Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ВРАЧА ПРИ ЛЕЧЕНИИ ЗАБОЛЕВАНИЙ, СОПРОВОЖДАЮЩИХСЯ НАРУШЕНИЯМИ РЕГУЛЯЦИИ ВЕГЕТАТИВНОЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ

Работа №102429

Тип работы

Авторефераты (РГБ)

Предмет

информационные системы

Объем работы18
Год сдачи2018
Стоимость2000 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
167
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Основные публикации по теме исследования
Публикации в базах данных SCOPUS и Web of Science


Участие вегетативной нервной системы в обеспечении гомеостаза всех внутренних процессов в организме человека предопределяет огромную распространенность вегетативных нарушений (встречаются до 80 %
наблюдений), возникающих на фоне многих психических, неврологических и соматических заболеваний. «Практически нет таких патологических форм, в развитии и течении которых не играла бы роль вегетативная система. В одних случаях она является существенным фактором патогенеза, в других - возникает вторично в ответ на повреждение любых систем и тканей организма. Естественно, что в ряде случаев вегетативные нарушения доминируют в клинических проявлениях заболевания, в других они скромно представлены в объективной картине болезни. Однако и в последнем случае роль их в процессах патогенеза и саногенеза несомненна» (Вейн А.М., 1998).
Согласно ВОЗ, в 2015 году смертность от неинфекционных заболеваний составила 40 миллионов. Из них, большая часть (17 миллионов) вызвана заболеваниями, связанными с нарушениями сердечно-сосудистой системы. Сердечно-сосудистые заболевания являются лидирующей причиной смертности, несмотря на наличие эффективных и недорогих подходов к лечению. Поэтому разработка новых методов диагностики и прогнозирования развития этих заболеваний, несомненно, является актуальной задачей.
В работе в качестве клинической модели, сопровождаемой вегетативными расстройствами, выбрана артериальная гипертония, которая имеет многофакторную природу и длительное время протекает без явных клинических симптомов. Повышенное артериальное давления является одним из наиболее существенных факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний и, если не обращать на это внимания, может (и достаточно скоро) привести к возникновению острых нарушений и тяжелых осложнений.
Анализ патофизиологических факторов артериальной гипертонии указывает на исключительную роль вегетативной нервной системы в их формировании. Поэтому контроль за состоянием и изменениями вегетативной нервной системы является важным звеном в профилактике здоровья человека. Одним из непрямых способов оценки функционирования вегетативной нервной системы является анализ вариабельности сердечного ритма. Несмотря на то, что в ряде работ утверждается, что прогностическая значимость этого анализа сама по себе весьма умеренна, в сочетании с другими методиками он становится более весомым в оценке развития патологий сердечно-сосудистой системы. Например, сочетание исследований вариабельности сердечного ритма с функционально-нагрузочными пробами позволяет минимизировать индивидуальные различия и оценить направленность изменений функционального состояния (Аронов Д.М., 2002).
В настоящее время в клинической практике в соответствии с рекомендациями Европейского общества кардиологии и Комиссии по клинико-диагностическим приборам и аппаратам комитета по новой медицинской технике МЗ РФ, используются статистические параметры, геометрические параметры, спектральные параметры, а также нелинейные параметры сигналов вариабельности сердечного ритма. Несмотря на успехи научных групп под руководством Баевского Р.М., Богомолова А.В., Бокерия Л.А., Мироновой Т.Ф., Флейшмана А.Н. в обработке сигналов вариабельности сердечного ритма, в настоящий момент нет убедительного ответа, какие параметры или комбинации параметров могут быть использованы для диагностики артериальной гипертонии.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


1. Dolganov A.Y. Mobile hardware-information system for neuro-electrostimulation / A.Y. Dolganov, V.S. Kublanov, M.V. Babich // Mobile Information Systems. - 2018. - Vol. 2018. - № 2168307.
2. Comparison of Machine Learning Methods for the Arterial Hypertension Diagnostics / A.Y. Dolganov [et al.] // Applied Bionics and Biomechanics. - 2017.
- Vol. 2017. - № 5985479.
3. Dolganov A. Application of Multifractal Formalism in Study of the Role of Autonomic Regulation in Formation of Intrinsic Electromagnetic Radiation of the Brain. / A. Dolganov, V. Kublanov, V. Borisov // Biomedical Engineering. - 2016.
- Vol. 50. - № 1. - P. 30-34.
Публикации в журналах ВАК
4. Долганов А.Ю. Биотехническая система для лечения заболеваний, сопровождаемых нарушениями регуляции вегетативной нервной системы / А.Ю. Долганов, В.С. Кубланов // Биотехносфера. - 2018. - № 2. - С. 17-25.
5. Долганов А.Ю. Применение мультифрактального формализма при исследовании роли вегетативной регуляции в формировании собственного электромагнитного излучения головного мозга / А.Ю. Долганов, В.С. Кубланов, В.И. Борисов // Медицинская техника. - 2016. - № 1. - С. 21-24.
6. Разработка технологии изготовления электродов для
нейроэлектростимуляции с использованием трековых мембран / А.Ю. Долганов [и др.] // Сибирский Научный Медицинский Журнал. - 2016. - Т. 36. - № 1. - С. 55-58.
Учебное пособие
7. Кубланов В.С. Анализ биомедицинских сигналов в среде MATLAB:
учебное пособие / В.С. Кубланов, В.И. Борисов, А.Ю. Долганов. -
Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2016. - 120 с.
Прочие публикации
8. Dolganov A. Towards a Decision Support System for Disorders of the Cardiovascular System - Diagnosing and Evaluation of the Treatment Efficiency / A. Dolganov, V. Kublanov // Proceedings of the 11th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - Volume 5: AI4Health (BIOSTEC 2018). - 2018. - P. 727-733.
9. Development of the Decision Support System in Treatment of Arterial Hypertension - Application of Artificial Neural Networks for Evaluation of Heart Rate Variability Signals / A. Dolganov [et al.] // Proceedings of the 11th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - Volume 3: NENT (BIOSTEC 2018). - 2018. - P. 325-331.
10. Kublanov V. Genetic programming application for features selection in task of arterial hypertension classification / V. Kublanov, A. Dolganov, H. Gamboa // Proceedings - 2017 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, SIBIRCON 2017. - Novosibirsk Akademgorodok, Russia: IEEE, 2017. - P. 561-565.
11. Dolganov A. On the Possibilities of the Discriminant Analysis for the Arterial Hypertension Diagnosis: Evaluation of the short-term heart rate variability feature combinations / A. Dolganov, V. Kublanov, H. Gamboa // Proceedings - 2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering (SSDSE). - 2017. - P. 74¬79.
12. Dolganov A. Diagnostics of the Arterial Hypertension by Means of the Discriminant Analysis - Analysis of the Heart Rate Variability Signals Features Combinations / A. Dolganov, V. Kublanov, Y. Kazakov // Proceedings of the 10th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - Volume 4: NENT (BIOSTEC 2017). - 2017. - P. 291-298.
13. Dolganov A. Application of the Discriminant Analysis for Diagnostics of the Arterial Hypertension - Analysis of Short-Term Heart Rate Variability Signals / A. Dolganov, V. Kublanov, V. Borisov // Proceedings of the 4th International Congress on Neurotechnology, Electronics and Informatics - Volume 1: NEUROTECHNIX. - 2016. - P. 45-52.
А также еще 7 публикаций в трудах российских и международных конференций.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ