ЗАДАНИЕ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ТЕРМОВ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ В ЗАДАЧЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДОЗИРОВОК МЕДИКАМЕНТОВ ПРИ ЛЕЧЕНИИ ПРЕЭКЛАМПСИИ БЕРЕМЕННЫХ ЖЕНЩИН

И.А. Тарасова

И.А. Тарасова ГОУВПО «Донецкий национальный технический университет»

Ключевые слова: Преэклампсия беременных женщин, диагностика, функция принадлежности нескольких аргументов, метод, нечеткая кластеризация

Аннотация

Проблема преэклампсии беременных женщин является одной из актуальных в современном акушерстве, так как это заболевание является наиболее распространенным и тяжелым осложнением беременности, а проблема лечения тяжелых форм преэклампсии – одна из самых трудных в акушерской анестезиологии и реаниматологии. Высокая частота материнской и перинатальной заболеваемости и смертности основана на отсутствии точных знаний о патогенезе заболевания, который зависит от множества предрасполагающих факторов, достоверных диагностических критериев, что ведет к неадекватной терапии и различным осложнениям, зависящим от своевременности и метода родоразрешения, объема анестезиологической и реанимационной помощи. Учитывая высокую распространенность преэклампсии в России, а также отсутствие тенденции к снижению, целью работы является повышение эффективности проведения лечебной терапии при гипертензивных осложнениях беременности.

Анализ процесса диагностики и введения медикаментов при лечении преэклампсии беременных женщин, который характеризуется нелинейными зависимостями, привел к необходимости разработки методов задания многомерных функций принадлежности термов лингвистических переменных. Для случаев, когда функциональная зависимость заранее известна, в работе выделены основные типы аналитических функций принадлежности нескольких аргументов: гиперболоидная, конусообразная, колоколообразная, эллипсоидная, пирамидальная, трапециевидная. Для случаев, когда задание функций принадлежности термов лингвистических переменных аналитически является невозможным, разработан новый метод построения функций принадлежности, который в отличие от существующих, позволяет задавать многомерные функции принадлежности на основе статистических данных, а также снизить влияние субъективности эксперта за счет автоматизации процесса с применением нечеткой кластеризации.

Литература

1. Linguistic approach in fuzzy logic of W. H. O. classification of dyslipoproteinemias / Sanchez E. et al. // In "Fuzzy set and theoryrecent development" – Yager ed. Pergamon, 1982. – P. 582-588.
2. Adlassing K. P. Fuzzy set theory in medical diagnosis / ДЕЕЕ Trans. – Vol. SMC-16. – N 2. – P. 260-265.
3. Development of automated health testing and services system via fuzzy reasoning / Tazaki E. et al. // Proc. IEEE Inc. Conf. on SMC – 1986. – P. 342-346.
4. Medical diagnosis using simplified multi-dimensional fuzzy reasoning / Tazaki E. et al. // Proc. IEEE Int. Conf. on SMC – 1988.
5. Система баз медицинских данных с блоком выводов. Ч.1. Введение искусственного интеллекта в процесс оценки результатов массового медицинского освидетельствования / Тадзаки Е. и др. // Сб. тез. 7-го симпозиума по медицинской информатике. – Токио, 1988. – С. 377-380.
6. Система баз медицинских данных с блоком выводов. Ч. 2. Введение искусственного интеллекта в процесс оценки риска для здоровья информации о здравоохранении / Тадзаки Е. и др. // Сб. тез. 7-го симпозиума по медицинской информатике. – Токио, I988. – C. 385-388.
7. Тадзаки Е. Нечеткие экспертные системы // Сури кагаку. – 1987. – N 284. – С. 46-54.
8. Прикладные нечеткие системы: Перевод с япон. / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. – М.: Мир, 1993.
9. 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 новых медицинских технологий (Электронный журнал). – 2013 — N 1, публикация 1-1, http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/ E2013-l/ExpSys.pdf.
10. Хромушин В.А. Сравнительный анализ алгебраической модели конструктивной логики / В.А. Хромушин // Вестник новых медицинских технологий (Электронный журнал). – 2013. – N 1, публикация 1-19, http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ Bulletin/E2013-l/4500.pdf.
11. 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.
12. Махалкина В.В. Обработка слабоструктурированной информации при построении базы знаний экспертной системы микроэлементных нарушений у человека / В.В. Махалкина // Автореферат кандидата биологических наук. – Тула: ТулГУ, 2009. – 23 с.
13. Ключевые технологии формирования искусственного интеллекта в медицине / Г.А. Бледжянц, М.А. Саркисян, Ю.А. Исакова, Н.А. Туманов, А.Н. Попов, Н.Ш. Бегмуродова // Ремедиум, 2015. – №12. – С. 10-15.
14. Тарасова И.А. Нечеткое управление процессом введения медикаментов при лечении гипертензивных осложнений беременности / И.А. Тарасова // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2012. – №6/3(60) – С. 12-15.
15. Тарасова И.А. Нечеткое управление на основе переменных с многомерными функциями принадлежности в диагностике и лечении гипертензивных осложнений беременности / И.А. Тарасова // Радиоэлектронные и компьютерные системы. – 2012. – №4 – С. 169-173.
16. Тарасова И.А. Разработка подходов к заданию многомерных функций принадлежности термов лингвистических переменных в задачах нечеткого управления // Электронный научный журнал "Отраслевые аспекты технических наук". – 2014. – Выпуск 2(38) Март-Апрель. – С. 11-22. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.branch-aspects-of-technical-sciences.ingnpublishing.com/archive/2014/vypusk_2_38_mart-aprel_release_2_38_march-april/tarasova_i_a_razrabotka_podhodov_k_zadaniyu_
mnogomernyh_funkcij_prinadlezhnosti_termov_lingvisticheskih_perem
17. Шушура А.Н. Способ задания многомерных функций принадлежности термов лингвистических переменных / А.Н. Шушура, И.А. Тарасова // Міжнародний науково-технічний журнал “Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія”. – 2013. – №1(26). – С. 39-44.