<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2022.36.1.023 </article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1134</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Адаптивное управление магнитотерапией  с использованием биотехнических обратных связей по импедансу биологически активных точек в физиотерапии ишемических больных</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Adaptive control of magnetotherapy by means of biotechnical feedback on the impedance of biologically active points in physiotherapy of ischemic patients</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Мирошников</surname>
              <given-names>Андрей Валерьевич</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Miroshnikov</surname>
              <given-names>Andrey Valerievich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>SFilist@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0003-3661-0778</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Петрунина</surname>
              <given-names>Елена Валерьевна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Petrunina</surname>
              <given-names>Elena Valer'evna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>petrunina@mggeu.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Павленко</surname>
              <given-names>Андрей Витальевич</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Pavlenko</surname>
              <given-names>Andrey Vitalievich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>Dren-x@yandex.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-3</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Протасова</surname>
              <given-names>Зейнаб Усама</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Protasova</surname>
              <given-names>Zeynab Osama</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>zeinab.zeidan@yandex.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-4</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Шехине</surname>
              <given-names>Мохамад Туфик</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Shekhine</surname>
              <given-names>Mohamad Tufik</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>mtchahine@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-5</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Шульга</surname>
              <given-names>Леонид Васильевич</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Shulga</surname>
              <given-names>Leonid Vasilievich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>asy.gnezdilova@yandex.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-6</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Юго-Западный государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Southwestern State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">Московский государственный гуманитарно-экономический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Moscow State University for the Humanities and Economics</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-3">
        <aff xml:lang="ru">Юго-Западный государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Southwestern State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-4">
        <aff xml:lang="ru">Юго-Западный государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Southwestern State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-5">
        <aff xml:lang="ru">Курский государственный медицинский университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Kursk State Medical University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-6">
        <aff xml:lang="ru">Юго-Западный государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Southwestern State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2022.36.1.023 </elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1134"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В статье исследуется биотехническая система реабилитации и лечения ишемических больных. Представлена обобщенная структурная схема реабилитации пациентов с высоким ишемическим риском посредством воздействия на них магнитными полями с управляемыми биотропными параметрами. Схема позволяет построить модель функционального состояния живой системы и осуществлять адаптивное управление магнитотерапией посредством биотехнических обратных связей по суррогатным маркерам. Разработана биотехническая система магнитотерапии пациентов с ишемической болезнью сердца. В систему введены биотехнические обратные связи, что позволило ей адаптировать программу магнитотерапии к функциональному состоянию пациента и корректировать ее в процессе терапевтического сеанса. Коррекция параметров терапевтического магнитного поля позволило повысить терапевтический эффект физиотерапевтической процедуры, снизить адаптацию и отрицательные реакции организма на магнитотерапию и планировать программы магнитотерапии. Для реализации обратной связи, обеспечивающей адаптацию биотропных параметров магнитного поля к функциональному состоянию пациента, использовались информация о импедансе биологически активных точек и классификаторы ишемического риска, дескрипторы которых определялись на основе этой информации. Представлен алгоритм управления биотропными параметрами магнитного поля посредством мультимодальных классификаторов функционального состояния пациента и модуля нечеткого логического вывода, предназначенного для коррекции биотропных параметров магнитного поля в процессе проведения сеанса магнитотерапии. В клинических условиях было показано, что применение адаптивной магнитотерапии является эффективным методом лечения больных стенокардией напряжения II (85 %) и III (77 %) функциональных классов, что на 14 % и 15 % превышает соответствующие результаты в контрольной группе.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>The article examines a biotechnical system of rehabilitation and treatment of ischemic patients. A generalized structural diagram of rehabilitation of patients with high ischemic risk by exposing them to magnetic fields with controlled biotropic parameters is presented. The scheme allows building a model of the living system functional state and implementing adaptive control of magnetotherapy through biotechnical feedback on surrogate markers. A biotechnical system of magnetotherapy for patients with coronary heart disease has been developed. Biotechnical feedback was introduced into the system, which enabled it to adapt the magnetotherapy program to the functional state of the patient and correct it during the therapeutic session. Adjusting the therapeutic magnetic field parameters made it possible to increase the therapeutic effect of the physiotherapeutic procedure, reduce the adaptation and negative reactions of the body to magnetotherapy, and plan magnetotherapy programs. To implement the feedback, which ensures the adaptation of the magnetic field biotropic parameters to the functional state of the patient, we used information about the impedance of biologically active points and ischemic risk classifiers, the descriptors of which were determined on the basis of this information. An algorithm for controlling the biotropic parameters of the magnetic field by means of the functional state multimodal classifiers of the patient and a fuzzy inference module, designed to correct the biotropic parameters of the magnetic field in the course of a magnetic therapy session, is given. In a clinical setting, it was shown that the application of adaptive magnetic therapy is an effective method of treating patients with angina pectoris II and III of functional classes (85% and 77%, respectively), which is 14% and 15% higher than the corresponding results in the control group.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>ишемический риск</kwd>
        <kwd>адаптивная магнитотерапия</kwd>
        <kwd>биотехническая система</kwd>
        <kwd>биологически активная точка</kwd>
        <kwd>нейронная сеть</kwd>
        <kwd>модуль нечеткого управления</kwd>
        <kwd>база нечетких решающих правил</kwd>
        <kwd>алгоритм</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>ischemic risk</kwd>
        <kwd>adaptive magnetotherapy</kwd>
        <kwd>biotechnical system</kwd>
        <kwd>biologically active point</kwd>
        <kwd>neural network</kwd>
        <kwd>fuzzy control module</kwd>
        <kwd>base of fuzzy decision rules</kwd>
        <kwd>algorithm</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-38-90063.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was funded by RFBR, project number 20-38-90063.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гостев С.С., Жулев В.И. Способ определения степени магниточувствительности пациента. Российская Федерация; RU2289302C1 (Патент) 2006.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Трифонов А.А., Петрунина Е.В., Филист С.А., Кузьмин А.А., Жилин В.В. Биотехническая система с виртуальной реальностью в реабилитационных комплексах с искусственными обратными связями. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2019;9(4):46–66.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Петрова Т.В., Филист С.А., Дегтярев С.В., Киселев А.В., Шаталова О.В. Предикторы синхронности системных ритмов живых систем для классификаторов их функциональных состояний. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2018;17(3):693–700.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Trifonov A.A., Kuzmin A.A., Filist S. A. and Petrunina E.V. Neural network model in the exoscelete verticalization control system. Journal of Phisics: Conference Series. 2020;1679(3). Available at: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1679/3/032036/pdf. DOI:10.1088/1742-6596/1679/3/032036 (accessed 15.08.2021).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Трифонов А.А., Петрунина Е.В., Кузьмин А.А., Протасова З.У., Лазурина Л.П. Методы и средства обеспечения реабилитационных процедур посредством биотехнической системы с биологической обратной связью и модулем нечеткого управления. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2021;20(3):71–83.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Трифонов А.А., Кузьмин А.А., Петрунина Е.В., Шехине М.Т. Адаптивная биотехническая система с роботизированным устройством для восстановления двигательных функций нижних конечностей постинсультных больных. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021; (3):4–5.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Шаталова О. В., Медников Д. А., Протасова З. У. Мультиагентная интеллектуальная система для прогноза риска сердечно-сосудистых осложнений с синергетическими каналами. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2020;19(3):177–188.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Шаталова О.В., Ефремов М.А. Гибридная нейронная сеть с макрослоями для медицинских приложений. Нейрокомпьютеры. Разработка и применение. 2014;6:35–39.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ефремов М.А., Шаталова О.В., Федянин В.В., Шуткин А.Н. Гибридные многоагентные классификаторы в биотехнических системах диагностики заболеваний и мониторинга лекарственных назначений. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015;6:42–47.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Суржикова С.Е., Филист С.А., Жилин В.В., Курочкин А.Г. Использование гибридных нейросетевых моделей для многоагентных систем классификации в гетерогенном пространстве информативных признаков. Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2015;3:85–95.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Томакова Р.А., Яа З.Д. Универсальные сетевые модели для задач классификации биомедицинских данных. Известия Юго-Западного государственного университета. 2012;4(43):44–50.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Киселев А.В., Петрова Т.В., Дегтярев С.В., Рыбочкин А.Ф., Филист С.А., Шаталова О.В., Мишустин В.Н. Нейросетевые модули с виртуальными потоками для классификации и прогнозирования функционального состояния сложных систем. Известия Юго-Западного государственного университета. 2018;4(79):123–134.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Емельянов С. Г., Рыбочкин А. Ф., Филист С. А., Халед А. Р. Нейросетевой решающий модуль для исследования живых систем. Известия Курского государственного технического университета. 2008;(2):77–82.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Алексенко В.А., Кассим Кабус Гибридные информационные технологии по экспресс-диагностике инфекционных заболеваний на основе многочастотного анализа пассивных свойств биотканей. Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы». 2010;8(109):12–17.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit15">
        <label>15</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Кассим К.Д.А., Ключиков И.А., Шаталова О.В., Яа З.Д. Параметрические модели биоимпеданса для идентификации функционального состояния живой системы. Биомедицинская радиоэлектроника. 2012;4:50–56.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit16">
        <label>16</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Шаталова О.В., Богданов А.С. Модели биоимпеданса при нелинейной вольтамперной характеристике и обратимом пробое диэлектрической составляющей биоматериала. Бюллетень сибирской медицины. 2014;13(4):129–135.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit17">
        <label>17</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Кузьмин А.А., Кузьмина М.Н. Биотехническая система для контроля импеданса биоматериалов в экспериментах invivo. Биомедицинская радиоэлектроника. 2014;9:38–42.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit18">
        <label>18</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Мирошников А. В., Стадниченко Н. С., Шаталова О. В., Филист С. А. Модели импеданса биоматериала для формирования дескрипторов в интеллектуальных системах диагностики инфекционных заболеваний. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020;8(4),3–4.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit19">
        <label>19</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Shatalova O.V., Filist S.A., Korenevskiy N.A. et al. Application of fuzzy neural network model and current-voltage analysis of biologically active points for prediction post-surgery risks. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2021;24(13):1504–1516. Available from: https://doi.org/10.1080/10255842.2021.1895128. DOI: 10.1080/1895128.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit20">
        <label>20</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Шаталова О.В., Протасова З.У., Стадниченко Н.С. Способ классификации биологических объектов на основе многомерного биоимпедансного анализа и устройство для его реализации. Российская Федерация; RU2752594C1 (Патент) 2021.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit21">
        <label>21</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филист С.А., Шаталова О.В., Ефремов М.А. Гибридная нейронная сеть с макрослоями для медицинских приложений. Нейрокомпьютеры. Разработка и применение. 2014;6:35–39.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit22">
        <label>22</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zhilin V.V., Filist S.A., Rakhim K.A., Shatalova O.V. A method for creating fuzzy neural-network models using the MATLAB package for biomedical applications. Biomedical Engineering. 2008;42(2);64.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>