CC BY
30
УДК 615.47
СИНТЕЗ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ И ДИАГНОСТИЧЕСКИХ НЕЧЕТКИХ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ ПО ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ ПРОЕКЦИОННЫХ ЗОН ДЛЯ МЕДИКО-ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ
© 2009 г. В.А. Буняев*, В.В. Буняев*, НА. Кореневский**, Р.А. Крупчатников**
*Южно-Российский государственный *South-Russian State
технический университет Technical University
(Новочеркасский политехнический институт) (Novocherkassk Polytechnic Institute)
**Курский государственный технический университет **Kursk State Technical University
Показана эффективность предложенных в работе моделей и правил расчета коэффициентов уверенности при решении задач: прогнозирования, диагностики и профилактики заболеваний кожи (атонический дерматит, акне, розацеа, псориаз); прогнозирования заболеваний, вызываемые неблагоприятными экологическими факторами и нервно психическим напряжением; прогнозирования, диагностики степени тяжести, профилактики и лечения тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей и язвенной болезни желудка и др.
Ключевые слова: биологически активные точки; прогнозирование; решающие правила, проекционные зоны.
Efficiency of the models suggested in the present work and rules of confidence factors calculation was repeatedly checked and proved by the tasks decision: forecasting, diagnostics and prevention of skin diseases (atop dermatitis, akmola, rosary, psoriasis); forecasting of diseases caused by adverse ecological factors and nervous-mental pressure; forecasting, diagnostics of process degree, prevention and treatment of central vein retina thromboses and its branches and a stomach ulcer, etc.
Keywords: biologically active points; forecasting; solving rules; projective zones.
Исследованиями отечественных и зарубежных ученых было показано, что одним из подходов к прогнозированию ранней и дифференциальной диагностике заболеваний может служить рефлексодиагностика, основывающаяся на измерении энергетических характеристик меридианных (в основном корпораль-ных) и внемеридиальных (чаще всего аурикулярных) биологически активных точек (БАТ). При этом класс решаемых задач ограничивается тем, что не все заболевания из общепринятых в медицине классификаций представлены на БАТ. Прогнозирование и диагностика по биологически активным точкам могут быть эффективны только в том случае, если изменения состояния внутренних органов и систем приводят к энергетическому разбалансу системы управления эффекторными клетками, представленными в области проекционных зон, подмножеством которых являются биологически активные точки.
Учитывая принцип двойной реципрокной иннервации, уточнить списки заболеваний, по которым возможно и целесообразно решение задач прогнозирования и ранней диагностики, можно по широко публикуемым атласам для рефлексотерапии [1].
Одной из важных задач синтеза правил принятия решений является выбор информативных признаков, и в частности информативных БАТ.
В теории распознавания образов известно достаточно большое количество методов выбора информативных признаков, однако особенности представления информации о заболеваниях на проекционных зонах (вывод большого количества ситуаций (диагнозов, симптомов, синдромов и др.) на одну зону (точку), изменение номинальных энергетических характери-
стик меридианных БАТ в течение суток, большой объем данных, который необходимо анализировать при неизвестной заранее патологии и т.д.) делает малоэффективным использование известных процедур.
С другой стороны, особенности энергоинформационного взаимодействия меридианных структур с внутренними органами и системами позволяет строить достаточно простые и надежные алгоритмы поиска информативных меридианных и внемеридианных БАТ, названных нами диагностически значимыми биологически активными точками (ДЗТ). Эти особенности связаны с тем, что большинство точек не имеет полностью совпадающего списка связей (полностью совпадающих ситуаций), что создает предпосылки для построения алгоритмов формирования ДЗТ путем учета состояния множества БАТ, подтверждающих одну выбранную версию и исключающих остальные [2, 3].
Для получения списка БАТ, которые потенциально могут подтвердить искомую ситуацию (диагноз) х0 и исключить остальные возможные ситуации хк (к = 1, 2, ..., К) или, по крайней мере, минимизировать список последних, предлагается построить специальную таблицу. По строкам этой таблицы выписываются все возможные (по их списку) БАТ, имеющие связи с ситуацией х0. По столбцам этой таблицы без повторений выписываются все возможные ситуации, присущие всем отобранным БАТ. Выбранные для диагноза х0 БАТ обозначим как претенденты на информативные БАТуу (/ = 1, 2, ..., J). Полученную таблицу назовем двоичной таблицей связи (табл. 1). Элементами этой таблицы служат двоичные переменные = {0, 1}, где 0 - обозначает факт отсутствия связи между yj и хк, а 1 - обозначает, что такая связь есть. Очевидно при
этом, что для х0 а0р = 1 (р = 1, ..., J). В табл. 1 элементы акр взяты произвольно для пояснения сущности предлагаемого способа поиска информативной группы (групп) из множества Y = (уь у2, ..., уУ}.
Из полученной таблицы видно, что БАТ с именем Ур у которых акр = 0, не изменят своего энергетического состояния при наличии патологии по ситуации хК. Это означает, что каково бы ни было состояние хК, оно не влияет на искомый диагноз по энергетическому состоянию ур, и следовательно, если БАТ с именем Ур изменила своё энергетическое состояние, то это происходит не под влиянием хк.
Таблица 1
Двоичная таблица связей
yj Xk
Xi X2 хз X4 X5 ХК
У1 1 1 0 0 0 0
У2 0 1 0 0 1 0
Уз 1 0 1 1 0 0
yj - - - - - 1
Например, для строки у1, если соответствующая БАТ даст положительную (в смысле отклонения энергетических характеристик от нормальных значений) реакцию, то можно считать, что вместе с ситуацией х0 нельзя исключить появление ситуаций х1 и х2, но можно исключить ситуации х3, х4 и х5, по крайней мере, на этапе контроля энергетического состояния БАТ с именем у1.
Если провести измерение энергетических характеристик БАТ у1 и у2, то их одновременная энергетическая реакция исключает влияние на изменение энергетики от ситуации х1. Если добавить точку у3, то она исключит ситуацию х2 (табл. 1).
Таким образом, измерение энергетических характеристик трех точек у1, у2 и у3 позволяет сделать вывод о том, что одновременное изменение их энергетических состояний вызывается только ситуацией х0, а следовательно, остальные ситуации можно исключить как прогностические и (или) диагностические гипотезы.
Механизм поиска информативных групп yieY, для определенности, рассмотрим на примере парных сравнений строк табл. 1, обобщив их в дальнейшем на большее сочетание строк.
Условием «исключения» ситуации (врачебной гипотезы) хк по паре строк с номерами р и t (по энергетической реакции точек ур и у) является равенство нулю логического произведения вида
Условием исключения из диагностических (прогностических) гипотез всех ситуаций х1, ., хк парой строк с номерамир и t является выполнение равенства:
■р=£ («#%)=о. (1)
к=1
Процедура алгоритмического перебора всех сочетаний пар строк табл. 1: р = 1, ..., У; t = 1, ..., t >р -позволяет найти такие пары ДЗТ, которые обеспечивают исключение всех ситуаций (гипотез) хк, если хотя бы по одной из пар выполняется условие (1). Здесь и далее термин исключения ситуации (гипотезы) подразумевает, что гипотеза хк отвергается, а гипотеза х0 подтверждается, если наблюдается одновременное отклонение энергетических характеристик БАТ из списка ДЗТ от своих номинальных значений.
Если равенство (1) не выполняется ни для одной из пар строк табл. 1, то это же выражение можно использовать для поиска групп ДЗТ, исключающих ситуации хк по энергетической реакции трех, четырех и т.д. БАТ, что эквивалентно поиску сочетаний из трех, четырех и т.д. строк, обеспечивающих равенство нулю соответствующих произведений элементов таблицы.
Например, для комбинаций из трех строк запоминаются коды модифицированных строк, получаемые попарными перемножениями аркак, которые перемножаются со строками табл. 1 с номерами р = 1,., У; рфХ; рфр с использованием выражения (1). Для комбинаций из четырех строк используются модифицированные строки, получаемые при анализе «троек» строк и т.д.
В результате определяются сочетания строк, которые обеспечивают нулевое значение функционалу типа:
■ = Fq(ZJi) = 0, (2)
где Fq - оператор, комбинирующий пары строк р и t в различные их сочетания по трем, четырем, пяти и т.д. строкам.
В общем виде может существовать несколько групп из Y, удовлетворяющих соотношению (2), может быть и другая ситуация, когда (2) не выполняется для всех строк р = 1, ., У, тогда следует искать либо группы с минимальным значением или те группы, в которых не исключенные алгоритмом минимизации (2) состояния могут быть исключены лицом, принимающим решение (ЛПР) (без анализа состояний проекционных зон).
Учитывая, что реально число меридиан и соответствующих БАТ ограничено, задачу поиска ДЗТ можно решать, используя переборные алгоритмы, вариант которого можно найти в работе [3]. Результатом работы такого алгоритма являются списки проекционных зон (БАТ), подтверждающих искомую ситуацию и исключающих или минимизирующих число «мешающих» ситуаций.
Здесь под «мешающими» ситуациями понимаются те из них, которые кроме Х0 меняют энергетическое состояние точек, входящих в список ДЗТ (ситуации, имеющие прямые связи с искомыми точками, состояние сопряжено функционирующих органов и систем, состояние центральных управляющих структур, энергетическое состояние меридиана в целом и т.д.).
Характерной особенностью табл. 1 является то, что точки, минимизирующие выражение (2), могут оказаться на разных меридианах. Тогда принимать
решение о величинах отклонений их энергетических характеристик от номинальных значений можно только с учетом меридианных номинальных энергетических характеристик, которые, как известно, имеют свои суточные временные циклы для каждого меридиана.
Достаточно большое число задач прогнозирования и медицинской диагностики решается относительно заранее известного заболевания щ>. Опыт решения задач такого типа с привлечением информации об энергетическом состоянии проекционных зон, и в частности БАТ, показал, что измеряемые показатели по отношению к решаемым задачам носят неполный и нечеткий характер, а структура классов, относительно которых принимается решение (особенно при прогнозировании и ранней диагностике) имеет нечеткие границы с зонами пересечения, переходящими из класса в класс. В этих условиях, в соответствии с рекомендациями [4 - 6], для синтеза соответствующих решающих правил целесообразно использовать теорию нечеткой логики принятия решений, в рамках которой энергетические характеристики БАТ, используемые для принятия решений по классу ш, представляются функциями принадлежностей ) к рассматриваемой
гипотезе ш, а синтез решающих правил осуществляется с использованием математических выражений для расчета соответствующих мер доверия, недоверия и коэффициентов уверенностей КУ[4, 5].
Многочисленными исследованиями отечественных и зарубежных ученых было показано, что проекционные зоны, и в частности биологически активные точки, способны аккумулировать и излучать различные виды энергии: тепловую, электрическую, электромагнитную и т.д. Количество этой энергии может быть определено как через электрические, так и не электрические параметры.
При выборе параметров, характеризующих энергетические состояния проекционных зон, мы исходили из имеющегося опыта и собственных исследований, которые показали, что, с точки зрения аппаратурных затрат, технологичности и достоверности получаемых результатов, наиболее подходящими параметрами являются величины электрического напряжения и величины сопротивлений на постоянном и переменном токе низкой частоты.
При этом следует иметь в виду, что на энергетические характеристики проекционных зон влияет достаточно много факторов: состояние органов и систем, имеющих прямые и косвенные «связи» с конкретной проекционной зоной (ПЗу); состояние центральных управляющих структур; индивидуальные особенности организма; ряд внешних факторов и т.д. Для ПЗу, входящих в состав меридиана, добавляются факторы топологического и временного меридианного взаимодействия.
Все это позволяет предположить, что классические, наиболее часто используемые подходы к измерению электрических характеристик БАТ метрологически недостаточно корректны.
Проведенные нами исследования, а также данные ряда литературных источников позволяют сделать вывод о том, что прогностические и диагностические возможности ПЗ (БАТ) значительно возрастают, если в качестве информативных признаков брать не абсолютные значения измеряемых величин, а вычислять ряд относительных показателей.
При этом может быть исследовано несколько вариантов расчета относительных информационных показателей.
1. Относительно значений электрических характеристик исследуемых БАТ, полученных на большом объеме относительно здоровых людей различного пола и возраста, находящихся в состоянии функционального покоя в различное время суток. Номинальное значение определяется как средняя величина всех значений соответствующих характеристик.
2. Относительно значений электрических характеристик исследуемых БАТ, получаемых индивидуально для каждого отдельного здорового испытуемого, находящегося в состоянии покоя в различное время суток. Номинальные значения БАТ определяются как средние величины всех значений соответствующих характеристик. Период наблюдения здоровых испытуемых - 1 месяц. Для дальнейших исследований отбираются те из людей, которые получили те или иные заболевания, с тем чтобы определиться с индивидуальными решающими диагностическими правилами.
3. В условиях пункта 1 для меридианных БАТ строятся усредненные суточные графики полученных значений электрических параметров.
4. В условиях пункта 2 для меридианных БАТ строятся усредненные индивидуальные суточные графики номинальных значений электрических параметров.
Таким образом, в пунктах 3 и 4 в качестве номинальных значений используются не фиксированные константы, а функциональные зависимости номинальных энергетических характеристик от времени суток.
5. Относительно меридианных точек, отражающих энергетические характеристики всего меридиана (главные точки, ло-пункты, точки тревоги и т.д.).
Построение гистограмм распределения относительных значений признаков по различным классам заболеваний показало, что в зависимости от различных стадий, включая донозологические состояния и степени тяжести заболеваний, по ряду БАТ процент перекрытия площадей гистограмм колеблется от 50 до 5 %, что говорит о потенциальной возможности использования относительных энергетических характеристик биологически активных точек для решения задач прогнозирования и диагностики заболеваний органов и систем человека, представленных в многочисленных атласах по рефлексодиагностике и рефлексотерапии.
При решении конкретных задач нами на представительной выборке было установлено, что если зафиксировать режимы измерения, размеры и места наложения
электродов, а также обеспечить равные условия измерения номинальных и рабочих (диагностических) энергетических характеристик проекционных зон, то на наборе диагностически значимых точек (ДЗТ) наблюдаются достоверно значимые отклонения измеряемых характеристик от их номинальных значений.
Причем донозологическая стадия отличается одновременным отклонением энергетических характеристик ДЗТ в сторону их увеличения на 10-20 %, начальные стадии заболеваний и заболевания средней стадии течения имеют отклонение в 20-60 %, в острой фазе заболевания энергетические показатели ДЗТ увеличиваются более чем на 60 % от номинальных. При тяжелых формах, связанных с затяжными процессами, отмечается спад энергетических характеристик ДЗТ на 50 % и более.
При этом следует иметь в виду, что увеличение энергетического потенциала проекционных зон приводит к возрастанию их электрического потенциала и проводимости и к снижению их сопротивления.
Практика решения задач медицинской диагностики с использованием нечеткой логики принятия решений показала, что в качестве функций принадлежностей, с точки зрения удобства хранения в памяти ЭВМ и точности аппроксимации результатов экспериментальных исследований, удобно использовать две их разновидности: кусочно-линейную и квадратичную.
В первом варианте функция принадлежности
(ДБр) к классу ш на носителе £ отклонения электрических характеристик проекционной зоны ур от номинальных значений определяется выражением
^ (AS,-) =
0, если AS, < AS,H:
a AS, - в, если ASн < AS, < ASB;
K
если AS, > AS В
Цш, (AS,) =
0, для AS, < ASH;
2(AS, -ASн)2 /(ASв -ASн)2,
для ASн < AS, < ASп;
1-2(AS, - ASв)2 / (ASв - ASн)2
для ASп < AS, < ASв;
1, для AS, > AS,E;
(ДБ;) = 1 (ДБр), ДБв "ДБ н
где ДБп =—--— - значение ДБ., при котором
2
(ДБ,) = 0,5.
При условии ограничения сверху величиной К( выражение модифицируется:
wtj
K max
где a = ———tJ _it ; в = aASН; ASН - нижняя граница
ДБ в "ДБ н
отклонения, измеряемого параметра от его номинального значения, при котором появляется ненулевая уверенность в наличии диагноза ДБ® - верхняя граница, на которой достигается максимальная уверенность -К™х в диагнозе ш по параметрам проекционной зоны ур.
Если при росте ДБр уверенность в диагнозе ш уменьшается, то соответствующая функция принадлежности цЩ (ДБр) вычисляется по формуле
цЩ (ДБр) = К-х (ДБр).
Во втором варианте для описания функций принадлежностей используется квадратичная функция вида
^ (ДБр) = ктхцш< (ДБр).
С учетом опыта, накопленного в области рефлексодиагностики, при использовании нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон определим следующую последовательность действий, позволяющую обеспечивать синтез соответствующих решающих правил.
1. Выбирается показатель, отражающий энергетические характеристики проекционных зон. При этом следует иметь в виду, что электрическое напряжение проекционных зон несет большее количество информации о состоянии организма, чем электрическое сопротивление, но в этом сигнале больше мешающих факторов. Для решения практических задач электрическое напряжение предпочтительнее использовать для диагностики тонких изменений наличных функциональных состояний организма. Для прогнозирования и диагностики ранних стадий рекомендуется использовать активную составляющую электрического сопротивления, измеряемого на переменном токе силой 2 тА, частотой 1 кГц. Далее определяется список ДЗТ и других информативных БАТ.
2. Исходя из целей решаемых задач, выбирают систему отведений, определяют тип и место расположения индифферентного электрода, а также параметры измерительной аппаратуры, например по методике, изложенной в работе [3].
3. Проводится серия экспериментальных исследований, и определяются номинальные значения электрических характеристик проекционных зон. При этом, в зависимости от целей и имеющихся возможностей, рекомендуются следующие способы получения номинальных характеристик:
- расчет средней величины электрических характеристик информативных проекционных зон на репрезентативной выборке здоровых испытуемых раз-
личного пола и возраста, находящихся в состоянии функционального покоя в различное время суток;
- расчет средней величины электрических характеристик в условиях предыдущего пункта, но индивидуально, по каждому человеку, тем самым создавая его индивидуальный паспорт номинальных состояний проекционных зон;
- построение графиков усредненных суточных электрических характеристик (особенно важно для меридианных БАТ) или по выборке людей региона, или индивидуально.
4. По выбранным классам заболеваний и контрольной выборке относительно здоровых людей формируются таблицы экспериментальных данных, элементами которых служат величины отклонений измеряемых параметров от их номинальных значений. Объем таблиц должен обеспечивать требуемую достоверность статистических выводов. По таблицам экспериментальных данных (ТЭД) рассчитываются оценки математических ожиданий и дисперсий по каждому из классов, а также строятся гистограммы распределений отклонений измеряемых величин от номинальных по выбранным классам заболеваний и контрольной группе здоровых людей.
5. Решается вопрос о том, каким способом будут определяться частные коэффициенты уверенностей: через таблицу отклонений электрических характеристик БАТ от их номинальных значений или через функции принадлежностей к исследуемому классу заболеваний. Второй подход более предпочтителен по точности, но требует определенных математических навыков среди экспертов-медиков. Первый подход предполагает наличие большого практического опыта рефлексодиагностов.
6. Если принято решение о расчете диагностической (прогностической) уверенности по частным коэффициентам, определенным таблицей отклонений, то эксперты выбирают интервалы сопротивлений, соответствующие тому или иному значению коэффициентов уверенности в выбранной прогностической (диагностической гипотезе (столбцы таблицы отклонений)). Строки таблицы отклонений соответствуют выбранному перечню информативных БАТ, а элементы таблицы состоят из частных коэффициентов уверенности КУ,-,. в гипотезе ю (ситерации х0) [7]. Исход-
ными посылками для выбора величин КУ,-,. может служить частотность появления того или иного диапазона измеренных сопротивлений в рассматриваемом классе заболеваний или другие меры информативности (например, по Кульбаку). Учитывая, что величина КУ,-,. должна быть всегда меньше единицы, оценки КУ,-,. должны быть подвергнуты соответствующей нормировке.
В качестве иллюстрации в табл. 2 представлены частные коэффициенты уверенности по прогнозированию возникновения заболевания сердечнососудистой системы (ССС).
Величины частных коэффициентов уверенности в приведенном примере определялись через информативную меру Кульбака, которая для пар альтернативных гипотез (заболеет - не заболеет) определяется в соответствии с выражением
- =
z[ /3( Ar) - /м (A)] lg
fa (A4- )
fM (A )
где Уз и М - частоты г-го интервала сопротивления для ]-й БАТ для людей, у которых не прогнозируется и прогнозируется заболевание сердечно-сосудистой системы соответственно. В табл. 2 были включены те БАТ, для которых / >120. Учитывая, что максимальная расчетная величина /тах = 450, а эксперты определили, что максимально достижимая уверенность в искомом прогнозе по энергетическим характеристикам БАТ не превышает величины 0,95, частные коэффициенты уверенности определялись из пропорции
/тах - /г , откуда КУ ,г = 0,95-/]г
0,95 КУ,
Irr
Общая уверенность по гипотезе ю определяется выражением:
КУ(] +1) = КУ„ (]) + КУ г К )[1 - КУИ, (])], (3)
где КУ,+1, г(ю) - табличное значение коэффициента уверенности в диапазоне сопротивлений г; КУю/1) = = КУ1,г (ю).
При максимальных значениях частных коэффициентов общая уверенность в прогнозе возникновения заболеваний ССС превышает величину 0,95.
Таблица 2
Частные коэффициенты уверенностей для диагностики заболеваний ССС
БАТ R, кОм
>500 400-500 300-399 200-299 100-199 90-99 80-89 70-79 60-69 50-59 40-49 <40
C9* 0 0 0 0 0 0,2 0,4 0,5 0,6 0,7 0,9 0,95
C7* 0 0 0 0 0,1 0,3 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 0,95
C8 0 0 0 0 0 0 0 0,2 0,8 0,5 0,8 0,95
C4 0 0 0 0,1 0,15 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2
C6 0 0 0 0,1 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 0,3
Примечание. Символ * обозначает принадлежность точек меридиана сердца к группе ДЗТ.
7. Если принято решение о расчете диагностической (прогностической) уверенности по функциям принадлежностей, эксперты, принимая в качестве носителя для функции принадлежностей величины относительных отклонений сопротивлений БАТ от их номинальных значений 5Rр■, выбирают форму и параметры функции принадлежностей к классу ш по всем выбранным информативным точкам - (5Rр■). Удобно в качестве исходной информации для выбора (5Rр) использовать соответствующие гистограммы распределения параметров 5Rр■ для класса ш{.
Однако следует иметь в виду, что амплитуда гистограммы отражает частотность появления тех или иных значений 5Rр■ в классе а величина (Шр)
отражает уверенность в гипотезе ш при изменении сопротивления БАТ с номером р.
Кроме того, следует учитывать, что при агрегировании (Шр) в общее решающее правило по проверке гипотезы ш общая уверенность не должна превышать некоторой величины доверия экспертов к исследуемой задаче, если в качестве информативных признаков используются только электрические характеристики БАТ.
Дополнительно необходимо учитывать, что уверенно о проверяемой гипотезе ш можно говорить только в том случае, если для всех точек из ДЗТ отклонение энергетических характеристик от их номинальных значений превышает некоторое пороговое значение, т. е.
а, : Yi, У[ДЗТ], SR,- >5R;
(4)
¡КУбд (j +1) = КУбд (j) + цбд (SR-+1)[1 - КУбд ])
i бдп бдп бдп 1+1 БСп )
где j = Е21, Е36, V21, V43, VB24;
КУБд (Е21) = ЦБД (SRE21).
0, если 5RE 21 < 20 %;
где 8R;■пор - пороговое значение 8RJ■, выбираемое
экспертом применительно к решаемой задаче из условия, что при выходе за рамки пороговых значений целесообразно говорить о необходимости проверки гипотезы ш(.
С учетом (4) нечеткое выражение, определяющее уверенность в гипотезе определяется следующим выражением:
ЕСЛИ (^[ДЗТ], 8RJ■ >§■,),
ТО {КУ(р +1) = КУ(р) + (8Ку+1)
[1" КУ„ (р)]},
21) =
НДСП (Srb 36) =
иДш (§RV21) =
иДш (§RV43 ) =
ИНАЧЕ (КУ ffl, = 0),
(5)
0,0067 5Re 21 - 0,13,
если 20 % < 5RE 21 < 50 %;
0,2, если 5Re 21>50%,
0, если 5RE36 < 20 %;
0,004 5RE36 - 0,08,
если 20 % < 5RE36 < 70 %;
0,2, если 5Re 36>70%,
0, если 5RV21 < 20 %;
0,005 5RV 21 - 0,1,
если 20 % < 5RV 21 < 60 %;
0,2, если 5RV 21>60%,
0, если 5RV43 < 20 %;
0,0037 5RV43 - 0,075,
если 20 % < 5RV43 < 60 %;
0,15, если 5RV 43>60%,
где КУ ffl< (1) = (SR!).
и, '
По такому принципу в работе [8] синтезировано решающее правило для ранней диагностики патологии системы пищеварения (класс ®дп ): ЕСЛИ
[(SRe21 И SRv43) ИЛИ (SRE21 И SRVB20 ) > 20 %] :
ТО
Н-ЭР (^RVB24 ) _
0, если 5RVB24 < 20 %;
0,005 5RVB24 - 0,1,
если 20 % < 5RVB24 < 60 %;
0,2, если 5RVB 24>60%.
В общем случае уверенность в прогнозе или диагнозе по энергетическим характеристикам БАТ может определяться агрегированием правил (3) и (5) и являться частным коэффициентом уверенности более общих решающих правил, объединяющих признаки различной природы (данные опроса, осмотра, инструментальные и лабораторные исследования).
Характерной особенностью энергетических характеристик БАТ и ряда других информативных признаков является то, что они могут изменяться под воздействием однократных относительно коротких возмущающих внутренних и внешних воздействий, после чего, если организм обладает достаточным адаптационным потенциалом, возвращаться в рамки допустимых значений или находиться за рамками значений, считающихся нормой, достаточно длительное время (неделя, месяц, год и т.д.)
В первом случае не всегда речь идет о патологическом отклонении в организме человека, а второй случай, как правило, свидетельствует о высоком риске появления и развития заболеваний или об имеющейся патологии. Причем, чем большее время наблюдается отклонение энергетических характеристик БАТ от номинальных значений, тем увереннее можно говорить о наличии гипотезы ю£.
Учесть время отклонений энергетических характеристик БАТ от соответствующих номинальных значений в формулах расчета коэффициентов уве-ренностей в гипотезах ю можно, введя понятие различных уровней доверия. Например, к первому уровню доверия со своими частными решающими правилами следует отнести выводы, делаемые по результатам однократных измерений, ко второму уровню доверия - результаты, получаемые при устойчивой тенденции выхода измеряемых параметров за рамки номинальных значений в течение недели и т.д. С учетом сказанного целесообразно соответствующие функции принадлежности строить для каж-
дого уровня доверия
qШ, (8R;)
ТО
[куш, = КШ, (SR;)].
первого уровня доверия КУи, через весовой коэффициент, отражающий время удержания Rj в определенных рамках уИ ,(Rj, t), т. е.:
КУ г, = УИ, (я,, t )КУИ,.
При выборе значений у И, (Rj, t) следует учитывать, что
КУr'max < 1.
В третьем варианте дополнительно к (5R;■)
вводится функция принадлежностей к классу ю по времени отклонения Rj от номинального значения -Н®, 8Rj (t), а соответствующий частный коэффициент
уверенности рассчитывается из соотношения
если (8R;-r (t) = 0;
^ (8R;) + r. (t)[1 (SR,)]; если ^ (8R R, (t) > 0
КУ,
Ш,.. 1
Расчет частных коэффициентов уверенности для каждого из уровней доверия в зависимости от существа решаемой задачи и предпочтений экспертов можно производить различными способами.
В первом варианте для каждого из выбранных интервалов времени записывается продукционное правило вида: ЕСЛИ Т ,
В последнем выражении уровень доверия к гипотезе ю в явном виде не присутствует. Здесь наблюдается рост уверенности в ю по мере роста времени отклонения энергетической характеристики БАТ с номером ] от своего номинального значения со стремлением КУ**, ■ к своему верхнему значению, не превышающему единицы по закону, определяемому параметрами соответствующих функций принадлежностей.
Учет временного фактора позволяет увеличить уверенность в принимаемых решениях. Например,
уверенность в классе юДП , рассчитанная для первого уровня доверия, определяется величиной 0,65, а для третьего уровня доверия, когда отклонение сопротивлений БАТ, связанных с болезнями системы пищеварения, от номинального значения удерживается в течение месяца, КУБД достигает величины 0,9.
где Тч - интервал времени, в течение которого наблюдается выход Rj за рамки номинальных значений.
Во втором варианте коэффициент уверенности для различных уровней доверия может быть пересчитан из коэффициента уверенности, рассчитанного для
Литература
1. Гаваа Лувсан. Очерк методов восточной рефлексотерапии: 3-е изд., перераб. и доп. Новосибирск, 1991.
2. Кореневский Н.А., Буняев В.В., Яцун С.М. Компьютерные системы ранней диагностики состояния организма методами рефлексологии : монография / Юж.-Рос. гос. техн.
ун-т (НПИ), Новочеркасск; Ред. журн. «Изв. вузов. Электромеханика». 2003. 206 с.
3. Кореневский Н.А., Рудник М.И., Рудник Е.М. Энергоинформационные основы рефлексологии : монография / Курск. гуман.-техн. ин-т. Курск, 2001. 236 с.
4. Кореневский H.A., Крупчатников Р.А., Горбатенко С.А. Синтез нечетких сетевых моделей, обучаемых по структуре данных для медицинских экспертных систем // Медицинская техника. 2008. №2. С. 18-24.
5. 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.
Поступила в редакцию
6. Zaden L.A., King-Sun Fu, Kokichi Tanaka, Masamichi Shi-mura. Fuzzy sets and their applications to cognitive and decision processes. New York; San Francisco; London, 1975.
7. Синтез решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики по прогностическим таблицам с использованием методов рефлексодиагностики / В.И. Серебров-ский [и др.] // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2008. Т. 7, № 3 С. 643-648.
8. Кореневский Н.А., Коптева Н.А., Крупчатников Р.А. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сельскохозяйственных рабочих на основе нечеткой логики принятия решений // Вестн. Воронежского гос. техн. ун-та. 2008. Т. 4. № 7. С. 86-89.
20 мая 2009 г.
Буняев Владимир Андреевич - канд. техн. наук, профессор, кафедра «Информационно-измерительная и медицинская техника», Южно-Российский государственный технический университет. Тел. (8635)25-52-14. E-mail: detyr@mail.ru
Буняев Виктор Владимирович - канд. мед. наук, доцент, кафедра «Информационно-измерительная и медицинская техника», Южно-Российский государственный технический университет. Тел. (8635)25-52-14. E-mail: detyr@mail.ru
Кореневский Николай Алексеевич - д-р техн. наук, заслуженный деятель науки Российской Федерации, профессор, заведующий кафедрой биомедицинской инженерии, Курский государственный технический университет. Тел. (4712) 58-70-98. E-mail: lilja-74@inbox.ru
Крупчатников Роман Анатольевич - канд. сельхоз. наук, доцент, кафедра « Электротехника и механизация животноводства», Курская государственная сельскохозяйственная академия. Тел. (4712) 58-70-98. E-mail: lilja-74@inbox.ru
Bunyaev Vladimir Andreevich - Candidate of Technical Sciences, professor, department «Informationn-measuring and medical technology», South-Russian State Technical University (Novocherkassk Polytechnic Institute). Ph. 8635)25-52-14. E-mail: detyr@mail.ru
BunyaevVictor Vladimirovich - Candidate of Medical Sciences, assistant professor, department «Informationn-measuring and medical technology», South-Russian State Technical University (Novocherkassk Polytechnic Institute). Ph. (8635)25-52-14. E-mail: detyr@mail.ru
Korenevsky Nikolay Alekseevich - Doctor of Technical Sciences, professor, department «Biomedical engineering», Kursk State Тechnical University. Ph (4712) 58-70-98. E-mail: lilja-74@inbox.ru
Krupchatnikov Roman Anatolevich - Candidate of Agricultural Sciences, assistant professor, department «Electrical engineers and animal industries mechanization», Kursk State Agricultural Academy. Ph (4712) 58-70-98. E-mail: lilja-74@inbox.ru
