В работе рассматриваются вопросы получения решающих правил для прогнозирования обострения генитального герпеса с целью выбора рациональных схем профилактики этого заболевания. Математические модели прогнозирования заболевания построены на основе гибридных нечетких решающих правил. Предложена процедура синтеза прогностических решающих правил обострения герпесвирусной инфекции половых органов, включающая построение математической модели агрегирования различных составляющих уверенности в правильном прогнозе по выделенным группам информативных признаков. Задача прогнозирования определялась как задача разделения двух классов: обострение генитального герпеса в ближайшей перспективе не ожидается; в течение восьми дней ожидается обострение заболевания. В?качестве претендентов на информативные признаки были выбраны: относительные отклонения сопротивлений биологически активных точек от своих номинальных значений; опросник с семью вопросами и двоичными ответами; уровень психоэмоционального напряжения; уровень утомления, уровень защиты организма от рецидивов герпесвирусной инфекции. На репрезентативной контрольной выборке показывается, что с использованием технологии мягких вычислений достигаются приемлемые для медицинской практики результаты.
In work are considered questions of the reception solving rules for forecasting of the intensification genitalherpes for the reason choice of the rational schemes of the preventive maintenance of this disease. The Mathematical models of the forecasting of the disease are built on base hybrid ill-defined solving rules. The Offered procedure of the syntheses forecasting solving rules of the intensification herpesvirus to infections sexual organ, including building to mathematical model integration different forming confidence in correct forecast on chosen group information sign. The Problem of the forecasting was defined as problem of division two classes: intensification : genitalherpes in nearest prospect is not expected; intensification of the disease is expected during eight days. As pretender on information signs were chose: relative deflections of the resistances biologically active point from their own nominal importances; test with family by questions and binary answer; the level of psychic emotional condition; the level of the fatigue, level of protection of the organism from relapse herpesvirus to infections. In a representative to checking sample appears that with use of technologies of the soft calculations are reached acceptable for medical practical persons results.
1. Еремин А.В. Методы модели и алгоритмы нечеткого прогнозирования обострения и оценки степени тяжести больных генитальной вирусной инфекцией: дис. ... канд. техн. наук: 05.11.17. – СПб., 2010. – 135 с.
2. Кореневский Н.А. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – М., 2005. – Т. 4. – № 1. – С. 12–20.
3. Кореневский Н.А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем // Медицинская техника. – 2015. – № 1(289). – С. 33–35.
4. Кореневский Н.А. Метод синтеза гетерогенных нечетких правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. – 2013. – № 2. – С. 99–103.
5. Кореневский Н.А. Интерактивный метод классификации в задачах медицинской диагностики / Н.А. Кореневский, С.В. Дегтярев, С.П. Серегин, А.В. Новиков // Медицинская техника. – 2013. – № 4. – С. 1–3.
6. Кореневский Н.А., Крупчатников Р.А. Информационно-интеллектуальные системы для врачей рефлексотерапевтов: монография. – Старый Оскол: ТНТ, 2013. – 424 с.
7. Кореневский Н.А. Синтез нечетких сетевых моделей обучаемых по структуре данных для медицинских экспертных систем / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников, С.А. Горбатенко // Медицинская техника. – 2008. – № 2. – С. 18–24.
8. Кореневский Н.А. Синтез коллективов гибридных нечетких моделей, оценки состояния сложных систем / Н.А. Кореневский, К.В. Разумова // Наукоемкие технологии. – 2014. – Т.15. – № 12. – С. 31–40.
9. Кореневский Н.А. Синтез нечетких классификационных правил в многомерном пространстве признаков для медицинских приложений / Н.А. Кореневский, К.В. Разумова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. – 2012. – № 2. – Ч1. – С. 223–227.
10. Кореневский Н.А. Метод прогнозирования и диагностики состояния здоровья на основе коллективов нечетких решающих правил / Н.А. Кореневский, Р.В. Руцкой, С.Д. Долженков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2013. – Т. 12. – № 4. – С. 905–909.
11. Кореневский Н.А. Геометрический подход к синтезу нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и медицинской диагностики / Н.А. Кореневский, С.А. Филист, А.Г. Устинов, Е.Б. Рябкова // Биомедицинская радиоэлектроника. – 2012. – № 4. – С. 20–25.
12. Лукашов М.И. Синтез решающих правил прогнозирования обострения заболеваний на примере генитального герпеса / М.И. Лукашов, А.Г. Устинов, И.И. Хрипина, С.В. Солошенко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. – 2014. – № 3. – С. 70–80.
13. Лукашов М.И. Использование методов рефлексодиагностики при ведении больных генитальным герпесом / М.И. Лукашов, Н.А. Кореневский, А.В. Еремин, Р.А. Крупчатников // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2009. – Т.8 – № 4. – С. 869–872.
14. Лукашов М.И. Оценка уровня психоэмоционального напряжения и его роль в появлении и развитии психосоматических заболеваний / М.И. Лукашов, Н.А. Кореневский, О.И. Филатова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2009. – Т.8. – № 3. – С. 603-607.
15. Лукашов, М.И. Использование информационных технологий для прогнозирования и диагностики инфекционных заболеваний (на примере генитального герпеса): монография / М.И. Лукашов, Н.А. Кореневский, В.И. Серебровский и др. – Курск: Изд-во Курск. гос. с-х. ак., 2011. – 123 с.
16. Лукашов, М.И. Определение уровня длительного физического утомления как факторов риска рецидивов хронических заболеваний / М.И. Лукашов, Н.А. Кореневский, А.В. Еремин, О.И. Филатова // Биомедицинская радиоэлектроника. – 2009. – № 5. – С. 10–15.
17. Лукашов М.И. Нечеткая оценка степени психоэмоционального напряжения и ее роль в прогнозировании и диагностике заболеваний / М.И. Лукашов, В.А. Буняев, В.В. Буняев, В.И. Афанасьев // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. – 2009. – № 5. – С. 27–31.
18. Шуткин А.Н. Использование технологии мягких вычислений для оценки защитных механизмов организма / А.Н. Шуткин, Е.А. Бойцова, Л.П. Лазурина, М.В. Писарев // Известия Юго-Западного государственного университета: Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. – 2015. – № 2. – С. 62–72.
19. Шуткин А.Н. Применение теории измерения латентных переменных для формирования пространства информативных признаков в задачах оценки функционального состояния человека / А.В. Бойцов, Л.П. Лазурина, С.Н. Кореневская, А.Н. Шуткин // Известия Юго-Западного государственного университета. – 2014. – № 6. – С. 52–58.
20. Korenevskiy N.A. Design of network-based fuzzy knowledge bases for medical decision-making support systems [text] / N.A. Korenevsky, S.A. Gorbatenko, R.A. Krupchatnikov, M.I. Lukashov // Biomedical Engineering. – 2009. – Vol. 43. – № 4. – P. 187–190.
21. Korenevskiy N.A. Use of an Interactive Method for Classification in Problems of Medical Diagnosis / N.A. Korenevsky, S.V. Degtyarev, S.P. Seregin, A.V. Novikov // Biomedical Engineering November. – 2013. – Vol. 47, Issue 4. – Р. 169–172.
22. Korenevskiy N.A., Krupchatnikov R.A., Gorbaten ko S.A. Generation of fuzzy network models taught on basic of data structure for medical expert systems, Biomedical Engineering Journal. – 2008. – Vol. 42, № 2 – Р. 67–72.
23. Korenevskiy N.A. Application of Fuzzy Logic for Decision-Making in Medical Expert Systems // Biomedical Engineering. – May 2015. – Vol. 49, Issue 1. – Р. 46–49.
24. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence anent tests (Expanded edition, with foreword and afterword bu Benjamin D. Wright). – Chicago: University of Chicago Press, 1980. – 199 p.
25. Smith E.V., Smith M.S. Introduction to RaschMeas-urement. Theory, Models and Applications. – Marle Grove, Minnesota: JAM Press, 2004. – 689 p.