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

Методы автоматизированного проектирования диагностических систем

Диссертация: Методы автоматизированного проектирования диагностических систем
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Полученные в работе результаты теоретических исследований и экспериментальных проверок нашли следующее практическое применение: -разработана технология, обеспечивающая формирование и интеграцию системы для построения методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем- — разработаны методы и средства построения специализированных САПР методик коррекций, уменьшающие трудоемкость… Читать ещё >

Содержание

  • Список используемых сокращений
  • Глава 1. Автоматизированные системы проектирования в диагностике
    • 1. 1. Логика принятия решений
      • 1. 1. 1. Принципы системной диагностики
      • 1. 1. 2. Нечеткие представления
      • 1. 1. 3. Консилиум и диспут
      • 1. 1. 4. Обработка нечетких знаний
    • 1. 2. АПК для рефлексотерапии, содержащие подсистемы АП
      • 1. 2. 1. Комплекс врача традиционной медицины «АРМ ПЕРЕСВЕТ»
      • 1. 2. 2. РИСТА-ЭПД
  • Выводы
  • Глава 2. Автоматизированное проектирование в нечетких системах
    • 2. 1. Нечеткие системы
      • 2. 1. 1. Нечеткие множества
      • 2. 1. 2. Операции над нечеткими множествами
      • 2. 1. 3. Нечеткая логика и системы нечеткого вывода
    • 2. 2. Экспертная деятельность в САПР
      • 2. 2. 1. Содержание экспертной деятельности в САПР
      • 2. 2. 2. Анализ и синтез при автоматизированном проектировании. Определение экспертной деятельности
      • 2. 2. 3. Этапы экспертной деятельности при автоматизированном проектировании
      • 2. 2. 4. Формализация этапов экспертной деятельности
    • 2. 3. Математическая модель ЭАФ как тестирование сложной нечеткой системы
  • Выводы
  • Глава 3. Разработка автоматизированной системы проектирования
    • 3. 1. Разработка ядра экспертной системы
    • 3. 2. Модель коррекции для метода электронейростимуляции
      • 3. 2. 1. Общие сведения о биоуправляемой электронейростимуляции
      • 3. 2. 2. Концептуальная модель биоуправляемой электронейростимуляции
    • 3. 3. Автоматическое создание шаблона методики коррекции по результатам обследования методом ЭАФ
      • 3. 3. 1. Понятие о рефлексогенных зонах и зонах Захарьина-Геда
      • 3. 3. 2. Процесс генерации шаблона методики коррекции
      • 3. 3. 3. Применение ядра экспертной системы для проектирования методики коррекции
    • 3. 4. Аппроксимация параметров коррекции к режиму работы аппарата
  • Выводы
  • Глава 4. Информационно-аналитическая система «Бинарус»
    • 4. 1. Структура и архитектура системы
    • 4. 2. Реализация ядра ЭС
    • 4. 3. Обеспечение автоматизированного проектирования в «Бинарус»
    • 4. 3. Поддержка нескольких пользователей
    • 4. 5. Экспорт и импорт базы пациентов
    • 4. 6. Диагностический модуль
    • 4. 7. Терапевтический модуль
    • 4. 8. Автоматическое создание методики коррекции из результата оценки состояния
    • 4. 8. Аппроксимация параметров воздействия
  • Выводы

Методы автоматизированного проектирования диагностических систем (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Автоматизированное проектирование во многих отраслях стало фундаментом дальнейшего научно-технического прогресса. Автоматизация значительно снижает расходы на создание математического обеспечения информационных систем и повышает их качественный уровень. Как известно, на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит больше средств, чем на создание всей системы. Снижение затрат является очень важным аргументом для применения систем автоматизированного проектирования (САПР).

Работами В. М. Курейчика, И. П. Норенкова, JI.C. Понтрягина, А. Г. Коробейникова оказано существенное влияние на развитие САПР. Они послужили основой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования.

Существуют сферы человеческой деятельности, представляющие собой слабо структурированные области знания, что создает серьезные трудности при построении систем процесса принятия решений. В то же время, в практической деятельности эксперт выстраивает последовательность умозаключений, опирающихся на представлениях о связи наблюдаемых признаков с определенным явлением. Последовательность исследований может подвергаться коррекции, а иногда и коренной трансформации, в зависимости от получаемых в процессе обследования результатов.

Сложным системам изначально присуща нечеткость. Можно привести множество таких систем: технические, экономические, биологические и другие. Одной из таких систем является организм человека. Представление организма как сложной нечеткой системы свойственно для рефлексотерапии. При работе рефлексотерапевтических комплексов для подбора качественного воздействия специалист должен сначала как можно точнее определить функциональные нарушения, а затем предложить методику (курс) воздействия как можно более соответствующую найденным отклонениям. Этот процесс требует от специалиста владеть огромным пластом весьма специфичных знаний. В процессе работы требуется учитывать нечеткость, как самих используемых понятий (признаков), так и соотношение их с определенным набором действий. При неполной, неточной и изменчивой информации рассуждения носят предположительный характер. Специалист основывается на личностных представлениях, являющихся сплавом опыта и накопленных знаний. Этому соответствуют требования к решателям интеллектуальных систем, которые используют логики объективного и субъективного (экспертного) знания. Таким образом, при создании индивидуализированной методики для рефлексотерапии специалист вынужден постоянно, каждый раз заново заниматься ее конструированием.

В связи со всем вышеизложенным возникает необходимость создать автоматизированную систему проектирования (АСП) методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем.

Внедрение комплекса позволит начинающим специалистам быстро освоиться с новыми технологиями, позволяя создавать высоко индивидуализированные методики коррекции. Опытные специалисты получат мощный инструмент для быстрого прототипирования и создания более эффективных методик. Огромный эффект так же будет иметь свободный обмен готовыми методиками.

Таким образом, исходя из вышесказанного, тема диссертационной работы является актуальной.

Цель диссертационной работы.

Целью работы является разработка автоматизированной системы проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ существующих САПР методик коррекции в нашей стране и за рубежом, а также тенденций их развития.

2. Провести исследование процесса построения методики коррекции как объекта автоматизации.

3. Разработать и исследовать математические модели построения методик коррекции.

4. Разработать математическое обеспечение САПР методик коррекции.

5. Разработать автоматизированный метод создания методик коррекции из результатов оценки состояния системы.

6. Разработать автоматизированный метод аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели.

7. Исследовать работоспособность и эффективность разработанной автоматизированной системы на основе практического применения разработанных методов и алгоритмов.

8. Разработать информационно-аналитическую систему для врача — рефлексолога для моделирования и исследования методик коррекции.

Объектом исследования работы является система автоматизированного проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния.

Предмет исследования — методы и алгоритмы автоматизированной системы для проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач использованы: теория и методы автоматизированного проектирования, нечеткая логика (HJI), методы системного анализа, методы организации баз данных, методы объектно-ориентированного, системного и структурного программирования. Научные положения, выносимые на защиту:

1. Автоматизированные методы создания методик коррекции из результатов оценки состояния системы.

2. Автоматизированные методы аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели.

Научная новизна работы.

1. Разработаны автоматизированные методы проектирования методики коррекции из результатов оценки состояния системы.

2. Разработана оболочка специализированной экспертной системы.

3. Разработана САПР методик коррекции методом электронейростимуляции и среда их исполнения.

4. Разработаны автоматизированные методы аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели.

Практическая ценность работы.

Полученные в работе результаты теоретических исследований и экспериментальных проверок нашли следующее практическое применение: -разработана технология, обеспечивающая формирование и интеграцию системы для построения методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем- - разработаны методы и средства построения специализированных САПР методик коррекций, уменьшающие трудоемкость, повышающие качество и сокращающие время проектирования.

Внедрение результатов работы. Результаты работы были внедрены в Главном военном клиническом госпитале имени академика Н. Н. Бурденко (г. Москва, Россия), Федеральном Государственном Учреждении «Лечебно-диагностический центр Генерального Штаба Вооруженных Сил Российской Федерации» (г. Москва, Россия), Республиканском диспансере спортивной медицины (г. Минск, Беларусь), что подтверждается соответствующими актами. ЗАО НПК «Медспектр XXI век» были получены регистрационные документы РФ на аппаратно-программный комплекс Пролог-02ЭПТ, в состав которого входит разработанная система «Бинарус». Подано заявление о выдаче евразийского патента N° ЕА026/07 на изобретение «Способ электропунктурной рефлексотерапии больных с алкогольным абстинентным синдромом и устройство для ее осуществления».

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 2005;2007 г. г. на международных, всероссийских конференциях и семинарах. Среди них: Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)" и «Интеллектуальные САПР (CAD-2005), Интеллектуальные системы (IEEE AIS'06)» и «Интеллектуальные САПР (CAD-2006), Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе — 2005, Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе — 2006, Медэлектроника -2006, 12−13 декабря 2006 г., Минск, Беларусь. Получена золотая медаль международной выставки-конгресса «Высокие технологии. Инновации. Инвестиции» в номинации «Лучший инновационный проект в области технологий живых систем» за совместную разработку «Семейный доктор» программно-технический комплекс серии «ФОБОС-БИНАРУС», 25−28 сентября 2006 года, Санкт-Петербург.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из 89 наименований. Основная часть работы изложена на 140 стр. машинописного текста. Работа содержит 48 рисунков и 7 таблиц.

1. Результаты работы применены в построении информационно-аналитической среды «Бинарус» и системы автоматизированного проектирования методик диагностики и коррекции «ReflexCAD».

2. Построена структура и три вида архитектур среды «Бинарус»: одноуровневая, клиент-сервер и трехуровневая.

3. Реализовано ядро специализированной ЭС. На его основе построен логический кластер для нечеткого вывода.

4. В среде реализованы различные методы диагностики и коррекции.

5. Для хранения методик коррекции, диагностики и профиля аппарата разработаны соответствующие схемы XML-файлов.

6. В среде реализована поддержка динамически подключаемых генераторов методик коррекции из результата обследования.

7. Реализован механизм аппроксимации режимов работы различных аппаратов серии «Пролог-02».

Заключение

.

В ходе работы над диссертацией получены следующие основные результаты.

1. Разработаны методы построения автоматизированной системы проектирования методик для оценки и коррекции состояния систем.

2. Построены математические модели оценки и подбора коррекций для систем.

3. Разработан метод проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем на основе специализированной ЭС.

4. Разработана САПР методик рефлексотерапии для АРМ на базе аппаратов семейства «Пролог-02».

5. Разработан метод аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели аппаратов семейства «Пролог-02» и аналогов. Построены функции оценки близости режимов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. .А. Логика аргументации в принятии решений в медицине // НТИ, сер.2,2001, № 9, с.1−8.
  2. .А., Казанцева J1.3., Фельдман А. Е. Автоматизированные системы дифференциальной диагностики наследственных заболеваний // Наследственная патология человека / Под общ. ред. Ю. Е. Вельтищева и Н. П. Бочкова. Т.Н. -М., 1992.-С.229−239.
  3. Г. Дифференциальная диагностика болезней в детском возрасте: Пер. с нем. -М.: Медицина, 1980.
  4. Р. Как избежать врачебных ошибок. Книга практикующего врача: Пер. с англ. М.: Практика, 1994.
  5. Т.А. Формализация рассуждений на основе аргументации при принятии решений в конфликтных ситуациях // НТИ. Сер. 2. -1998. -№ 9, — С.23−33.
  6. Финн В.К. JSM-рассуждение как синтез познавательных процедур // 3-я Междунар. конф. «Информационные ресурсы. Интеграция. Технологии»: Матер, конф. -М., 1997. С.207−208.
  7. В.К. Интеллектуальные системы: проблемы их развития и социальные последствия // Будущее искусственного интеллекта. -М.: Наука, 1991.-С.157−177.
  8. В.К. Об интеллектуальных системах автоматизированной поддержки научных исследований // НТИ. Сер.2. 1996. — № 5−6. -С.1−2.
  9. . Философия логического атомизма (1918) // Философия логического атомизма. Томск: Изд-во «Водолей», 1999. — С. З-108.
  10. Ю.Кобринский Б. А. Нечеткая логика в анализе образных представлений в медицинских системах искусственного интеллекта // Междунар. коиф. по мягким вычислениям и измерениям: Сб. докл. Т.1. СПб. -1998. — С.233−235.
  11. В.К. Об одном варианте логики аргументации // НТИ. Сер .2. 1996. — № 5−6. — С. З-19.12.2adeh L.A. Discussion: Probability theory and fuzzy logic are complementary rather than competitive // Technometrics. 1995. — Vol.37, № 3. -P.271−276.
  12. Есенин-Вольпин A.C. О теории диспутов и логике доверия // Философия. Логика. Поэзия. Защита прав человека: Избранное. -М.: Рос. гос. гуманит. ун-т, 1999. С. 178−192.
  13. М.Кобринский Б. А. Отражение образного мышления в системах искусственного интеллекта // VI Межд.конф. «Знание-Диалог-Решение» KDS-97: Сб. науч.тр. Ялта. — 1997. — T.I.- С.29−36.
  14. Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоатомиздат. — 1981. — 232с.
  15. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: наука. 1986.-288с.
  16. Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. -1990. -288с.
  17. Capocelli R., De Luca A. Fussy sets and decision theory // Information and control. 1973. — Vol.23. — N3. — P.446−473.
  18. П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин // Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука. — 1977. — С.234−250.22.0сипов Г. С. Концептуальные элементы модели мира // Компьютер, хроника. 1994. — № 8−9. — С.3−11.
  19. О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука. -1979.200с.
  20. .Г. Проблема группового выбора. М.: Наука. — 1974 -256с.
  21. .А., Фельдман А. Е. Анализ и учет ассоциативных знаний в медицинских экспертных системах // Новости искусств, интеллекта. 1995. — № 3. — С.90−96.
  22. Averkin A.N. Expert oriented fuzzy logics acquisition in soft computing systems // Тр. Междунар. семинара «Мягкие вычисления-96». Казанский гос. технологич. ун-т. 1996. — С.15−19.
  23. Пересвет Фолль: лечебно-диагностический модуль Электронный ресурс. Режим доступа: http://peresvetmed.ru/pvoll.html, свободный. — Загл. с экрана.
  24. ЗАО ОКБ «РИТМ» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.scenar.com.ru/production/rista/ristaepd.htm, свободный. — Загл. с экрана.
  25. Заде J1.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.: Знание, 1974.
  26. А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург, 2005.
  27. А. Введение в теорию нечетких множесв: Пер. с фр. -М.: Радио и связь, 1982.
  28. M.JI. Интеллектуальные методы в менеджменте. -СПб.: Питер, 2005.
  29. Fukami S. Muzimoto М., Tanaka К. Some consideration of fuzzy conditional inference. Fuzzy Sets and Systems, vol.4, 1980, pp. 243 273.
  30. Kiszka J.B., Kochanska M.E., Sliwinska D.S. The influence some fuzzy implication on the accuracy of a fuzzy model. Fuzzy Sets and Systems, vol.15,1985, pp. 111−128- 223−240.
  31. Д., Пилиньский M., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. М.: Горячая линия — Телеком, 2004.
  32. А.Н., Алексеев А. В., Крумберг О. А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1989.
  33. Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. -М: Финансы и статистика, 2004.
  34. А.Н., Федосеева И. Н. Параметрические логики в интеллектуальных системах управления. М.: Вычислительный центр РАН, 2000.
  35. JI.C., Боженюк А. В., Малышев Н. Г. Нечеткие модели для экспертных систем САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991.
  36. Н.Г. Методы нечетких эксперных систем в интеллектуальных САПР. Саратов: изд-во сарат. у-та., 1997.
  37. М. Метафорический мозг: Пер. с англ. М.: Мир, 1976.
  38. Т., Асаи К., Ватада Д. Прикладные нечеткие системы: Пер с яп.-М.: Мир, 1993.
  39. Adlassing K.P. Fuzzy set theory in medical diagnosis // IEEE Trans. — Vol. SMC 16. — N 2. — p. 260−265.
  40. Linguistic approach in fuzzy logic of W.H.O. classification of dyslipoproteinemias / Sanchez E at al. // Fuzzy sets and theory recent development. Yager ed. Pergamon, 1982. — p. 582−588.
  41. Development of automated health testing service via fuzzy reasoning / Tazaki E. et al. // Proc. IEEE int. conf on SMC. 1986. — p. 342−346.
  42. Medical diagnosis using simplified multi-dimensional fuzzy reasoning / Tazaki E. at al. // Proc. IEEE int. conf on SMC. 1988.
  43. Е. Нечеткие экспертные системы // Сури кагаку. 1987. — N284. С. 46−54.
  44. Ф.Г. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига: Зинатне, 1988.-352с.
  45. А.В. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р. Фолля. / А. В. Самохин, Ю. В. Готовский М.: Имедис, 1995.
  46. А.О. Воробьев, А. Г. Коробейников. Автоматизация электропунктурных диагностических систем. Сборникматериалов региональной научно-практической конференции. -Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. С. 150−152.
  47. B.C. Новые методы и методики физической терапии. -М.: Медицина, 1986.
  48. B.C. Общая физиотерапия. /B.C. Улащик, И.В. Лукомский- М.: Интерпрессервис, 2002.
  49. B.C. Основы общей физиотерапии. /B.C. Улащик, И.В. Лукомский-Мн., 1997.
  50. Д. М. Практическое руководство по иглорефлексотерапии. -М.: МЕДпресс, 2001.
  51. Д.М. Атлас иглорефлексотерапии. Казань: Татарское книжное изд-во, 1979.- 111с.
  52. Д.М. Практическая акупунктура. Смоленск: Гомеопатическая медицина, 1997. — 490с.
  53. Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии. М.: Медицина, 1980 .- 441с.
  54. Эрик Гамма, Р. Хелм. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб.: Питер, 2007 -368 с.
  55. Руководство пользователя аппаратов Порлог-02. Могилев: НПП РЭМА, 2007.
  56. Fit R.-J. Propagating temporal constrains for scheduling. // Proc. Fifth National Conf. on AI (AAAI-86), 383−388. Morgan Kaufmann, Loa Atos, CA. 1986.
  57. Berttiny C. A formalization of interval based temporal subsumption in first order logic / In: Foundation of Knowledge Representation and Reasoning // Lect. Notes in AI, 810. Berlin: Springer Verlag, 1994. P. 53−73.
  58. Kulpa Z. Diagrammatic representation for a space of intervals // Machine Graph-ics and Vision 6. 1997. № 1. P. 5 24.
  59. Diamond Ph., Kloeden P. Metric spaces of fuzzy sets // Fuzzy sets and Systems. 1990. № 35. P. 241−251.
  60. Heilpern S. Representation and application of fuzzy numbers // Fuzzy sets and Systems. 1997. № 91. P. 259−268.
  61. Heilpern S. Using distance between fuzzy numbers in socio-economic systems. In R. Trapl (Ed.) Cybernetic and Systems. World Scientific, Singapur. 1994. P. 279−286.
  62. Chanas S., Kuchta D. Multiobjective Programming in optimization of the Interval Objective Functions- a generalized approach // European Journal of Operational Research. 1996. № 9. P. 594−598.
  63. Walster G.W., Bierman M.S. Interval Arithmetic in Forte Developer Fortran //Technical Report. Sun Microsystems. March 2000. P. 35−43.
  64. С++ Interval Arithmetic Library Reference. http:/docs.sun.com/htmlcollcoll.693/iso-8859- 1 / CPPARIT. / iapgrefman.htm.
  65. Fit R.-J. Propagating temporal constrains for scheduling. // Proc. Fifth National Conf. on AI (AAAI-86), 383−388. Morgan Kaufmann, Loa Atos, CA. 1986.
  66. Bortolan G., Degani R. A review of some methods for ranking fuzzy subsets // Fuzzy sets and Systems. 1985. № 15. P. 1−19.
  67. Facchinetti G., Ricci R.G., Muzzioli S. Note on ranking fuzzy triangular numbers // International Journal of Intelligent Systems. 1998. № 13. P. 613−622.
  68. П.В., Венберг A.B. Моделирование и оптимизация работы энергоагрегатов при интервальной неопределенности // Энергетика (Известия вузов и энергетических объединений СНГ). Минск: БГПА. 1998. № 3. С. 66 — 70.
  69. ГОСТ 34.003−90 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Термины и определения.
  70. ГОСТ 34.601−90 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Стадии создания АС.
  71. ГОСТ 34.602−89 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. ТЗ на создание АС.
  72. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. // М.: «Финансы и статистика», 1998 г.
  73. Ф. Введение в Rational Unified Process 2-е изд.: пер. с англ. М.: Вильяме, 2002 — 240 с.
  74. Гради Буч. А. Якобсон, UML. Классика CS. СПб.: Питер, 2005 -736 с.
  75. Е.В., Плотников А. В., Прилуцкий Д. А., Селищев С. В. Применение универсального последовательного интерфейса USB в компьютерных медицинских комплексах. // М.: Медицинская техника. 2000 — № 4. — С. 3−7.
  76. А.П., Прокапчук Ю. А., Костра В. В. Госпитальные информационные системы: архитектура модели решение. -Днепропетровск: УГХТУ, 2005. 257 с.
  77. Ю.А. Концептуальная модель базы знаний интеллектуальной медицинской системы // Проблемы программирования № 2−3,2004. -С. 334−338.
  78. Ю.А., Харченко О. А. Структура базы знаний интеллектуальной медицинской системы // Медэлектроника-2006.
  79. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии: сборник науч. статей. — Минск: БГУИР, 2006.—372 с. Стр. 104−109.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?