Мобильная многоагентная система анализа вольтамперных характеристик биоактивных точек для диагностики пиелонефрита у беременных женщин

• Автор: Мохаммед Авад Али Абдо
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 126 с. : ил.

Содержание
Введение
1 Методы и системы поддержки принятия диагностических решений на основе анализа электрического сопротивления в биоактивных точках
1.1 Хронический пиелонефрит у беременных и методы его диагностики
1.2 Физиологические и морфологические особенности биоматериала в области биоактивных точек
1.3 информационное значение акупунктурных точек
1.4 Методы исследования и анализа биологически активных точек
1.5 Теоретические аспекты объединения диагностических решений на основе вероятностных моделей классификации при анализе групп биоактивных точек
1.6 Цели и задачи исследования
2. Исследование вольтамепрных характеристик биоматериалов в аномальных зонах электропрповодности в экспериментах in vivo
2.1 Структурно-функциональные модели электропроводности биоматериала в экспериментах in vivo
2.2 Факторный анализ вольтамперных характеристик биоактивных точек
2.3 Разработка метода исследования электрических характеристик биоактивных точек
2.4 Выводы второго раздела
3. Многоагентная гибридная сетевая структура на основе вероятностных нейронных сетей и нечеткой логики принятия решений
3.1 .Структурно-функциональные решения многоагентной системы на основе вероятностных нейронных сетей
3.2 Исследование архитектуры вероятностной нейронной сети
3.3 Сетевая структура PNN-FNN - типа для многоагентных систем диагностики заболеваний по энергетическому состоянию Б АТ

3.5 Многоагентные классификаторы с группированием факторов риска
пиелонефрита в дифференциальной диагностике
3.6 Выводы третьего раздела
4 Биотехническая система биоимпедансных исследований для диагностики пиелонефрита
4.1 Структурно-функциональня схема биотехнической системы
4.2 Алгоритм работы мобильного устройства в режиме мониторинга биоимпеданса и алгоритм обмена данными с ЭВМ
4.3 Пример решения диагностической задачи с помощью биотехнической системы
4.4 Выводы четвертого раздела
Заключение
Список обозначений и сокращений
Список литературы

Введение
Актуальность работы. Пиелонефрит является наиболее частым заболеванием почек во всех возрастных группах и занимает второе место среди экстрагенитальных заболеваний у беременных после патологии сердечнососудистой системы. Заболеваемость пиелонефритом беременных за последние двадцать лет возросла в 5 раз. Пиелонефрит оказывает отрицательное воздействие на репродуктивную функцию женщины, осложняет течение беременности и родов у 2-10% женщин, что проявляется развитием гестозов, невынашивания, рождением незрелых детей, повышенной частоте послеродовых ренальных и экстра-ренальных осложнений.
Диагностика пиелонефрита при беременности представляет значительные трудности, так как применение многих эффективных методов диагностики во время беременности ограничено. Особенно это касается рентгенологического и ультразвукового обследований. Инструментальные методы диагностики пиелонефрита при беременности также опасны ввиду анатомических изменений, связанных с вынашиванием плода. Поэтому актуальным является развитие мобильных технологий диагностики, не связанных с проблемами транспортабельности беременной и не подвергающих риску их здоровье и здоровье вынашиваемого ребенка.
Одним из направлений развития мобильных технологий такого плана являются биоимпедансные исследования аномальных зон электропроводности -биоактивных точек (БАТ). Однако большой разброс результатов измерений, обусловленный индивидуальными особенностями организма, не связанными с патологией, а также направленность метода не на диагностику патологии органов и систем организма, а на патологию меридиана, что вступает в противоречие с методологией диагностики и лечения, принятой в европейской классической медицине, не позволяет использовать их в широкой клинической практике.

1. Правило произведения.
Используется предположение об условной независимости распределений векторов информативных признаков, используемых различными классификаторами, т.е.

р{хх,х2,...,хк/ юк) = \р(х1 /о)к). (1.4)

В этом случае «работает» правило, которое называется правилом произведения [109]:
Присвоить метке 2 —» сор если

р(К-'){со^\р(а>] /*,) = тах* р{К~'сок)\р(сок /х,). (1.5)
і=і ;=|
Использование этого продукционного правила объясняется следующим:
- иногда на практике предположение об условной независимости дает удовлетворительную аппроксимацию распределения;
- подход часто используется на практике и дает удовлетворительные результаты;
- теоретически показано, что ошибка классификации за счет такой аппроксимации может компенсироваться низкой чувствительностью решения к ошибкам аппроксимации.
2. Правило суммы.
Если дополнительно к допущению об условной независимости распределений векторов измерений, используемых различными классификаторами, справедливо также, что априорные вероятности классов примерно одинаковы (не отличаются сильно друг от друга), то справедливо правило суммы [82]: