СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЙ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА

• Автор: Курзина, Светлана Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Сургут
• Количество страниц: 120 с. : 1 ил.

1.1. Динамика вектора состояний организма человека ВСОЧ с позиций системного анализа и синтеза в аспекте теории фазатона мозга 9 и компартментнокластерной теории биосистем
1.2. Патогенез хронических осложнений при СД 2го типа в аспекте единства иейромоторного, нсйротрансмиттсрного и нейровегета

тивного системокомплексов

1.3. Модифицируемые факторы риска в развитии СД 2го типа и хронических сосудистых осложнений в контексте метаболического син дрома
ГЛАВА 3. Системный анализ и синтез параметров аттракторов динамики поведения вектора состояний при сахарном диабете 2го типа с различ ными клиническими вариантами течения
3.1. Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих углеводнолипидный кластер и интегративный коэффициент апроксимации устойчивости организма при СД 2го типа с различными клиническими вариантами течения
3.2. Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих кластер система гемостаза и интегративный показатель апроксимации устойчивости организма при СД 2 го типа с различными клиническими вариантами течения

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Объект и методы общеклипического исследования

2.2. Методы специальных авторских исследований

3.3. Системный анализ и синтез критериев иммунологических нарушений и интегративный показатель апроксимации устойчивости организма при СД 2го типа с различными клиническими вариан тами течения
3.4. Системный анализ и синтез диагностической значимости параметров порядка, используемых при идентификации клинических вариантов течения СД 2го типа, полученных с помощью 3х подхо дов стохастического, детерминистского и хаотического
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
список использованной литературы


Изучение динамики поведения аттракторов вектора состояний больных СД 2го типа с различными клиническими вариантами течения на основе анализа расстояния между центрами аттракторов при различной градации метаболических нарушений с использованием современных методов системного анализа и синтеза и нейросетевых технологий является чрезвычайно актуальным. Цель исследования выявить информационную значимость диагностических критериев степени тяжести СД 2го типа, полученных при сравнительном анализе динамики параметров атгракторов вектора состояний больных СД 2го типа с различными клиническими вариантами течения компенсации, субкомпенсации и декомпенсации углеводного обмена на основе новых методов обработки информации идентификации расстояний между центрами атгракторов сравниваемых нозологических классов. Выполнить кластерный расчет параметров аттракторов вектора состояний больных СД 2го типа с различными клиническими вариантами течения. Идентифицировать различия клинических вариантов течения СД 2го типа на основе анализа параметров аттракторов ВСОЧ при СД 2го типа в зависимости от степени компенсации углеводного обмена для 3х кластеров признаков углеводнолипидного обмена, гемостаза, иммунофаммы и иммуномаркеров. Произвести сравнительный анализ идентификационных критериев клинических вариантов течения СД 2го типа, полученных с использованием традиционных стохастического и детерминистского и новых основанных на теории хаоса и синергетики методов обработки информации. Человеческий организм это совокупность биологических динамических систем БДС, характеризующихся интеграцией приспособительных реакций, с ее основополагающими принципами целостности и иерархичности структуры, саморегуляции, гомеостатического функционирования, надежности и стремления к самосохранению. Базовым понятием, в рамках такого подхода, является понятие функциональной системы человека ФСО. В своих работах П. К. Анохин и его ученики Судаков, Н. Д. Фудин, В. Г. Зилов обосновали глобальные механизмы целостной деятельности организма человека путем интеграции частных физиологических механизмов в единую функциональную систему организма 8, . Это обеспечивает гомеостаз в норме или направленные адаптационные процессы при резких изменениях экофакторов среды. Объединение взаимодействующих частных рщуляторных механизмов, направленное на достижение полезного результата деятельности ФСО, в частности, при адаптационных реакциях становится возможным в рамках кибернетического системного анализа с позиций теории ФСО. Впервые, области системного анализа биомедицинских систем в рамках теории ФСО, данный подход разрабатывается группой ведущих специалистов , , 0, 0, 2. Каковы механизмы скоординированных изменений показателей ФСО в условиях действия экофакторов Севера РФ, взаимодействия КРС и НМС эти вопросы являются весьма актуальными проблемами развития теории ФСО, использования ККП и ККТБ для их описания и прогнозирования. Выше перечисленные подходы в развитии теории ФСО П. К. Анохина позволяют описывать глобальные механизмы управления всеми ФСО в условиях действия экофакторов. В работах биофизиков и биокибернетиков на рубеже XX и XXI веков впервые было представлено описание динамики поведения ФСО и гомеостаза в целом в условиях управления со стороны некоторого центрального регулятора, обозначаемого как фазатон мозга ФМ, в рамках системного анализа и ККП. Организм человека представляется сложной системой с множеством уровней организации и управления. Описание нормы и патологии в рамках кибернетического подхода может базироваться на компартментно кластерном подходе ККП, в рамках которого мы можем рассматривать различные ФСО как кластеры, содержащие регуляторные компартменты. Гомеостаз в норме, т. ЦНС как верхнего иерарха всеми этими ФСО. Глобальную регуляторную систему на базе ЦНС, обеспечивающую интегрированное управление, как в норме, так и при развитии патологического процесса условно называют фазатоном мозга ФМ и она исполняет функцию базового регулятора всех функций организма человека 4. В соответствие с фазотонной теорией 1, вегетативное и нейромоторное релирование имеет ряд принципиально общих системных структурнофункциональных признаков.