CC BY
42
44
Биомедицинская информатика
9. Практикум по инженерной психологии и эргономике: Учеб. пособие. / С. К. Сергиенко, В. А. Бодров, Ю. Э. Пи-саренко и др.; Под ред. Ю. К. Стрелкова. М.: ИЦ «Акаде- 13. мия», 2003. 400 с.
10. Штотланд Т. М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамики деятельности: Дисс. ... канд. 14. техн. наук. Курск, 2003. 145 с.
11. Bruce G. Buchanan, Edward H. Shortlife. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984. 15.
12. Korenevskii N. A., Krupchatnikov R. A., Gorbatenko S. A. Generation of fuzzy network models taught on basis of data
structure for medical expert systems // Biomedical Engineering. Springer, New York. 2008. Vol. 42. N 2. P. 67-72. Korenevsky N. A., Skopin D. E., Kasasbeh R. T. Al, Kuz'-min A. A. System for Studying Specific Features of Attention and Memory // Biomedical Engineering Journal. Springer, New York. 2010. Vol. 44. N. 1. P. 32-35. Kasasbeh R. T. Al, Korenevsky N. A., Ionescu F., Kuzmin A. A. Synthesis of the Combined Fuzzy Rules for Medical Applications with Using Tools of Exploration Analysis // Proc. 4th IAFA Intern. Conference Interdisciplinary Approaches in Fractal Analysis, Bucharest, Romania, May 26-29, 2009. P. 71-78. Zadeh L. A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy Information-Granulation Theory. Beijing. Beijing Normal University Press, 2005.
УДК 615.47
Н. А. Кореневский, д-р техн. наук,
A. Н. Коростелев, аспирант,
Л. В. Стародубцева, канд. техн. наук,
B. В. Серебровский, д-р техн. наук, Юго-Западный государственный университет, г. Курск
Метод оценки функционального резерва человека-оператора на основе комбинированных правил нечеткого вывода
Ключевые слова: уровень функционального резерва, психоэмоциональное напряжение, умственное утомление, физическое утомление, гетерогенные нечеткие модели.
Key words: level of a functional reserve, a psychoemotional pressure, intellectual exhaustion, physical exhaustion, heterogeneous indistinct models.
В работе рассматриваются вопросы определения уровня функционального резерва человека по комплексу таких разнородных показателей, как энергетический разбаланс меридианных структур, психоэмоциональное напряжение, умственное и физическое утомление, параметры пульса и артериального давления при воздействии дозированных умственных и физических нагрузок на основе использования гетерогенных нечетких моделей.
Введение
Одной из важнейших характеристик организма человека, характеризующих его способность адекватно взаимодействовать с окружающей средой и
непосредственно влияющих на состояние здоровья человека, является его функциональный резерв.
От того, насколько корректно и точно оценивается функциональный резерв организма и (или) его отдельных систем, зависит успешное решение целого ряда практически важных задач человеческой деятельности: от качественного управления информационно-насыщенными системами до эффективной организации медицинской помощи населению [1, 3].
Известен целый ряд методических подходов к определению функциональных резервов организма в целом, его функциональных систем и отдельных органов. Однако, несмотря на достигнутые успехи, проблемы адекватной оценки функционального резерва и его связи с практическими задачами психологии и медицины (оценка эффективности работы человеко-машинных систем, про-
гнозирование и ранняя диагностика заболеваний и т. д.) остаются далеки до своего окончательного решения.
Методы исследований
С физиологической точки зрения, понятия величина и уровень функционального резерва экспертами точно не определяются. Различные эксперты сравнивают эти понятия со сбалансированностью организма с внешней средой, с готовностью к успешному выполнению трудовой деятельности, с готовностью организма к противостоянию внешним неблагоприятным факторам и т. д.
Учитывая нечеткую природу понятия «функциональный резерв» и нечеткую природу возможной классификации этого понятия, в качестве основного математического аппарата была выбрана теория нечеткой логики принятия решений. Из этой теории нами были выбраны два подхода. Подход, основанный на использовании функций принадлежности к исследуемым классам состояний ю^, механизм построения которых описан в работе Л. Заде [17], и подход, использующий коэффициент уверенности в гипотезе ю^, механизм получения и расчета которых предложен Е. Шортлифом [14, 15], и их модификации [5].
В качестве исходных признаков, определяющих классификацию и уровень функционального резерва (ФР) организма и его подсистем на экспертном уровне, были выбраны: энергетические характеристики меридианных структур, изменяющиеся при изменении уровня ФР; уровень психоэмоционального напряжения (ПЭН); уровень физического утомления (УФУ); уровень умственного утомления (УУУ); частота пульса (ЧП); величина систолического (САД) и диастолического (ДАД) артериального давления.
Естественно, этот список может быть расширен с учетом медико-технических возможностей и особенностей решаемых задач.
Согласно рекомендациям [3], выбранные (или другие обоснованно вводимые) признаки Хц, определяемые непосредственно в ходе измерений или рассчитываемые с помощью соответствующих методик, определяются до и после дозированных физических и (или) умственных нагрузок. После этого определяется отношение измеряемого (или рассчитываемого) показателя до нагрузки (х;о) к значению этого же показателя, измеренного после нагрузочной пробы (Х;н):
у =
40
(1)
Вновь полученные показатели У^ можно использовать как базовые переменные функций принадлежностей к различным показателям (классам), характеризующим функциональный резерв орга-
низма и (или) его подсистем. Например, можно выделить следующие классы, характеризующие ФР организма:
• юо — оптимальный функциональный резерв здорового человека, позволяющий нормально и надежно функционировать при разумно повышенных нагрузках;
• Ю1 — удовлетворительный функциональный резерв, позволяющий нормально функционировать в обычных условиях без значительных перегрузок;
• Ю2 — неудовлетворительный функциональный резерв, при котором высоки риски появления и развития заболеваний и (или) непредвиденных сбоев в работе из-за недостатка резервных возможностей организма.
В качестве примера на рис. 1 показаны графики функций принадлежностей к выбранным классам ФР с базовой переменной У-.
Величина ц^ - 1,0, ограничивающая максимальные значения функций принадлежностей, отражает мнение экспертов о том, насколько можно доверять показателю У- при классификации ФР. Если эксперты считают, что выбранный показатель надежно характеризует такое понятие, как функциональный резерв организма, то ц^ = 1,0.
В практических приложениях для оценки функционального резерва и его классификации часто используют несколько показателей, определяемых из соотношения (1). При этом доля уверенности в приведенной классификации при использовании одного показателя может быть невелика.
В таком варианте может ставиться и решаться задача поиска таких частных (по каждому из используемых показателей У-) функций принадлежностей и способов их агрегации, которые позволяют получить приемлемое для практики качество классификации.
Если обеспечить выбор показателей и соответствующих функций принадлежностей таким образом, что использование каждой из них не уменьшает уверенность в принимаемом решении о классификации ФС, то в соответствии с рекомендациями [14] общая уверенность в исследуемых гипотезах может определяться с помощью «накопительной» итерационной формулы Е. Шортлифа:
КУт1 а +1) = КУт1 (0 + Цю1 (У+1 )[1 - Кую1 (ОЪ (2)
юю1(У-)
цю
У
Рис. 1
Варианты распределения функций принадлежностей по классам юI (I = 0, 1, 2) с базовой переменной У-
Хн
биотехносфера
| № 1 (193/2012
где ЕУт1 ( Ь ) — коэффициент уверенности в классификации Ю; (I = 0, 1, 2) после того, как проанализировано Ь показателей У¿; (У *+1) — величина функции принадлежностей, вычисленная для базовой переменной с номером Ь + 1 в точке У*; КУЮ; ( 1 ) = = Цюг (У1).
Среди выделяемых классов состояний и соответствующих им функций принадлежностей особый интерес представляет собой класс оптимального функционального резерва с функцией принадлежностей цЮ0 (Уь). Для этой функции принадлежности справедливо заключение о том, что чем «дальше» организм человека находится от понятия «оптимальный функциональный резерв», тем меньше значение цЮ0 (Уь) и тем меньше уровень этого резерва. Таким образом, значение цЮ0 ( Уь) может характеризовать уровень функционального резерва организма. Причем в общем виде функция принадлежностей цЮ0 (Уь), построенная для решения классификационных задач, может совпадать с функцией принадлежностей ^и (Уь), строящейся экспертами для определения уровня ФР, но может и не совпадать с ней. Если при этом для оценки уровня ФР используется несколько показателей, каждый из которых позволяет внести свой «положительный» вклад в оценку уровня функционирования исследуемых подсистем или организма в целом, то аналогично (1) можно интегральные уровни ФР оценивать с помощью выражений вида:
№(Ь + 1) = Ш(Ь) + о(У+1)[1 - ^(Ь)]; (3)
Ш(Ь + 1) = Ш(Ь) + ци У+1 )[1 - (Ь)], (4)
где иГ(Ь) — уровень функционального резерва, определенный после привлечения к расчетам Ь показателей; о(Уь+1) — величина функции принадлежностей к классу Юо по показателю с номером Ь + 1, определенная в точке У* при условии, что для оценки уровня ФР используется классификационная функция принадлежности к классу Ю0; Ци (Уь+1) — функция принадлежностей к классу Ю0, специально определяемая экспериментами для оценки уровня ФР.
Характерной особенностью формул (3) и (4) является их накопительное свойство, заключающееся в том, что при введении в расчеты каждого из используемых показателей УЬ, обеспечивается увеличение расчетного уровня ФР. В практических исследованиях такой механизм расчета уровня ФР не всегда приемлем.
Возможен вариант, когда нарушения в функционировании хотя бы одной из подсистем приводят к нарушению функционирования целостной системы или подсистемы более высокого уровня, тогда оценку уровня ФР по совокупности измеряемых параметров УЬ, характеризующих уровень ФР подсистемы с номером Ь, следует производить в соответствии с выражениями:
иг = т1п[цЮо (Уь )];
ь 0
иг = т1п[^и (УЬ )].
(5)
(6)
Анализ поведения исходных признаков при определении параметров УЬ [см. ф-лу (1)] показывает, что при проведении нагрузочных проб вначале происходит изменение хЬ от хЬ0 до хЬн, а затем текущее значение хЬ с различным темпом (в зависимости от уровня ФР) вновь стремится возвратиться к значению хЬ0. Такая тенденция в поведении хЬ позволила экспертам сделать вывод о целесообразности включения в расчеты по оценке уровня ФР не только отношение вида (1), но и показатели динамики возврата хЬ к хЬ0. В предлагаемой работе учет динамики хЬ при определении уровня ФР предлагается осуществлять с помощью введения двух нечетких поправок к о(Уь) или Ци (У), увеличивающих точность оценки исследуемого уровня.
Для получения нечетких поправок введем два временных показателя: — время наблюдения и ""вь — время возврата хь к хьо после выполнения нагрузочной пробы. Время наблюдения определяется исходя из разумных ограничений на время проведения исследований.
Для получения нечетких поправок для каждого показателя УЬ определим функции принадлежностей к понятиям максимальная поправка по выбранной базовой переменной.
В качестве первой базовой переменной выберем время возвращения х1 к хьо, если ""вь< ""нь. В качестве второй базовой переменной Сь выберем разность между х1 и хьо, если "в > ""нь. С учетом того, что для различных типов показателей значение хь может быть как больше, так и меньше хьо, значение базовой переменной Сь будем определять из соотношения
С =
СЬ 0 ХЬ, если ХЬ0 > ХЬ; ХЬ - ХЬ 0, если ХЬ0 < ХЬ.
Максимальные значения Цт и ц^ь вводимых функций принадлежностей первой и второй базовых переменных будем определять как мнение экспертов о том, насколько максимально могут быть увеличены уровни ФР, определяемые через функции принадлежностей 0(Уь ) или Ци (Уь ), если учитывать динамику возврата хь к хь0.
Если при построении функций принадлежностей к понятиям максимальная поправка с базовой переменной "в [цп ("вь)] и с базовой переменной Сь [цп (СЬ)] выполнить дополнительные условия, что их текущие значения отражают представления экспертов о значениях текущих поправок к 0(Уь) или Ци (Уь ), то функции принадлежностей, определяющие уровень функционального резерва по показателю Уь, могут быть скорректированы с использованием выражения для алгебраической суммы функций принадлежностей:
Ц*и (У) =
= \Ци (У1 ) + Цп(^ ) -Ци (У )Цп(^ ), если *в — íн (7) [Ци(У1) + Цп(с)-Ци(У)Цп(С1К если íв >^
Аналогично корректируется функция принадлежностей цю о(У;).
Результаты
В ходе специально проведенных исследований было установлено, что одним из индикаторов функционального резерва (ФР) организма является энергетическая реакция меридианных структур. Например, в работах А. Н. Нечушкина показано, что низкое сопротивление точки пособника (Р) говорит о гипофункции (дистрофии), а высокое сопротивление — о гиперфункции систем, формирующих энергетику меридиана [11].
С учетом этого для каждого из меридианов к показатель Уь определили как отношение
У=
*рк(Н),
где Ярк (0) — сопротивление точки пособника меридиана к, измеренное до нагрузки, Ярк(Н) — после нагрузки.
Типовой график функций принадлежностей к понятию оптимальной ФР Ци(Ук) приведен на рис. 2.
Нижнее ограничение для меридиана к на уровне Цщ^ определяет тот факт, что для живого организма нет смысла говорить о нулевом уровне функционального резерва, тем более по энергетическому состоянию одного меридиана.
Для всех участвующих в анализе ФР меридианов организма уровень функционального резерва определяется модифицированным выражением (4)
иржа+1)=а)+«к+1Цц (Ук+1 )[1 - ирм (оъ (8)
где ШРм(1) = а1Цц(У1); а.к — 1 — коэффициент, определяющий вклад меридиана к в оценку уровня общего ФР организма, определяемого по всей меридианной структуре организма.
Ци(Ук)
Введение коэффициента а.к позволяет реализовать раздельные механизмы оценки функционального резерва отдельных систем организма, «связанных» с одним меридианом в диапазоне [0—1] и организма в целом в том же диапазоне.
При отсутствии этого коэффициента в выражении (8) будет наблюдаться неестественная (с психофизиологической точки зрения) логика оценки ФР, связанная с тем, что если хотя бы один меридиан сбалансирован так, что соответствующий функциональный резерв близок к единице, то расчеты покажут близость к единице уровня ФР всего организма, что противоречит естественной логике принятия решений.
Введении а.к позволяет экспертам установить «вклад» ФР каждой рассматриваемой системы в общий функциональный резерв организма. При равноправном вкладе всех меридианов в общий ФР организма удобно выбрать
ак = 1 / 12 = 0,08.
Уровень ФР по измерениям психоэмоционального напряжения (ПЭН) определяется по показателям, характеризующим состояние внимания и памяти, а также по энергетической реакции БАТ, связанных с психоэмоциональной сферой (точки К8, УВ20, Р9) в соответствии с методикой, приведенной в работе [8].
Для этой составляющей показатель Ур определяется выражением
У = ШР(0) р ШР(Н) ,
где ШР(0) — уровень ПЭН до нагрузки; ШР(Н) — уровень ПЭН после нагрузки.
Уровень ФР по признаку ПЭН определяется выражением
ШРр =Ци (Ур).
(9)
Рис. 2
Типовой график функций принадлежностей к понятию «оптимальный функциональный резерв по меридиану к»
Аналогично определяется уровень ФР по признакам умственного ШРуу и физического ШРфу утомления, уровень которых рассчитывается с помощью накопительной формулы Е. Шортлифа в соответствии с выражениями, полученными в работах [9, 13].
Уровни ФР, определяемые по нагрузочной вариации артериального давления (ШРлб) и частоты пульса (ШРчп), рассчитываются по показателям отношения соответствующих признаков, получаемых их прямым измерением.
Уровень функционального резерва всего организма определяется модификацией выражения (4):
ШРО(] +1) = ШРО(-) + [1 - ШРО(-)], (10)
где ШРО(1) = ШРм; Б = Р, УУ, ФУ, ЛБ, ЧП; вч — весовой коэффициент для определения уровня ФР, вводимый аналогично коэффициенту ак.
биотехносфера
I № 1 (19)/202
Практические примеры
Заключение
В ходе проводимых исследований нами изучалась информативная ценность показателей, характеризующих уровень ФР при решении задач ранней диагностики, для таких заболеваний, как заболевания нервной системы (класс Юн), системы пищеварения (класс Юп), сердечно-сосудистой системы (класс Юс).
На рис. 3, а—в приведены графики функций принадлежностей к классам ранней стадии этих заболеваний.
Анализ приведенных графиков показывает, что только по уровню ФР нельзя судить с достаточной уверенностью о наличии ранних стадий исследуемых классов заболеваний. Однако, как показывают результаты проведенных исследований, в составе с другими информативными признаками может быть обеспечена уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,85 и выше, что вполне приемлемо для использования в медицинской практике.
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 UFO
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 UFO
в)
Мщ.
0,27
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 UFO
Рис. 3
Графики функций принадлежностей к классам ранней стадии заболеваний нервной системы (а), системы пищеварения (б) и сердечно-сосудистой системы (в) с базовой переменной и¥0
Работами многочисленных ученых было убедительно показано, что для целого ряда заболеваний одним из существенных факторов риска является значительное снижение функционального резерва. Этот же фактор оказывает существенное влияние на качество функционирования сложных человеко-машинных систем, где существенную роль играет человеческий фактор.
Существует значительное количество работ по определению уровня ФР с использованием психологических тестов и аппаратуры для контроля физиологических и психофизиологических параметров, однако надежных общепринятых количественных оценок этого свойства организма человека до сих пор не получено. Нет определенности и в точном определении этого понятия у различных специалистов, рассматривающих феномен сущности ФР с различных точек зрения (физиологов, клиницистов, психологов и др.).
Использование разнородных показателей, характеризующих различные уровни функционирования организма, позволяет учесть системный характер такого свойства организма человека, как его функциональный резерв. Использование аппарата нечеткой логики принятия решений позволяет корректно учитывать неопределенность рассматриваемого параметра в сочетании с нечетким пониманием его свойств специалистами, использующими это свойство в своей практической работе. Кроме того, нечеткая оценка уровня ФР позволяет легко встраивать этот показатель в системы нечеткого вывода, решающие широкий круг задач в области медицинской и психологической диагностики, профессионального отбора, профессиональной ориентации и т. д.
Работа была выполнена в рамках реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009—2013 годы. Государственный контракт № П424.
| Литература
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Анохин П. К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.: Наука, 1972. 372 с.
Ахутин В. М., Зингерман А. М., Кислицин М. М. и др.
Комплексная оценка функционального состояния человека-оператора в системах управления // Проблемы космической биологии. Т. 34. М., 1977. С. 120-125. Баевский Р. М., Берсенева А. П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М.: Медицина, 1997. 235 с.
Гаваа Лувсан. Очерки методов восточной терапии. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1991. 432 с. Riad Taha Al. Kasasbeh, Korenevskii N. A. et al. Synthesis of the Combined Fuzzy Rules for Medical Applications with Using Tools of Exploration Analysis // Proc. 4 th IAFA Intern. Conference Interdisciplinary Approaches in Fractal Analysis, Bucharest, Romania, May 26-29, 2009. Р. 71-78. Korenevskii N. A., Krupchatnikov R. A., Seregin P. Theoretical fundamentals biophysics acupuncture with applications in biology and medicine and ecology using fuzzy logic :
monograph [in Russian]. Kursk: Kursk State Technical University press, 2010. P. 521.
7. Jing Zhao, Lei Zheng, Tiange Zhuang et al. Represention 12. of acupoints based on the the visible Human. Engineering
in Medicine and Biology Society. // Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE, Year: 2003. Vol. 18. P. 525-528. 13.
8. Кореневский H. А., Филатова О. И., Лукашов М. И., Крупчатников Р. А. Комплексная оценка уровня психоэмоционального напряжения // Биомедицинская радио- 14. электроника. 2009. № 5. С. 4-9.
9. Лукашов М. И., Кореневский H. А., Еремин А. В., Филатова О. И. Определение уровня длительного физического утомления как фактора риска рецидива хронических за- 15. болеваний // Биомедицинская радиоэлектроника. 2009.
№ 5. С. 10-15. 16.
10. Оценка динамики функциональных состояний механизаторов в условиях монотонной результативной деятельности: Методические рекомендации / Под ред. К. П. Судакова. 17. М.: ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1990. 51 с.
11. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке /
А. И. Нечушкин, Г. В. Мысов, Е. Б. Новикова, С. С. Усанов // Иглорефлексотерапия. Горький, 1974. С. 22—25. Korenevsky N. A., Skopin D. E., Kasasbeh R. T. Al, Kuz'-min A. A. System for Studying Specific Features of Attention and Memory // Biomedical Engineering Journal, Springer, New York. 2010. Vol. 44. N. 1. P. 32-35. Сергиенко С. К., Бодров В. A., Писаренко Ю. Э. Практикум по инженерной психологии и эргономике: Учеб. пособие. М.: ИЦ «Академия», 2003. 400 с.
Bruce G. Buchanan, Edward H. Shortliffe. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984.
Shortliffe E. H. Computer — Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976. Voll R. Gelöste und ungelöste Probleme den Elektroaku-punctur- Schriftenreihe des Zentralrerbandes der Äryte für Naturheilverfahren, S. Sonderheft. P. 148-152. Zadeh L. A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy Information-Granulation Theory. Beijing. Beijing Normal University Press. 2005.
Министерство образования и науки РФ, Российское НТО РЭС им. А. С. Попова, Институт радиотехники и электроники РАН, Институт космических исследований РАН, Департамент здравоохранения Администрации Владимирской области, Владимирский государственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых,
Фраунгоферовский институт интегральных схем и Университет Фридриха-Александра (г. Эрланген, Германия), Университет прикладных наук г. Йена (Германия)
X Международная научная конференция «ФИЗИКА И РАДИОЭЛЕКТРОНИКА В МЕДИЦИНЕ И ЭКОЛОГИИ» ФРЭМЭ-2012
27-29 июня 2012 г., Владимир — Суздаль, Россия
Тематические разделы конференции:
S методы и средства диагностики и лечения заболеваний; S биокибернетика и математическое моделирование; S биомеханика, проблемы коррекции и лечения опорно-двигательного аппарата; S новые информационные технологии в медицине и экологии; S интеллектуальные биометрические системы и технологии (научная молодежная школа); S биотехнические и медицинские аппараты, системы, комплексы; S методы и средства диагностики природной среды; S экология и здоровье человека; S актуальные вопросы высшего образования в области биомедицинской инженерии и экологии.
Приглашаем Вас принять участие в работе конференции!
Для связи с оргкомитетом используйте
телефоны: +7 (4922) 33-13-27, 47-99-12, 47-76-12, факс: +7 (4922) 33-13-27
e-mail: [email protected]
Регистрация и дополнительная информация на сайтах http://freme.vlsu.ru, http://freme.vpti.vladimir.ru
биотехносфера
I № 1 (193/2012
