Работа посвящена повышению качества дифференциальной диагностики ранних стадий
нарушений когнитивных функций внимания в условиях нечеткого описания исследуемых
классов состояний.Для оценки функций внимания используется прибор, разработанный на
кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ, позволяющий определять такие свойства внимания
как концентрированность, объём, селективность, переключаемость, распределяемость и
устойчивость. В качестве математического аппарата используется методология синтеза
гибридных нечетких решающих правил. Базовым элементом которых является функция
принадлежности к исследуемым классам состояний (норма, легкие когнитивные нарушения,
умеренные когнитивные нарушения, начальная клиническая стадия) с базовой переменной,
определяемой по шкалам выбранных свойств внимания.Решение о классификации принимается
по максимальной величине анализируемых функций принадлежности.Полученные
математические модели позволяют диагностировать ранние стадии нарушений всех
исследуемых функций внимания. Экспертное доверие к полученным математическим моделям
превышает величину 0,8. Если совместно с показателями внимания использовать
дополнительные показатели, характеризующие функциональный резерв, уровни
психоэмоционального напряжения и утомления, и энергетический разбаланс меридианных
структур организма, уверенность в правильной классификации ранних стадий нарушений
функций внимания достигает величины 0,9, что позволяет рекомендовать полученные
результаты в практической психологии и медицине.
1. Лобзин В.Ю. Комплексная ранняя диагностика нарушений когнитивных функций.
Журнал неврологии и психологии. 2015;11:72–79.
2. Кудяшева А.В. Возможности ранней дифференциальной диагностики умеренных
когнитивных нарушений: Автореф. дис…канд.мед.наук. СПб.2013. Доступно по:
http.//www.discollection.ru/ article/19112013_kudjasheva. Ссылка активна на 22.07.2015.
3. Гаврилова С.И., Колыхалов И.В., Федорова Я.Б., Калын Я.Б., Селезнева Н.Д.,
Самородов А.В., Мясоедов С.Н., Бокша И.С. Прогноз прогрессирования когнитивного
дефицита у пожилых пациентов с синдромом мягкого когнитивного снижения при
длительном лечении (3-летнее наблюдение). Журнал неврологии и психиатрии им. С.С.
Корсакова. 2013;113(3):45–53.
4. Левин О.С., Голубева Л.В. Гетерогенность умеренного когнитивного расстройства:
диагностические и терапевтические аспекты. Консилиум.2006;12:106–110.
5. Емелин А.Ю. Когнитивные нарушения при цереброваскулярной болезни (патогенез,
клиника, дифференциальная диагностика) Автореф. дис…канд.мед.наук. СПб.2010.
Доступно по: http.//www.discollecat.com/content/kognitivnyc-narusheniya-pritscrebrovaskulyarnoi-bolezni-patogez-klinika-differentsialnaja. Ссылка активна на
22.07.2015.
6. Дамулин И.В. Деменция и заболевания мелких церебральных сосудов. Журнал
неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2014;114(8):105–110.
7. Плотников В.В., Кореневский Н.А., Забродин Ю.М. Автоматизация методик
психологического исследования: Принципы и рекомендации. Орел: Изд-во ин-та
психологии АНССР; ВНИИОТ Госагропрома СССР. 1989:327.
8. Одинак М.М., Лобзин В.Ю., Емелин А.Ю., Лупина Н.А. Ультразвуковая диагностика
нарушений церебральной гемодинамики у больных сосудистой деменцией. Медицинский
академический журнал. 2008;8(4):115–122.
9. Абриталин Е.Ю., Шамрей В.К., Корзенев А.В. Современные методы
нейровизуализации в диагностике психических расстройств. Профилактическая и
клиническая медицина. 2011;3(40):234–239.
10. Емелин А.Ю., Одинак М.М., Труфанов Г.Е., Бойков И.В., Воробьев С.В., Кашин А.В.,
Лобзин В.Ю., Киселев В.Н., Резванцев М.В. Возможности позитронной эмиссионной
компьютерной томографии в дифференциальной диагностике деменций. Вестник
Российской военно-медицинской академии. 2010;32(4):46–51.
11. Емелин А.Ю., Одинак М.М., Лобзин В.Ю., Киселев В.Н. Современные возможности
нейровизуализации в диагностике когнитивных нарушений. Неврология.
Нейропсихиатрия, психосоматика. 2012;2:51-55.
12. Воробьев С.В., Фокин В.А., Лобзин В.Ю., Емелин А.Ю., Кудяшева А.В., Лупанов
И.А., Соколов А.В. Применение магнитно-резонанссной спектроскопии в рамках
патогенетической диагностики посттравматических когнитивных нарушений. Вестник
Российской военно-медицинской академии. 2013;3(43):1115.
13. Кореневский Н.А., Скопин Д.Е., Аль-Касасбех Р., Кузьмин А.А. Комплекс для
исследования особенностей внимания и памяти. Медицинская техника. 2010;1:32–35.
14. Конева Л.В., Кореневская С.Н., Дегтярев С.В. Оценка уровня психоэмоционального
напряжения и утомления по показателям, характеризующим состояние внимания
человека. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2012;11(4):993–
1000.
15. Кореневская С.Н., Шкатова Е.С., Магеровский М.А., Шуткин А.Н. Аппаратнопрограммный комплекс для психофизиологических исследований на беза платформы
ANDROID с AFE – интерфейсом. Медицинская техника. 2016;5:24–27.
16. Korenevskiy N.A., Skopin D.E., Kusmin A.A., Al-Kasasbeh R.T. System for studying
specific features of attention and memory. Biomedical engineering. 2010;44(1):32–35.
17. Кореневский Н.А. Шуткин А.Н., Горбатенко С.А., Серебровский В.В. Оценка и
управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных
технологий: монография. Старый Оскол: ТНТ. 2015:472.
18. Кореневский Н.А., Родионова С.Н., Хрипина И.И. Методология синтеза гибридных
нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки
принятия решений: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2019:472.
19. Кореневский Н.А., Родионова С.Н., Говорухина Т.Н., Мясоедова М.А. Нечеткие
модели оценки уровня эргономики технических систем и её влияния на состояние
здоровья человека оператора с учетом функционального резерва его организма.
Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1). Доступно по:
https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/01/KorenevskiySoavtori_1_19_1.pdf. DOI:
10.26102/2310-6018/2019.24.1.015.
20. Кореневский Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых
моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования. Телекоммуникации.
2006;6:25–31.
21. Кореневский Н.А., Иванков Ю.А., Яковлева Е.А., Савченко Н.Н. Синтез нечетких
решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний,
вызываемых состоянием окружающей среды, с учетом индивидуальных особенностей
организма. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007;6(2):395–
400.
22. Al-Kasabeh R.T., Korenevskiy N.A., Ionescu F., Kuzmin A.A. Synthesis of combined fuzzy
decision rules based on the exploration analysis data. Proc. 4th IAFA Intern. Conference
Interdisciplinary Approaches in Fractal Analysis, Bucharest, Romania, May 26-29. 2009 ISSN
2066-4451:71–78.
23. Korenevskiy N.A., Application of Fuzzy Logic for Decision-Making in MedicalExpert
Systems. Biomedical Engineering May. 2015;(49):46–49.
24. Korenevskiy N.A., Degtyarev S.V., Seregin S.P., Novikov A.V. Use of an Interactive
Method for Classification in Problems of Medical Diagnosis. Biomedical Engineering.
November. 2013; 47(4):169–172.
25. Кореневский Н.А., Башир А.С., Горбатенко С.А. Синтез гибридных нечетких правил
для прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья в экологически
неблагоприятных регионах. Известия Юго-Западного государственного университета.
Серия управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское
приборостроение. 2013;4:69–73.
26. Кореневский Н.А., Разумова К.В. Синтез нечетких классификационных правил в
многомерном пространстве признаков для медицинских приложений. Известия ЮгоЗападного государственного университета. Серия управление, вычислительная
техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012;2(41):223–227.
27. Кореневский Н.А. Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Проектирование медико-экологических
информационных систем. Министерство образования Российской Федерации, Курский
государственный технический университете, Курск. 2001.
28. Тутов Н.Д., Кореневский Н.А., Корженевич И.М. Способы представления
разнотипных данных в задачах медицинских и экологических исследований. Известия
Курского государственного технического университета. 1998;2:56–63.
