СОДЕРЖАНИЕ
Список обозначений сокращений ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Анализ методов и моделей интеллектуальной поддержки прогноза сердечнососудистых осложнений, основанных на системных взаимодействиях модифицируемых и не модифицируемых факторах риска
1.1. Артериальная жесткость как маркер сердечнососудистого
1.1.1. Анализ системных связей артериальной эюесткости и уровня риска сердечнососудистого осложнения
1.1.2. Изменение эластических свойств артерий, как показатель нарушения состояния сосудистой стенки
1.1.3. Анализ системных связей жесткости артерий и кардиопатологий
1.1.4. Способы оценки эластических характеристик сосудов
1.2. Искусственные нечеткие нейронные сети для задач интеллектуальной поддержки идентификации сложных систем
1.3. Методы и средства интеллектуальной поддержки кардиологического скрининга
1.4. Цели и задачи исследования
Глава 2. Информационные технологии классификации вязкоупругих свойств сосудов на основе авторегрессионного моделирования акустических сигналов в процессе окклюзионных проб
2.1. Формирование подпространства информативных признаков на основе авторегрессионного моделирования акустического сигнала кровотока
2.2. Формирование подпространства информативных признаков на основе ДЧП моделирования акустического сигнала кровотока
2.3. Алгоритм классификации вязкоупругих свойств сосудов на основе авторегрессионных моделей акустических сигналов кровотока
2.4. Выводы второй главы
Глава 3. Интеллектуальная система кардиологического скрининга на основе нейросетевых структур
3.1. Разработка нечетких нейросетевых моделей для интеллектуальных систем кардиологического скрининга сердечнососудистых осложнений
3.2. Синтез структуры первого решающего модуля нечеткой нейронной сети
3.3. Нечеткая нейронная сеть для интеллектуальной системы кардиоскрининга
3.4. Разработка и исследование структурнофункциональных решений для интеллектуальной системы кардиологического скрининга
3.5. Выводы третьей главы
Глава 4. Экспериментальные исследования интеллектуальной системы кардиологического скрининга и сравнительная оценка ее эффективности
4.1. Разработка методики оцифровки сигналов вибрации стенок сосудов в процессе окклюзиии
4.2. Формирование признакового подпространства РЗ
4.3. Разведочный анализ данных
4.3. . Графический анализ признакового подпространства РЗ
4.3.2. Корреляционный анализ признакового пространства
4.4. Нечеткое нейросетевое моделирование
4.5. Исследование диагностической эффективности интеллекту 6 альной системы прогнозирования ССО на примере больных СД
4.6. Выводы четвертой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Библиографически й список
Приложения
Список обозначений сокращений
АГ артериальная гипертензия
АД артериальное давление
АР авторегрессия
АЧХ Амплитудночастотная характеристика
ГБ гипертоническая болезнь
ГИ гиперинсулинемия
ДАД диастолическое артериальное давление
ДС диагностическая специфичность
ДЧ диагностическая чувствительность
дчп двумерная частотная плоскость
ДЭ диагностическая эффективность
ИБС ишемическая болезнь сердца
ИМ инфаркт миокарда
ИО истина отрицательна
ИП истина положительна
ИСГ изолированная систолическая гипертензия
КН коэффициент надежности
КС кардиологический скрининг
КУ коэффициент уверенности
ЛЖ левый желудочек
ЛО ложь отрицательна
ЛП ложь положительна
ЛПР лицо, принимающее решение
МАУ микроальбуминурия
МД мера доверия
МИД мера недоверия
ОПСС периферического сосудистого сопротивления
НАД пульсовое артериальное давление
САД систолическое артериальное давление
СД сахарный диабет
См скорость распространения пульсовой волны по сосудам мы
шечного типа СНС симпатической нервной системы
СРБ с реактивный белок
СРПВ скорость распространения пульсовой волны
ССЗ сердечнососудистые заболевания
ССО сердечнососудистые осложнения
ССР сердечнососудистый риск
ССС сердечнососудистая система
СУБД системой управления базой данных
Сэ скорость распространения пульсовой волны по сосудам эла
стического типа ФР факторы риска
ХПН хронической почечной недостаточностью
ХС холестерин
ЧСС частота сердечных сокращений
ЭКГ электрокардиограмма
Актуальность
- Київ+380960830922