Размещено на http://www.allbest.ru/

Кубанский государственный медицинский университет

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЛИТЕЛЬНОСТИ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННОГО ВОССТАНОВИТЕЛЬНОГО ПЕРИОДА МЕТОДОМ СЕРДЕЧНО-ДЫХАТЕЛЬНОГО СИНХРОНИЗМА (СДС) С ПРИМЕНЕНИЕМ АСК-АНАЛИЗА

(ЧАСТЬ 1)

Луценко Евгений Вениаминович, д.э.н., к.т.н., профессор

Сергеева Елена Владимировна, соискатель, врач-гинеколог

г. Краснодар

Аннотация

В статье рассматривается применение нового метода искусственного интеллекта: системно-когнитивного анализа и его инструментария - системы "Эйдос" для оценки уровня неспецифической резистентности организма пациента на основе предоперационной информации о нем, получаемой методом сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) и прогнозирования на этой основе продолжительности послеоперационного реабилитационного периода. В 1-й части данной статьи рассматривается: введение в проблему, обобщенная структура системы "Эйдос", когнитивная структуризация предметной области, формализация предметной области, подготовка обучающей выборки, синтез семантической информационной модели, повышение эффективности и верификация (оценка достоверности) данной модели

Ключевые слова: системно-когнитивный анализ, послеоперационный восстановительный период, метод сердечно-дыхательного синхронизма, информационно-измерительная система, адаптивное тестирование, прогнозирование

In this article application of a new method of an artificial intellect is examined: systemic-cognitive analysis and its toolkit - "Eidos" system are used for an estimation of level of nonspecific resistance of an organism of patient on the basis of the preoperative information about it received by a method of cardio respiratory synchronism (CRS) and forecasting of duration of the postoperative rehabilitation period on this basis.

In the 1st part of the given article it is considered: entering in a problem, the generalized structure of "Eidos" system, cognitive structurization of a data domain, data domain formalization, preparation of training sample, semantic information model synthesis, a raise of performance and verification (reliability estimation) of the given model

Keywords: systemic-cognitive analysis, postoperative regenerative period, method of cardio respiratory synchronism, information-measuring system, adaptive testing, forecasting

Введение

Для лечащего врача одним из важнейших факторов, который он принимает во внимание при принятии решения о целесообразности оперативного вмешательства, является прогноз длительности послеоперационного восстановительного периода, которая определяется неспецифической устойчивостью, сопротивляемостью и регуляторно-адаптивными возможностями организма пациента [1].

Для получения первичной информации оценки этих параметров пациента профессором В.М. Покровским был разработан метод сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) [1], который авторы предлагают называть "методом профессора В.М. Покровского". Разработчиками программного обеспечения интеллектуальных и автоматизированных информационно-измерительных профессором Е.В. Луценко Сайт профессора Е.В. Луценко: http://lc.kubagro.ru (постановка и логическое проектирование) и аспирантом М.М. Шеляг (разработка ПО) было создано программное обеспечение аппаратно-программного комплекса СДС-тестирования, реализующего метод профессора В.М. Покровского [2, 3, 4] (рисунок 1).

Рисунок 1. Технология автоматизированного тестирования СДС у человека

На аппаратно-программный комплекс СДС-тестирования получен патент [9]. Данный комплекс содержит управляющий компьютер (2-й блок на рисунке 1-а), датчики электрокардиограмм и пневмограмм с аналого-цифровым преобразователем (АЦП) (1-й блок на рисунке 1-а), обеспечивающие снятие исходной аналоговой информации с пациента, ее преобразование в цифровую форму (оцифровку) и накопление в базах данных на компьютере. Комплекс задает (в соответствии с параметрами настройки) одновременно звуковой и световой сигналы (3-й блок на рисунке 1-а), с которыми пациент должен синхронизировать свое дыхание.

При этом у пациента наблюдается переходные процессы различной длительности (2-й элемент на рисунке 2), а затем наступает период синхронизации частоты сердечных сокращений и частоты дыхания (явление сердечно-дыхательного синхронизма) (3-й элемент на рисунке 2), который также продолжается определенное время, после чего синхронизм нарушается и происходит переход пациента в состояние с исходной частотой сердечных сокращений (1-й элемент на рисунке 2).

Рисунок 2. Форма СДС-кривой по профессору В.М. Покровскому [1]

На рисунке 2 пронумерованы следующие элементы СДС-кривой:

1 - исходная частота сердечных сокращений (ЧСС);

2 - развитие синхронизации;

3 - сердечно-дыхательный синхронизм (СДС);

4 - восстановление ЧСС до исходных значений.

Итак аппаратно-программный комплекс СДС-тестирования обеспечивает получение и накопление в базах данных исходной информации о пациенте, однако проблема состоит в том, что он не обеспечивает ее автоматизированную количественную интерпретацию и использование для прогнозирования длительности послеоперационного восстановительного периода.

Предлагается следующая идея решения данной проблемы. Уровень регуляторно-адаптивных возможностей организма пациента определяет и длительность послеоперационного восстановительного периода и форму СДС-кривой (рисунок 2). Поэтому предварительно изучив, какая форма СДС-кривой является наиболее характерной и наиболее нехарактерной для различных длительностей послеоперационного восстановительного периода можно в последующем уже только по форме СДС-кривой прогнозировать длительность этого периода.

Кроме того целесообразно периодически адаптировать и локализовать прогностическую методику, как увеличивая исходную статистику, так и учитывая региональные особенности и динамику предметной области.

Для реализации данной идеи решения данной проблемы предлагается следующий план исследований и разработок:

- сгруппировать данные СДС-тестирования по пациентам в группы, отличающиеся длительностью послеоперационного восстановительного периода;

- провести обобщение (многопараметрическую типизацию) результатов СДС-тестирования внутри групп;

- выявить обобщающие причинно-следственные зависимости между параметрами СДС-кривых, выявляемых в процессе адаптивного тестирования, и продолжительностью послеоперационного восстановительного периода;

- использовать знание этих причинно-следственных зависимостей для прогнозирования продолжительности послеоперационного восстановительного периода на основе параметров СДС-кривой пациента, полученной в процессе адаптивного тестирования до операции.

Для выполнения данного плана предлагается применить технологии искусственного интеллекта, в частности автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) [5] и его программный инструментарий: универсальную когнитивную аналитическую систему "Эйдос" (система "Эйдос") [6], которые удовлетворяют всем необходимым для этого требованиям. АСК-анализ включает следующие этапы [5]:

1. Когнитивная структуризация предметной области.

2. Формализация предметной области.

3. Подготовка обучающей выборки.

4. Синтез семантической информационной модели (СИМ).

5. Повышение эффективности СИМ.

6. Верификация СИМ.

7. Решение задач прогнозирования.

8. Решение задач поддержки принятия решений.

9. Исследование предметной области путем исследования ее СИМ.

10. Совершенствование теории СДС-тестирования путем создания нелинейной многопараметрической стохастической семантической информационной модели СДС, ее исследования и поиска методов эффективного использования АСК-анализа в медицинской практике.

Рассмотрим конкретно, как реализуются эти этапы в АСК-анализе и системе "Эйдос".

1. Обобщенная структура системы "Эйдос"

Система "Эйдос" включает базовую систему, состоящую из семи подсистем, состоящих из режимов, подрежимов, функций и подфункций, а также нескольких систем окружения: "Эйдос-фонд", "Эйдос-Ш" и "Эйдос-астра" [7, 8] (рисунок 3):

Рисунок 3. Базовая система "Эйдос" и системы окружения

Обобщенная структура базовой системы "Эйдос" (без меню экранных форм) приведена ниже:

1. Формализация предметной области (ПО)

1.1. Классификационные шкалы и градации

1.2. Описательные шкалы (и градации)

1.3. Градации описательных шкал (признаки)

1.4. Иерархические уровни систем

1.4.1. Уровни классов

1.4.2. Уровни признаков

1.5. Программные интерфейсы для импорта данных

1.5.1. Импорт данных из TXT-фалов стандарта DOS-текст

1.5.2. Импорт данных из DBF-файлов стандарта проф. А.Н. Лебедева

1.5.3. Импорт из транспонированных DBF-файлов проф. А.Н. Лебедева

1.5.4. Генерация шкал и обучающей выборки RND-модели

1.5.5. Генерация шкал и обучающей выборки для исследования чисел

1.5.6. Транспонирование DBF-матриц исходных данных

1.5.7. Импорт данных из DBF-файлов стандарта Евгения Лебедева

1.5.8. Системно-когнитивный анализ стандартных графических шрифтов http://ej.kubagro.ru/2009/07/pdf/05.pdf

1.6. Почтовая служба по НСИ

1.6.1. Обмен по классам

1.6.2. Обмен по обобщенным признакам

1.6.3. Обмен по первичным признакам

1.7. Печать анкеты

2. Синтез СИМ

2.1. Ввод-корректировка обучающей выборки

2.2. Управление обучающей выборкой

2.2.1. Параметрическое задание объектов для обработки

2.2.2. Статистическая характеристика, ручной ремонт

2.2.3. Автоматический ремонт обучающей выборки

2.3. Синтез семантической информационной модели СИМ

2.3.1. Расчет матрицы абсолютных частот

2.3.2. Исключение артефактов (робастная процедура)

2.3.3. Расчет матрицы информативностей СИМ-1 и сделать ее текущей

2.3.4. Расчет условных процентных распределений СИМ-1 и СИМ-2

2.3.5. Автоматическое выполнение режимов 1-2-3-4

2.3.6. Зависимость достоверности СИМ от объема обучающей выборки, сходимость и устойчивость СИМ, поиск периодов эргодичности и точек бифуркации

2.3.7. Расчет матрицы информативностей СИМ-2 и сделать ее текущей

2.4. Почтовая служба по обучающей информации

2.5. Синтез СИМ и измерение ее адекватности

3. Оптимизация СИМ

3.1. Формирование ортонормированного базиса классов

3.2. Исключение признаков с низкой селективной силой

3.3. Удаление классов и признаков, по которым недостаточно данных

3.4. Разделение классов на типичную и нетипичную части

3.5. Генерация сочетанных признаков и перекодирование обучающей выборки

4. Распознавание

4.1. Ввод-корректировка распознаваемой выборки

4.2. Пакетное распознавание

4.3. Вывод результатов распознавания

4.3.1. Разрез: один объект - много классов

4.3.2. Разрез: один класс - много объектов

4.4. Почтовая служба по распознаваемой выборке

4.5. Построение когнитивных функций влияния

4.6. Докодирование сочетаний признаков в распознаваемой выборке

4.7. Назначения объектов на классы (задача о назначениях) http://ej.kubagro.ru/2009/07/pdf/04.pdf

4.7.1. Задание ограничений на ресурсы по классам

4.7.2. Ввод затрат на объекты

4.7.3. Назначение объектов на классы (LC-алгоритм)

4.7.4. Сравнение эффективности LC и RND алгоритмов

5. Типология

5.1. Типологический анализ классов распознавания

5.1.1. Информационные (ранговые) портреты (классов)

5.1.2. Кластерный и конструктивный анализ классов

5.1.2.1 Расчет матрицы сходства образов классов

5.1.2.2. Генерация кластеров и конструктов классов

5.1.2.3. Просмотр и печать кластеров и конструктов

5.1.2.4. Автоматическое выполнение режимов: 1,2,3

5.1.2.5. Вывод 2d семантических сетей классов

5.1.3. Когнитивные диаграммы классов

5.2. Типологический анализ первичных признаков

5.2.1. Информационные (ранговые) портреты признаков

5.2.2. Кластерный и конструктивный анализ признаков

5.2.2.1. Расчет матрицы сходства образов признаков

5.2.2.2. Генерация кластеров и конструктов признаков

5.2.2.3. Просмотр и печать кластеров и конструктов

5.2.2.4. Автоматическое выполнение режимов: 1,2,3

5.2.2.5. Вывод 2d семантических сетей признаков

5.2.3. Когнитивные диаграммы признаков

5.3. Визуализация нередуцированных и редуцированных когнитивных функций

6. СК-анализ СИМ

6.1. Оценка достоверности заполнения объектов

6.2. Измерение адекватности семантической информационной модели

6.3. Измерение независимости классов и признаков

6.4. Просмотр профилей классов и признаков

6.5. Графическое отображение нелокальных нейронов

6.6. Отображение Паретто-подмножеств нейронной сети

6.7. Классические и интегральные когнитивные карты

6.8. Восстановление значений функций по признакам аргумента http://ej.kubagro.ru/2009/07/pdf/06.pdf

6.8.1. Восстановление значений и визуализация 1d-функций

6.8.2. Восстановление значений и визуализация 2d-функций

6.8.3. Преобразование 2d-матрицы в 1d-таблицу с признаками точек

6.8.4. Объединение многих БД: Inp_001.dbf и т.д., в Inp_data.dbf

6.8.5. Помощь по подсистеме (требования к исходным данным)

7. Сервис

7.1. Генерация (сброс) БД

7.1.1. Все базы данных

7.1.2. НСИ

7.1.2.1. Всех баз данных НСИ

7.1.2.2. БД классов

7.1.2.3. БД первичных признаков

7.1.2.4. БД обобщенных признаков

7.1.3. Обучающая выборка

7.1.4. Распознаваемая выборка

7.1.5. Базы данных статистики

7.2. Переиндексация всех баз данных

7.3. Печать БД абсолютных частот

7.4. Печать БД условных процентных распределений СИМ-1 и СИМ-2

7.5. Печать БД информативностей СИМ-1 и СИМ-2

7.6. Интеллектуальная дескрипторная информационно-поисковая система

7.7. Копирование основных баз данных СИМ

7.8. Сделать текущей матрицу информативностей СИМ-1

7.9. Сделать текущей матрицу информативностей СИМ-2

2. Когнитивная структуризация предметной области

Под когнитивной структуризацией в АСК-анализе понимается определение будущих, как желательных (целевых), так и нежелательных состояний объекта исследования и управления, а также системы факторов, детерминирующих (обусловливающих) эти состояния. В общем случае, как факторы могут рассматриваться факторы окружающей среды, технологические факторы, а также прошлые и текущие параметры самого объекта исследования.

В нашем случае объектом исследования является пациент, будущими состояниями объекта исследования, вероятность наступления которых необходимо прогнозировать, являются различные продолжительности послеоперационного восстановительного периода, а факторами, обусловливающими (детерминирующими) эти состояния - параметры СДС-кривой, а также некоторые другие параметры пациента (вес, рост, возраст) (таблицы 1 и 2):

Таблица 1 - Классификационные шкалы (прогнозируемые состояния пациента)

Код	Наименование классификационной шкалы
1	ДЛИТ.ВОССТ.ПЕРИОДА:

Таблица 2 - Описательные шкалы (факторы, детерминирующие прогнозируемые состояния пациента)

Код	Наименование описательной шкалы
1	ПОЛ
2	ВОЗРАСТ
3	ВЕС
4	РОСТ
5	ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА
6	НАЛИЧИЕ СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИИ
7	ТИП ОПЕРАТИВНОГО ВМЕШАТЕЛЬСТВА
8	СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА
9	ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС
10	ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ
11	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ
12	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА
13	ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА
14	МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ
15	МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ
16	КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС
17	ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ
18	ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА
19	КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА
20	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ
21	#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД
22	#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС
23	ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ
24	КОЛИЧЕСТВО ПРОБ
25	ГРУБЫЙ МИНИМУМ
26	ГРУБЫЙ МАКСИМУМ
27	#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.
28	#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.
29	#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС
30	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ
31	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ
32	РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА
33	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.
34	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.
35	#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.
36	#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.
37	#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.
38	#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.
39	МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС
40	ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС
41	МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ
42	МИН. ВРЕМЯ СДС
43	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ
44	МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ
45	МАКС. ВРЕМЯ СДС
46	МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ
47	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ
48	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС
49	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ
50	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ
51	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС
52	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ

В таблице 2:

- описательные шкалы с кодами от 1 до 8 отражают параметры пациента, источником информации для которых является история болезни;

- описательные шкалы с кодами от 9 до 52 отражают параметры СДС-кривой, получаемые с применением аппаратно-программного комплекса СДС-тестирования;

- знаком "#" обозначены параметры СДС-кривой, играющие по профессору В.М. Покровскому [1] особую роль для прогнозирования длительности послеоперационного восстановительного периода (рисунок 4):

Рисунок 4. Форма СДС-кривой с указанием тех элементов, которые согласно профессору В.М. Покровскому [1] наиболее важны для прогнозирования длительности послеоперационного восстановительного периода

С целью проверки гипотезы профессора В.М. Покровского [1] об особо важной роли для прогнозирования длительности послеоперационного восстановительного периода приведенных на рисунке 4 элементов СДС-кривой, а может быть, если удастся, то и для уточнения и развития этой гипотезы, авторы решили оставить в таблице 2 не только описательные шкалы, отражающие длительность этих элементов, но и вообще всю информацию о форме СДС-кривой, получаемую с помощью аппаратно-программного комплекса СДС-тестирования.

В таблице 3 приведено соответствие между названиями элементов СДС-кривой по профессору В.М. Покровскому [1] и принятыми в аппаратно-программном комплексе СДС-тестирования:

Таблица 3 - Соответствие между названиями элементов СДС-кривой по профессору В.М. Покровскому [1] и принятыми в аппаратно-программного комплекса СДС-тестирования

#[1]-Исходная ЧСС	Фоновая ЧСС
#[2]-Исходная ЧД	Фоновая ЧД
#[3]-Мин. гран.диап.синхр	Точный минимум
#[4]-Макс.гран.диап.синхр	Точный максимум
#[5]-Ширина диап. СДС до операции	Диапазон до операции
#[5]-Ширина диап. СДС после операции	Диапазон после операции
#[6]-Длительность развития СДС на мин.	Длительность СДС на мин.
#[7]-Длительность развития СДС на макс.	Длительность СДС на макс.
#[8]-Длительность восстановления на мин.	Длительность восстановления на мин.
#[9]-Длительность восстановления на макс.	Длительность восстановления на макс.
#[10]-Разность Мин. Граница - Исх. ЧСС	Введен в данной работе

В таблице 3 приведен скрин-шот таблицы исходных данных:

Таблица 4 - Таблица исходных данных Таблицу 3 рекомендуется просматривать при увеличенном масштабе просмотра 200% - 500%

3. Формализация предметной области

Формализация предметной области осуществляется на основе ее когнитивной структуризации, проведенной на предыдущем этапе АСК-анализа.

Формализация предметной области - это конструирование классификационных и описательных шкал и градаций, как правило, порядкового типа, с использованием интервальных оценок, в системе которых предметная область описывается в кодированной форме, пригодной для обработки на компьютере с использованием математических моделей [4].

В примере, рассматриваемом в данной статье, формализация предметной области осуществляется автоматически режимом _152 системы "Эйдос" (рисунок 5):

Рисунок 5. Вызов программного интерфейса (режим _152 системы "Эйдос"), обеспечивающего автоматическую формализацию предметной области на основе исходных данных, представленных в форме таблицы 3

Предварительно, т.е. перед запуском этого режима, исходные данные из таблицы 3 средствами MS Excel или лучше OpenOffice записываются в стандарте DBF IV (кодировка MS DOS, кириллица, кодовая страница 866).

Help этого режима имеет вид, представленный на рисунке 6:

Рисунок 6. Help режима _152 системы "Эйдос"

Далее в этом режиме задаются:

- диапазон столбцов, содержащих классификационные шкалы и градации;

- диапазон столбцов, содержащих описательные шкалы и градации (рисунок 7);

- суммарное количество уникальных текстовых и числовых интервальных градаций в классификационных шкалах;

- суммарное количество уникальных текстовых и числовых интервальных градаций в описательных шкалах (рисунок 8):

Рисунок 7. Экранная форма пользовательского интерфейса режима _152 системы "Эйдос": задание диапазонов столбцов с классификационными и описательными шкалами и градациями

Рисунок 8. Экранная форма пользовательского интерфейса режима _152 системы "Эйдос": задание суммарного количества градацій в классификационных и описательных шкалах

В результате работы данного режима (с заданными в диалоге параметрами) автоматически формируются справочники классов и признаков, а также обучающая выборка (таблицы 4 и 5):

Таблица 5 - Справочник классификационных шкал и градаций

KOD	NAME
1	ДЛИТ.ВОССТ.ПЕРИОДА: {3.00, 5.00}
2	ДЛИТ.ВОССТ.ПЕРИОДА: {5.00, 7.00}
3	ДЛИТ.ВОССТ.ПЕРИОДА: {7.00, 9.00}

Таблица 6 - Справочник описательных шкал и градаций

KOD	NAME
1	ПОЛ-женский
2	ВОЗРАСТ: {18.00, 31.00}
3	ВОЗРАСТ: {31.00, 44.00}
4	ВОЗРАСТ: {44.00, 57.00}
5	ВЕС: {50.00, 68.00}
6	ВЕС: {68.00, 86.00}
7	ВЕС: {86.00, 104.00}
8	РОСТ: {149.00, 158.00}
9	РОСТ: {158.00, 167.00}
10	РОСТ: {167.00, 176.00}
11	ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {1.00, 11.00}
12	ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {11.00, 21.00}
13	ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {21.00, 31.00}
14	НАЛИЧИЕ СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИИ-да
15	НАЛИЧИЕ СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИИ-нет
16	ТИП ОПЕРАТИВНОГО ВМЕШАТЕЛЬСТВА-лапароскопия
17	ТИП ОПЕРАТИВНОГО ВМЕШАТЕЛЬСТВА-лапаротомия
18	СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Высокий
19	СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Очень высокий
20	СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Средний
21	ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}
22	ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}
23	ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}
24	ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.10, 0.13}
25	ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.13, 0.16}
26	ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.16, 0.19}
27	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.10, 0.13}
28	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.13, 0.16}
29	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.16, 0.19}
30	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}
31	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}
32	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}
33	ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}
34	ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}
35	ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}
36	МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}
37	МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}
38	МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}
39	МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}
40	МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}
41	МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}
42	КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}
43	КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}
44	КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}
45	ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}
46	ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}
47	ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}
48	ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}
49	ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}
50	ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}
51	КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}
52	КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}
53	КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}
54	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}
55	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}
56	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}
57	#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {11.00, 16.00}
58	#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {16.00, 21.00}
59	#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {21.00, 26.00}
60	#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {65.00, 78.00}
61	#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {78.00, 91.00}
62	#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {91.00, 104.00}
63	ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {387.00, 971.00}
64	ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {971.00, 1555.00}
65	ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {1555.00, 2139.00}
66	КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {4.00, 8.00}
67	КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {8.00, 12.00}
68	КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {12.00, 16.00}
69	ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {65.00, 79.00}
70	ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {79.00, 93.00}
71	ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {93.00, 107.00}
72	ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {68.00, 85.00}
73	ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {85.00, 102.00}
74	ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {102.00, 119.00}
75	#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {65.00, 79.00}
76	#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {79.00, 93.00}
77	#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {93.00, 107.00}
78	#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {73.00, 88.00}
79	#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {88.00, 103.00}
80	#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {103.00, 118.00}
81	#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {-10.00, -4.00}
82	#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {-4.00, 2.00}
83	#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {2.00, 8.00}
84	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {1.00, 7.00}
85	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {7.00, 13.00}
86	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {13.00, 19.00}
87	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {1.00, 8.00}
88	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {8.00, 15.00}
89	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {15.00, 22.00}
90	РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-16.00, -9.00}
91	РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-9.00, -2.00}
92	РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-2.00, 5.00}
93	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {6.00, 20.00}
94	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {20.00, 34.00}
95	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {34.00, 48.00}
96	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {6.00, 32.00}
97	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {32.00, 58.00}
98	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {58.00, 84.00}
99	#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {7.00, 22.00}
100	#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {22.00, 37.00}
101	#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {37.00, 52.00}
102	#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {7.00, 18.00}
103	#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {18.00, 29.00}
104	#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {29.00, 40.00}
105	#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {16.00, 78.00}
106	#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {78.00, 140.00}
107	#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {140.00, 202.00}
108	#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {16.00, 88.00}
109	#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {88.00, 160.00}
110	#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {160.00, 232.00}
111	МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {9.00, 27.00}
112	МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {27.00, 45.00}
113	МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {45.00, 63.00}
114	ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {1.00, 8.00}
115	ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {8.00, 15.00}
116	ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {15.00, 22.00}
117	МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {5.00, 12.00}
118	МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {12.00, 19.00}
119	МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {19.00, 26.00}
120	МИН. ВРЕМЯ СДС: {2.00, 6.00}
121	МИН. ВРЕМЯ СДС: {6.00, 10.00}
122	МИН. ВРЕМЯ СДС: {10.00, 14.00}
123	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {14.00, 29.00}
124	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {29.00, 44.00}
125	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {44.00, 59.00}
126	МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {23.00, 52.00}
127	МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {52.00, 81.00}
128	МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {81.00, 110.00}
129	МАКС. ВРЕМЯ СДС: {9.00, 27.00}
130	МАКС. ВРЕМЯ СДС: {27.00, 45.00}
131	МАКС. ВРЕМЯ СДС: {45.00, 63.00}
132	МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {49.00, 118.00}
133	МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {118.00, 187.00}
134	МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {187.00, 256.00}
135	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {12.00, 29.42}
136	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {29.42, 46.84}
137	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {46.84, 64.26}
138	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {5.67, 11.78}
139	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {11.78, 17.89}
140	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {17.89, 24.00}
141	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {28.64, 60.31}
142	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {60.31, 91.98}
143	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {91.98, 123.65}
144	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {5.63, 13.49}
145	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {13.49, 21.35}
146	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {21.35, 29.21}
147	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {0.00, 6.83}
148	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {6.83, 13.66}
149	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {13.66, 20.49}
150	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {5.52, 31.66}
151	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {31.66, 57.80}
152	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {57.80, 83.94}

Справочники классификационных и описательных шкал и градаций приведены полностью. Режим _152 системы "Эйдос" позволяет сформировать справочники классификационных и описательных шкал и градаций со следующими максимальными размерностями:

1. Максимальное суммарное количество классификационных и описательных шкал: 256.

2. Максимальное количество градаций классификационных шкал: 4000.

3. Максимальное количество градаций описательных шкал: 4000.

4. Максимальное количество объектов обучающей выборки: 65536.

Причем ограничения 1 и 4 обусловлены не системой "Эйдос", а ограничениями самого MS Excel-2003. C другой стороны случаи, когда этих размерностей недостаточно, встречаются довольно редко, хотя и встречались в практике авторов. При этом были разработаны технологии, обобщающие режим _152 на эти конкретные случаи, в частности использовалось предварительное объединение нескольких баз данных максимальных для MS Excel-2003 размерностей, а затем по сути использовалась та же самая технология, которая описывается в данной статье.

Отметим, что размерность примера, рассматриваемого в данной статье составляет 3 класса и 152 градации факторов, что соответственно примерно в 1333 и в 26 раз меньше, чем стандартные возможности системы "Эйдос".

4. Подготовка обучающей выборки

С использованием ранее сформированных классификационных и описательных шкал и градаций непосредственно на основе исходных данных, приведенных в таблице 3 режимом _152 системы "Эйдос" формируется обучающая выборка.

Обучающая выборка состоит из двух баз данных, связанных друг с другом отношением "Один-ко-многим" по ключевому полю: KOD_IST, включающих заголовки объектов обучающей выборки и коды признаков (таблицы 6 и 7):

Таблица 7 - База данных заголовков объектов обучающей выборки

KOD_IST	NAME_IST	OBJ_1	OBJ_2
1	Василенко-7070	1
2	Ващенко-6286	1
3	Горянская-8267	1
4	Гузева-21521	1
5	Декуф-22319	1
6	Дурнева-17037	1
7	Зайцева-17105	1
8	Изагалиева-1796	1
9	Качура-22129	1
10	Кудринецкая-233	1
11	Лашко-23381	1
12	Лопунова-23384	1
13	Малевич-23476	1
14	Манская-24082	1
15	Мкртчан-22817	1
16	Некрасова-22535	1
17	Николаева-22817	1
18	Новосельцева-22	1
19	Седых-21252	1
20	Смирнова-1	1
21	Сюмгина-28520	1
22	Тищенко-25968	1
23	Тулякова-26327	1
24	Феоктистова-285	1
25	Филобок-28483	1
26	Харченко-0	1
27	Черногорова-1	1
28	Чинизубова-0	1
29	Щупец-4058	1
30	Басенко-1	3
31	Бердникова-1	2	3
32	Возняк-7837	3
33	Дубовик-22319	3
34	Жиркова-17105	2	3
35	Завгородняя-170	2	3
36	Исмаилова-21504	2	3
37	Казакова-21583	2	3
38	Калын-21583	3
39	Колесникова-227	3
40	Колобова-22723	3
41	Кохужева-23387	3
42	Кузина-23476	3
43	Курдиманова-234	2	3
44	Литвиненко-2225	2	3
45	Мальцева-24012	3
46	Матвийченко-240	2
47	Маякова-24102	2
48	Мищенко-24013	2	3
49	Огородникова-22	3
50	Павлова-23975	3
51	Пашинина-22939	3
52	Поливянная-2534	3
53	Рагонян-21302	3
54	Ризниченко-2068	3
55	Сеферян-20679	3
56	Хрущева-1	3
57	Худенко-1	2	3
58	Эдлиева-7689	3
59	Яцукова-8268	3

Таблица 8 - База данных признаков объектов обучающей выборки

KOD_IST	KOD_PR1	KOD_PR2	KOD_PR3	KOD_PR4	KOD_PR5	KOD_PR6	KOD_PR7	KOD_PR8	KOD_PR9	KOD_PR10	KOD_PR11
1	1	3	5	9	10	11	14	16	20	21	24
1	30	33	36	39	42	45	48	51	54	58	61
1	67	69	70	73	75	78	82	85	87	91	94
1	100	102	105	108	112	114	115	119	120	123	127
1	134	136	139	141	144	148	152
2	1	3	6	10	11	15	16	20	21	24	27
2	33	36	39	42	45	48	51	54	58	62	64
2	71	74	76	80	81	86	89	92	93	96	99
2	105	109	111	114	117	120	124	127	129	134	136
2	142	145	147	151
3	1	2	5	9	11	15	16	20	21	24	27
3	33	36	39	42	45	48	51	54	58	59	61
3	66	70	73	76	79	81	82	85	88	92	93
3	99	102	105	108	111	114	117	120	124	126	129
3	135	138	141	145	147	150
4	1	3	6	9	11	15	16	20	21	30	33
4	39	42	45	48	51	54	59	61	64	67	70
4	76	79	82	85	88	92	93	97	99	102	105
4	113	115	116	117	120	123	126	131	133	135	139
4	145	148	151
5	1	2	3	6	10	11	14	16	18	21	30
5	36	39	42	45	48	51	54	58	60	63	66
5	69	72	75	78	82	85	87	88	92	93	96
5	102	103	105	108	112	114	117	121	123	126	130
5	135	140	142	144	148	151
6	1	3	5	10	11	15	16	20	21	30	33
6	39	42	45	48	51	54	58	62	63	67	71
6	77	80	83	85	88	92	93	97	99	103	106
6	111	114	118	120	123	128	129	132	137	138	141
6	147	150
7	1	4	5	8	11	15	16	20	21	30	33
7	39	42	45	48	51	54	58	61	64	66	67
7	73	76	79	82	85	88	92	93	96	99	104
7	110	112	114	117	120	124	126	130	134	135	139
7	144	148	151
8	1	4	6	8	11	15	16	18	21	30	33
8	39	42	45	48	51	54	57	60	64	68	70
8	75	78	79	83	85	89	92	93	97	99	104
8	108	112	114	115	117	120	123	126	130	132	135
8	142	144	148	151
9	1	4	5	8	9	11	15	16	18	21	30
9	36	39	42	45	48	51	54	57	60	63	67
9	72	75	78	82	85	88	91	92	93	97	99
9	105	108	112	114	117	121	124	126	130	132	135
9	141	144	148	150
10	1	3	5	9	11	15	16	18	21	30	33
10	39	42	45	48	51	54	58	61	64	67	70
10	73	76	79	82	85	88	92	95	96	102	105
10	113	115	117	120	123	126	127	131	134	135	140
10	145	149	151
11	1	4	6	7	10	11	15	16	18	21	30
11	36	39	42	45	48	51	54	57	61	63	66
11	73	76	79	81	82	85	86	88	91	92	94
11	99	102	105	108	111	114	118	121	123	126	129
11	135	138	142	144	147	150
12	1	4	6	9	11	15	16	18	21	30	33
12	39	42	45	48	51	54	59	61	64	67	70
12	76	79	82	83	85	88	92	93	98	99	103
12	108	112	114	117	120	123	127	130	134	135	139
12	145	148	152
13	1	4	5	9	11	15	16	18	21	30	33
13	39	42	45	48	51	54	58	60	61	64	66
13	69	72	73	75	78	79	82	85	88	89	92
13	96	99	102	106	109	111	114	117	120	123	126
13	134	135	139	143	144	148	151
14	1	4	5	9	11	15	16	18	21	30	33
14	39	42	45	48	51	54	58	60	64	68	70
14	75	79	82	86	93	96	99	102	105	109	112
14	117	120	123	127	130	133	135	139	142	145	148
14	151
15	1	3	4	5	9	11	14	16	20	21	30
15	36	39	42	45	48	51	54	58	59	62	64
15	71	74	77	80	82	85	86	88	91	92	94
15	99	103	105	108	113	114	115	117	120	123	126
15	132	133	135	140	142	145	149	151
16	1	3	5	10	11	15	16	20	21	30	33
16	39	42	45	48	51	54	58	62	64	67	71
16	74	77	80	82	85	88	92	94	96	99	102
16	108	112	114	117	120	125	126	130	133	135	138
16	144	148	150
17	1	3	4	5	9	11	15	16	20	21	30
17	36	39	42	45	48	51	54	58	59	61	63
17	70	73	76	79	81	86	88	92	95	96	99
17	106	108	111	114	117	120	123	126	129	132	135
17	141	144	147	151
18	1	2	3	5	9	11	15	16	20	21	30
18	36	39	42	45	48	51	54	58	61	63	67
18	73	76	79	83	85	88	92	93	97	99	102
18	109	111	115	117	120	124	126	129	133	135	138
18	144	147	150
19	1	2	6	10	11	14	16	20	21	30	33
19	39	42	45	48	51	54	57	58	60	61	63
19	67	70	72	76	78	79	83	85	87	92	93
19	100	102	106	108	113	114	117	120	123	126	131
19	135	140	142	144	149	151
20	1	2	5	9	11	15	16	20	21	30	33
20	39	42	45	48	51	54	58	62	63	66	70
20	73	76	77	79	82	85	88	92	93	97	99
20	105	108	111	114	118	120	123	126	129	132	136
20	141	144	147	150
21	1	2	6	9	11	15	16	20	21	30	33
21	39	42	45	48	51	54	57	60	63	66	67
21	70	73	75	76	78	83	85	88	92	93	96
21	103	104	105	108	112	114	117	120	123	126	130
21	135	139	141	144	149	150
22	1	2	5	9	11	15	16	18	21	30	33
22	39	42	45	48	51	54	57	62	63	67	71
22	77	80	83	85	88	92	93	97	99	102	105
22	111	114	117	120	124	126	129	132	135	138	142
22	147	150
23	1	2	3	5	9	11	15	16	20	21	30
23	36	39	42	45	48	51	54	58	61	64	67
23	73	76	79	83	85	88	92	93	96	99	102
23	108	111	114	115	117	120	123	127	128	129	133
23	138	141	145	147	150
24	1	4	6	9	11	15	16	20	21	30	33
24	39	42	45	48	51	54	58	61	62	63	66
24	70	73	76	79	81	86	88	92	95	97	99
24	105	108	111	114	119	120	123	126	129	132	136
24	141	144	148	150
25	1	2	5	8	9	11	15	16	20	21	30
25	36	39	42	45	48	51	54	57	58	61	63
25	70	73	76	79	81	82	86	89	92	94	96
25	103	106	108	111	114	117	120	124	126	129	133
25	139	141	144	148	150
26	1	2	5	9	11	14	16	20	21	24	27
26	33	36	39	42	45	48	51	54	59	61	64
26	70	73	76	79	82	85	87	91	92	93	96
26	103	107	110	114	117	120	123	126	135	139	143
26	149	152
27	1	2	5	9	11	15	16	20	21	24	27
27	33	36	39	42	45	48	51	54	58	62	63
27	71	74	77	80	82	85	86	88	91	92	93
27	99	102	106	108	111	112	114	115	117	120	124
27	129	130	132	135	138	142	144	148	150
28	1	3	5	8	11	15	16	20	21	24	27
28	33	36	39	42	45	48	51	54	58	59	62
28	67	71	74	77	80	82	83	85	88	93	96
28	102	106	108	112	114	115	117	120	125	126	130
28	135	139	143	144	148	151
29	1	4	5	10	11	15	16	20	21	24	27
29	33	36	39	42	45	48	51	54	57	58	60
29	66	67	69	72	75	78	83	84	85	88	92
29	97	99	102	107	108	111	114	117	120	123	126
29	134	135	138	142	144	147	151
30	1	2	5	9	11	12	14	17	20	21	24
30	30	33	36	39	42	45	48	51	54	58	61
30	67	70	73	76	79	82	83	86	87	90	93
30	99	102	105	109	111	114	117	120	123	126	129
30	135	138	143	145	147	151
31	1	2	5	10	15	17	20	21	24	27	30
31	36	39	42	45	48	51	54	59	62	63	67
31	73	76	79	81	86	87	90	93	96	99	102
31	108	111	114	117	120	123	126	129	132	135	138
31	144	147	150
32	1	2	5	9	11	15	17	20	21	24	27
32	33	36	39	42	45	48	51	54	57	58	61
32	68	70	73	76	79	82	85	86	87	90	95
32	99	102	105	108	112	115	117	120	123	126	130
32	135	139	141	144	148	150
33	1	2	3	6	10	11	14	17	18	21	30
33	36	39	42	45	48	51	54	59	61	64	66
33	73	76	79	83	84	87	91	95	97	99	102
33	108	111	114	119	120	125	126	129	134	136	138
33	144	147	152
34	1	4	5	8	11	15	17	20	21	30	33
34	39	42	45	48	51	54	58	62	65	67	71
34	76	79	81	82	85	86	87	91	94	97	99
34	105	109	111	115	117	120	123	126	127	129	134
34	139	143	145	148	152
35	1	4	5	10	11	15	17	20	21	30	33
35	39	42	45	48	51	54	59	61	63	67	70
35	76	79	81	82	86	87	91	93	96	99	102
35	108	112	114	117	120	123	126	130	132	135	138
35	145	148	150
36	1	3	6	9	11	15	17	19	21	30	33
36	39	42	45	48	51	54	58	62	63	67	74
36	85	87	91	93	97	99	102	105	108	111	116
36	120	123	128	129	134	135	138	142	145	147	151
37	1	4	5	6	9	11	15	17	20	21	30
37	36	39	42	45	48	51	54	57	61	63	66
37	70	73	75	79	81	85	87	88	91	93	97
37	102	105	108	112	116	117	120	123	126	130	132
37	139	141	145	148	150
38	1	4	5	6	9	11	14	17	20	21	30
38	36	39	42	45	48	51	54	59	61	63	66
38	70	72	75	76	78	81	82	84	87	92	93
38	99	102	105	108	111	114	118	124	126	129	132
38	139	141	144	147	150
39	1	3	9	11	14	17	18	21	30	33	36
39	42	45	48	51	54	58	59	60	63	67	69
39	75	78	83	85	87	91	93	96	99	102	105
39	111	114	117	120	123	126	129	132	135	138	141
39	147	150
40	1	3	5	9	11	14	17	18	21	30	33
40	39	42	45	48	51	54	58	59	60	64	67
40	73	75	78	83	85	87	88	91	94	96	99
40	105	108	111	114	117	120	123	126	129	133	135
40	142	144	147	151
41	1	3	5	9	11	15	17	18	21	30	33
41	39	42	45	48	51	54	57	60	64	68	69
41	72	75	78	81	82	86	87	90	93	96	99
41	106	108	111	115	117	120	124	126	129	132	133
41	138	141	144	147	150
42	1	4	5	9	11	14	17	18	21	30	33
42	39	42	45	48	51	54	58	60	64	67	68
42	73	76	78	79	83	85	87	91	94	96	99
42	106	108	111	114	115	117	120	124	126	129	132
42	138	142	145	148	150
43	1	4	5	9	11	15	17	18	21	30	33
43	39	42	45	48	51	54	58	59	62	64	67
43	73	74	76	79	81	85	86	87	91	93	94
43	99	102	103	106	109	111	114	117	120	125	126
43	134	135	138	143	144	147	151
44	1	4	6	9	10	11	15	17	18	21	30
44	36	39	42	45	48	51	54	58	61	63	66
44	73	76	79	81	82	85	86	88	91	93	96
44	102	105	108	112	114	117	122	123	126	130	133
44	140	142	144	148	151
45	1	4	5	8	9	11	15	17	18	21	30
45	36	39	42	45	48	51	54	58	61	63	67
45	73	76	79	81	82	85	86	87	88	91	93
45	99	102	105	109	111	114	117	120	123	126	129
45	135	138	142	145	147	151
46	1	3	4	5	6	10	11	15	17	18	21
46	33	36	39	42	45	48	51	54	57	58	62
46	67	68	71	73	76	79	81	86	88	91	92
46	96	99	103	105	108	111	114	117	120	123	127
46	132	135	138	141	145	147	150
47	1	3	6	10	11	15	17	18	21	30	33
47	39	42	45	48	51	54	59	61	62	64	67
47	74	77	80	83	86	88	91	93	96	99	103
47	109	111	114	117	120	123	126	129	133	135	139
47	145	148	151
48	1	3	4	5	6	10	11	15	17	18	21
48	33	36	39	42	45	48	51	54	59	61	63
48	70	73	76	79	82	86	87	91	95	96	99
48	106	108	111	114	117	120	123	126	129	132	135
48	141	145	147	150
49	1	3	5	10	11	14	17	20	21	30	33
49	39	42	45	48	51	54	57	60	64	67	70
49	76	78	83	85	87	91	93	98	99	102	105
49	111	114	117	118	120	123	128	129	133	136	138
49	146	147	152
50	1	2	6	9	11	15	17	20	21	30	33
50	39	42	45	48	51	54	58	61	63	66	67
50	73	75	79	81	82	85	86	87	90	94	96
50	102	105	108	111	114	118	121	122	124	126	129
50	135	139	142	144	147	150
51	1	3	5	8	9	11	15	17	20	21	30
51	36	39	42	45	48	51	54	59	62	63	67
51	77	80	81	86	87	90	93	96	99	102	105
51	111	115	117	120	123	127	129	132	135	138	141
51	147	150
52	1	2	5	9	11	15	17	20	21	30	33
52	39	42	45	48	51	54	58	60	61	64	68
52	72	73	75	78	79	82	85	87	91	95	96
52	102	107	108	112	115	117	120	123	126	130	134
52	138	141	144	148	151
53	1	3	5	9	11	14	17	20	21	30	33
53	39	42	45	48	51	54	58	60	64	67	68
53	72	73	75	78	83	84	85	87	91	93	96
53	104	106	108	112	114	115	117	120	124	126	130
53	135	139	142	144	148	150
54	1	2	5	9	11	14	17	20	21	30	33
54	39	42	45	48	51	54	57	60	65	68	70
54	76	78	79	83	85	87	91	93	97	99	102
54	110	111	115	117	120	124	126	129	133	135	138
54	144	147	151
55	1	3	5	6	10	11	14	17	20	21	30
55	36	39	42	45	48	51	54	58	60	63	66
55	72	75	78	83	84	87	92	94	96	99	102
55	109	111	114	119	120	121	124	127	129	132	137
55	142	146	147	150
56	1	2	5	9	11	14	17	20	21	24	27
56	33	36	39	42	45	48	51	54	58	61	64
56	70	73	76	79	82	83	86	87	90	93	97
56	102	105	109	111	114	117	120	123	126	129	134
56	138	143	145	147	151
57	1	2	5	10	11	15	17	20	21	24	27
57	33	36	39	42	45	48	51	54	59	62	63
57	70	73	76	79	81	86	87	90	93	96	99
57	105	108	111	114	117	120	123	126	129	132	135
57	141	144	147	150
58	1	4	5	9	11	14	17	20	21	24	27
58	33	36	39	42	45	48	51	54	59	61	64
58	67	70	73	76	79	82	84	87	91	94	96
58	102	106	108	111	114	117	120	124	128	129	133
58	138	142	146	147	151
59	1	4	5	9	11	15	17	20	21	24	27
59	33	36	39	42	45	48	51	54	58	61	64
59	70	73	76	79	82	86	87	90	95	96	99
59	105	110	113	114	117	120	124	126	131	134	135
59	143	145	148	152

База заголовков объектов обучающей выборки содержит по каждому из объектов следующую информацию:

- код объекта обучающей выборки;

- наименование источника информации (Ф.И. О. пациента + № истории болезни);

- коды классов (градаций классификационных шкал), к которым относится данный объект.

База признаков объектов обучающей выборки по каждому из объектов содержит его код и коды всех признаков (градаций описательных шкал), которыми он обладает. Всего в исследуемой базе данных приведена информация о 59 объектах обучающей выборки (пациентах).

Пример анкеты, описывающей объект обучающей выборки приведен в таблице 8:

Таблица 9 - Пример описания объекта обучающей выборки

5. Синтез семантической информационной модели (СИМ)

резистентность организм пациент реабилитационный

Далее с применением режима _25 системы "Эйдос" (рисунок 9) автоматически осуществляется синтез семантической информационной модели (СИМ) и измерение ее адекватности (верификация).



Рисунок 9. Вызов режима _25 системы "Эйдос", обеспечивающего синтез семантической информационной модели и ее верификацию

В результате синтеза СИМ формируются различные базы данных, в частности база данных абсолютных частот (таблица 10) и база знаний (таблица 11):

Таблица 10 - База данных абсолютных частот

Код	Наименование описательных шкал и градаций	Длительность восстановления после операции (дней)	Сумма
		3-5	5-7	7-9
1	ПОЛ-женский	29	11	28	68
2	ВОЗРАСТ: {18.00, 31.00}	11	2	9	22
3	ВОЗРАСТ: {31.00, 44.00}	12	4	10	26
4	ВОЗРАСТ: {44.00, 57.00}	11	7	11	29
5	ВЕС: {50.00, 68.00}	20	8	23	51
6	ВЕС: {68.00, 86.00}	9	6	8	23
7	ВЕС: {86.00, 104.00}	1			1
8	РОСТ: {149.00, 158.00}	5	1	3	9
9	РОСТ: {158.00, 167.00}	19	4	20	43
10	РОСТ: {167.00, 176.00}	8	7	8	23
11	ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {1.00, 11.00}	29	10	27	66
12	ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {11.00, 21.00}			1	1
13	ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {21.00, 31.00}
14	НАЛИЧИЕ СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИИ-да	5		12	17
15	НАЛИЧИЕ СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИИ-нет	24	11	16	51
16	ТИП ОПЕРАТИВНОГО ВМЕШАТЕЛЬСТВА-лапароскопия	29			29
17	ТИП ОПЕРАТИВНОГО ВМЕШАТЕЛЬСТВА-лапаротомия		11	28	39
18	СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Высокий	9	5	9	23
19	СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Очень высокий		1	1	2
20	СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Средний	20	5	18	43
21	ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}	29	11	28	68
22	ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}
23	ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}
24	ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.10, 0.13}	7	2	7	16
25	ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.13, 0.16}
26	ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.16, 0.19}
27	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.10, 0.13}	6	2	6	14
28	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.13, 0.16}
29	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.16, 0.19}
30	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}	23	8	22	53
31	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}
32	ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}
33	ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}	21	8	20	49
34	ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}
35	ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}
36	МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}	15	6	16	37
37	МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}
38	МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}
39	МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}	29	11	27	67
40	МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}
41	МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}
42	КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}	29	11	28	68
43	КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}
44	КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}
45	ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}	29	11	28	68
46	ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}
47	ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}
48	ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}	29	11	28	68
49	ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}
50	ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}
51	КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}	29	11	28	68
52	КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}
53	КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}
54	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}	29	11	28	68
55	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}
56	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}
57	#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {11.00, 16.00}	8	2	5	15
58	#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {16.00, 21.00}	21	5	16	42
59	#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {21.00, 26.00}	7	6	11	24
60	#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {65.00, 78.00}	8		9	17
61	#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {78.00, 91.00}	15	5	14	34
62	#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {91.00, 104.00}	9	7	6	22
63	ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {387.00, 971.00}	13	7	13	33
64	ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {971.00, 1555.00}	12	2	11	25
65	ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {1555.00, 2139.00}		1	2	3
66	КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {4.00, 8.00}	9	2	6	17
67	КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {8.00, 12.00}	15	7	15	37
68	КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {12.00, 16.00}	2	1	6	9
69	ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {65.00, 79.00}	4		2	6
70	ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {79.00, 93.00}	14	4	12	30
71	ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {93.00, 107.00}	7	2	1	10
72	ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {68.00, 85.00}	5		5	10
73	ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {85.00, 102.00}	14	7	18	39
74	ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {102.00, 119.00}	5	3	2	10
75	#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {65.00, 79.00}	8	1	9	18
76	#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {79.00, 93.00}	16	8	18	42
77	#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {93.00, 107.00}	7	1	1	9
78	#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {73.00, 88.00}	8		10	18
79	#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {88.00, 103.00}	17	9	19	45
80	#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {103.00, 118.00}	7	1	1	9
81	#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {-10.00, -4.00}	6	8	12	26
82	#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {-4.00, 2.00}	18	4	14	36
83	#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {2.00, 8.00}	10	1	10	21
84	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {1.00, 7.00}	1		5	6
85	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {7.00, 13.00}	24	5	15	44
86	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {13.00, 19.00}	8	9	15	32
87	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {1.00, 8.00}	4	8	27	39
88	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {8.00, 15.00}	22	4	4	30
89	#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {15.00, 22.00}	4			4
90	РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-16.00, -9.00}		2	9	11
91	РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-9.00, -2.00}	6	9	17	32
92	РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-2.00, 5.00}	26	1	2	29
93	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {6.00, 20.00}	19	8	17	44
94	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {20.00, 34.00}	5	2	7	14
95	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {34.00, 48.00}	3	1	5	9
96	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {6.00, 32.00}	13	7	16	36
97	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {32.00, 58.00}	9	3	6	18
98	ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {58.00, 84.00}	1		1	2
99	#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {7.00, 22.00}	21	9	21	51
100	#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {22.00, 37.00}	2			2
101	#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {37.00, 52.00}
102	#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {7.00, 18.00}	16	6	20	42
103	#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {18.00, 29.00}	7	3	1	11
104	#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {29.00, 40.00}	3		1	4
105	#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {16.00, 78.00}	14	6	16	36
106	#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {78.00, 140.00}	7	2	6	15
107	#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {140.00, 202.00}	2		1	3
108	#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {16.00, 88.00}	19	8	17	44
109	#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {88.00, 160.00}	4	3	6	13
110	#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {160.00, 232.00}	2		2	4
111	МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {9.00, 27.00}	14	8	21	43
112	МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {27.00, 45.00}	11	3	6	20
113	МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {45.00, 63.00}	4		1	5
114	ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {1.00, 8.00}	25	8	20	53
115	ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {8.00, 15.00}	9	1	8	18
116	ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {15.00, 22.00}	1	2	2	5
117	МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {5.00, 12.00}	24	10	23	57
118	МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {12.00, 19.00}	3		3	6
119	МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {19.00, 26.00}	2		2	4
120	МИН. ВРЕМЯ СДС: {2.00, 6.00}	26	10	25	61
121	МИН. ВРЕМЯ СДС: {6.00, 10.00}	3		2	5
122	МИН. ВРЕМЯ СДС: {10.00, 14.00}		1	2	3
123	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {14.00, 29.00}	19	10	17	46
124	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {29.00, 44.00}	8		9	17
125	МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {44.00, 59.00}	2	1	2	5
126	МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {23.00, 52.00}	22	9	23	54
127	МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {52.00, 81.00}	6	2	3	11
128	МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {81.00, 110.00}	2	1	3	6
129	МАКС. ВРЕМЯ СДС: {9.00, 27.00}	12	6	20	38
130	МАКС. ВРЕМЯ СДС: {27.00, 45.00}	10	3	6	19
131	МАКС. ВРЕМЯ СДС: {45.00, 63.00}	3		1	4
132	МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {49.00, 118.00}	9	6	11	26
133	МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {118.00, 187.00}	7	2	6	15
134	МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {187.00, 256.00}	7	3	7	17
135	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {12.00, 29.42}	22	8	16	46
136	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {29.42, 46.84}	4		2	6
137	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {46.84, 64.26}	1		1	2
(48)	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС
138	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {5.67, 11.78}	9	5	16	30
139	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {11.78, 17.89}	10	3	6	19
140	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {17.89, 24.00}	4	1	1	6
141	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {28.64, 60.31}	10	4	9	23
142	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {60.31, 91.98}	10	2	9	21
143	СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {91.98, 123.65}	3	2	5	10
144	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {5.63, 13.49}	18	4	13	35
145	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {13.49, 21.35}	8	7	10	25
146	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {21.35, 29.21}			3	3
147	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {0.00, 6.83}	10	6	19	35
148	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {6.83, 13.66}	14	5	9	28
149	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {13.66, 20.49}	5			5
150	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {5.52, 31.66}	13	6	14	33
151	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {31.66, 57.80}	13	4	10	27
152	ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {57.80, 83.94}	3	1	4	8
	Суммарное количество признаков	1409	530	1353	3292

Даже при поверхностном взгляде на таблицу 10 видно, что данные по многим сочетаниям "Класс Ч значение фактора" отсутствуют (в этих ячейках пробелы), а по другим частоты незначительные, что объясняется сравнительно небольшим объемом исследуемой выборки, составляющим 59 пациентов. По этой причине, с учетом теоремы Котельникова об отсчетах, описательные и классификационные шкалы были разделены всего по три градации. Поэтому результаты, полученные и освещенные в данной статье, авторы рассматривают как предварительные, демонстрирующие основные идеи и подходы к решению поставленной проблемы, а более полные и обоснованные выводы планируется сделать в последующих работах. При увеличении объема обучающей выборки количество градаций в классификационных и описательных шкалах может быть увеличено, что позволит точнее отразить причинно-следственные зависимости между длительностью различных элементов СДС-кривой и длительностью послеоперационного восстановительного периода.

База знаний, представленная в таблице 11, рассчитывается непосредственно на основе таблицы 10 по формуле (1), обоснованной в работе [5]:

(1)

где: I_ij - количество знаний в факте действия i-го значения фактора о том, что объект перейдет в j-е состояние;

- P_ij - условная вероятность Конечно, строго говоря это не вероятность, а "частость", которая стремится к вероятности, как к пределу, при неограниченном увеличении объема выборки. Но поскольку погрешность, т.е. разница между частостью и вероятностью, быстро уменьшается с объемом выборки, то на практике учитывая это замечание мы считаем допустимым использовать термин "вероятность". встречи i-го значения фактора у объектов j-й группы (2):

(2)

- P_i - безусловная вероятность встречи i-го значения фактора по всей выборке (3):

(3)

- Ш - нормировочный коэффициент, характеризующий модель в целом, обеспечивающий измерение количества знаний в битах [5]:

 (4)

- W - количество классов (обобщенных групп), соответствующих будущим состояниям объекта управления;

- N - количество фактов по всей выборке.

(5)

- M - суммарное количество градаций всех факторов;

- N_ij - количество встреч i-го значения фактора у объектов j-й группы, т.е. частость, которая стоит в базе данных абсолютных частот (таблица 10) на пересечении i-й строки и j-го столбца;

- N_j - количество встреч всех значений факторов у объектов j-й группы:

(6)

- N_i - количество встреч i-го значения фактора по всей выборке;

(7)

Если подставить выражения (2), (3), (4) в (1), то получим формулу для расчетов (6):

(8)

Таблица 11 - База знаний в миллибитах (Бит/1000)

Код	Наименование описательных шкал и градаций	Длительность восстановления после операции (дней)	Ср.кв. откл.
		3-5	5-7	7-9
1	ПОЛ-женский	-1	1		1
2	ВОЗРАСТ: {18.00, 31.00}	30	-112	-1	75
3	ВОЗРАСТ: {31.00, 44.00}	15	-9	-13	15
4	ВОЗРАСТ: {44.00, 57.00}	-24	79	-16	57
5	ВЕС: {50.00, 68.00}	-17	-5	18	18
6	ВЕС: {68.00, 86.00}	-18	94	-33	69
7	ВЕС: {86.00, 104.00}	166			96
8	РОСТ: {149.00, 158.00}	51	-73	-41

Страница:

•  1 
•  2 

статья "Прогнозирование длительности послеоперационного восстановительного периода методом сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) с применением АСК-анализа" скачать

Подобные документы

• Блок послеоперационного наблюдения

  Увеличение хирургической активности. Организационные мероприятия по повышению безопасности больных в раннем послеоперационном периоде. Длительность пребывания больного в блоке послеоперационного наблюдения. Осложнения послеоперационного периода.
  
  презентация [6,5 M], добавлен 14.03.2016
  

• Особенности пред-, интра- и послеоперационного периода при операциях на верхних отделах ЖКТ

  Физиология органов верхнего отдела желудочно-кишечного тракта. Изменения в организме, происходящие при нарушении функций органов ЖКТ. Подготовка больных, особенности пред-, интра- и послеоперационного периода при операциях на верхних отделах ЖКТ.
  
  дипломная работа [280,6 K], добавлен 11.02.2011
  

• Уход за больными в послеоперационном периоде

  Определение послеоперационного периода, положение пациента. Уход за раной, сердечно-сосудистой системой, желудочно-кишечным трактом. Техника проведения слабительной клизмы. Питание больных в послеоперационный период. Особенности профилактики пролежней.
  
  контрольная работа [23,5 K], добавлен 31.07.2014
  

• Ведение послеоперационного периода после кесарева сечения

  Понятие о послеоперационном периоде. Адекватное обследование и наблюдение после операции (акушерский осмотр). Особенности ведения после операционного периода после кесарева сечения. Энтеральное питание и грудное вскармливание. Основные критерии выписки.
  
  презентация [600,7 K], добавлен 23.10.2016
  

• Онкомаркеры в клинической практике

  Использование лабораторного анализа для диагностики онкологических заболеваний и послеоперационного мониторинга эффективности операции и химиотерапии. Определение онкомаркеров методами иммуноферментного, иммунолюминесцентного и радиоиммунного анализа.
  
  реферат [40,9 K], добавлен 09.10.2010
  

• Реабилитация гинекологических больных после хирургического лечения

  Принципы гирудотерапии и ее показания при гинекологических заболеваниях. Методы лечения бесплодия, использование рапы. Направления реабилитации после внематочной беременности. Применение физиотерапевтических методов. Ведение послеоперационного периода.
  
  презентация [986,9 K], добавлен 28.01.2015
  

• Внематочная беременность

  Понятие внематочной беременности: имплантация вне полости матки. Классификация внематочной беременности, ее этиология и патогенез. Признаки эктопической беременности, ее диагностика и оперативное лечение. Ведение послеоперационного периода и реабилитация.
  
  реферат [49,1 K], добавлен 10.06.2010
  

• Топографическая анатомия пахового и бедренного каналов. Грыжи каналов

  Классификация, стадии развития паховых грыж. Способы хирургического лечения бедренных грыж. Лабораторные и инструментальные методы диагностики. Операции восстановления пахового канала. Осложнения интраоперационного и раннего послеоперационного периода.
  
  лекция [2,9 M], добавлен 22.12.2014
  

• Общие патофизиологические проблемы при абдоминальных операциях

  Общие патофизиологические проблемы при абдоминальных операциях. Содержание жидкости и электролитов в желудочно-кишечном тракте. Нарушения водно-электролитного обмена. Задачи послеоперационного периода. Особенности обезболивания в абдоминальной хирургии.
  
  реферат [15,7 K], добавлен 22.03.2010
  

• Атипичные формы расположения червеобразного отростка, варианты оперативного лечения

  Локализации слепой кишки и червеобразного отростка. Острый аппендицит при тазовом расположении червеобразного отростка. План диагностической программы при остром аппендиците, основные клинические симптомы больного. Осложнения послеоперационного периода.
  
  презентация [1,1 M], добавлен 13.04.2014
  

Другие документы, подобные "Прогнозирование длительности послеоперационного восстановительного периода методом сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) с применением АСК-анализа"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам