Вестник новых медицинских технологий, 2013, №4
Покупка
Основная коллекция
Тематика:
Медицинская техника и информатика
Издательство:
Тульский государственный университет
Наименование: Вестник новых медицинских технологий
Год издания: 2013
Кол-во страниц: 180
Дополнительно
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
ВЕСТНИК
НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
Том 20, № 4, 2013
Периодический теоретический и
научно‐практический журнал
Журнал основан в июле 1994 года в г. Туле. Выходит 4 раза
в год (Свидетельство о регистрации средства массовой
информации ПИ № ФС77‐50121 от 04.06.2012 г.)
УЧРЕДИТЕЛИ ЖУРНАЛА:
Тульский государственный университет,
Тульское региональное отделение
Академии медико‐технических наук.
НАУЧНАЯ ПОДДЕРЖКА:
Российская академия медицинских наук, Европейская
академия естественных наук, Российская академия естест‐
венных наук, Международная академия наук, Междуна‐
родная академия информатизации, Петровская академия
наук и искусств, Международная академия наук экологии
и безопасности жизнедеятельности, Международная ака‐
демия творчества, Академия медико‐технических наук,
Академия инженерных наук, Российская академия естест‐
вознания, Академия фундаментальных наук.
ФИНАНСОВАЯ ПОДДЕРЖКА:
Сургутский государственный университет
Главная редакция, техническая редакция:
Главный редактор:
Хадарцев А.А. – д.м.н., проф. (Тула)
Зам. главного редактора:
Еськов В.М. – д.б.н., д.ф‐м.н., проф. (Сургут);
Яшин А.А. – д.б.н., д.т.н., проф. (Тула).
Борисова О.Н. – д.м.н. (Тула); Веневцева Ю.Л. – д.м.н. (Тула);
Винокуров Б.Л. – д.м.н., проф. (Сочи); Волков В.Г. – д.м.н.,
проф. (Тула); Грязев М.В. – д.т.н., проф. (Тула); Заруби‐
на Т.В. – д.м.н., проф. (Москва); Иванов Д.В. – д.м.н. (Моск‐
ва); Сапожников В.Г. – д.м.н., проф. (Тула); Субботина Т.И. –
д.м.н., проф. (Тула); Филатова О.Е. – д.б.н., проф. (Сур‐
гут); Хромушин В.А. – д.б.н., к.т.н. (Тула); Цкипури Ю.И. –
д.м.н, проф. (Тула).
Зав. редакцией: Е.В Дронова
Редактор: Е.В. Дронова
Перевод: И.С. Данилова
Компьютерная верстка и изготовление оригинал‐
макета обложки Е.В. Дронова
АДРЕС РЕДАКЦИИ: 300028, Тула, ул. Смидович, д. 12;
ТулГУ, мединститут, тел. (4872) 33‐10‐16,
e‐mail: medins@tsu.tula.ru or vnmt@yandex.ru,
website: http://vnmt.ru (англ.), http://medtsu.tula.ru (рус.).
Отпечатано в издательстве ТулГУ
300600, г. Тула, пр. Ленина, 95
Подписано в печать
Формат бумаги 70/100 1/16
Уч. изд. л. 40,5 Усл. печ. л. 23,6
Тираж 1000 Заказ
Редакционный совет, редакционная коллегия:
Биологические науки:
Воронцова З.А. – д.б.н., проф. (Воронеж);
Дедов В.И. – д.б.н., проф. (Дубна);
Наумова Э.М. – д.б.н., (Тула); Подлубная З.А. – д.б.н., проф.
(Пущино); Фудин Н.А. – член-корр. РАМН, д.б.н., проф.
(Москва).
Технические науки:
Гуляев Ю.В. – академик РАН, д.т.н., проф. (Москва);
Леонов Б.И. – д.т.н. (Москва); Майборода Л.А. – д.т.н., проф.
(Санкт‐Петербург); Минаков Е.И. – д.т.н., проф. (Тула); Нефе‐
дов Е.И. – д.т.н., проф. (Москва); Соколов Э.М. – д.т.н., проф.
(Тула); Фролов В.Н. – д.т.н., проф. (Воронеж); Хрупачев А.Г.
– д.т.н. (Тула).
Медицинские науки:
Агаджанян Н.А. – акад. РАМН, д.м.н., проф. (Москва); Агаса‐
ров Л.Г. – д.м.н., проф. (Москва); Атлас Е.Е. – д.м.н., доцент
(Тула); Беличенко О.И. – д.м.н., проф. (Москва); Березов Т.Т.
– акад. РАМН, д.м.н., проф. (Москва); Брин В.Б. – д.м.н., проф.
(Владикавказ); Гонтарев С.Н. – д.м.н., проф. (Белгород); Гу‐
сейнов А.З. – д.м.н., проф. (Санкт‐Петербург); Есауленко И.Э.
– д.м.н., проф. (Воронеж); Зилов В.Г. – акад. РАМН, д.м.н.,
проф. (Москва); Киреев С.С. – д.м.н., проф. (Тула); Кирил‐
лов М.М. – д.м.н., проф. (Саратов); Козырев К.М. – д.м.н.,
проф. (Владикавказ); Козырев О.А. – д.м.н., проф. (Смо‐
ленск); Купеев В.Г. – д.м.н. (Москва); Ледванов М.Ю. – д.м.н.,
проф. (Москва); Несмеянов А.А. – д.м.н., проф. (Санкт‐
Петербург); Никитин М.В. – д.м.н. (Геленджик); Пальцев
М.А. – акад. РАН и РАМН, д.м.н., проф. (Москва); Смолен‐
ский А.В. – д.м.н., проф. (Москва); Тутельян В.А. – акад.
РАМН, д.м.н., проф. (Москва); Фролов В.А. – д.м.н., проф.
(Москва); Хетагурова А.К. – д.м.н., проф. (Москва); Чучалин
А.Г. – акад. РАМН, д.м.н., проф. (Москва).
Педагогические науки:
Косенок С.М. – д.пед.н., проф. (Сургут); Таймазов В.А. –
д.пед.н., проф. (Санкт‐Петербург).
Иностранные члены:
Bredikis Jurgis Juozo (Литва); Fitzgerald E. (США);
Naska Ph. (США); Whittaker C. (США);
Tyminsky V.G. (Германия); G.V. Tyminsky (Германия);
Weidong Pan (Китай); Khuchinsky Т. (Польша);
Kofler W. (Австрия), М. Taborsky (Чехия);
М. Bachmaier (Чехия).
© 2013
Индекс 72895
Постановлением № 227 Правительства РФ от 20 апреля 2006 г. журнал включен в
число изданий, в которых рекомендуется публикация основных результатов дис‐
сертационных исследований (докторских и кандидатских) по медицинским и био‐
логическим наукам. Журнал включен в новую редакцию Перечня ведущих рецензи‐
руемых научных журналов и изданий ВАК РФ 25.05.2012 г. Журнал представлен в
E‐Library (Россия), Google Scholar и Ulrich’s Periodical Directory (США)
DOI 10.12737 / issn.1609‐2163
JOURNAL
OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES
Volume 20, № 4, 2013
Periodic Theoretical and Scientific –
Practical Journal
The journal was founded in July, 1994 in Tula. The journal is
issued 4 times a year.
FOUNDERS OF THE JOURNAL:
Tula State University,
Tula regional branch of the Academy of Medical and Technical
Sciences.
SCIENTIFIC SUPPORT:
The Russian Academy of Medical Sciences, The European
Academy of Natural Sciences, Russian Academy of Natural
Sciences, The International Academy of Sciences, The Interna‐
tional Informatization Academy, Petrovskaya Academy of Arts
and Sciences, The International Academy of ecology and per‐
sonal and social safety, The International Academy of creative
Endeavors, The Academy of Medical and Technical Sciences,
The Academy of Engineering Sciences, The Russian Academy of
Natural History, The Academy of Fundamental Sciences.
FINANCIAL SUPPORT:
Surgut State University.
Editorial Office, Editorial Staff:
Editor‐in‐Chief:
Khadartsev A.A. – Doctor of Medical Science, prof. (Tula).
Deputy Editor‐in‐Chief:
Esʹkov V.M. – Doctor of Physics and Mathematical Sciences,
prof. (Surgut);
Iashin A.A. – Doctor of Biological Sciences, Doctor of Technical
Sciences, prof. (Tula).
Borisova O.N. – Doctor of Medical Science (Tula); Ve‐
nevtseva I.L. – Doctor of Medical Science (Tula); Vinokurov B.L. –
Doctor of Medical Science, prof. (Sochi);Volkov V.G. – Doctor of
Medical Science, prof. (Tula); Griazev M.V. – Doctor of Technical
Sciences, prof. (Tula); Zarubina T.V. – Doctor of Medical Science,
prof. (Moscow); Ivanov D.V. – PhD., Sc.D. (Moscow); Sapozhni‐
kov V.G. – Doctor of Medical Science, prof. (Tula); Subbotina T.I. –
Doctor of Medical Science, prof. (Tula); Filatova O.E. – Doctor of
Biological Sciences, prof. (Surgut); Khromushin V.A. – Doctor of
Biological Sciences, candidate of Technical Sciences (Tula); Tski‐
puri I.I. – Doctor of Medical Science, prof. (Tula).
Edited by E.V. Dronova
Editor E.V. Dronova
Translation I.S. Danilova
Computer make‐up and production of original cover
E.V. Dronova
ADDRESS OF THE EDITORIAL OFFICE: Tula, Smidovich St.,
Bld. 12; Tula State University, 200028, phone +7 (4872)33‐10‐16,
e‐mail: medins@tsu.tula.ru or vnmt@yandex.ru,
website: http://vnmt.ru (english), http://medtsu.tula.ru (russian).
Editorial Board, Editorial Council:
Biological Sciences:
Vorontsova Z.A. – Doctor of Biological Sciences, prof. (Voronezh);
Dedov V.I. – Doctor of Biological Sciences, prof. (Dubna);
Naumova E.M. – Doctor of Biological Sciences, (Tula); Podlub‐
naia Z.A. – Doctor of Biological Sciences, prof. (Pushchino); Fudin
N.A. – Corr. Member of RAMS, Doctor of Biological Sciences, prof.
(Moscow).
Technical Sciences:
Guliaev I.V. – acad. RAS, Doctor of Technical Sciences, prof.
(Moscow); Leonov B.I. – Doctor of Technical Sciences (Moscow);
Maiboroda L.A. – Doctor of Technical Sciences, prof. (Saint Peters‐
burg); Minakov E.I. – Doctor of Technical Sciences, prof. (Tula);
Nefedov E.I. – Doctor of Technical Sciences, prof. (Moscow); Soko‐
lov E.M. – Doctor of Technical Sciences, prof. (Tula); Frolov V.N. –
Doctor of Technical Sciences, prof. (Voronezh); Khrupachev A.G. –
Doctor of Technical Sciences (Tula).
Medical Sciences:
Agadzhanian N.A. – acad. RAMS, Doctor of Medical Science, prof.
(Moscow); Agasarov L.G. – Doctor of Medical Science, prof. (Mos‐
cow); Atlas E.E. – Doctor of Medical Science (Tula);
Belichenko O.I. – Doctor of Medical Science, prof. (Moscow);
Berezov T.T. – acad. RAMS, Doctor of Medical Science, prof. (Moscow);
Brin V.B. – Doctor of Medical Science, prof. (Vladikavkaz);
Gontarev S.N. – Doctor of Medical Science, prof. (Belgorod);
Guseinov A.Z. – Doctor of Medical Science, prof. (Saint Petersburg);
Esaulenko I.E. – Doctor of Medical Science, prof. (Voronezh);
Zilov V.G. – acad. RAMS, Doctor of Medical Science, prof. (Moscow);
Kireev S.S. – Doctor of Medical Science, prof. (Tula);
Kirillov M.M. – Doctor of Medical Science, prof. (Saratov);
Kozyrev K.M. – Doctor of Medical Science, prof. (Vladikavkaz);
Kozyrev O.A. – Doctor of Medical Science, prof. (Smolensk);
Kupeev V.G. – Doctor of Medical Science, (Moscow);
Ledvanov M.I. – Doctor of Medical Science, prof. (Moscow);
Nesmeianov A.A. – Doctor of Medical Science, prof. (Saint Peters‐
burg); Nikitin M.V. – Doctor of Medical Science (Gelendzhik);
Palʹtsev M.A. – acad. RAS & RAMS, Doctor of Medical Science,
prof. (Moscow); Smolenskii A.V. – Doctor of Medical Science, prof.
(Moscow); Tutelʹian V.A. – acad. RAMS, Doctor of Medical Sci‐
ence, prof. (Moscow); Frolov V.A. – Doctor of Medical Science,
prof. (Moscow); Khetagurova A.K. – Doctor of Medical Science,
prof. (Moscow); Chuchalin A.G. – acad. RAMS, Doctor of Medical
Science, prof. (Moscow).
Pedagogical Sciences:
Kosenok S.M. – Doctor of Pedagogical Sciences, prof. (Surgut);
Taimazov V.A. – Doctor of Pedagogical Sciences, prof. (Saint Pe‐
tersburg).
Foreign members:
Bredikis J.J. (Lithuania); E. Fitzgerald (USA); Ph.Naska (USA);
C. Whittaker (USA); V.G. Tyminsky (Germany); G.V. Tyminsky
(Germany); Weidong Pan (China); T. Khuchinsky (Poland);
W. Kofler (Austria); M. Taborsky (Czech Republic); M. Bachmeier
(Czech Republic).
© 2013
Index 72895
The Journal has Registration Certificate of Russian Mass Media Agency ‐ PI FS77‐
50121 from 04.06.2012 and prooved by the Ministry of Education and Science of the
Russian Federation ‐ p. 368 from 25.05.2012. The Journal of New Medical Technolo‐
gies is presented in the Russian Science Citation Index, Google Scholar and Ulrichʹs
Periodical Directory (USA).
DOI 10.12737 / issn.1609‐2163
– 2013– .20,4–.3 . I....,..,..,..,...7..,..,...12..,..,..,...16II.....,..,..,...325..,..,...28...,31...38..,..,..,...2((5((1,32,62,31h7(6h)))44h1,2,43))c41...44..,...47..,...()50.. , .. , .. , .. . 53..,..,...57... 61..,..,..,...64.,..,...()69..,...71..,..,...74.. ,..,..,..,..,..,..,..,...78..,..,..,..,..,...105082..,..,....86..,..,..,..,....92...,,96..,..,..,...l()100– 2013– .20,4–.4 ..,..,..,...npy103III...,..,..,..,...109..,..,...113..,..,..,..,..,..,..,..,..,...115..,..,..,...0,5121...1123..,..,...126..,..,..,..,..,...130IV.....,..,... 139...142V......:146VI...,...,...154..,..,..,...160..,.....()165.. , .. . . 171..,...()1761:«»,..,2001.2::..,..,..,..,..,..«»3:: ..«»4: – 2013– .20,4–.5 CONTENTSI.BIOLOGYOFCOMPOUNDSYSTEMS.MATHEMATICBIOLOGYANDBIOINFORMATIONINMEDICOBIOLOGICALSYSTEMSV.A.Khromushin,A.G.Lastoveckiy,V.I.Dailinev,K.YU.Kitanina,O.V.Khromushin.ExperienceinPerformingAnalyticalCalculationsusingAlgebraicModelofConstructiveLogicinMedicineandBiology7V.V.Eskov,Y.V.Nikitina,N.A.Dudin.ChaoticDynamicsofthePlasmaHemostasisPrametersinCriticalLimbIschemiaSyndrome12V.M.Eskov,V.V.Korolev,A.A.Khadartsev,N.A.Fudin.ModelingoftheDynamicsofStateVectorofHumanOrganismintheConditionsofPulseHyperGravitationalPhysicalLoading16II.CLINICALPICTUREANDMETHODSOFTREATMENT.FUNCTIONALANDINSTRUMENTALDIAGNOSTICS.NEWMEDICINALFORMSS.V.Levich,E.V.Aleksandrova,A.S.Shkoda,A.M.Kamyshniy.SearchofCompoundswithAntibacterialandAntifungalActivitiesamongNewDerivativesof3Benzylxanthine25A.M.Aslonyants,P.V.Nefedov,G.V.Ilchenko.DynamicsofIndicatorsofImmuneStatusintheStudentsofMedicalCollege28M.Y.Yanitskaya.TheTypesoftheColonRevealedbyHydrocolonicEchographyatChronicConstipationinChildren31S.V.Muradov.MicrobiologicalPropertiesandBiologicalTestingofPeloidDrugsfromActivatedMud38Ye.S.Pruglo,A.S.Gotsulya,O.I.Panasenko,Ye.G.Knysh.EffectofNewSalts2((5((1,3Dimethyl2,6Dioxo2,3Dihydro1hPurin7(6h)Yl)Methyl)4Phenyl4h1,2,4Triazol3Yl)Thio)AcetateAcidsonBloodSugarinRatsinGlucoseToleranceTest41D.S.Savchenko.InvestigationofGenotoxicityandCytotoxicityofNanocompositeHighlyDispersedSilicawithSilverNanoparticles44P.A.Akimov,N.A.Terekhina.BiochemicalAnalysisofVitreousHumorinPostmortalDiagnosisofRenalFailure47L.V.Tribunceva,A.V.Budnevskiy.MonitoringSysteminthePatientswithChronicObstructivePulmonaryDisease5053Ad.V. Sirusina, Ae.V. Sirusina, E.Yu. Schalamova, O.N. Ragozin. Gender Pattern Differences of Latent Factors of Quality of Life Depending on Length of Stay in the Northern Region 57A.YU.Tatarinova,A.V.Smolensky,A.V.Mikhaylova. EvaluationoftheDiastolicFunctionoftheLeftVentricularbymeansofTissueDopplerM.A.Zolotareva. TheStructureoftheMuscleMembraneinVariousPartsoftheWallsoftheHumanUrinaryTract61M.M.Magomedov,Z.A.Magomedov,P.M.Nurmagomedova,Sh.Kh.Rabadanov.ExperimentalUseoftheSelenaseincomplextreatmentofpurulentandInflammatoryDiseasesoftheSmallPelvisOrganswithPeritonitis64K.A.Khadartseva,L.K.Ranneva,E.B.Silaeva.PelvicInflammatoryDiseaseandFibrocysticBreastDiseases(BriefReport)69E.R.Melikova,V.B.Brin. TheEffects ofAmmoniumMolybdateonRenalFunctionintheRatsafterParathyreoidectomy71N.A.Fudin,S.YA.Klassina,YU.YE.Vagine.RhythmicThermalImpactsasaMeansofRestoringPersonsEngagedinPhysicalTrainingandSportafterIntensivePhysicalActivity74E.V.Blinova,D.S.Blinov,S.G.Krupnov,N.A.Kurganov,V.P.Balashov,M.A.Solovvyova,L.G.Singh,U.N.Elizarova,E.U.Goncharov.MorphofunctionalFeatureinExperimentalMyocardialDamageHeartontheBackgroundofDiabetesandCytoprotector78K.S.Golokhvast,V.V.Chayka,S.Yu.Borisov,A.A.Sergiyevich,S.A.Tsybankov,M.G.Gamidov.MorphologicalEvaluationoftheEffectofParticlesoftheZeoliticTuffintheKulikovskyDepositSizeof1050MicronsonOrganismoftheWistarRatsatOralIntroduction82A.V.Chernyh,Y.V.Maleev,A.N.Shevtsov.ClinicalAnatomyoftheParathyroidGlands.NewDataandApproaches86S.N.Rusak,G.S.Kozupitsa,O.E.Filatova,V.V.Eskov.DynamicsofStatusVegetativeNervousSystemintheChildreninPrimarySchoolinWeatherConditionsintheSurgut92S.S.Obernikhin. DifferencesinEndotoxinInducedChangesofThymicMorphologyinOffspringofFemalMiceExposedinEarlyPregnancySingleStimulationofImmunity96V.P. Balashov, I.A. Isaeva, A.S.Gorshkov,A.A.Kosyh. MetabolicActivityofMultipotentMesenchymalStromalCellsbymeansofMoificationofpHConditionofIncubationandtheLCarnitineEffects100A.V.Sergeev,S.S.Stepanov,V.A.Akulinin,.V.Mytsik. ImmunoHistochemicalandMorphometricCharacteristicsNPYPositiveNeuronsoftheDifferentFieldsofHumanCerebralCortexattheChronicalIschemia103III.MEDICALBIOPHYSICSANDDEVELOPMENTOFTREATMENTANDDIAGNOSTICEQUIPMENTL.N.Pnteleev,U.S.Astakhov,A.A.Ivanov,J.V.Sobolev,E.L.Akopov.OphthalmologicalDiagnosticComplexBasedonaSlitLampandMultiWavesLaser109– 2013– .20,4–.6 V.N.Ilicheva,D.A.Sokolov,V.V.Minasyan.PeculiaritiesofBloodBrainBarrierPermeabilityofDifferentCorticalFormationsofBrainundertheInfluenceofAntropogenicFactors113V.A.Dzenzerskyy,A.I.Sokolovsky,F.P.Babynets,YU.N.Lavrich,S.V.Plaksin,L.M.Pogorelaya,L.V.Sokolov,Y..Filippov,N.M.Khachapuridze,S.A.Yashin.ProtectionagainstElectromagneticFieldsbymeansofFractalScreenRestructor115N.A.Nasonova,N.V.Maslov,N.V.Sgibneva,V.V.Spitsin.StructuralandFunctionalCharacteristicsofCaudateNucleusNeurocytesafterSingleIrradiationintheDoseof0,5Gy121M.B.Aliev.DesignandPrincipleofOperationoftheClampingMechanismArtificialUrinarySphincterA1123O.P.Gundarova,V.P.Fedorov,N.V.Maslov.BiophysicalFoundationsNeuronResponsetoSmallRadiationExposure126I.N.Bolshakov,Yu.I.Sheina,V.AKuznetsov,A.V.Ignatov,G.I.Kaptyuk,A.M.Karapetya.ExperimentalCompleteTransectionSpinalCordanditsBioengineeringReconstruction130IV.MEDICALTRAINING.COORDINATIONOFSCIENTIFICRESEARCHES.ECONOMICANDJURIDICALQUESTIONSOFMEDICINED.I.Kicha,A.S.Makaryan,I.V.Pachgin.IntegrationProcessesintheHealthCare139V.G.Dontsov.MaterialFactorintheFormationofMotivationfortheUsefulWorkofHealthWorkers142V. DISCUSSION. LETTERS TO EDITORIAL STUFF. REVIEWSA.A.Yashin.DualityofPresentationofInformationSignalsinBiologicalSystems:GeneralizedKotelnikovTheorem146VI.LITERATUREREVIEWSA.M.Shnitkov,E.A.Konkina.,E.V.Shnitkova.StructuralandFunctionalFeaturesofCardiovascularSystemofFoetusandNewbornsatPlacentalInsufficiency154A.A.Sergievich,V.V.Chayka,K.S.Golokhvast,P.P.Khoroshikh.AboutMechanismsofBiologicalActivityoftheNanoandMicroparticlesofNaturalMineralsintheExperiment160I.G.Gerasimov,A.A.Yashin.Ionmolecularmemorymodel.Basicnotions.TypesofMemory(Review)165I.G.Gerasimov,A.A.Yashin.IonMolecularMemoryModel.PhysicalMediaDeliveryandStorageofInformation171Y.V.Kukharenko,E.S.Popova.TheRoleofMicrocirculatoryDisturbancesintheEtiopathogenesisofPeriodontalDiseaseinPatientswithMalocclusion(briefliteraturereview)176Onthe2ndpageofthecover drawingstothe articleauthors:I.N.Bolshakov,Yu.I.Sheina,V.AKuznetsov,A.V.Ignatov,G.I.Kaptyuk,A.M.Karapetya.«ExperimentalCompleteTransectionSpinalCordanditsBioengineeringReconstruction»Onthe3ndpageofthecover drawingstothearticleauthors:D.S.Savchenko.InvestigationofGenotoxicityandCytotoxicityofNanocompositeHighlyDispersedSilicawithSilverNanoparticlesOnthe4ndpageofthecover:presentmembersoftheeditorialboardВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ – 2013 – Т. 20, № 4 – С. 7 Раздел I БИОЛОГИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ И БИОИНФОРМАТИКА В МЕДИКО‐БИОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ УДК 517.958:57 DOI: 10.12737/2717 ОПЫТ ВЫПОЛНЕНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КОНСТРУКТИВНОЙ ЛОГИКИ В МЕДИЦИНЕ И БИОЛОГИИ В.А. ХРОМУШИН*, А.Г. ЛАСТОВЕЦКИЙ**, В.И. ДАИЛЬНЕВ***, К.Ю. КИТАНИНА*, О.В. ХРОМУШИН**** *Тульский государственный университет, проспект Ленина, д. 92, г. Тула, Россия, 300012 **Центральный научно‐исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения, Добролюбова, 11, г. Москва, Россия, 127254 ***Министерство здравоохранения Тульской области, 300045, Россия, г. Тула, ул. Оборонная, 114г. ****Тульское региональное отделение Академии медико‐технических наук, ул. Смидович, д. 12, г. Тула, Россия, 300012 Аннотация. В статье изложен опыт выполнения аналитических расчетов в медицине и биологии с использованием мате‐ матического аппарата алгебраической модели конструктивной логики, созданной с России в 1983 г. В своей основе она является моделью интуитивистского исчисления предикатов, отображающей индуктивную часть мышления – формулирование сравни‐ тельно небольшого набора кратких выводов из массивов информации большой размерности. Исходными данными для по‐ строения модели является таблица. Каждая строка в этой таблице рассматривается как случай, в котором занесены значения факторов в виде любых числовых значений и результат их воздействия. Результирующая модель представлена набором резуль‐ тирующих составляющих в виде факторов с указанием пределов определения, объединенных знаком конъюнкции (указываю‐ щим на совместное воздействие). Каждая результирующая составляющая характеризуется мощностью, являющейся сутью числа строк в таблице, которые соответствуют указанным пределам определения факторов при их совместном действии, опре‐ деленных алгоритмом алгебраической модели конструктивной логики. Показана оптимальность результата сравнением с ту‐ пиковой дизъюнктивной формой, как не допускающей дальнейшее упрощение, при синтезе логической комбинационной схемы. Алгоритм обладает возможностями частичного избегания влияния скрытых переменных, которые медленно эволюцио‐ нируют во времени. Приведены основные этапы анализа, включая построение экспертной системы, а также указаны пути дальнейшего со‐ вершенствования алгоритма. Алгебраическая модель конструктивной логики по своим возможностям не уступает нейросете‐ вым алгоритмам по аналитическим возможностям, удобна в использовании и не требует этапа обучения. Алгебраическая мо‐ дель конструктивной логики принципиально отличается от многих известных алгоритмов, в том числе от нейросетевых алго‐ ритмов. Ее использование наряду с другими позволяет достичь большей уверенности в оценке результата. Ключевые слова: модель, логика, анализ, экспертная система. EXPERIENCE IN PERFORMING ANALYTICAL CALCULATIONS USING ALGEBRAIC MODEL OF CONSTRUCTIVE LOGIC IN MEDICINE AND BIOLOGY V.A. KHROMUSHIN*, A.G. LASTOVECKIY**, V.I. DAILINEV***, K.YU. KITANINA*, O.V. KHROMUSHIN**** *Tula State University, 300012, Tula, Russia, Lenin Avenue, 92 **Central Research Institute to Organizations and Informatization of the Public Health, 127254, Moscow, str. Dobrolyubova, 11 ***Ministry of the Public Health of the Tula Region, 300045, Russia, Tula str. Defense, 114g. ****Tula Regional Branch of the Academy of Medico‐Technical Sciences, 300012, Russia, Tula str. Smidovich, 12 Abstract. This paper describes the experience of analytical calculations in medicine and biology using the mathematical apparatus of algebraic model of constructive logic, created with Russia in 1983. Basically it is a model intuitionism calculus, displaying the induc‐ tive part of the thinking ‐ formulation of a relatively small set of summary of the information arrays of large dimension. The initial data to build the model is a table. Each row in this table is treated as a case in which the values of the factors are listed in the form of any numeric value, and the result of their exposure. The resulting model is represented by a set of the resulting components as factors indi‐ cating the detection limits, combined mark conjunction (pointing to the joint effect). Each resulting component characterized by the capacity, which is the essence of the number of rows in the table that meet the specified limits of the determining factors in their joint action defined by algebraic model of constructive logic. Optimality is demonstrated by a comparison with a dead‐end disjunctive form, as not allowing further simplification in the synthesis of combinational logical schema. The algorithm has the potential partial avoid‐ ance of the impact of hidden variables that are slowly evolve over time. The stages of the analysis, including the building of the expert system, are demonstrated and also the ways of further improve‐ ment of the algorithm are specified. An algebraic model of constructive logic of their capabilities is not inferior to neural network algo‐
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ – 2013 – Т. 20, № 4 – С. 8 rithms for analytical capabilities, convenient in use and doesn’t require the training phase. An algebraic model of constructive logic is fundamentally different from many well‐known algorithms including neural network algorithms. Its use along with other allows to reach greater confidence in the assessment of the results. Key words: model, logic, analysis, expert system. Алгебраическая модель конструктивной логики (АМКЛ) разработана в России в 1983 году и предназначена для по‐ строения многофакторной нелинейной математической модели [1]. В последние 15 лет она используется для анали‐ за в медицине и биологии [2]. Наряду с этим АМКЛ ис‐ пользуется для построения экспертных систем [3,4]. АМКЛ в своей основе является моделью интуитивист‐ ского исчисления предикатов, отображающей индуктив‐ ную часть мышления – формулирование сравнительно не‐ большого набора кратких выводов из массивов информа‐ ции большой размерности. С общей точки зрения систему можно применять как средство, согласующее информа‐ ционные каналы исследуемого объекта и пользователя [1‐5]. С философской точки зрения АМКЛ обеспечивает отыска‐ ние закономерностей в хаосе. Алгоритм АМКЛ отдалённо напоминает синтез циф‐ ровых автоматов с нахождением тупиковой дизъюнктивной формы и по этой причине использует её терминологию. Только в данном случае факторы представлены любыми числовыми значениями, а не только 0 или 1 [9]. Исходными данными для построения модели является таблица. Каждая строка в этой таблице рассматривается как случай, в котором занесены значения факторов (в факторных столбцах) и результат их воздействия (в целевом столбце). Результирующая модель представлена набором ре‐ зультирующих составляющих в виде факторов с указанием пределов определения, объединенных знаком конъюнкции (указывающим на совместное воздействие). Каждая резуль‐ тирующая составляющая характеризуется мощностью (W), являющейся сутью числа строк в таблице, которые соответ‐ ствуют указанным пределам определения факторов при их совместном действии. Результирующие логические выражения характери‐ зуют сочетанные факторы (с указанием пределов определе‐ ния каждого из них) по их мощности как степени влияния на результат. В качестве примера в табл. 1 приведена математиче‐ ская модель по гестозам [3]. Алгоритм АМКЛ позволяет: 1. Построить математическую модель с минимальным числом результирующих составляющих, дизъюнктивно объединенных между собой. 2. Определить сочетание факторов (показанных через знак &) и пределы их определения без участия исследова‐ теля. 3. Определить мощность каждой результирующей со‐ ставляющей (W), численно равной числу строк, на которых выполняется условие определения переменных этой ре‐ зультирующей составляющей. 4. Исключить отдельные избыточные факторы (как это показано в примечании в рассматриваемом примере), без которых математическая модель может быть построена. АМКЛ обладает возможностями частичного избега‐ ния влияния скрытых переменных (отсутствующих в исход‐ ной таблице), которые медленно эволюционируют во вре‐ мени [1]. Алгоритм реализован на языке Visio C++ и не имеет ограничений по числу строк в таблице. В частности, для анализа смертности населения Тульского региона за 6 лет число анализируемых случаев доходило до 160 000. Этапы анализа приведены на рис. 1. На каждом этапе анализа используется специально созданное программное обеспечение, облегчающее выпол‐ нение аналитических работ и расширяющие возможности аналитика. Таблица 1 Математическая модель по гестозам Переменная цели: X1. Значение цели: 1 (наличие гестоза). Маска: отсутствует. Совпало целевых и нецелевых строк: 0. Результирующие составляющие математической модели 1. W= 57. (0< X4 < 2) 2. W= 6. (307< X15 < 318) & (0< X4 <= 3) 3. W= 4. (280< X15 < 283) & (0< X4 < 3) 4. W= 4. (17<= X2 < 19) & (1< X5 <= 2) 5. W= 4. (139< X16 < 141) & (1< X5 <= 2) 6. W= 3. (34< X2 < 36) & (0< X4 < 4) 7. W= 3. (36< X17 < 36,2) & (1< X5 <= 2) 8. W= 3. (35,1 < X17 < 35,4) & (0< X4 <= 3) 9. W= 2. (182< X3 < 185) 10. W= 2. (164< X3 < 166) & (34< X17 < 34,8) & (1< X5 <= 2) 11. W= 2. (132< X16 < 134) & (1< X5 <= 3) 12. W= 2. (40< X2 <= 41) 13. W= 2. (122< X16 < 124) & (0< X4 <= 4) 14. W= 2. (297< X15 < 301) & (162< X3 < 170) 15. W= 2. (29< X2 < 31) & (2< X4 <= 3) 16. W= 2. (181< X15 < 186) & (0< X4 <= 3) 17. W= 2. (33< X2 < 36) & (2< X4 < 4) 18. W= 2. (34,7< X17 < 34,9) & (0< X4 <= 3) 19. W= 2. (240< X15 < 244) & (119< X16 < 123) 20. W= 2. (32,3< X17 < 32,5) & (0<= X9 < 1) 21. W= 2. (43,6 < X17 < 44) 22. W= 2. (34,2< X17 < 34,6) & (1< X5 <= 2) 23. W= 2. (340< X15 < 346) 24. W= 2. (129< X16 < 131) & (181< X15 < 200) 25. W= 2. (40,2< X17 < 40,4) & (242< X15 < 326) 26. W= 2. (36,9< X17 < 37,3) & (301< X15 < 318) 27. W= 1. (221< X15 < 223) & (0< X4 <= 3) 28. W= 1. (97< X16 < 99) 29. W= 1. (207< X15 < 209) & (163< X3 < 168) 30. W= 1. (302< X15 < 304) 31. W= 1. (33< X17 < 33,2) & (127< X16 < 139) 32. W= 1. (221< X15 < 223) & (1<= X6 < 2) 33. W= 1. (40< X17 < 40,2) & (154< X3 < 170) 34. W= 1. (42,2< X17 < 42,4) & (1< X6 <= 3) 35. W= 1. (181< X15 < 184) & (1< X11 <= 3) 36. W= 1. (33,9< X17 < 36,5) & (209< X15 < 211) & (1<= X6 < 3) 37. W= 1. (40,2 < X17 < 40,4 ) & (0< X10 <= 2) 38. W= 1. (38,8 < X17 < 39) & (125< X16 < 130) 39. W= 1. (36,5< X17 < 36,7) & (164< X3 < 169) 40. W= 1. (121< X16 < 127) & (25< X2 < 29) & (2< X4 <= 4) 41. W= 1. (250< X15 < 252) & (31,7<= X17 < 36,4) 42. W= 1. (144< X16 <= 146) & (32,7<= X17 < 38,9) 43. W= 1. (299< X15 < 301) 44. W= 1. (231< X15 < 234) & (0< X11 < 3) 45. W= 1. (315< X15 < 317) & (22<= X2 < 35) 46. W= 1. (331< X15 < 333) 47. W= 1. (38,6< X17 < 38,8) & (165< X3 <= 175) 48. W= 1. (151< X16 < 158) 49. W= 1. (127< X16 < 129) & (190< X15 < 196) 50. W= 1. (148< X16 < 150) 51. W= 1. (28,9< X17 < 29,7) & (16< X2 < 33) Примечание: 1. Алгоритм построения АМКЛ исключил факторы 7, 8, 12, 13, 14. 2. Жирной чертой отделены главные (наиболее мощные) результирующие составляющие, определенные по методике, изло‐ женной в публикации. Для выполнения этой операции создана программа, реализующая два алгоритма выделения главных состав‐ ляющих [6,10]
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ – 2013 – Т. 20, № 4 – С. 9 Накопление массивов данных (например, в регистрах по проблемным направлениям здравоохранения) сопрово‐ ждается тщательной верификацией каждой вносимой за‐ писи, что является обычным правилом ведения регистров. В частности, для ведения регистра смертности в составе программного обеспечения, созданного в рамках междуна‐ родного проекта, используется модуль acme.exe (CDC, USA), позволяющий безошибочно автоматически опреде‐ лять первоначальную причину смерти. Наряду с этим для верификации результата используется метод аналитиче‐ ского тестирования [7]. Эти меры позволяют достичь высо‐ ких показателей достоверности. На этапе предварительного анализа исследователь определяется с выбором факторов, используемых для по‐ строения АМКЛ. С этой целью анализируется каждый фак‐ тор по отдельности путем его изменения от минимального значения до максимального с оценкой его влияния на ре‐ зультат. С помощью специального программного обеспе‐ чения строятся графики по которым наглядно видно влия‐ ния анализируемого фактора на результат и точки его мак‐ симального проявления. Рис. 1. Этапы анализа Следует отметить, что алгоритм АМКЛ позволяет ис‐ ключить ряд факторов, без которых можно построить мате‐ матическую модель. Но это не может в полной степени за‐ менить предварительный анализ, на этапе которого выбира‐ ются факторы для дальнейшего анализа. Иначе результи‐ рующая математическая модель будет излишне детализиро‐ вана, что затруднит этап интерпретации результата. Процедура построения математической модели с по‐ мощью созданного программного обеспечения сводится к импорту исходного массива данных, выбора фактора, при‐ нятого в качестве цели, указание целевого значения и за‐ пуска на построение математической модели. Многолетняя практика работы с программой показывает, что с ней могут работать не подготовленные пользователи. На следующем этапе с помощью специально создан‐ ного программного обеспечения осуществляется анализ каждого фактора в полученной математической модели в части его влияния на максимальную суммарную мощность, которая также необходима для построения экспертной системы. При этом суммарная мощность результирующих составляющих не может быть получена простым суммиро‐ ванием мощностей каждой результирующей составляю‐ щей. Причиной этому является не перекрывающиеся по пределам определения значения факторов в результирую‐ щих составляющих и их разный состав. В результате этого анализа строятся графики для каждого фактора, как это показано на рис. 2. X2 = 98‐160 X6 = 2 X10 = 0 X14 = 0 X3 = 165 X7 = 2 X11 = 0 X15 = 310 X4 = 1 X8 = 1 X12 = 0 X16 = 120 X5 = 2 X9 = 0 X13 = 1 X17 = 36,1 Рис. 2. Влияние фактора X2 График показывает влияние фактора на суммарную мощность при его изменении от минимального значения до максимального при заданных значения остальных фак‐ торов (чаще всего выбираются максимальные значения, определенные на этапе предварительного анализа). Одновременно с этим на этом этапе с помощью этого программного обеспечения выгружаются данные, включая рассчитанную суммарную мощность, для загрузки в экс‐ пертную систему. Результат экспертной оценки рассчитывается про‐ граммой по предъявленным значениям задействованных факторов (рассматриваемому случаю). Алгоритм програм‐ мы предусматривает суммирование мощностей тех резуль‐ тирующих составляющих математической модели, для которых предъявленные значения находятся в пределах определения ее факторов. Вероятность результата вычисля‐ ется делением мощности, полученной в ходе указанного вычисления, на максимально возможную мощность (выра‐ женной в процентах). АМКЛ по своим возможностям не уступает нейросе‐ тевым алгоритмам, как это показано в работе_[8]. Она не требует этапа обучения и удобна для построения эксперт‐ ной системы. Тем не менее, это не главное его достоинство. АМКЛ основана на логике предикатов и принципиально отличается от многих известных алгоритмов (в частности, от нейросетевых алгоритмов). Это является его главной Накопление и верификация данных Предварительный анализ данных Построение АМКЛ Анализ результирующих составляю‐ щих АМКЛ Развертывание экспертной сис‐ темы
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ – 2013 – Т. 20, № 4 – С. 10 ценностью, поскольку достижение результата принципи‐ ально разными средствами позволяет достичь большей уверенности в нем. АМКЛ обладает высокими характеристиками. Про‐ граммное обеспечение позволяет обрабатывать массивы до 255 переменных и строит достаточно оптимальную матема‐ тическую модель. Сравнительный анализ результатов тупи‐ ковой дизъюнктивной формы, полученной в результате син‐ теза комбинационной логической схемы, и АМКЛ, для кото‐ рой 0 и 1 являются частным случаем, указывает на полное их совпадение [9]. В тоже время для данных, представленных произвольным числом (не только 0 или 1), задача получения оптимального результата является более сложной задачей. Проводимые с помощью АМКЛ аналитические рабо‐ ты чаще всего выполнялись для проведения системного анализа с выявлением причинно‐следственных связей в медицине и биологии. Среди выполненных аналитических работ можно выделить следующие: 1. Анализ рождаемости и смертности, в том числе от дорожно‐транспортных происшествий, с целью выявления закономерностей и слабых мест, проводимый на основе данных регистров рождаемости и смертности населения Тульской области [11,12,20]. 2. Результаты анализа данных государственного меди‐ ко‐дозиметрического регистра по Тульской области с выяв‐ лением заболеваемости и смертности на территориях с правом на отселение [11,13,14]. 3. Анализ распространенности листериоза среди раз‐ личных групп населения и видов животных с определением их роли как источников инфекции [15,16]. 4. Исследования, направленные на изучение шунгито‐ вой породы, позволило установить ряд важных закономер‐ ностей [17,18]. Так в работе [17] впервые выявлены и обосно‐ ваны причинно‐следственные связи между изменениями вирулентных свойств бактерий, являющихся этиологиче‐ скими агентами гнойно‐воспалительных заболеваний под действием ароматических, алифатических и гетероцикли‐ ческих углеводородов в составе шунгита. С помощью АМКЛ впервые установлены структурные группы органи‐ ческих соединений, ответственных за различные типы био‐ логической активности органической массы шунгитовой породы в работе [18]. 5. Системный анализ особенностей состояний функ‐ ций женского организма в норме и при паталогии [19]. 6. В работе [8] было проведено тестирование эксперт‐ ных систем на основе АМКЛ и обученной нейронной сети (НС) с помощью программы Panalyzer, в которой реализо‐ ваны автоматическая стратегия и тактика обучения, обеспе‐ чивающих оптимальное изменение параметров обучения для достижения поставленной цели. При этом НС имела число нейронов 5, число тактов обмена 2, допустимое от‐ клонение 5% и была полностью обучена через 231775 такт. В результате тестирования экспертных систем был сделан вывод, что АМКЛ лучше распознает класс здоровых (89%) по сравнению с 72,2% для НС и хуже распознает класс больных (75%) по сравнению с 81,2% для НС. Учитывая бли‐ зость результатов и ограниченное число случаев, автор пришел к выводу, что АМКЛ обладает большей значимо‐ стью и предпочтительностью использования для построе‐ ния экспертной системы [8]. Оценивая перспективность возможных направлений использования АМКЛ в медицине и биологии следует от‐ метить задачи оптимизации действий по ускорению дос‐ тижения требуемого результата. Для таких многофактор‐ ных задач имеется много альтернативных путей достиже‐ ния результата. Все остальные пути будут оцениваться как не достижение результата. Эти пути достижения и не дос‐ тижения результата вместе со значениями факторов зано‐ сятся в исходную таблицу. В результате построения модели наиболее мощные результирующие составляющие будут указывать на первоочередные действия, которые необходи‐ мо выполнять для достижения положительного результат. В случае не получения результата с предыдущей более мощной результирующей составляющей выполняют дей‐ ствия соответствующие следующей менее мощной резуль‐ тирующей составляющей. Предложенная стратегия действий подтверждается работой [9]. В ней в качестве исходных данных использован последовательный ряд двоичных чисел, в которых выделе‐ ны те, которые соответствуют достижению результата. Ре‐ зультирующая модель, полностью совпадающая с дизъ‐ юнктивной тупиковой формой, показывает оптимальность покрытия целевых строк при наименьшем числе факторов в результирующих составляющих АМКЛ. Дальнейшее совершенствование АМКЛ направлено, прежде всего, на стремление получить более компактную модель. Первоначальный алгоритм осуществляет построе‐ ние модели в едином вычислительном цикле и сужает воз‐ можности модификации модели по обеспечению большей компактности. По этой причине работы по совершенство‐ ванию АМКЛ предусматривают первоначальное формиро‐ вание точечного пространства с последующим получением результирующих составляющих [5]. Выводы. Накопленный в последнее десятилетие опыт работы с АМКЛ указывает на возможность использования данного математического аппарата для выявления причин‐ но‐следственных связей и построения экспертных систем в медицине и биологии. Литература 1. Щеглов, В.Н. Алгебраические модели конструктив‐ ной логики для управления и оптимизации химико‐ технологических систем / В.Н. Щеглов // Автореферат кан‐ дидата технических наук.– Ленинград: Технологический институт им. Ленсовета.– 1983.– 20 с. 2. Хромушин, В.А. Обзор аналитических работ с ис‐ пользованием алгебраической модели конструктивной логи‐ ки / А.А. Хадарцев, О.В. Хромушин, Т.В. Честнова.– Тула: Вестник новых медицинских технологий. Электронный жур‐ нал, (2011.– N1, публикация 3–2), http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2011‐1/LitObz.pdf. 3. Хромушин, В.А. Построение экспертной системы на основе алгебраической модели конструктивной логики на примере гестозов / В.А. Хромушин, М.В. Паньшина, В.И. Даильнев, К.Ю. Китанина, О.В._Хромушин/ Вестник но‐ вых медицинских технологий (Электронный журнал).– 2013.– N 1, публикация 1–1, http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/ E2013‐1/ExpSys.pdf. 4. Хромушин, В.А. Использование алгебраической мо‐ дели конструктивной логики при построении экспертных систем / В.А. Хромушин, В.В. Махалкина // Вестник новых медицинских технологий.– 2009.– N 3.– С. 40–41. 5. Хромушин, В.А. Алгоритмы и анализ медицинских данных / А.А. Хадарцев, В.Ф. Бучель, О.В. Хромушин // Учебное пособие.– Тула: Изд‐во «Тульский полиграфист», 2010.– 123 с. 6. Хромушин, В.А. Обобщенная оценка результирую‐ щей алгебраической модели конструктивной логики /
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ – 2013 – Т. 20, № 4 – С. 11 В.А. Хромушин, В.В. Махалкина // Вестник новых медицин‐ ских технологий.– 2009.– N 3.– С.39‐40. 7. Хромушин, В.А. Метод аналитического тестирова‐ ния в верификации данных медицинских регистров / В.А. Хромушин, К.А. Хадарцева, И.Ю. Копырин, О.В. Хро‐ мушин // Вестник новых медицинских технологий.– 2011.– N 4.– С.252–253. 8. Махалкина, В.В. Обработка слабоструктурирован‐ ной информации при построении базы знаний экспертной системы микроэлементных нарушений у человека / В.В. Махалкина // Автореферат кандидата биологических наук.– Тула: ТулГУ, 2009.– 23 с. 9. Хромушин, В.А. Сравнительный анализ алгебраиче‐ ской модели конструктивной логики / В.А. Хромушин// Вест‐ ник новых медицинских технологий (Электронный журнал).– 2013.– N 1, публикация 1–19, http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ Bulletin/E2013‐1/4500.pdf. 10. Хромушин, О.В. Способ выделения главных резуль‐ тирующих составляющих в алгебраической модели конст‐ руктивной логики / О.В. Хромушин.– Тула: Вестник новых медицинских технологий (Электронный журнал).– 2012.– N 1, публикация 1–2, http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/ E2012‐1/3966.pdf. 11. Хромушин, В.А. Системный анализ и обработка информации медицинских регистров в регионах / В.А. Хромушин // Автореферат на соискание ученой степе‐ ни доктора биологических наук.– Тула: НИИ новых меди‐ цинских технологий, 2006.– 44 с. 12. Мартыненко, П.Г. Прогнозирование преждевре‐ менных родов: результаты алгебраического моделирования на основе конструктивной логики / П.Г. Мартыненко, В.Г. Волков, В.А. Хромушин // Вестник новых медицинских технологий.– 2009.– № 1.– С. 210–211. 13. Щеглов, В.Н. Логические модели структур заболе‐ ваний за 1986‐1999 годы участников ликвидации аварии на ЧАЭС и/или мужчин, проживающих в пораженной зоне и имеющих злокачественные новообразования органов дыха‐ ния / В.Н. Щеглов, В.Ф. Бучель, В.А. Хромушин // Радиация и риск.– 2002.– № 13.– С. 56–59. 14. Хромушин, В.А. Информационно‐аналитическая база Государственного медико‐дозиметрического регистра по Тульской области / Хромушин В. А., Щеглов В. Н., Бу‐ чель В. Ф.//Сборник трудов «Экологические проблемы Тульского региона».– Тула, 2002.– С.126–130. 15. Честнова, Т.В. Контекстно‐развивающаяся база данных для логической интеллектуальной системы, исполь‐ зуемой в здравоохранении / Т.В. Честнова, В.Н. Щеглов, В.А. Хромушин // Эпидемиология и инфекционные болез‐ ни.– 2001.– №4.– С. 38–40. 16. Честнова, Т.В. Системный анализ и управление микробиологическим мониторингом при листериозе / Т.В. Честнова // Автореферат доктора биологических наук.– Тула: ТулГУ, 2003.– 36 с. 17. Прокопченков, Д.В. Системный анализ химическо‐ го состава шунгитовой породы, как основы ее биологиче‐ ской активности / Д.В. Прокопченков // Автореферат кан‐ дидата биологических наук.– Тула: ТулГУ, 2008.– 26 с. 18. Серегина, Н.В. Системный анализ изменений ви‐ рулентных свойств условно‐патогенных бактерий при взаи‐ модействии их с природными биологически активными веществами / Н.В. Серегина // Автореферат кандидата био‐ логических наук.– Тула: ТулГУ, 2008.– 27 с. 19. Хадарцева, К.А. Системный анализ параметров вектора состояния организма женщин репродуктивного возраста при акушерско‐гинекологической патологии / К.А. Хадарцева // Автореферат доктора медицинских наук.– Тула: ТулГУ, 2009.– 43 с. 20. Дейнеко, Д.А. Выявление некоторых механизмов по‐ вреждающего фактора при наезде автомобиля на пешехода при осуществлении судебно‐медицинской экспертизы / Д.А. Дейнеко, М.В. Лебедев // Социальные аспекты здоровья населения. Электронный журнал.– 2013.– Т. 31.–№3.– С. 16. References 1. Shcheglov VN. Algebraicheskie modeli konstruktiv‐noy logiki dlya upravleniya I optimizatsii khimiko‐ tekhnologicheskikh sistem [dissertation]. Leningrad (Lenin‐grad region): Tekhnologicheskiy institut im. Lensoveta; 1983. Russian. 2. Khromushin VA, Khadartsev AA, Khromushin OV, Chestnova TV. Obzor analiticheskikh rabot s ispolʹzovaniem algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki [The review of analytic works with the application of constructive logic model development]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnyy zhurnal) [Internet]. 2011 [cited 2011 Aug 16];1:[about 4 p.]. Russian. Available from: http://medtsu.tula.ru /VNMT/Bulletin/ E2011‐1/LitObz.pdf 3. Khromushin VA, Panʹshina MV, Dailʹnev VI, Kitanina VI, _Khromushin OV. Postroenie ekspertnoy sistemy na osnove algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki na primere ge‐ stozov [Makingup an expert system on the basisof algebraic model of constructive logics on example gestosys]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnyy zhurnal) [Internet]. 2013 [cited 2013 Jan 3];1:[about 10 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013‐1/ExpSys .pdf. 4. Khromushin VA, Makhalkina VV. Ispolʹzovanie al‐ gebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki pri postroenii ekspertnykh sistem [The Use to Algebraic Model of the Con‐ structive Logic at Building of the Expert Systems]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2009;16(3):40‐1. Russian. 5. Khromushin VA, Khadartsev AA, Buchelʹ VF, Khromu‐ shin OV. Algoritmy i analiz meditsinskikh dannykh. Uchebnoe posobie. Tula: Izd‐vo «Tulʹskiy poligrafist»; 2010. Russian. 6. Khromushin VA, Makhalkina VV. Obobshchennaya ot‐ senka rezulʹtiruyushchey algebraicheskoy modeli konstruktiv‐ noy logiki [The generalised estimation of resulting algebraic model of the constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2009;16(3):39‐40. Russian. 7. Khromushin VA, Khadartseva KA, Kopyrin IYu, Khromushin OV. Metod analiticheskogo testirovaniya v verifi‐ katsii dannykh meditsinskikh registrov [The method of analyti‐ cal testing in verifying of medical register data]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2011;18(4):252‐3. Russian. 8. Makhalkina VV. Obrabotka slabostrukturirovannoy in‐ formatsii pri postroenii bazy znaniy ekspertnoy sistemy mik‐ roelementnykh narusheniy u cheloveka [dissertation]. Tula (Tula region): TulGU; 2009. Russain. 9. Khromushin VA. Sravnitelʹnyy analiz algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki [Comparative analysis of alge‐ braic model of constructive logic]. Vestnik novykh meditsin‐ skikh tekhnologiy (Elek‐tronnyy zhurnal) [Internet]. 2013 [cited 2013 Aug 12];1:[about 4 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013‐1/4500.pdf. Russian. 10. Khromushin OV. Sposob vydeleniya glavnykh rezulʹti‐ ruyushchikh sostavlyayushchikh v algebraicheskoy modeli kon‐ struktivnoy logiki [The method of separation of main resultant
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ – 2013 – Т. 20, № 4 – С. 12 components in the algebraic model of constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnyy zhurnal) [Inter‐ net]. 2012 [cited 2013 May 15];1:[about 6 p.]. Russian. Available from:http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2012‐ 1/3966.pdf. 11. Khromushin VA. Sistemnyy analiz i obrabotka infor‐ matsii meditsinskikh registrov v regionakh / V.A. Khromushin [dissertation]. Tula (Tula region): NII novykh meditsinskikh tekhnologiy; 2006. Russian. 12. Martynenko PG, Volkov VG, Khromushin VA. Pro‐ gnozirovanie prezhdevremennykh rodov: rezulʹtaty algeb‐ raicheskogo modelirovaniya na osnove konstruktivnoy logiki [The prognosis of premature labor: results of algebraic simula‐ tion on basis of constructive logic]. Vestnik novykh meditsin‐ skikh tekhnologiy. 2009;16(1):210‐1. Russian. 13. Shcheglov VN, Buchelʹ VF, Khromushin VA. Logicheskie modeli struktur zabolevaniy za 1986‐1999 gody uchastnikov likvidatsii avarii na ChAES i/ili muzhchin, proz‐ hivayushchikh v porazhennoy zone i imeyushchikh zlo‐ kachestvennye novoobrazovaniya organov dykhaniya. Ra‐ diatsiya i risk. 2002;13:56‐9. Russian. 14. Khromushin VA, Shcheglov VN, Buchelʹ VF. Informa‐ tsionno‐analiticheskaya baza Gosudarstvennogo mediko‐ dozimetricheskogo registra po Tulʹskoy oblasti. Sbornik trudov ʺEkologicheskie problemy Tulʹskogo regionaʺ. Tula; 2002. Russian. 15. Chestnova TV, Shcheglov VN, Khromushin VA. Kon‐ tekstno‐razvivayushchayasya baza dannykh dlya logicheskoy intellektualʹnoy sistemy, ispolʹzuemoy v zdravookhranenii. Epidemiologiya i infektsionnye bolezni. 2001;4:38‐40. Russian. 16. Chestnova TV. Sistemnyy analiz i upravlenie mikrobi‐ ologicheskim monitoringom pri listerioze [dissertation]. Tula (Tula region): TulGU; 2003. Russian. 17. Prokopchenkov DV. Sistemnyy analiz khimicheskogo sostava shungitovoy porody, kak osnovy ee biologicheskoy ak‐ tivnosti [dissertation]. Tula (Tula region): TulGU; 2008. Russian. 18. Seregina NV. Sistemnyy analiz izmeneniy virulent‐ nykh svoystv uslovno‐patogennykh bakteriy pri vzaimod‐ eystvii ikh s prirodnymi biologicheski aktivnymi veshchest‐ vami [dissertation]. Tula (Tula region): TulGU; 2008. Russian. 19. Khadartseva KA. Sistemnyy analiz parametrov vek‐ tora sostoyaniya organizma zhenshchin reproduktivnogo voz‐ rasta pri akushersko‐ginekologicheskoy patologii [dissertation]. Tula (Tula region): TulGU; 2009. Russian. 20. Deyneko DA, Lebedev MV. Vyyavlenie nekotorykh mekhanizmov povrezhdayushchego faktora pri naezde av‐ tomo‐bilya na peshekhoda pri osushchestvlenii sudebno‐ meditsinskoy ekspertizy. Sotsialʹnye aspekty zdorovʹya nase‐ leniya. Elektronnyy zhurnal. [Internet]. 2013;31(3):16. Russian. УДК 616‐092.4 DOI: 10.12737/2718 ХАОТИЧЕСКАЯ ДИНАМИКА ПАРАМЕТРОВ ПЛАЗМЕННОГО ЗВЕНА ГЕМОСТАЗА ПРИ СИНДРОМЕ КРИТИЧЕСКОЙ ИШЕМИИ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ В.В. ЕСЬКОВ*, Ю.В. НИКИТИНА**, Н.А. ДУДИН* *ГОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийский автономного округа Югры», пр. Ленина, 1, г. Сургут, Россия, 628400 **МБУЗ «Клиническая городская больница №1», ул.Губкина,1, г.Сургут, ХМАО‐Югра, Россия, 628415 Аннотация. Активное развитие диагностической базы медицинских инструментальных исследований диктует необходи‐ мость внедрения нового методического обеспечения. Сейчас это можно осуществить на базе системного анализа и синтеза с целью идентификации информационной значимости клинико‐диагностических критериев квазистационарных состояний системы гемостаза. Такая задача наиболее успешно решается на основе нового направления системного анализа и синтеза, управления и обработки информации в доказательной медицине: идентификации параметров квазиаттракторов вектора со‐ стояния организма человека в аспекте теории хаоса и самоорганизации, и компартментно‐кластерной теории биосистем. Со‐ гласно данным классической статистики наиболее эффективное лечение у больных 3 группы, при этом и вторая группа даёт существенный эффект. В результате идентификации объемов квазиаттракторов лучшие результаты по изменению rX и xV по‐ лучены у больных 2 группы, в третьей группе данные менее выражены. Согласно данных анализа матриц межаттракторных расстояний выявлено наибольшее увеличение расстояний (Zij) между хаотическими центрами квазиаттракторов в третьей группе, что свидетельствует о более эффективном консервативном лечении в третьей группе по сравнению с 1 и 2 группами. Ключевые слова: плазменное звено гемостаза, фазовое пространство, квазиаттрактор, ишемия нижних конечностей. CHAOTIC DYNAMICS OF THE PLASMA HEMOSTASIS PRAMETERS IN CRITICAL LIMB ISCHEMIA SYNDROME V.V. ESKOV*, Y.V. NIKITINA**, N.A. DUDIN* *Surgut State University, 628400, Russia, Surgut, Lenin Avenue, 1 **Clinical Hospital № 1, 628415, Russia, Yugra, Surgut, Gubkin Street, 1 Abstract. Active development of medical diagnostic base of instrumental studies demands the introduction of a new methodo‐ logical support. Now it can be done on the basis of system analysis and synthesis of information to identify the significance of clinical diagnostic criteria for quasi‐stationary states of the hemostatic system. Such a task is most successfully solved by the new trend of sys‐ tem analysis and synthesis, management and processing of information in evidence‐based medicine: identification of quasi‐attractors parameters of the human body state vector in terms of the theory of chaos and self‐organization, and compartment‐cluster theory of biological systems. According to classical statistics, the most effective treatment we observe in the third group patients, while the second