4, 6, 42, 49, 51].
В настоящее время в практических приложениях, в том числе и в медицинских, используется достаточно большое количество различных методов распознавания образов, причем известно, что большинство из них "хорошо" работают, если структура классификационных данных удовлетворяет ограничениям, присущим соответствующим математическим моделям [4, 6, 42, 50, 68, 111]. Здесь под структурой данных (классов) понимается конфигурация точек-объектов в пространстве признаков, подчеркивая тем самым, что через нее отображаются основные взаимоотношения между исследуемыми объектами.
Модели взаимодействия органов и функциональных систем с внемеридианными проекционными зонами
Согласно современной концепции рефлексологии практически все органы и системы человеческого организма представляются в соответствующих проекционных зонах. Часть проекционных зон располагается на поверхности тела человека (ушные раковины, ступни ног, поверхность кожи вдоль позвоночника, ладони, рецептивные поля радужки глаза и т.д.), что делает их легко доступными для съема соответствующей диагностической информации.
Однако, использование проекционных зон для решения различных диагностических задач затрудняется отсутствием единых теоретических основ, раскрывающих механизмы отображения органов на соответствующие проекционные зоны.
Четкие определения и понятия отсутствуют даже по, казалось бы, легко доступным для внешнего изучения рефлексогенным зонам и рецепторным полям. Все это порождает естественное недоверие практических врачей к методам рефлексологии. Отсутствует единство мнений по поводу диагностических методик и среди специалистов по рефлексодиагностике и рефлексотерапии, особенно использующих различные рефлексогенные зоны для решения конкретных медицинских задач.
В тоже время обобщение результатов многочисленных исследований в области рефлексологии позволяет выдвинуть гипотезу о существовании некоторых общих механизмов, доставляющих информацию о состоянии внутренних органов и систем во внешние рефлекторные зоны.
Морфологическая основа правомерности выбранной гипотезы была заложена школой отечественных ученых и получила свое развитие в работах В.Ф. Ананина[8, 10].
Точные анатомические пути прохождения информации от органов до их проекционных зон на современном этапе развития медицинской науки установить не удалось, однако, обобщение многочисленных результатов исследований отечественных и зарубежных ученых позволяет построить обобщенную информационную модель связи органа со «своими» рефлексогенными зонами.
К центральной составляющей этой модели, учитывая современные анатомические и морфологические представления, будем относить адренергическую зону ретикулярной формации, выполняющую интегрирующую и активирующую функции.
Как анатомическое образование ретикулярная формация (РФ) в центральной нервной системе занимает достаточно большой участок, начиная от спинного мозга до промежуточного [29, 79, 100].
Ряд исследователей указывает на то, что стволовая часть РФ, расположенная в головном мозге, и часть РФ, расположенная в спинном мозге, хотя и тесно взаимосвязаны между собой, но обладают и определённой автономностью по областям активации своих регионов.
По мнению Ананина [10] РФ головного мозга активируют жизненно важные функциональные системы: головной мозг, сердце, систему органов дыхания, гипоталамогипофизный комплекс, желудочно-кишечный тракт, крупные рефлексогенные зоны и др. При этом мезенцефалический отдел этой области выполняет основную роль активации головного мозга и особенно его коры.
Спинальную зону РФ с филогенетической точки зрения относят к более древней в структурной организации РФ. В ней, как и в РФ головного мозга, выделяют три зоны: соматическую, парасимпатическую и симпатическую.
Такое разделение позволяет осуществлять автономную активацию эффекторов соматического и парасимпатического вида на спинальном уровне.
В свою очередь каждая из этих зон разбивается на подзоны, а последние на микрозоны. Микрозоны характеризуются тем, что их ретикулярные нейроны имеют примерно одинаковые пороги срабатывания. При этом отдельные микрозоны РФ (МРФ) свою активацию ориентируют преимущественно на тот или иной орган или часть его. Частотный диапазон аутохонный активности РФ лежит в пределах от 0,01 до 1000 Гц [8, 79].
Известно, что внутренние органы через свои интерорецепторы проецируются в спинальную адренергическую симпатическую подзону ретикулярной формации (РФС), локализованную преимущественно в боковых рогах спинного мозга [8].
Далее информация от нейронов серого вещества боковых рогов спинного мозга переключается со вставочного нейрона на эфферентный нейрон и далее по постганглионарным волокнам направляется к разным проекционным зонам.
Известно, что ретикулярная формация состоит из особых ретикулярных нейронов (РН), имеющих различный порог возбудимости [8, 130]. По мнению В.Ф. Ананина [8], внутренние органы О, (7=1,...и) проецируются на свою локальную группу ретикулярных нейронов подзоны РФС, которые образуют так называемую микрозону МРФСІ В подзоне РФС. Число микрозон в подзоне определяется количеством органов, которые на нее проецируются; кроме того, все МРФСІ в РФС имеют определенную функциональную связь [8, 12, 48].
Методы синтеза нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон
Многочисленными исследованиями отечественных и зарубежных ученых было показано, что проекционные зоны, и в частности, биологически активные точки способны аккумулировать и излучать различные виды энергии: тепловую, электрическую электромагнитную и т.д. Количество этой энергии может быть определено различными способами и приборами как через электрические, так и не электрические параметры.
При выборе параметров, характеризующих энергетическое состояние проекционных зон, мы исходили из имеющегося опыта и собственных исследований, которые показали, что с точки зрения аппаратурных затрат, технологичности и достоверности получаемых результатов наиболее подходящими параметрами являются величины электрического напряжения и величины сопротивлений на постоянном и переменном токе низкой частоты.
Как было показано в первой главе и разделе 2.1. на энергетические характеристики проекционных зон влияет достаточно много факторов: состояние органов и систем, имеющих прямые и косвенные «связи» с конкретной проекционной зоной (Ii3j); состояние центральных управляющих структур; индивидуальные особенности организма; ряд внешних факторов и т.д. Для II3j, входящих в состав меридиан, добавляются факторы топологического и временного меридианного взаимодействия.
Все это позволяет предположить, что классические, наиболее часто используемые, подходы к измерению электрических характеристик БАТ метрологически недостаточно корректны. Например, в варианте, когда идентеферентный электрод достаточно большого размера берется в руку или накладывается на одну из «нейтральных» точек поверхности тела человека, а второй «точечный» электрод измеряет абсолютные значения электрических параметров во всех остальных точках, большинство из перечисленных выше «мешающих» параметров методически не может быть учтено и, кроме того, на электродах создаются весьма разные потенциалы измерительных полуячеек. Этот недостаток известных подходов отмечается у различных исследователей [56,61,80,88,93].
Нами был проведен ряд собственных исследований по изучению диагностических возможностей известных подходов, для чего были отобраны несколько возрастных групп практически здоровых людей и несколько с ярко выраженными патологиями дыхательной системы, сердечно-сосудистой системы и желудочно-кишечного тракта. Измерялись напряжения на БАТ, электрическое сопротивление на постоянном токе (1 мкА) и электрическое сопротивление на переменном токе (прибор электродермотометр, ток 5мкА, частота 1 кГц). Измерения проводились по главным точкам, точкам тревоги и ло-пунктам соответствующих меридиан (легкого, сердца и желудка). По результатам измерения строились гистограммы распределения электрических характеристик проекционных зон по относительно здоровым людям и различным классам заболеваний. Анализ этих гистограмм показал, что если для небольших выборок специально подбираемых испытуемых удается получить некоторое разделение классов, то при увеличении объемов выборок гистограммы здоровых и явно больных людей практически полностью перекрываются, говорить же о донозологической диагностике вообще не приходится. Картина резко меняется, если от абсолютных показателей перейти к относительным показателям. Нами исследовались несколько вариантов расчета относительных информативных показателей: 1. Относительно номинальных значений электрических характеристик исследуемых БАТ, полученных на большом объеме здоровых испытуемых различного пола и возраста, находящихся в состоянии функционального покоя в различное время суток. Номинальное значение определялось как средняя величина всех значений соответствующих характеристик. 2. Относительно номинальных значений электрических характеристик исследуемых БАТ, получаемых индивидуально для каждого относительно здорового испытуемого, находящегося в состоянии функционального покоя в различное время суток. Номинальные значения БАТ определялись как средняя величина всех значений соответствующих характеристик. Период наблюдения здоровых испытуемых - 1 месяц. Далее для дальнейших исследований отбирались те из людей, которые получали те или иные заболевания, с тем, чтобы определиться с индивидуальными решающими диагностическими правилами. 3. В условиях пункта 1 для меридианных БАТ строились усредненные суточные графики номинальных значений электрических параметров. 4. В условиях пункта 2 для меридианных БАТ строились усредненные суточные графики номинальных значений электрических параметров. Таким образом, в последних 2-х пунктах в качестве номинальных значений использовались не фиксированные константы, а функциональные зависимости номинальных энергетических характеристик от времени суток. 5. Относительно меридианных точек, отражающих энергетические характеристики всего меридиана (главные точки, ло-пункты, точки тревоги).
Построение гистограмм распределения относительных значений признаков по перечисленным выше классам показало, что в зависимости от степени тяжести заболеваний по ряду БАТ процент перекрытия площадей гистограмм колеблется от 50% до 5%, что говорит о потенциальной возможности использования относительных энергетических характеристик проекционных зон для решения задач диагностики заболеваний органов систем человека.
Кроме этого, было установлено, что процент перекрытия площадей гистограмм определяется тем, для какой задачи какой из методов расчета относительного показателя принят для ее решения. Общие рекомендации по выбору метода расчета под конкретные задачи будут определены ниже. Здесь же отметим, что качество решения задач диагностики зависит и от выбранного типа отведений, способ организации которых будет рассмотрен в разделе 3.1.
Синтез решающих правил для диагностики заболеваний сердечнососудистой системы
Учитывая, что методами рефлексотерапии не решаются все проблемы, связанные с деятельностью сердечно- сосудистой системы (ССС), на первом этапе, пользуясь данными работы [85] нами был определен список ситуаций, связанных с заболеваниями сердечно- сосудистой системы для корпоральных БАТ. Было установлено, что наибольшее число точек, связанных с заболеваниями ССС располагаются на меридианах сердца (С), перикарда (МС). Мочевого пузыря (V), легких (Р) и желудка (Е). При этом по данным работы [85] удается выделить следующие ситуации: XI - боли в области сердца; Х2 - функциональные нарушения сердечной деятельности; ХЗ - неврогенные боли в области сердца; Х4 - тахикардия; Х5 - одышка; Х6 - боли в области сердца с чувством беспокойства; Х7 - сердцебиение; Х8 - удушье; Х9 - аритмия; XI0 - стенокардия; XI1 - внезапная боль в сердце; XI2 - заболевания сердца (вообще); XI3 - сердечная астма. Кроме этого, обнаруживается связь с заболеваниями сердца следующих точек ушной раковины: АР21-Х9; АР51-Х9; АР83-Х12; АР100 - Х9, Х14 (миокардит), XI5 (регуляция системы кровоснабжения при гипертензии и гипотензии); АР104-Х1; API05 - XI6 (гипертоническая болезнь). То есть, в современной терминологии, по крайней мере, по данным работы [85] по энергетическим характеристикам БАТ могут диагностироваться следующие ситуации: Х2 (класс сої) - функциональные нарушения сердечной деятельности; Х4 (класс Юг) - тахикардия; Х9 (класс 0)з) - аритмия; XI0 (класс со4) - стенокардия; XI2 (класс о)5) - заболевания сердца (вообще); XI3 (класс сов) - сердечная астма. XI4 (класе (йт) - миокардит; XI5 (класс cog) - регуляция системы кровоснабжения; XI6 (класс 0З9) - гипертоническая болезнь. Для выявления диагностической возможности БАТ по отношению к другим классам заболеваний ССС, необходимо проведение дополнительного литературного поиска по известным источникам или дополнительных статистических исследований с привлечением, например, теории распознавания образов. В качестве первого примера рассмотрим применение предложенных во второй главе методов и средств для решения задач ранней (донозологической) диагностики заболеваний ССС и выделения больных, имеющих сердечные заболевания от других видов патологии. Для решения такой узкоспециализированной задачи полную таблицу связей заболеваний ССС со всеми меридианами и БАТ строить нецелесообразно в силу её избыточности. Учитывая, что большинство ситуаций, связанных с заболеваниями ССС отображаются на точках меридиана сердца, список ситуаций, соответствующие таблицы и модели на данном этапе исследований будем строить только для этого меридиана. Если в результате решения заданного качества диагностики достичь не удастся, то на последующих этапах проведем анализ моделей для других меридиан и при необходимости к списку информативных признаков подключим информацию полученную традиционными методами исследования. В соответствии с данными работы [85] для выбранного класса задач относительно меридиана сердца (С) выделим в классе искомых патологий ситуацию х0, состоящую из списка контролируемых заболеваний ССС. То есть X0-{Xi, Х2, Хз, Х4, Хб, Ху, Хд). Тогда для меридиана сердца получаем: z\. х0; депрессивное состояние; тошнота, желтушечность склер, боли в плечевом и локтевом суставах. zi . х0; головная боль; желтушечность склер, боли в подреберье, ограничение движений в плечевом суставе. z3: х0; головокружение, рвота; онемение кожи плеча, тремор рук, боль по ходу локтевого нерва, боль в подмышечной области; ухудшение памяти, психические расстройства. za,: х0; внезапная потеря голоса; боли в предплечьи и локтевом суставе, неврит локтевого нерва; депрессия, навязчивое чувство страха, бессонница. zs: х0; головная боль, шум в ушах, головокружение, импотенция; боль в горле; боли в глазах, плече, локтевом и лучезапястном суставах; астения. 2б: х0; носовое кровотечение; неврозы, фобии. zi. x0; бессонница, фобии, ухудшение памяти; рвота с кровью, кровохарканье , желтушечность склер, повышение температуры тела. z%. х0; судорожное сведение пальцев; опущение влагалища и матки, боль и зуд в промежности; задержка или недержание мочи; тревожное состояние. z9: х0; астения, депрессия, чувство страха, нарушение мозгового кровообращения, потеря сознания. В соответствии с рекомендациями второй главы графовая энергоинформационная модель меридиана сердца будет иметь вид, представленный на рисунке 2.9. раздела 2.3. Для решения вопроса о выборе информативных БАТ для задач ранней (донозологической) диагностики заболеваний ССС, и отделения больных с сердечными патологиями от других видов заболеваний была создана экспертная группа, состоящая из трех докторов наук и двух кандидатов наук, специализирующихся в области информационных технологий и рефлексологии, двух кандидатов наук - специалистов - кардиологов и трех практикующих рефлексотерапевтов. На первом этапе в задачу группы входил первичный выбор ситуаций и БАТ для меридиана сердца и ушной раковины по общему списку ситуаций и известной меридианной модели.
