Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Система поддержки принятия решений при кинетической электропунктурной диагностике

Диссертация: Система поддержки принятия решений при кинетической электропунктурной диагностике
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

На процесс-носитель может влиять как сам исследуемый объект, так и различные внешние факторы. Среди внешних, можно выделить группу стабильных факторов, постоянство которых обеспечивается процедурой диагностики (например, стабилизированные ток или напряжение), и группу случайных факторов, которые трудно контролировать (например, давление электрода на кожу, ее влажность и т. п.). Очевидно, что… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Проблема классификации в медицине
    • 1. 1. Принятие решений и управление в сложноорганизованных системах
    • 1. 2. Поддержка принятия решений в медицине
    • 1. 3. Постановка задачи классификации
    • 1. 4. Методы альтернативной классификации
    • 1. 5. Метод перебора конъюнкций
    • 1. 6. Коллективы решающих правил
    • 1. 7. Методы анализа временных рядов
    • 1. 8. Программно-алгоритмическое обеспечение систем поддержки принятия решений
    • 1. 9. Система поддержки принятия решений «Консилиум»
    • 1. 10. Альтернативная медицина
    • 1. 11. Методы электропунктурной диагностики
  • Выводы главы
  • 2. КАСКЭД-метод диагностики состояний
    • 2. 1. Теоретические основы КАСКЭД-метода
    • 2. 2. КАСКЭД-метод
    • 2. 3. Формирование информативного словаря признаков
    • 2. 4. Алгоритмы численной обработки кинетических кривых
    • 2. 5. Разработка аппаратной части КАСКЭД
  • Выводы главы
  • 3. Построение решающих правил диагностики
    • 3. 1. Архитектура СППР «КАСКЭД»
    • 3. 2. Пользовательский интерфейс СППР «КАСКЭД»
    • 3. 3. Построение решающих правил
  • Выводы главы
  • 4. Практическое применение СППР «КАСКЭД»
    • 4. 1. Дифференциальная КАСКЭД-диагностика гинекологических заболеваний
    • 4. 2. Дифференциальная КАСКЭД-диагностика заболеваний молочной железы
    • 4. 3. Применение КАСКЭД в клинической практике
    • 4. 4. Перспективы использования
  • Выводы главы

Система поддержки принятия решений при кинетической электропунктурной диагностике (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Внедрение средств вычислительной техники в системы управления в различных сферах человеческой деятельности выдвинуло на первый план проведение фундаментальных и прикладных исследований, обеспечивающих повышение эффективности эксплуатации вычислительной техники в решении проблем в трудно формализуемый областях знаний.

Развитие прикладного программного обеспечения, реализующего различные методы анализа данных, ориентировано на создание интел-лектуализированных проблемно-ориентированных программных комплексов, призванных обеспечить пользователя развитой системой машинного ассистирования и помощи в решении конкретных задач, возникающих в процессе его профессиональной деятельности [4, 110, 163].

Особую значимость приобретают исследования, связанные с принятием решений и управлением в сложноорганизованных объектах.

Сложные системы управления представляют интерес с содержательной и с алгоритмической точек зрения при изучении структурных и функциональных условий, выполняющихся в конкретной системе, для разработки общих подходов к многоуровневым методам оптимизации. В особенности, это касается задачи повышения качества функционирования систем принятия решений в ситуациях неопределенности [42, 103, 104, 132, 57, 82].

В современных технологических системах повышение качества функционирования во многом связано с тем, насколько эффективно удается использовать ресурсы управления в нештатных ситуациях. При возникновении таких ситуаций, например, при временном снижении ресурсов, жестко запрограммированные последовательности действий приводят подчас к потере работоспособности системы [149, 25].

Рациональным представляется сочетание наиболее общих подходов к решению проблемы с их конкретной технической реализацией. Рассмотрение любой системы, абстрагируясь от ее технической реализации, и перенос опыта разработки и исследования из одной области в другую возможны при соблюдения принципа открытости как самих систем, так и принципов их построения и исследования [106].

При формализации системы обычно используются математические средства для описания ее элементов и способов их взаимодействия. Для принятия решений, адекватных сложности обстановки и состоянию системы, строится математический коммуникационный механизм, объединяющий источники получения информации, способы ее переработки и обобщения с привлечением банков данных [94].

С повышением требований к надежности, эффективности, безопасности технологических систем актуальными стали задачи выявления аналогий в принципах управления, существующих в системах различной природы (технических, биологических и т. д.), и сопоставления принципов принятия решений в системах живой природы и в технических системах [62, 141, 142].

Теория управления и теория систем позволяют дать анализ некоторых общих явлений, свойственных таким системам, и специфических черт каждого их класса [78, 97, 103, 104, 132, 149, 161].

Стало очевидным, что существуют общие принципы организации и функционирования диагностических систем. В свою очередь эффективность конкретной системы, включая спектр ее возможностей, способность обучаться, настраиваться и восстанавливать рабочий режим при сбоях, в большой степени зависят от того, на каких базовых предпосылках и допущениях она построена.

При описании функционирования диагностических систем отмечают также такие их свойства как обучение и адаптацию. Обучение — это процесс, в результате которого система приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные внешние воздействия, а адаптация — это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывного изменения внешних условий [108].

Проблемы, связанные с задачами принятия решений и управления в сложноорганизованных объектах, рассматриваются в работе на примере задач медицины.

Среди новых медицинских (и лечебных, и диагностических) информационных технологий особое место занимает биоуправление. Оно аккумулирует опыт в области информатики, использует преимущества современного программного обеспечения и опирается на современные системотехнические решения, в частности, на широкое использование инструментальных систем и технологии цифровых сигнальных процессоров. В силу расширения области применения многопараметрического мониторинга физических параметров физиологических систем биоуправление стимулирует, в свою очередь, развитие новых методических, алгоритмических и вычислительных решений [38, 78].

Среди проблем биоуправления ведущее место занимает проблема объективной оценки состояния организма, т. е. диагностика.

При разработке систем медицинской диагностики необходимо учитывать особенности, которые существенным образом отличают подобные задачи от задач технического характера, например, задач распознавания искусственных образов.

Классы объектов в задачах медицинской диагностики зачастую не являются строго определенными, задаются методом показа, отнесение объекта к тому или иному классу является результатом интуитивной оценки специалиста-эксперта.

Набор характеристик объектов в медицинских задачах ограничен возможностью проведения тех или иных исследований. Если в технике во многих случаях правомерен вопрос о том, какие характеристики объектов должны быть дополнительно измерены для увеличения эффективности классификации, то в медицине дополнительные, потенциально информативные исследования часто оказываются неосуществимыми.

Помимо этого сами медицинские данные крайне изменчивы, взаимосвязаны и взаимозависимы и, зачастую, имеют качественный и субъективный характер. Признаки, используемые при диагностике, в значительной степени коррелированны, что ограничивает возможность применения методов, основанных на предположении о статистической независимости признаков.

Поэтому несмотря на достигнутый прогресс в использовании вычислительной техники в медицине, разработка систем, нацеленных на предоставление помощи лицу, принимающему решение, в поиске оптимального варианта, представляет собой сложную научную проблему, решение которой имеет важное практическое значение.

Успешное решение одной из наиболее актуальных проблем здравоохранения, а именно, задачи ранней диагностики, невозможно без комплексного использования современных достижений в смежных областях, в том числе, в области биофизической медицины, изучающей биохимические, электрофизиологические и другие показатели организма. Поэтому понятен интерес к альтернативной медицине и, в частности, к электро-пунктурной диагностике, основанной на измерении электрических характеристик биологически активных точек— точек акупунктуры (ТА).

Многочисленными исследованиями [55, 26, 121, 99, 109, 102, 89, 182, 148, 40, 122, 24, 124, 21, 23, 22] показана возможность получения диагностической информации с точек акупунктуры с помощью регистрации и анализа их электрического отклика, т. е. установлена связь характеристик отклика ТА с состоянием внутренних органов. Таким образом, по состоянию ТА, соответствующей определенному органу, можно судить о локализации, степени выраженности патологического процесса, осуществлять экспресс-контроль за динамикой заболевания и эффективностью лечения.

В настоящей работе рассматриваются вопросы пунктурной диагностики. Любой процесс диагностики заключается в получении информации о состоянии объекта и ее интерпретации. При передаче и восприятии информации различаются процесс-носитель информации и процесс наложения информации на носитель путем изменения его параметров [95].

В большинстве методов электропунктурной диагностики процессом-носителем являются приэлектродные реакции в области ТА. Эти реакции не свойственны организму и для их протекания необходимо создать специальные условия.

На процесс-носитель может влиять как сам исследуемый объект, так и различные внешние факторы. Среди внешних, можно выделить группу стабильных факторов, постоянство которых обеспечивается процедурой диагностики (например, стабилизированные ток или напряжение), и группу случайных факторов, которые трудно контролировать (например, давление электрода на кожу, ее влажность и т. п.). Очевидно, что ценность диагностического метода определяется его чувствительностью к диагностически значимым факторам и нечувствительностью к случайным. Следует отметить, что большинству методов электропунктурной диагностики свойственна сильная зависимость измеряемых величин от случайных факторов, что, в частности, выражается в низкой воспроизводимости результатов измерений [73, 72, 95, 28, 10, 34, 29, 17].

В связи с этим возникла необходимость разработки метода, который обеспечивает более совершенные способы регистрации, анализа и оценки отклика ТА, включая в том числе и компьютерные технологии классификации для диагностики состояния пациентов.

В связи с вышеизложенным автором (в соавторстве с В. П. Карп и Д.С.Чернавским) был разработан метод компьютерной кинетической электропунктурной диагностики— КАСКЭД-метод, а на его базе— программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД».

Научная проблема состоит в необходимости выявить такие характеристики отклика точек акупунктуры на слабое электрическое воздействие, которые позволили бы диагностировать состояние соответствующих органов и систем человека, дать научное обоснование технических и технологических решений, реализуемых в системе поддержки принятия решений.

Целью исследования является разработка метода информационного и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений для оценки состояния организма по анализу реакции на слабое электрическое воздействие в ТА.

В соответствии с поставленной целью основные задачи работы определены следующим образом:

1. Разработка и обоснование информационной методологии синтеза систем поддержки принятия решений при КАСКЭД-диагностике состояния пациентов.

2. Конструирование проблемно-ориентированного пространства признаков для адекватного описания исследуемого динамического процесса («производные характеристики»).

3. Разработка решающих правил, структурных и иерархических методик классификации состояния объектов исследования.

4. Разработка архитектуры и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений при оценке состояния пациентов КАСКЭД-методом.

5. Создание программно-аппаратного комплекса «КАСКЭД».

6. Верификация предложенных моделей и алгоритмов оценки состояния и практическое применение разработанной системы поддержки принятия решений.

Методы исследования. В работе использовались основные положения теории принятия решений, теории множеств и теории алгебры логики, теории распознавания образов, элементы теории искусственного интеллекта, методы математической статистики, анализа временных рядов и эвристические методы решения задач математического программирования, метод программно-целевого проектирования систем.

В диссертации использованы основные принципы организации клинических наблюдений и сбора данных, а также критерии формирования групп состояний больных, материала обучения и контроля.

Научная новизна.

1. Впервые разработан метод компьютерной кинетической электро-пунктурной диагностики (КАСКЭД-метод), основанный на анализе реакции организма на слабое электрическое воздействие в точках акупунктуры.

2. Разработаны специальные методы анализа и комплексной оценки кинетических характеристик исследуемого процесса.

3. Сконструирован информативный словарь признаков (производных характеристик), отражающих различия объектов по классам состояний.

4. Предложен подход к решению задачи дифференциальной КАСКЭД-диагностики с учетом возможных сочетанных состояний объектов.

5. Построены решающие правила классификации на разных уровнях иерархической системы поддержки принятия решений и правила формирования множества управляющих решений на примере дифференциальной диагностики состояния молочных желез и гинекологических органов.

Положения, выносимые на защиту.

1. Разработанный КАСКЭД-метод применим для оценки состояния органов и систем организма человека.

2. Специальные методы анализа кинетики электрического отклика точек акупунктуры позволяют сформировать информативный словарь описания исследуемого кинетического процесса.

3. Предложенная методика построения многоуровневой диагностической системы позволяет произвести дифференциальную диагностику состояния сложноорганизованных динамических объектов с учетом возможных сочетанных состояний,.

4. Предложенная информационная методология является адекватным средством разработки систем поддержки принятия решений при использовании КАСКЭД-метода диагностики состояний.

5. Разработанные критерии и алгоритмы, реализованные в системе поддержки принятия решений «КАСКЭД», обеспечивают экспресс-диагностику состояния пациентов с учетом локализации патологического процесса, выявление групп «риска» в плане возможных заболеваний, а также контроль за эффективностью проводимого лечения.

Практическая значимость работы.

1. Создано программное обеспечение (для ОС DOS и Windows9x) для анализа электрического отклика точек акупунктуры.

2. Разработан программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД».

3. Изготовлена опытная партия стационарных, на базе офисных компьютеров, и портативных, на базе notebook компьютеров, приборов «КАСКЭД».

4. Программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД» успешно прошел официальные технические и клинические испытания в системе Министерства здравоохранения РФ.

5. Показано, что разработанные технические средства обеспечивают безопасность и комфортность обследования для пациентов.

6. Практическое применение КАСКЭД обеспечивает неинвазивную экспресс-диагностику воспалений, доброкачественных образований и злокачественных опухолей, выявление групп «риска» в плане возможных заболеваний, а также надежный контроль за динамикой состояния пациентов в процессе лечения.

Достоверность полученных результатов подтверждается математическими расчетами, моделированием на ЭВМ, результатами практического использования предложенных методик и программных средств, а также официальными клиническими испытаниями в системе Министерства здравоохранения РФ.

Реализация и внедрение результатов. Основные результаты диссертации получены автором при выполнении научно-исследовательских работ на кафедре кибернетики Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики, в Институте общей физики РАН, ЗАО «Центр медицинской компьютерной диагностики «Восточная Корона» в сотрудничестве с Физическим институтом РАН им. П. Н. Лебедева, Московской медицинской академией им. И. М. Сеченова, Городской клинической больницей № 33, а также в рамках научной школы «Математическое моделирование биофизических процессов» (РФФИ Per. № 96−15−97−782).

В ходе внедрения результатов диссертационной работы получены:

1) Патенты РФ на изобретение № 2 033 785 от 30.04.1995 и № 2 093 134 от 20.10.1997.

2) Свидетельство об официальной регистрации программы РосАПО № 960 550 от 15.12.1996 на компьютерную программу для диагностики состояния организма на основании анализа электробиофизических характеристик кожи (КАСКЭД).

3) Акт о прохождении технических испытаний прибора электропунк-турной диагностики автоматизированного компьютерного «КАСКЭД» во Всероссийском научно-исследовательском и испытательном институте медицинской техники Министерства здравоохранения РФ №ATHJI 0.009.1589 от 24.12.1998.

4) Протоколы о прохождении клинических испытаний прибора элек-тропунктурной диагностики автоматизированного компьютерного «КАСКЭД»:

— в НИИ традиционных методов лечения Министерства здравоохранения РФ (подписан Директором НИИ ТМЛ МЗ РФ академиком РАМН, проф. В.Г.Кукесом);

— в Центральном клиническом военном госпитале ФСБ РФ (подписан.

Начальником ЦКВГ ФСБ РФ генерал-майором мед. службы А.Г.Кругловым) — - в Научно-исследовательском медицинском центре «Ультрамед» (подписан Директором центра «Ультрамед» С.А.Бугаевым).

По результатам испытаний программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД» рекомендован к серийному производству и применению в медицинской практике (решение комиссии по приборам и устройствам, применяемым для экспресс-диагностики функционального состояния организма по физиологическим показателям рефлекторных зон и биологически активных точек и рефлексотерапии по зонам и БАТ Комитета по новой медицинской технике Министерства здравоохранения РФ № 29/23 700−99 от 09.07.1999).

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы представлялись на отечественных и международных научных конференциях, конгрессах, съездах, симпозиумах и профильных выставках, в том числе: Научно-практическом семинаре «Новые компьютерные технологии для медицины» (Берлин, 1995) — выставках СЕВ1Т-95, -96 (Ганновер, 1995 и 1996) — выставке 81МО-96 (Мадрид, 1996) — Международной конференции «Новые информационные технологии в медицине и экологии» (Гурзуф, 1996) — V Российском национальном конгрессе «Человек и лекарство» (Москва, 1998) — I Всероссийской конференции «Информатизация педиатрической науки и практики» (Екатеринбург, 1998) — V и VII Международных конференциях «Математика. Компьютер. Образование» (Дубна, 1998 и Пущине, 2000) — выставке «Экспортные возможности Центра России» (Москва, 1999) — Всероссийской научно-технической конференции «Нейроин-форматика-99» (Москва, 1999) — Выставке «Прикладные технологии» Министерства образования РФ (1999) — семинарах Института Общей Физики РАН (1996) и Института традиционных методов лечения (1998) — Конференции «Потенциал московских вузов и его использование в интересах города» (Москва, 1999), Научно-практической конференции «Медицинекая кибернетика в клинической практике» (1999), 3-ей Международной конференции «Радиотехника в медицинской диагностике» (1999), Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Санкт-Петербург, 2000).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 27 печатных работ, включая 11 статей, 13 тезисов, 3 авторских свидетельства.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 186 наименований. Общий объем работы включает 161 страницу основного текста, 36 рисунков и 21 таблицу.

Выводы главы 4.

1. Приведены результаты практического использования разработанной автором системы поддержки принятия решений «КАСКЭД» для решения актуальных медицинских проблем:

— дифференциальной диагностики гинекологических заболеваний ;

— дифференциальной диагностики узловых заболеваний молочной железы с учетом сочетанных состояний.

2. Практическое применение СППР «КАСКЭД» показало, что разработанные технические средства обеспечивают безопасность и комфортность обследования для пациентов.

3. Полученные результаты дают основание сделать заключение о том, что разработанный автором КАСКЭД-метод может быть использо.

158 ван в широкой медицинской практике как один из дополнительных методов ранней экспресс-диагностики состояния органов.

4. В качестве перспективного направления развития КАСКЭД-метода и изложенных подходов следует рассматривать их использование для диагностики других нозологических групп заболеваний.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В ходе работы над диссертацией с позиций системного подхода к исследуемому классу медико-биологических проблем предложена информационная методология построения системы поддержки принятия решений (СППР) при КАСКЭД-диагностике состояния органов и систем организма человека, включающая в себя в качестве основных этапов обоснование иерархической структуры СППР, составление информативного словаря признаков, формирование классов обучения и контроля, построение и синтез решающих правил классификации объектов, принадлежащих к различным классам состояний. На основе указанной методологии получены новые алгоритмы, решающие правила, иерархические методики формирования компьютерного диагноза и разработано соответствующее программное обеспечение.

В работе выведены аналитические зависимости и приведены результаты анализа характеристик отклика организма на слабое электрическое воздействие в ТА в решении поставленной задачи дифференциальной диагностики состояний. Проведенная экспериментальная проверка полученных результатов подтвердила правильность представлений и положений, лежащих в основе исследования.

Предложенные алгоритмы обработки входной информации, представленной в виде временных рядов, позволили сформировать пространство признаков, оптимальное в смысле специфики решаемых задач. Для построения решающих правил классификации использовался метод перебора конъюнкций. Были выявлены закономерности, характерные для таких состояний как: «орган в норме», «воспаление», «доброкачественное образование», «признаки атипического роста» и др.

Заключение

о диагнозе формировалось по соотношению количественных показателей за каждое из возможных состояний.

Разработанная система поддержки принятия решений «КАСКЭД» может быть использован в кабинетах скрининг-диагностики при массовом обследовании пациентов, в практике профильных медучреждений в помощь врачу как дополнительный метод обследования, а также для оценки динамики состояния больных в процессе лечения.

Научная новизна исследования состоит в разработке метода информационного и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений для оценки состояния организма по анализу реакции на слабое электрическое воздействие в ТА. Общим научным вкладом следует считать предложенную совокупность математических методов и вычислительных алгоритмов выявления закономерностей при решении задач в ситуации неопределенности. Практическую ценность диссертационной работы составляют прикладные компьютерные системы, успешно используемые для решения ряда конкретных медицинских задач.

В диссертационной работе достигнуты следующие научные результаты:

1. Впервые разработан метод компьютерной кинетической электро-пунктурной диагностики (КАСКЭД-метод), основанный на анализе реакции организма на слабое электрическое воздействие в точках акупунктуры.

2. Разработаны специальные методы анализа и комплексной оценки кинетических характеристик исследуемого процесса. Сконструирован информативный словарь признаков, отражающих различия объектов по классам состояний.

3. Предложен подход к решению задачи дифференциальной КАСКЭД-диагностики с учетом возможных сочетанных состояний объектов.

4. Построены решающие правила классификации на разных уровнях иерархической системы поддержки принятия решений и правила формирования множества управляющих решений на примере дифференциальной диагностики состояния молочных желез и гинекологических орга.

161 нов.

5. Создано программное обеспечение (для ОС DOS и Windows9x) для анализа электрического отклика точек акупунктуры. Разработан программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД». Изготовлена опытная партия стационарных, на базе офисных компьютеров, и портативных, на базе notebook компьютеров, приборов «КАСКЭД». Программно-аппаратный комплекс «КАСКЭД» успешно прошел официальные технические и клинические испытания в системе Министерства здравоохранения РФ.

6. Результаты практического применения подтвердили, что система поддержки принятия решений «КАСКЭД» обеспечивает раннюю неинва-зивную экспресс-диагностику воспалений, доброкачественных образований и злокачественных опухолей, выявление групп «риска» в плане возможных заболеваний, а также надежный контроль за динамикой состояния пациентов в процессе лечения.

Развитые в диссертации методы и подходы имеют практический выход, реализованы в виде действующих программных и аппаратных средств и могут быть рекомендованы для оптимизации управления в сложноорганизованных системах различного типа.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Н., Батыршин И. З., Блишун А. Ф., Силов В .Б., Тарасов В. Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.:Наука, 1986,-312 с.
  2. С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.-607с.
  3. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. — 488 с.
  4. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. -М.: Финансы и статистика, 1983.-472 с.
  5. М.А., Браверман Э. М., Розоноэр Л. И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970. — 384 с.
  6. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / Под ред. В.Н. Вапни-ка. М.: Наука, 1984. — 816 с.
  7. В.К., Сандлер Е. А. Обработка экспериментальных данных.-М.:МИРЭА, 1992, — 54с.
  8. H.H., Качан А. Т. Физиологические характеристики точек акупунктуры- В кн.: Теория и практика рефлексотерапии. Медико-биологические и физико-технические аспекты Изд-во Саратовского ун-та, 1981- с.192−195
  9. М.М. Проблемы узнавания. М.: Наука, 1967. — 320 с.
  10. М.А., Карп В. П., Минасова Г. С., Никитин А. П., Чернавский Д. С. О кинетической электропунктурной диагностике. ГЦНМБ. — Москва, 1994. — №Д-24 415.- 24с.
  11. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. — 464 с.
  12. Г. М., Берлин Ю. В., Рабинович Е. З., Усачева М. Д., Юрина O.A. КВЧ-измерения в диагностике функционального состояния кожи человека // Медицинская техника, 1983. № 2. — с.20−21
  13. С.А., Трянин А. П. и др. Проблемы измерения электрических параметров в области точек акупунктуры В кн.: Технические аспекты рефлексотерапии и системы диагностики-Калинин: КГУ, 1984.
  14. В.М., Маслов В. К., Зеленюк Е. А. Методы анализа и построение алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей // Прикладная статистика. М.: Наука, 1983. — т. 45. — с. 126−144.
  15. М.Н. Алгоритм обучения распознаванию образов «Кора» / Алгоритмы обучения распознаванию образов. М.: Сов. радио, 1973. — с. 8−12.
  16. В.Н., Червоненкис, А .Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1973.-416с.
  17. Е.С., Никифоров В. Г. Основы клинической рефлексологии. М.: Мед, 1984.-223 с.
  18. Н.И. Характеристика структурных элементов области точек акупунктуры в условиях диагностики. В кн.: Технические аспекты рефлексотерапии и системы диагностики. — Калинин: КГУ, 1984.
  19. Ф. Основы электропунктуры— М.: «ИМЕДИС», 1993 178 с.
  20. В.Г., Вогралик М. В. Пунктурная рефлексотерапия: Чжэнь-цзю-Горький: Волго-Вятское кн. изд-во, 1988 335 с.
  21. Ю.Д., Курочкина А. И. Анализ данных как инструмент формирования баз знаний для медицинских консультационных и экспертных систем // Вестник ВОИВТ. 1991. — № 1. — с. 41−46.
  22. Всеволожский J1.A. Методологические аспекты исследования электрических параметров точек акупунктуры В кн.: Теория и практика рефлексотерапии. Медико-биологические и физико-технические аспекты — Изд-во Саратовского ун-та, 1981,-с. 180−186
  23. A.M., Козлов Б. Л., Новиков И. Н. Исследование повторяемости результатов измерения электрокожной проводимости в точках акупунктуры В кн.: Теория и практика рефлексотерапии — Кишинев: Штиинца, 1981- с. 185 186.
  24. С.А. О приоритете здоровья матери и ребенка в системе охраны здоровья популяции: Сб. Информатизация педиатрической науки и практики-Екатеринбург-Москва, 1998.-е. 51−55.
  25. Гомеостатика живых, технических, социальных и экологических систем /Отв. ред. Ю. М. Горский.-Новосибирск: Наука, 1990- 350 с.
  26. А.Н., Левинский Н. И., Нариванчик Л. Н. Вариативность электрофизиологических показателей точек акупунктуры В кн.: Диагностическая и терапевтическая аппаратура рефлексотерапии и биофизические методы диагностики,-Калинин: КГУ, 1983 — с.108−114.
  27. Ш. А. Неформальный анализ данных в геологии и геофизике. М., 1991.
  28. Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологическихпроцессов. JI.: Медицина, 1978.-296 с.
  29. Н.Д., Голант М. Б., Бецкий О. В. Миллиметровые волны и их роль в процессах жизнедеятельности. -М.: Радио и связь, 1991. 168 с.
  30. O.A., Штарк И. Б. Компьютерные системы биоуправления: Тез. докл. межд. конф. «Биомедприбор-98».- М., 1998.- http://www.mks.ru/ Н-brary/text/biomedpribor/98/s9t9.htm
  31. В.И., Попов Э. В., Преображенский А. Б. Общение конечных пользователей с системами обработки данных. М.: Радио и связь, 1988 — 288с.
  32. P.A. Методологический и физиологический анализ проблемы точек, меридианов и энергии в рефлексотерапии. В кн.: Теория и практика рефлексотерапии, медико-биологические и физико-технические аспекты- Саратов, 1981, — с.3−11
  33. М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных/ Пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1988. — 254с.
  34. H.H., Карп В. П., Пудова Н. В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений для оптимизации управления в сложноорганизованных динамических объектах // Приборы и системы управления № 3 — 1997 — с. 35−40.
  35. H.H., Никитин А. П., Школьник Л. Д., Чернавский Д. С., Карп В. П., Садовская Л. А., Колобов C.B., Емельянов С. И., Ковальчук Л. В. Поддержка принятия решений при КАСКЭД-диагностике сочетанных состояний органов. Препринт ФИАН № 41, — М., 2000- 15с.
  36. H.H., Фурасов В. Д. Задачи управления с неполной информацией: Учеб. пособие/ МИРЭА.-М., 1985.- 116с.
  37. H.H., Фурасов В. Д. Элементы теории процессов управления. М., изд. МИРЭА, 1984
  38. H.H., Ядыкин И. Б. Идентификация непрерывных технологических процессов в реальном времени. -М., изд. МИРЭА, 1983, — 53 с.
  39. И.С. Методы оцифровки неколичественных признаков // Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа: Ученые записки по статистике. М.: Наука, 1980. — т. 36. — с. 309−316.
  40. И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: пакет ППСА. М.: Финансы и статистика, 1986. — 232с.
  41. М. Иерархический кластер-анализ и соответствия: Пер. с фр М.: Финансы и статистика, 1988. — 342с.
  42. A.B. Проблемы единства клинической практики для западной и восточной медицины http://www.biosan.kharkov.ua/ zabdoc. html
  43. JI.JI. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе / Классификация и кластер М.: Мир, 1980. — с. 208−247.
  44. А.Н., Василевская Л. Н., Грушин В. Ф., Ботвин М. А., Шиканян A.A. Способ дифференциальной диагностики беременности и заболеваний женской половой сферы и устройство для его осуществления // Авторское свидетельство № 1 158 197.- 1981.
  45. А.Н., Чернавский Д. С. О возможных механизмах электрофизиологической диагностики по отклику ЭАТ. Препринт ФИАН. Москва, 1983. — 18 с.
  46. В.Г., Финн В. К. Экспертные системы и некоторые проблемы их интеллектуализации // Семиотика и информатика 1986 — № 27 — с. 25−61.
  47. М.А. Анализ некоторых инструментальных методик пунктурной диагностики. http ://www.inta.kiev.ua/review.htm
  48. В.П. Программа для ЭВМ для построения решающих правил классификации (Консилиум-1). Всероссийский фонд алгоритмов и программ (РосАПО), М., 1994.-№ 940 206.-28 с.
  49. В.П. Развитие и применение теории проектирования систем поддержки принятия решений для класса медико-биологических задач. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. М., 1999
  50. В.П. Технология разработки модульной системы математического обеспечения принятия решений в медицине //Вестник ВОИВТ 1991- № 1- с.73−81
  51. В.П., Катинас Г. С. Вычислительные методы анализа в хронобиологии и хрономедицине. С-Пб., 1997. — 116 с.
  52. В.П., Никитин А. П. Некоторые вопросы проектирования систем медицинского назначения на примере прибора кинетической электропунктурной диагностики КАСКЭД: Сб. науч. тр. МИРЭА «Вопросы кибернетики».- М., 1999.-с. 6−13
  53. В.П., Никитин А. П. Опыт разработки прибора кинетической электропунктурной диагностики КАСКЭД: Сб. науч. тр. МИРЭА «Вопросы кибернетики». -М., 1999.-е. 14−20
  54. В.П., Никитин А. П., Родштат И. В., Чернавский Д. С. Моделирование ау-тодиагностической системы человека с позиций нейрокомпьютинга: Сб. науч. тр. Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-99" — Москва.-1999 ч. 1. — с. 162−168
  55. В.П., Никитин А. П., Садовская Л. А. Метод компьютерной иерархической классификации для диагностики сочетанных состояний органов./ Сб. тр. Межд. конф. „Математические методы в технике и технологиях“.- Спб, 2000. т.4с.126−127
  56. Карп В. П, Никитин А. П, Садовская Л. А. Опыт использования метода кинетической электропунктуры для контроля за состоянием гинекологических больных в процессе лечения: Тез. докл. Московской межд. гомеопатической конф.-М, 1997-с.51
  57. Карп В. П, Никитин А. П, Садовская Л. А, Чернавский Д. С. Использование новых биофизических методов для оценки состояния органов: Сб. докл. 3-ей межд. конф. „Радиотехника в медицинской диагностике“.- М, 1999 с. 28−29
  58. Карп В. П, Никитин А. П, Чернавский Д. С. Компьютерная программа для диагностики состояния организма на основании анализа электробиофизических характеристик кожи (САБКЕО).- Всероссийский фонд алгоритмов и программ (РосАПО) № 960 550. М, 1996, — 26 с.
  59. Карп В. П, Никитин А. П, Чернавский Д. С, Садовская Л. А. Новые биофизические технологии для ранней диагностики патологии органов. // Вестник РАМН. -2000,-№ 9
  60. Карп В. П, Чернавский Д. С, Никитин А. П. Метод кинетической электропунктурной диагностики и его использование для оценки состояния больных // Миллиметровые волны в биологии и медицине. № 7. — М., 1996. — с. 20−26
  61. В.П., Чернавский Д. С., Никитин А. П., Кузнецов A.B. Использование метода кинетической электропунктурной диагностики для оценки эффективности выбранной терапии // Тез. докл. Y Российского нац. конгресса „Человек и лекарство“.- М., 1998 с.
  62. В.П., Чернавский Д. С., Никитин А. П., Филиппов A.A., Кузнецов A.B. Использование метода кинетической электропунктурной диагностики для оценки состояния гинекологических больных: Тез. докл. Московской межд. гомеопатической конф. 1996 — с. ЗЗ
  63. М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. — 736с.
  64. В.Г., Кнорринг JI.H., Мартынов В. А., Сальников В. Ю. Функциональные возможности автоматизированных комплексов для биологических и медицинских исследований// Приборы и системы управления 1995. — № 6. — с. 24−26.
  65. E.H. Сложные системы и нелинейная динамика в природе и обществе» // Вопросы Философии № 4- 1998 — с. 138−144
  66. А.Д. Экспресс-диагностика эффективности психотерапевтического воздействия методикой биогальванометрии: Тез. докл. научно-практич. конф. -Харьков, 1981.-с.51−52.
  67. .А. // Русский медицинский журнал. http://www.rmj.net/704/ 5. htm
  68. .А. Континуум переходных состояний организма и мониторинг динамики здоровья детей. М.: Детстомиздат, 2000. — 155 с.
  69. Компьютерная биометрика /под ред. В. Н. Носова. МГУ. — 1990. — 232с.
  70. А.Р., Папуловский В. Ф., Ядыкин И. Б. Математические методы и модели в системах автоматизации экспериментальных исследований— М.: МИРЭА, 1986, — 80с.
  71. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. — 160 с.
  72. А.Н. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов-М.: Медицина, 1979 344 с.
  73. Лувсан Гаваа. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. -М., Наука. 1986. — 576с.
  74. Н.Л. Электропунктурная диагностика, гомеотерапия и феномен дальнодействия. М.: СП «Альфа-Эко», 1990. — 136 с.
  75. К. Сложность и самоорганизация. Возникновение новой науки и культуры на рубеже века // Вопросы Философии № 3 — 1997 — с.48−62
  76. И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. — 176с.
  77. Методы анализа данных: Подход, основанный на методе динамических сгущений /Кол. авт. под рук. Э. Дидэ- М.: Финансы и статистика, 1985 357с.
  78. И.Н. Структура и функции эпидермиса. М., Медицина. — 1979−238с.
  79. В.Д. Основы теории систем. М.: МИРЭА, 1997. — 76 с
  80. C.B., Чернавский Д. С. Препринт ФИАН № 164. 1986. — 52с.
  81. Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике. Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1988. 350с.
  82. В.А., Сычев В. А., Чернышев М. К. Вычислительная ритмография -подход к анализу иерархии управления в организме: Тез. докл. 4 симпозиума по применению математических методов и ЭВМ в медико-биологических исследованиях. М., 1985. — с. 80 -82.
  83. А.Э. Методологические проблемы неклассической науки // Философия Науки, Новосибирск № 1 — 1995.
  84. А.И., Гайдамакина A.M. Стандартный метод определения тонуса вегетативной нервной системы в норме и патологии // Журнал экспериментальной и клинической медицины АН Арм. ССР, 1981- т. XXI- № 2.-с.164−172.
  85. А.П. Классификация сочетанных состояний при использовании кинетической электропунктурной диагностики: Тез. докл. VII конференции «Математика. Компьютер. Образование».- М, 2000.-c.246
  86. В.Н. Анализ целей управления в технологических системах и в системах естественной технологии: Технологические системы и управление в организме: общие принципы и аналогии. Сб.тр. ИЛУ М., 1996 — № 3- с.5−14.
  87. В.Н. Моделирование естественных технологий организма для исследования процессов управления его жизнедеятельностью // Автоматика и телемеханика.- 1992,-№ 12.- с.96−105.
  88. Переверзев-Орлов B.C. Советчик специалиста. Опыт разработки партнерской системы. М., Наука, 1990.
  89. А.Б. Открытые информационные системы М.: МИРЭА, 2000- 44с.
  90. ПолякБ.Т. Введение в оптимизацию-М.: Наука, 1983−384 с.
  91. Э.В. Экспертные системы реального времени // Открытые системы-1995-№ 2
  92. Ф.Г. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига: Зинатне, 1988 — 352 с.
  93. Г. С. Искусственный интеллект- основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988 — 280 с.
  94. Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интеллект- прикладные системы. М.: Знание, 1985.- 48 с.
  95. Д.А. Новые информационные технологии это те ключи, которые откроют нам путь в новое общество // Новости искусственного интеллекта.-1994- № 2 с.57−76.
  96. Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика- М.: Наука, 1986.
  97. Ю.В. Регрессионный анализ полиномиальных моделей М.: МИРЭА, 1994−56с.
  98. Г. Анализ решений. М.: Наука, 1977 408 с.
  99. Л.А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. М.: Энергоиздат, 1981. — с. 1−78.
  100. Г. В. Проблемы измерения близости в задачах анализа данных // Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях. М.: Наука, 1987. — С. 41−54.
  101. Рефлексотерапия утомления (краткие основы биоэнергодиагностики и био-электростимуляции акупунктурных зон) / «ФИЗЛИ».- Одесса, 1989 56 с.
  102. И.В. Дискретный анализ Спб.: Невский диалект, 2000 — 240 с.
  103. И.З., Лысенюк В. П. Современные методы акупунктурной диагностики (учебно-методическое пособие).- Киев: МЗО УССР, 1991.- 66 с.
  104. A.B., Готовский Ю. В. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р. Фолля М.: «ИМЕДИС», 1995 — 447 с.
  105. Ю.А. «Альтернативные» методы лечения с точки зрения доказательной медицины, http://www.vsma.ac.ru/publ/2000/ konfdm/ part2. html
  106. В.Т., Пономарев Ю. В. Метрологические основы получения диагностической информации с аурикулярных кожных зон Препринт ИАПУ ДВО РАН.- 1993.-55с.
  107. B.C. От классической к постнеклассической науке (изменение оснований и ценностных ориентаций). Ценностные аспекты развития науки- М., 1990.
  108. Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии— М.: Медицина, 1 982 560 с.
  109. ТеппонеМ.В. КВЧ-пунктура-М.: «Логос», «Колояро», 1997−314с.
  110. А.Л. Патогенетическое обоснование ранней диагностики, лечения и профилактики миомы матки: Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук М., 1999- 36 с.
  111. Ю.А., Гордеева H.A., Голованова М. В. Шаги к союзу восточной и западной медицины. Нижний Новгород, ИКПИ АЕН РФ- http://www. nnov.city.ru/medin/rus/info.htm
  112. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов М.:Мир, 1978.- 416с.
  113. A.M. Естественные технологии биологических систем— Л.: Наука, 1987−318 с.
  114. Д. Руководство по экспертным системам М.: Мир, 1989 — 388 с.
  115. .Н., Порфирьев И. Н., Логачев В. В., Ораевский К. С. Опыт проведения испытаний биомедприборов по требованиям помехоустойчивости: Тез. докл. Межд. Конф. «Биомедприбор-98».- М., 1998 http://www.mks.ru/library/ text/ biomedpribor/98/ s8tl5. htm
  116. Я.А., Тарловский Г. Р. Статистическая теория распознавания образов. -М.: Радио и связь, 1986. 264с.
  117. Р. Экспертные системы. Принципы работы и примеры М.: Радио и связь, — 1987.-224 с.
  118. К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / Пер. с англ. М.: Наука, 1979. — 367 с.
  119. Д.С., Карп В.П, Никитин А. П. Система анализа реакции организма на слабое электрическое воздействие в биологически активных точках // Радиотехника и электроника. т.41- № 8- 1996 — с.995−1000
  120. Д.С., Карп В. П., Родштат И. В. О нейрофизиологическом механизме КВЧ-пунктурной терапии. Препринт ФИАН. Москва, 1991. — 50 с.
  121. Д.С., Карп В. П., Родштат И. В. Об аутодиагностической системе человека и ее роли при пунктурной КВЧ-терапии (Пластины Рекседа как диагностический нейропроцессор) // Радиофизика. Н. Новгород, 1994. — т.37. — № 1. — с. 57−78.
  122. К.Э. Работы по теории информации и кибернетике М — 1963.
  123. Школьник Л. Д, Панфилов С. А., Фомичев О. М. Диагностика непальпируемых новообразований молочной железы. // Медицинская консультация- 1999-№ 2, — с. 28−39
  124. Л.Д. Диагностика и лечение непальпируемых новообразований молочной железы: Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук. М., 1999- 32 с.
  125. A.M. Пути улучшения линейной дискриминации в нормальном случае: Статистика, вероятность, экономика. -М.: Наука, 1985.-е. 379−382.
  126. Р.А. Рефлексодиагностика, http://www.infamed.com/rt/diag01.html
  127. Яновский О. Г, Карлыев К. М, Королева Н. А, Кузнецова Т. В., Готовский Ю. В. Возможности компьютеризированной электропунктурной диагностики по методу Р. Фолля в терапии методами рефлексотерапии и гомеопатии / Методические рекомендации-М, 1999−28с.
  128. Яхно В. П, Новосельцев В. Н, Бахур А. Б. Моделирование приоритетных способов иерархической интеграции сложных систем: Технологические системы и управление в организме: общие принципы и аналогии. Сборник трудов ИПУ-М, 1996.- № 3- с. 30−39.
  129. Ackerman М, Ball М, Clayton P. D, Frisse М. Е, Gardner R. М et al. Standards for medical identifiers, codes and messages needed to create an efficient computer-stored medical record // JAMIA 1994- v. 1.- p. 1−7
  130. Batovrin V. K, Karp V. P, Nikitin A. P, Rodshtad I. V, Chernavski D.S. Investigation of neurophysiological mechanisms of human autodiagnostic system. Proceedings of 3rd Int. Conf. on Radioelectronics in medicine diagnostics Moscow, 1999- p. l 18 119.
  131. Bezdek J. C, Pal S.K. Fuzzy models for pattern recognition IEEE Press, New York, 1992
  132. Breiman L, Friedman J. H, Olshen R. A, Stone С J. Classification and regression trees Wadsworth International Group, 1984.
  133. Chernavski D. S, Karp V. P, Nikitin A. P, Rodshtad I. V, Zubov B.V. Autodiagnostic system and puncture therapy // Proceedings SPIE.- v.3829- 1999 p.155−161
  134. Chernavski D. S, Karp V. P, Nikitin A. P, Zubov B.V. Analysis of organism response on weak electrical stimulation in acupuncture points // Proceedings SPIE-v.3829 1999.-P.34−40
  135. Coiera E. Intelligent monitoring and control of dynamic physiological systems // Artificial Intelligence in Medicine 1993 — v.5 — p.1−8
  136. Compton P, Edwards G, Kang B, Lazarus L, Malor R. et al. Ripple down rules: Turning knowledge acquisition into knowledge maintenance // Artificial Intelligence in Medicine. 1992.-v.4.-p.463−475
  137. Dash M, Liu H. Feature selection for classification // Intelligent Data Analysis-1997-v. 1- No.3
  138. Doraiswami R, Jiang J. Performance monitoring in expert control systems// Automatica, 1990,-v. 266-No.3-p.799−811.
  139. East T. D., Morris A. H., Wallace C. J., Clemmer T. P. et al., A strategy for development of computerized critical care decision support systems// International Journal of Clinical Monitoring and Computing. 1992, — v.8. p. 263−269
  140. Finkelstein L. Intelligent find knowledge based instrumentation An examination of basic concepts// Measurement. — 1994. — Vol. 14. — No. 1. — P. 23−29.
  141. Freidman C. P., Wyatt J. C. Evaluation methods in medical informatics SpringerVerlag, New York.- 1997.
  142. Hand D.J. Intelligent data analysis: issues and opportunities // Intelligent Data Analysis.- 1998- v.2- No.2
  143. Humphrey M., Cunningham S.J., Witten I.H. Knowledge visualization techniques for machine learning // Intelligent Data Analysis 1998 — v.2 — No.4
  144. Innis M.D. Clinical problem solving the role of expert laboratory systems // Med Inform.- 1997, — v.22.-No.3. p.251−261
  145. Karp V.P., Chernavskii D.S., Nikitin A.P. Verfahren der kinetischen Elektro-punkturdiagnose und ihre Anwendung zur Einschatzung des Patientenzustands// Regulations Medizin-Med-Lit. Verlag, Uelzen, Deutschland, 1996- H.I.- 18−23
  146. Karp V.P., Nikitin A.P., Rodshtad I.V., Chernavski D.S., Zubov B.V. Neurocomputing modelling of human autodiagnostic system // Proceedings SPIE- v.3829−1999.- p. 162−164
  147. Karp V.P., Nikitin A.P., Sadovskaya L.A., Chernavski D.S. Application of modern biophysical methods for assessment of organs state. Proceedings of 3rd Int. Conf. on Radioelectronics in medicine diagnostics-Moscow, 1999-p.26−28.
  148. Ledley R. S., Lusted L. B. Reasoning foundations of medical diagnosis // Science-1959.-v.130.-p.9−21
  149. Lukashevitch I.P., Machinskaya R.I., Fishman M.N. Principles of structural organization of professional knowledge. Diagnostic automated system «EEG-Expert». Proceeding of ICI@C'97.- St. Petersburg, 1997,-v.2.-p.478−479.
  150. Mashanskii V.F., Markov Iu.V., Shpunt V.Kh., Mirkin A.S. Topography of the gap junctions in human skin and their possible role in the nonneural transmission of information // Arkh Anat Gistol Embriol.- 1983- v.84 № 3- p.53−60
  151. Miller R.A. Medical diagnostic decision support systems past, present, and future: A threaded bibliography and brief commentary// JAMIA — 1994- v. l, — p.8−27
  152. Nguyen S.H., Skowron A. Quantization of real value attributes: rough set and boolean reasoning approach. In: Proceedings of the 2nd Annual Conference on Information Sciences Wrightsville Beach, North Carolina, 1995-p. 34−37.
  153. Nogier P. Traite d’auriculotherapie. Maisonneuve, Moulins-les-Metz, 1968.
  154. Ridderikhoff J., van Herk E. A diagnostic support system in general practice: is it feasible? // Int J Med Inf.- 1997, — v.45.-No.3:133−43
  155. Royal F., Royal D. A review of the history and scientific bases of electrodiagnosis and its relationship to homeopathy and acupuncture. // American Journal of Acupuncture.-vol. 19.-No. 2.- 1991- 137−152
  156. Schiffers J. A Classification approach incorporating misclassification costs // Intelligent Data Analysis 1997 — v.l.-No.l
  157. Shortliffe E. H. Computer programs to support clinical decision making // JAMA.-1987,-v. 258.-p. 61−66.
  158. Slowinski R., Stefanowski J., Susmaga R. Rough set analysis of attribute dependencies in technical diagnostics. Proceedings of the 4th International Workshop on Rough Sets, Fuzzy Sets and Machine Discovery Tokyo, 1996-p. 437−440.
  159. Stefik M. Introduction to knowledge systems Morgan Kauffman, S.Franc., 1995.
  160. Susmaga R. Analyzing discretizations of continuous attributes given a monotonic discrimination function // Intelligent Data Analysis 1997 — v. 1.- No.3
  161. Voll R. Elektroacupuncturdiagnostik.-Medizin Heute.1970
  162. Wong A.K.C., Chiu D.K.Y. Synthesizing statistical knowledge from incomplete mixed-mode data // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.- 1987.-v. PAMI-9-No. 6,-p. 796−805.
  163. World Health Organization. Traditional medicine / Fact Sheet № 134- 1996-http://www.who.int/inf-fs/en/factl34.html
  164. Xu L., Yan P., Chang T. Best first strategy for feature selection. In: Ninth International Conference on Pattern Recognition IEEE Computer Society Press, 1989 — p. 706−708.
  165. Zorman M., Stiglic M.M., Kokol P., Malcic I. The limitations of decision trees and automatic learning in real world medical decision making // J Med Syst 1997 — v. 21- No.6 — p.403−15 176
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?