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

Анализ состояния и интеллектуализация процесса лечения неосложненного кариеса на основе нейросетевого и статического моделирования

Диссертация: Анализ состояния и интеллектуализация процесса лечения неосложненного кариеса на основе нейросетевого и статического моделирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Повсеместное высокое распространение практически среди всех возрастных групп населения, различающихся по экономико-географическим, этническим, профессиональным, экологическим и другим особенностям, в то же время индивидуальная предрасположенность, уникальность каждого организма, обуславливают необходимость разработок как достаточно быстрой и точной диагностики, так и методик прогнозирования… Читать ещё >

Содержание

  • 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ КАРИЕСОМ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТОМАТОЛОГИЧЕСКОЙ ПОМОЩИ
    • 1. 1. Современное состояние проблемы заболеваемости кариесом
    • 1. 2. Проблемы применение минералогических лечебных факторов для лечения и профилактики неосложненного кариеса
    • 1. 3. Использование высоких медицинских и информационных технологий в современной стоматологии
    • 1. 4. Цель и задачи исследования
  • 2. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ КАРИЕСОМ В РЕГИОНЕ
    • 2. 1. Исследование заболеваемости кариесом в регионе на основе визуализации и трансформации информации
    • 2. 2. Оценка динамики и прогнозирование развития заболеваемости кариесом в регионе
  • Выводы второй главы
  • 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ЛЕЧЕНИЯ НЕОСЛОЖНЕННОГО КАРИЕСА НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО И СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
    • 3. 1. Построение регрессионных моделей выбора тактики лечения неосложненного кариеса
    • 3. 2. Применение нейросетевого моделирования для выбора тактики лечения неосложненного кариеса
  • Выводы третьей главы
  • 4. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ВЫБОРЕ ТАКТИКИ ЛЕЧЕНИЯ НЕ ОСЛОЖНЕННОГО КАРИЕСА

Анализ состояния и интеллектуализация процесса лечения неосложненного кариеса на основе нейросетевого и статического моделирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Кариозные поражения твердых тканей зуба представляют актуальную проблему современной стоматологии, в значи-тельной'мере определяемую медицинским и социальным аспектами: высокая распространенность (от 68% до 98%) и увеличивающаяся интенсивность, склонность к прогрессированию, многостороннее воздействие на зубочелю-стную систему и организм в целом.

Современные подходы к пониманию основных тенденций возникновения и развития заболеваний твердых тканей зуба в значительной мере стали доступными благодаря внедрению в стоматологию важнейших научных методологий, таких как: знания по теории систем, статистического анализа, математического моделирования и теории управления. Особое место среди новых технологий занимают геоинформационные технологии, приоритетным направлением которых является рассмотрение данных по анализируемым проблемам относительно их пространственных взаимоотношений, что позволяет проводить комплексную оценку ситуации и создает основу для принятия более точных и разумных решений в процессе управления.

Повсеместное высокое распространение практически среди всех возрастных групп населения, различающихся по экономико-географическим, этническим, профессиональным, экологическим и другим особенностям, в то же время индивидуальная предрасположенность, уникальность каждого организма, обуславливают необходимость разработок как достаточно быстрой и точной диагностики, так и методик прогнозирования и выбора лечебной тактики, применительно к каждому пациенту.

В настоящее время в стоматологии для профилактики и лечения кариеса широко применяются минерализирующие лечебные воздействия. Используется ряд препаратов и продуктов питания, в состав которых входят ионы кальция, фтора, магния и других элементов, обуславливающих полноценную реминерализацию твердых тканей.

Однако, несмотря на успехи в профилактике и лечения кариеса, применяемые методики ионного воздействия являются стандартными и в недостаточной мере учитывают индивидуальные особенности организма. До настоящего времени не исследованы механизмы противокариесного действия фторидов на течение кариозного процесса с точки зрения методов математического моделирования. /.

Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки принципов анализа и прогнозирования развития заболеваемости неосложненным кариесом в территориально распределенной системе региона, методов интеллектуальной поддержки принятия решений при лечении кариозного процесса на основе математических моделей, алгоритмов и современных компьютерных технологий.

Работа выполнена в соответствии с основными научными направлениями ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении научно-исследовательской работы ГБ 2007.27 «Интеллектуализация принятия управленческих решений в медицинских системах при диагностике и лечении».

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является разработка методов и моделей лечения неосложенного кариеса с учетом минерализирующих факторов на основе высоких медицинских и информационных технологий и их дальнейшее использование в клинической практике.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: провести анализ состояния заболеваемости неосложненным кариесом в регионе и построить прогностические модели развития заболеваемости по административно территориальным единицамисследовать и обосновать рациональный выбор тактики лечения неосложенного кариеса в условиях неполной априорной информации с учетом минеральных компонентовпроанализировать взаимосвязь между наиболее информативными клиническими показателями лечения начальных форм кариеса на основе корреляционно-регрессионного анализаразработать метод интеллектуальной поддержки принятия решений при выборе тактики лечения неосложненного кариеса на основе нейросетево-го моделированиясоздать и апробировать информационно-программный комплекс для обеспечения рациональной терапии неосложенного кариеса для повышения эффективности лечебного процесса в клинических условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе были использованы методы системного анализа, теории управления, основные положения теории вероятностей и математической статистики, нейросетево-го моделирования, ГИС-технологий.

Научная новизна результатов исследования. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: математические модели, ориентированные на формирование прогноза заболеваемости неосложненным кариесом по административно-территориальным единицам региона, позволяющие разрабатывать и осуществлять планирование мероприятий в системе оказания стоматологической помощи населению регионаметодика логического моделирования диагностики и выбора рациональной схемы лечения неосложненного кариеса, ориентированная на уточненную классификацию и обеспечивающая повышение эффективности диагностического процесса и выбор рациональной тактики лечениястатистические модели выбора тактики лечения неосложненного кариеса позволяющие учитывать индивидуальные клинические особенности пациентов при планировании лечебного процессаметод интеллектуальной поддержки принятия решений при выборе тактики лечения неосложненного кариеса, позволяющий оценить влияние реминерализирующего фактора на основе нейросетевого моделированияструктура и информационное обеспечение автоматизированной системы выбора тактики лечения неосложненного кариеса, обеспечивающие повышение эффективности лечебно-диагностического процесса на основе прогнозирования исхода и выбора оптимальных параметров лечения.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана методика визуализации информации о заболеваемости неосложненным кариесом в территориально распределенной системе региона на основе геоин-формациионных технологий. Предложенная методика обработки ретроспективной и текущей информации о заболеваемости неосложненным кариесом позволят оценить динамику, прогнозировать развитие заболеваемости и планировать лечебно-профилактические мероприятия в регионе. Разработана комплексная методика интеллектуальной поддержки процесса лечения неосложненного кариеса с учетом минерализирующих факторов на основе созданных математических моделей.

Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений при выборе тактики лечения неосложненного кариеса на основе статистического и нейросетевого моделирования апробирована в стоматологической клинике ГОУ ВПО «Воронежская государственная медицинская академия им. H.H. Бурденко».

Материалы диссертации внедрены в учебный процесс на кафедре пропедевтической стоматологии ГОУ ВПО «Воронежская государственная медицинская академия им. H.H. Бурденко» на кафедре системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2008, 2009) — Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008) — научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2007;2009) — научно-методическом семинаре кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ (Воронеж, 2007;2009).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 2 — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения, списка литературы из 113 наименований, изложена на 103 страницах и содержит 34 рисунка и 10 таблиц.

10. Результаты работы используются в стоматологической клинике Воронежской государственной медицинской академии им. H.H. Бурденко, а также в учебном процессе на кафедре пропедевтической стоматологии Воронежской государственной медицинской академии им. H.H. Бурденко и на кафедре системного анализа и управления в медицинских системах" Воронежского государственного технического университета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В ходе работы получены следующие результаты:

1. Проанализирована проблема заболеваемости кариесом и пути повышения эффективности оказания стоматологической помощи. Рассмотрены классификация, особенности диагностики и лечения различных форм кариозного процесса.

2. Проведен статистический анализ заболеваемости кариесом по районам Воронежской области на основе визуализации и трансформации информации, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в регионе.

3. Получена классификация территориальных единиц региона по заболеваемости кариесом с использованием геоинформационных технологий. Построены тематические карты по основным нозологическим формам.

4. Проведен анализ динамики основных форм заболеваемости кариесом по Воронежской области, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития стоматологической ситуации в районе.

5. Построены прогностические модели методами прямого и адаптивного краткосрочного прогнозирования. Получены прогнозные оценки по заболеваемости осложненным и неосложненным кариесом на 2009 год для территориальных единиц Воронежской области.

6. Выявлена статистическая корреляционная взаимосвязь между наиболее информативными показателями лечения начальных форм кариеса на основе фторосодержащих препаратов.

7. Построены регрессионные модели выбора тактики лечения неослож-ненного кариеса с учетом минералогических показателей, которые позволяют дать количественные оценки влияния реминерализирующего фактора.

8. На основе нейросетевого моделирования осуществлен прогноз выбора начальной тактики лечения неосложненного кариеса с применением минерализирующих компонентов.

9. Разработана структура интегрированной компьютерной системы оптимального выбора тактики лечения неосложненного кариеса на основе применения реминерализующей терапии.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.
  2. В.В., Шнейдеров B.C. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. Л.: Медицина, 1984.
  3. Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1970.
  4. Ю.Г. Моделирование биологических систем. Справочник. К.: Наукова думка, 1977.
  5. В.М. Анализ и синтез биотехнических систем // Моделирование физиологических и биологических процессов. М. 1977.
  6. H.H. Стоматология. М.: Медицина, 2003.
  7. В.М., Робустова Т. Г. Руководство по хирургической стоматологии и челюстно-лицевой хирургии. М.: Медицина, 2002.
  8. .С. Математическая статистика в клинической, профилактической и экспериментальной медицине. М., Медицина, 1967.
  9. A.M. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986.
  10. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и адаптация. М., 1974. Вып. 1. 406 с. 1974. Вып. 2.
  11. Е.В. Терапевтическая стоматология. М: Медицина, 2004.
  12. Е.В., Барер Г. М. Руководство к практическим занятиям по терапевтической стоматологии . М.: Медицина, 2001.
  13. Е.В., Волков Е. А., Дубинчук В. Г. Изучение процессов деминерализации и реминерализации на естественных и искусственных кариозных поражениях эмали// Стоматология, № 6, 1982.
  14. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983.
  15. Ван дер Варден Б. Л. Математическая статистика / Пер. с нем.- Под ред. Н. В. Смирнова, М.: Изд-во «Иностр.лит.», 1960.
  16. A.B., Попова О. Б., Демьянова О. П. Функциональные возможности программно-аппаратных элементов геоинформационных систем для организации и анализа данных в медицинских приложениях // Компьютеризация в медицине. Воронеж: ВГТУ, 1996.
  17. И. Анализ и обработка данных. М.: Практика, 2001.
  18. В.А., Ковригин О. И. Экспертные системы в медицине// Математика и кибернетика. М., 1987.
  19. И.М., Губерман Ш. А., Шифрин М. А. Прогнозирование и распознавание в медицинских задачах // Распознавание. Классификация. Прогноз. Вып.1, М.: Наука, 1988.
  20. Геоинформационные системы с дистанционным потоком информации. М.: МГУ, 1990.
  21. А.Н. Нейросетевое моделирование. М.: Мир, 1999
  22. A.A., Гуревич K.M., Скрипкин В. А. Современное состояние проблемы распознавания. М.: Наука, 1985.
  23. A.A., Скрипкин В. А. Методы распознавания. М.: Наука, 1984.
  24. О.Г. Экспертное оценивание. Воронеж: ВГУ, 1991.
  25. Е.М., Журихина И. А., Лаптев В. И. Математическое моделирование процесса лечения кариеса с применением минералогических лечебных воздействий // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008.
  26. Е.М., Коровин E.H., Сущенко A.B. Анализ динамики и прогнозирование развития заболеваемости кариесом в Воронежском регионе // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: меж-вуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007.
  27. Е.М., Коровин E.H., Сущенко A.B. Анализ состояния заболеваемости кариесом в регионе на основе геоинформационных технологий // Управление в социальных и экономических системах: межвуз.сб.науч.тр. Воронеж. ВГТУ. 2008.
  28. Е.М., Коровин E.H., Сущенко A.B. Оценка динамики развития заболеваемости кариесом в территориально распределенной системе региона // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008.
  29. Е.М., Коровин E.H., Сущенко A.B. Разработка нейросе-тевой модели выбора тактики лечения неосложненного кариеса // Управление процессами диагностики и лечения: Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж: ВГТУ 2008.
  30. И.И., Руковишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977.
  31. И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986.
  32. Ю.Г. Об алгоритмических методах в задачах распознавания и классификации// Распознавание. Классификация. Прогноз. Вып. 1. М.: Наука, 1988.
  33. С.Г., Ермаков В. В. Биомедицинские математические модели и их идентификация. М., ВИНИТИ 1989.
  34. Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Радио и связь, 1972.
  35. Г. Н. Математический анализ биологических данных. М: Наука, 1991.
  36. С.А., Львович Я. Е., Фролов М. В. Управление в биотехнических и медицинских системах / Под ред. В. Н. Фролова: Учеб. пособие. Воронеж: ВГТУ, 1994.
  37. Искусственный интеллект. Модели и методы. Справочник / Под ред. Поспелова Д. А. Кн. 2. М.: Радио и связь, 1990.
  38. В.Н., Панкин В. Ф. Математическая статистика. М.: Высш. школа, 1994.
  39. В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. М.: Медицина, 1987.
  40. М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
  41. A.A. Разработка количественных моделей для решения задач управления в здравоохранении. М., Наука, 1985.
  42. E.H., Родионов O.B. Методы обработки биомедицинских данных: учебное пособие. Воронеж: ВГТУ, 2007.
  43. E.H., Родионов О. В., Фролов В. Н. Методология прогнозирования и оптимального управления территориально распределенными социально-экономическими системами. Воронеж: ВГТУ, 2005.
  44. A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика / Под ред. Д.В. Ли-сицкого. М.: Картгеоцентр, 1993.
  45. A.B., Тикунов B.C., Трофимов A.M. Теоретические и методические аспекты развития географических информационных систем // География и природные ресурсы, 1991, № 1.
  46. Криницкий Н. А" Миронов Г. А., Фролов Г. Д. Автоматизированные информационные системы / Под ред. A.A. Дородницина. М&bdquo- Наука, 1982.
  47. В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. М.: Горячая линия Телеком, 2001.
  48. A.A., Панкова С. Н., Степанов H.H. с соавт. Физиотерапия стоматологических заболеваний. Воронеж, 1996.
  49. Э.М. и др. Профилактика стоматологических заболевании. Учебное пособие М.: ММСИ. 1997.
  50. Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. М.: Мир, 1971.
  51. В.К. О состоянии стоматологии в России и перспективах ее развития. Стоматология, 1, 2002.
  52. .Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1992.
  53. В.А., Потемкина Н. С. Организация медицинских знаний и обеспечение решений современными алгоритмическими методами// Вест. АМН СССР, 1988. № 8.
  54. .Л. Системы искусственного интеллекта / Пер. с франц. М.: Мир, 1990.
  55. Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979.
  56. М.Н. Лечение и профилактика кариеса зубов. Н. Новгород: Изд-во НГМА, 1998, 168с.
  57. Я.Е., Фролов М. В. Моделирование биотехнических и медицинских систем. Воронеж, 1994.
  58. Ю.С., Тарасов В.В Математические методы статистического анализа в биологии и медицине, Вып. 2. М.: Изд-во МГУ, 1982.
  59. М. Теория систем и биология: точка зрения теоретика // Системные исследования. Ежегодник. М., 1970.
  60. Методы анализа заболеваемости в территориально распределенном регионе и интеллектуальной поддержки рационального управления в системе стоматологической помощи / E.H. Коровин, В. А. Кунин, О. В. Родионов, A.B. Сущенко, В. Н. Фролов. Воронеж: ВГТУ, 2003.
  61. М.З., Ткачев А. Д., Первушов А. Р. Применение математических методов и ЭВМ в стоматологии. Кемерово, 1984.
  62. Ю.И. Распознавание образов и медицинская диагностика / Ю. И. Неймарк, З. С. Баталова, Ю. Г. Васин, М. Д. Бредо, М: Наука, 1972.
  63. Н.В. Нейронные сети. М.: Вест, 2003.
  64. Норман Дрейпер, Гарри Смит. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. М.: Диалектика, 2007.
  65. Г. Д., Горячев H.A., Майоров Ю. Ф. Клиника терапевтической стоматологии. Казань, 1991.
  66. С.А. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2004. С. 25−27.
  67. Ф. И. Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ М.: Высшая школа, 1989.
  68. Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.
  69. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Справ, изд./ Под ред. Айвазяна С. А. М.: Фин. и стат., 1989.
  70. Разработка подсистемы для автоматизированного ввода и анализа клинико-диагностической информации в клинике хирургической стоматологии/ С. И. Вольвач, В. П. Ипполитов, С. М. Кочанов, A.M. Рассадин// Стоматология, 1992. Т.71, № 2.
  71. М.Е. Статистическая обработка данных. Вильнюс, 1989.
  72. Распознавание образов и медицинская диагностика/ Под редакцией Ю. М. Неймарка. М.: Наука, 1972.
  73. Распознавание образов: состояние и перспективы/ Верхаген К., Дейн Р. и др. М.: Радио и связь. 1985.
  74. О.В., Воронин А. И., Коровин E.H. Медицинские информационные системы: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2003.
  75. О.В., Коровин E.H. Геоинформационные системы: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2003.
  76. А.И., Иванов B.C. Клиника терапевтической стоматологии. М.: Медицина, 1980.
  77. А.И., Челидзе JI.H. Теоретические основы терапевтической стоматологии. Тбилиси: Мецниереба, 1987.
  78. Система выявления экспертных знаний в задачах классификации/ О. И. Ларичев, А. И. Мечитов, Е. М. Мошкович, Е. М. Фуренс // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1987. № 2.
  79. А.Е. Кариес зубов: этиология, патогенез, клиника, диагностика, лечение. М.: Медицина, 2005.
  80. Теория статистики / под редакцией проф. P.A. Шмойловой. 2003.
  81. Терапевтическая стоматология / Под ред. Е. В. Боровского. М.: Медицина, 1989.
  82. А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986.
  83. Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений // АиТ. М., 1997. № 3.
  84. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.:СИНТЕГ, 1998.
  85. Ю.Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995.
  86. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.
  87. В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. М.: Медицина, 1975.
  88. Е.Д., Демьянова О. П., Попова О. Б., Войтенко А. В. Моделирование и прогнозирование динамики показателей здравоохранения при организации комплексной системы автоматизированного медицинского кадастра // Компьютеризация в медицине. Воронеж, 1996.
  89. Э., Ренц В. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983.
  90. В., Терешин А. Показатели эффективности управления // Российский эконом, журн. № 8.
  91. Е.Д. Моделирование и оптимизация дуальных динамических объектов в медицине. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997.
  92. Я.А., Тарловский Г. Р. Статистическая теория распознавания образов. М., 1986.
  93. Р. Экспертные системы: принципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987.
  94. В.Н. Управление в биологических и медицинских системах: Учебное пособие. Воронеж, 2001.
  95. В.Н. Концепция построения автоматизированных диагностических комплексов для стоматологии. Материалы международной конференции «Достижения и перспективы стоматологии», Москва, 1999.
  96. Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. М.: Мир, 1978.
  97. .С. Классификация и диагностика в биологическом эксперименте. М., Наука, 1979.
  98. Л.Б. Опыт прогнозирования в медицине с помощью ЭВМ. Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1987.
  99. Дж., Кумбс М. Экспертные системы: Примеры и концепции. М., Финансы и статистика, 1987.
  100. В.И., Трофимова Е. К., Давидович Т. П., Просверяк Г. П. «Диагностика, лечение и профилактика стоматологических заболеваний.» Минск, 1994.
  101. Anic J., Pavelic В., Vidovic D. Possibility of application of C02 Laser in the prevention of demineralization of the enamel// Acta-Stomatol. -Croat. 1991-Vol 25, № 2.
  102. Arends J., ten Bosch J.J. Demineralization and remine-ralization evalu-tion techniques// J.-Dent. -Res., Apr. 1992, Vol. 71, Space No.
  103. AU 5000 Our answer for large scale Routine Analysis// MERCK Diagnostica Spectrum. — W. Gots, 1988.
  104. Bosh ten J.J. General aspects of optical methods in dentistry// Adv. Dent. Res. 1987, Vol. 1.
  105. Brinkman J., Boschten J.J., Borsboom P.C.F. Optical quantitation of natural caries in smooth surfaces of extracted teeth// Caries Res. 1988. Vol. 22, N 5.
  106. Crawford R. Computers in dentistry// J. Canad. Dent. Ass., 1988. Vol. 54, N 9.
  107. Dove S.B., McDavid W.D. A comparison of conventional intraoral radiography and coputer imaging techniques for the detection of proximal surface dental caries// Dentomaxiliofac. -Radiol., Aug. 1992, Vol. 21, N 3.
  108. Elderton R.J., Osmon Yi. Preventive versus restorative management of dental caries// Tydskr.-Tandheelkd. Ver. S.Afr., Apr. 1991. Vol. 46, N 4.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?