Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Исследование связей биохимических показателей и клинических параметров состояния организма человека

ВАК РФ 03.00.02, Биофизика

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Сорокина, Людмила Викторовна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. БИОФИЗИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КЛЕТОЧНЫХ МЕМБРАН.

1.1 Общая характеристика липидов.

1.1.1 Состав липидов клеточных мембран.

1.1.2 Информативная значимость исследования состава липидов.

1.2 Количественные методы в исследованиях.

1.2.1 Статистические методы.

1.2.2 Нейросетевые технологии или искусственные нейронные сети.

1.3 Особенности обработки биомедицинской информации.

1.3.1 Направления применения методов математического моделирования при кардиалъной патологии.

1.3.2 Возможности и преимущества нейросетевых исследований в медицине.

1.3.3 Использование нейронных сетей в прогнозировании и диагностике .:.

ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

2.1 Характеристика экспериментальных данных.

2.1.1 Предмет исследования и описание данных.

2.1.2 Информационно-логическая модель базы данных.

2.1.3 Принципы группировки и характеристика обследуемых.

2.2 Анализ биомедицинских данных.

2.2.1 Предварительный анализ данных. Выявление статистических зависимостей между признаками. Определение информативных признаков.

2.2.2 Классические методы классификации данных.

2.3 Методология нейросетевого моделирования.

2.3.1 Основные принципы функционирования нейронных сетей.

2.3.2 Парадигма обучения "сучителем" и процесс обучения сети.

2.3.3 Алгоритм обучения с помощью обратного распространения ошибки

2.3.4 Генетический алгоритм поиска в искусственных нейронных сетях .,.

ГЛАВА 3. ФОСФОЛИПИДЫ КАК МАРКЕРЫ КАРДИАЛЪНОЙ ПАТОЛОГИИ.

3.1 Предварительный анализ.

3.1.1 Характеристика состава липидов крови членов семей с наследуемой кардиалъной патологией.

3.1.2 Определение степени взаимосвязи показателей жирных кислот и тяжести заболевания.

3.1.3 Установление диагностической значимости жирных кислот эритроцитов крови при сердечно-сосудистых заболеваниях.

3.1.4 Определение уровня взаимосвязи факторов образа жизни и наследуемых изменений показателей липидного обмена в семьях с кардиалъной патологией.

3.2 Выделение скрытых факторов кардиалъной патологии методом главных компонент.

3.2.1 Вычисление весовых коэффициентов матрицы-модели.

3.2.2 Оценка роли компонент в изучаемом процессе.

3.2.3 Редукция данных.'.

3.3 Классификация обследуемых.

3.3.1 Дифференциальная диагностика обследуемых методом кластерного анализа.

3.3.2 Выделение вариантов нарушений состава липидов в семьях с кардиалъной патологией.

3.3.3 Последовательность обработки биомедицинской информации.

ГЛАВА 4. ДИАГНОСТИКА СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

4.1 Нейросетевая классификация биомедицинской информации.

4.1.1 Создание нейросетевого классификатора клинико-биохимических параметров больных с кардиалъной патологией.

4.1.2 Использование нейронных сетей для выделения информативных признаков при дифференциальной диагностике сердечно-сосудистых заболеваний.

4.2 Разработка технологии ранней доклинической и дифференциальной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

Введение Диссертация по биологии, на тему "Исследование связей биохимических показателей и клинических параметров состояния организма человека"

Актуальность проблемы. Одно из первых мест среди причин смертности в России и других развитых странах занимает кардиальная патология (Доклады экспертов ВОЗ, 1997). Несмотря на значительные достижения в области диагностики и лечения заболеваний сердца, стала уже угрожающей тенденция к распространению коронарного атеросклероза и обусловленной им ишемической болезни сердца (ИБС) в группах лиц молодого возраста. Одним из значимых факторов в инициации атеросклеротического поражения сосудов является гипер- или дислипидемия. Выявление изменений липидного обмена задолго до появления первых признаков ИБС крайне актуально в современной кардиологии, так как позволяет реализовывать профилактические программы, наиболее результативные на бессимптомных стадиях болезни. Особое место в патогенезе заболеваний сердца и сосудов занимают нарушения в обмене липидов не только жидкой части крови, но и ее форменных элементов (Сипливая JT.E., Прокопенко Л.Г., 1994; Безрукова Г.А., 1995; Самсонов М.А. и др., 1995; Васильев А.П. и др., 1996).

В настоящее время можно считать установленным, что дислипидемии, обусловленные атеросклерозом, сопровождаются нарушением структуры и функции эритроцитарных мембран (Климов А.Н. и др., 1994; Климов А.Н., Никульчева Н.Г., 1995; Безрукова Г.А., 1995; Васильев А.П., 1996). Первичные нарушения в составе липидов эритроцитов, по данным ряда авторов, является достаточно тонким "липидным" фактором риска ИБС, проявляющимся значительно раньше, чем изменения в липопротеидах плазмы крови (Новгородцева Т.П., Эндакова Э.А. 1993; Новгородцева Т.П., Эндакова Э.А., Иванов Е.М. 1993; Новгородцева Т.П. и др., 1994; Новгородцева Т.П., Эндакова Э.А., Козычева Е.В., 1994). Структурно-функциональное состояние эритроцитарной мембраны зависит от природы фосфолипидов (ФЛ) и входящих в их состав жирных кислот (ЖК). Информативность и диагностическая значимость ФЛ и ЖК доказана многочисленными исследованиями (Самсонов М.А., 1995; Foote K.D. et al., 1991; Bierve K.S., 1993; van Houwelingen A.C. et al., 1995). Однако лишь единичные публикации посвящены их использованию в ранней доклинической диагностике ИБС (Новгородцева Т.П., Эндакова Э.А., 1993). Отсутствуют четкие критерии прогноза и дифференцированной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. С другой стороны, в медицине наблюдается непрерывный рост информации, обусловленный расширением критериев и методов диагностики. Окончательно не выявлены возможности использования информационных технологий и систем с учетом различных параметров, играющих роль в развитии заболевания, а также факторов риска, таких как наследственность, пол, возраст, особенности образа жизни.

В связи с этим актуальным является установление степени взаимосвязи показателей мембранных липидов и тяжести патологических проявлений сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), разработка диагностических критериев, по которым можно судить не только об изменении состава ФЛ и ЖК, но и нарушениях их метаболических превращений, сопровождающих формирование патологического процесса.

Цель исследования: Выявить индикаторы формирования кардиальной патологии для прогнозирования развития и течения сердечно-сосудистых заболеваний.

Для эффективного достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

1. Установить взаимосвязи биохимических и клинических параметров при формировании кардиальной патологии (КП).

2. Выявить информативные признаки формирования кардиальной патологии посредством статистических методов и нейросетевого моделирования.

3. Установить факторы, влияющие на формирование кардиальной патологии и провести их классификацию.

4. Определить типы метаболических нарушений мембранных липидов в семьях с кардиальной патологией.

5. Разработать технологию ранней доклинической и дифференциальной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

Методы исследования. Для достижения цели диссертации использовались как методы математической статистики, а именно: методы описательной статистики для вычисления общеупотребительных выборочных характеристик и проверки гипотез о принадлежности двух выборок одной совокупности, дисперсионный анализ, канонический корреляционный анализ, метод главных компонент, кластерный анализ (метод ^-средних), так и методы нейросетевого моделирования.

Научная новизна. Впервые различными математическими методами доказана значимая взаимосвязь между степенью тяжести заболевания и структурно-функциональным состоянием эритроцитарных мембран; информативность жирных кислот эритроцитов крови и факторов атерогенности сыворотки крови в диагностике основных групп ССЗ, определены критерии их дальнейшего использования в медицинской практике.

Впервые с помощью методов многомерного статистического анализа выделены варианты нарушений состава липидов в семьях с кардиальной патологией.

Создан диагностический классификатор на базе нейро-информационных технологий, позволяющий с точностью до 97,5 % выявлять скрытые и явные проявления сердечно-сосудистой патологии, сопровождающиеся различными вариантами структурных дислипидемий.

Обоснована возможность использования теоретических положений и подходов к применению предложенной информационно-аналитической технологии в качестве основы для создания диагностических систем других заболеваний.

Практическая значимость. Созданная компьютерная версия истории болезни кардиологического больного позволяет свести заполнение истории болезни у подготовленного медицинского персонала к минимальному времени и значительно сократить ресурсы, необходимые для хранения и обработки биомедицинской информации. Разработан способ, позволяющий с высокой степенью достоверности определять степень тяжести заболевания и тип нарушений семейной кардиальной патологии с использованием многомерных статистических методов обработки данных и нейросетевого моделирования.

Результаты исследования внедрены в клинике НИИ медицинской климатологии и восстановительного лечения, ООО «Санаторий Строитель». В созданном на базе НИИ медицинской климатологии и восстановительного лечения СО РАМН "Липидном кабинете" предложенные автором критерии диагностики успешно используются для выявления патологий липидного обмена, что способствует раннему установлению начальных этапов формирования семейной сердечно-сосудистой патологии.

Технология ранней и дифференциальной диагностики может быть рекомендована для практического применения в стационарах и поликлиниках, при диспансерных осмотрах в семьях больных кардиальной патологией.

Важным преимуществом разработанной автором информационно-аналитической технологии является возможность прогнозирования характера развития ИБС у детей и внуков больного, что может быть востребовано для проведения целенаправленной семейной профилактики. Получен патент РФ "Способ прогнозирования сердечно-сосудистой патологии у потомков больных ишемической болезнью сердца".

Апробация работы. Результаты и методика исследований были представлены и обсуждены на научных конференциях различного уровня. В том числе: на 3-й Дальневосточной конференции студентов и аспирантов по математическому моделированию (г. Владивосток, 1999 г.), Российском национальном конгрессе кардиологов "Кардиология, основанная на доказательствах" (г. Москва, 2000 г.), III Международной научно-практической конференции "Наука-техника-технологии на рубеже третьего тысячелетия" (г. Находка, 2001 г.), 2-й Всероссийской научно-практической конференции "Информационные технологии в экономике, науке и образовании" (г. Бийск, 2001 г.), 6-й Дальневосточной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по математическому моделированию (г. Владивосток, 2002 г.), 5-й Всероссийской научной конференции с международным участием молодых ученых и аспирантов "Новые технологии. Разработка и аспекты применения" (г. Таганрог,

2002 г.).

Результаты и основные положения диссертации обсуждены на заседаниях Ученого совета НИИ медицинской климатологии и восстановительного лечения СО РАМН в мае 2001 г., апреле 2002 г., декабре

2003 г.

Доклад на тему «Выделение системы диагностических показателей кардиальной . патологии методом канонической корреляции» на 3-й Дальневосточной конференции студентов и аспирантов по математическому моделированию отмечен дипломом за лучшую научную работу.

Личный вклад автора заключается в постановке задач, структурировании базы данных, анализе данных; выборе математических методов обработки биомедицинских данных, создании информационно-аналитической технологии их обработки, реализации данной технологии в программном виде на ПК. Проанализированы результаты моделирования. Предложены методические подходы для исследования биомедицинских данных.

Публикации по теме диссертации. По основным результатам проведенных исследований опубликовано 14 работ: 9 статей, из них 3 - в рецензируемых научных журналах, 1 - в международном издании, 4 - в сборниках тезисов докладов. Получен один патент РФ на изобретение.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений общим объемом 160 страниц. Список использованной литературы включает 206 источников, из них 111 на русском языке. Работа содержит 11 рисунков, 31 таблицу.

Заключение Диссертация по теме "Биофизика", Сорокина, Людмила Викторовна

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Установлена значительная взаимосвязь между степенью тяжести заболевания и структурно-функциональным состоянием мембран эритроцитов. Доказана существенность расхождений между уровнями показателей жирных кислот в группах обследуемых с различной степенью патологических изменений, т.е. фактор группировки (диагноз) влияет на уровни признака (уровни значений ЖК).

2. Выявлены информативные признаки при формировании кардиальной патологии, которыми являются сочетанные нарушения в составе фосфолипидов, полиеновых жирных кислот, модифицированных апоВ липопротеинов, холестерина циркулирующих иммунных комплексов.

3. Установлено, что на формирование кардиальной патологии оказывают влияние как эндогенные факторы (изменение состава мембранных липидов), так и экзогенные (некоторые факторы образа жизни). Значительное влияние среди экзогенных факторов оказывают характер питания, психо-эмоциональный статус в семье, уровень физической активности, вредные привычки (табакокурение и употребление алкоголя).

4. Описаны и обоснованы критерии выделения вариантов нарушений состава липидов в семьях с кардиальной патологией, позволяющие определять типы метаболических нарушений.

5. Создан нейросетевой классификатор ранней доклинической и дифференциальной диагностики кардиальной патологии, представляющий трехслойную сеть, диагностическая способность которого соответствует 97,5 %.

6. Предложена технология анализа биомедицинской информации для ранней доклинической и дифференциальной диагностики кардиальной патологии на основе исследованных связей биохимических показателей и клинических параметров состояния организма человека.

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Сорокина, Людмила Викторовна, Владивосток

1. Абакумов А.И., Новгородцева Т.П., Сорокина Л.В. Использование нейронных сетей для выделения информативных признаков в дифференциальной диагностики ССЗ // Вестник новых медицинских технологий 2003 - Т. X, № 3 - с. 19-20.

2. Авдонин П.В., Ткачук В.А. Рецепторы и внутриклеточный кальций. -М.: Наука, 1994.-288 с.

3. Айвазян С.А., Мхитрян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

4. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970. - 383 с.

5. Анфилатов В. С., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в управлении М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

6. Ардашев В.Н., Яковлев Г.М., Булычев А.Б. Методы оценки различных вариантов течения ИБС // Междунар. медиц. обзоры, 1993. № 4 - с. 16-17

7. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982.-488с.

8. Бабин Ю.Ф. Количественное определение гликопротеидов мембраны эритроцитов в характеристике атеросклеротического процесса // Терапевт, арх. 1989. - №7. - С. 90-91.

9. Бажурина И. М., Панов М. А. Механизмы формирования клеточного ответа на внешние воздействия // Общие проблемы физико химической биологии (Итоги науки и техники ВИНИТИ АН СССР). - М., 1986.- Т.З. -258 с.

10. Безрукова Г. А. Дестабилизация мембран эритроцитов при свертывании крови in vitro и ее влияние на специфичность ферментов диагностики острого инфаркта миокарда: Автореф. дис. докт. мед. наук. Рязань, 1995. -44 с.

11. Борисов Ю., Кашкаров В., Сорокин С. Нейросетевые методы обработки информации и средства их программно-аппаратной поддержки. // Открытые системы. 1997. - №4. - С. 38-40.

12. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. Издание 2-е, стереотипное - М.: Филинъ, 1998.-591 с.

13. Боровиков В. Программа STATISTICA для инженеров. -2-е изд. М.: КомпьютерПресс, 2001. - 301 с.

14. Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В. М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. М.: ТВП, 1997. - 236 с.

15. Варфоломеев С. Д., Мевх А. Т. Простагландины молекулярные биорегуляторы. - М.: Изд-во Московского ун-та, 1985. - 308 с.

16. Васильев А. П., Стрельцова Н. Н., Жихарева А. И. и др. Изменения содержания липидов крови и эритроцитарной мембраны у больных ИБС под влиянием квантовой терапии // Терапевт, арх. -1996. Т.68, № 12. - С. 4750.

17. Веденев А.А. Моделирование элементов мышления. М.: Наука. Главная ред. физ.-мат. лит. - 1988. - 160 с.

18. Вилков В.Г. Использование искусственных нейронных сетей для дифференциальной диагностики гипертонической болезни и нейроциркуляторной дистонии по показателям гемодинамики при физической нагрузке // Д-26277. М., 1999. - 14 с.

19. Всемирная организация здравоохранения. Борьба с артериальной гипертонией: Доклад Комитета экспертов ВОЗ. Пер. с англ. /Под редакцией Р.Г. Оганова и др. М., 1997 - 60с.

20. Всемирная Организация Здравоохранения. Профилактика в детском и юношеском возрасте сердечно-сосудистых заболеваний, проявляющихся в зрелые годы: время действовать. Серия технических докладов. Женева, 1992.- 112с.

21. Галл ер Г., Ганефельд М., Яросс В. Нарушения липидного обмена: Диагностика, клиника, терапия / Пер. с нем. М.: Медицина, 1979. - 327с.

22. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: napaGraph, 1990. -160 с.

23. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н. и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.-296 с.

24. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск.: Наука, 1996. - 276 с.

25. Дмитриев Л. Ф. Биохимические аспекты атерогенеза, роль антиоксидантов // Терапевт, арх. 1995. - Т. 67, №12. - С. 73-77.

26. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998. - 352 с.

27. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютеринг и его приложения в экономике и бизнесе. М.: Изд-во МИФИ, 1998. - 542 с.

28. Ежов А., Чечеткин В. Нейронные сети в медицине // Открытые системы, N4.- 1997.'

29. Заварыкин В. М., Житомирский В. Г., Лапчик М. П. Численные методы. М.: Просвещение, 1990. - 176 с.

30. Информатика в статистике: Словарь справочник. / Под ред. Д.М. Дайитбегова и др. М.: Финансы и статистика, 1994. - 208 с.

31. Каральник Б.В. Эритроциты, их рецепторы и иммунитет // Успехи соврем, биологии. 1992. - Т. 112, №1. - С.5 2-61.

32. Кардиология в таблицах и схемах. Под ред. Фрида М., Грайнс С., пер. с англ. М.: Практика, 1996. - 736 с.

33. Климов А.Н., Васильева Л.Е., Маковейчук Е.Г. и др. Зависит ли содержание холестерина в клетках крови от его уровня в плазме? // Биохимия. 1994. - Т. 59, № 4. - С. 69-77.

34. Климов А.Н., Никульчева Н.Г. Липиды, липопротеиды и атеросклероз. -СПб, 1995.-246 с.

35. Климов А.Н., Никульчева Н.Г. Обмен липидов и липопротеидов и его нарушения. СПб: Питер Ком, 1999. - 512с.

36. Клюжев В.М. и др. Применение методов математического моделирования в клинической практике // Военно-медицинский журнал. 1997.-№5.-С. 41-44.

37. Клюжев В.М., Ардашев В.Н., Саблин В.М. О клинической концепции автоматизации лечебных медицинских учреждений и телемедицины. //Компьютерные модели и прогресс медицины. -М.: Наука, 2001 300 с.

38. Компьютерные модели и прогресс медицины. / под ред Белоцерковского О.М. М.: Наука, 2001. - 300 с.

39. Короткий С. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. -1996. http://algolist.manual.ru/ai/neuro/

40. Костюк Ф.Ф. Инфаркт миокарда. Красноярск: Наука, 1993. -224 с.

41. Крамер Г. Математические методы статистики. 2-е изд., пер. с англ. -М.: Мир, 1975.-648 с.

42. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows. STADIA 6.0. М.: Информатика и компьютеры, 1996. - 257 с.

43. Кухтевич И.И. Церебральный атеросклероз: эволюция взглядов, терапевтические выводы. М.: Медицина, 1998. - 184 с.

44. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Мир, 1964. - 362 с.

45. Леонова В.Г. Анализ эритроцитарных популяций в онтогенезе человека. Новосибирск: Наука, 1987. - 242 с.

46. Лещинский Л.А., Русяк И.Г., Пономарев С.Б., Петров А.Г. Алгоритм построения математической модели нарушений коронарного кровообращения. Медицинская техника, 1999. № 4. - С. 3-6.

47. Ли B.C., Халилов Э.М., Сабурова В.И. и др. Липидный состав и структурно-функциональные свойства мембран эритроцитов разного возраста // Вопр. мед. химии. 1982. - №6. - С. 66-71.

48. Липовецкий Б.М. О генеалогии и клинических проявлениях семейной гиперлипидемии Па и Иб типов // Терапевт, арх. 1993. - Т. 65, № 12. -С. 34-38.

49. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод (пер. с англ.). М.: Мир, 1967. - 285 с.

50. Колмогоров А.Н. Математика наука и профессия. - М.: Наука, 1988. -288 с.

51. Минаев Ю.Л., Панин П.Ф., Нейронные сети в медицине. // открытые системы. 2000. - № 9. - http://pti.ru/conf/cit/ m0032000.htm

52. Минеев В.Н., Нестерович И.И., Федосеев Г.Б., Шпетная Е.А. Диагностика лекарственной непереносимости на эритроцитарной модели // Пульмонология. 1997. - №4. - С. 64-67.

53. Мотавкин П.А., Гельцер Б.И. Клиническая и экспериментальная патофизиология легких. М.: Наука, 1998. - 336 с.

54. Нейрокомпьютер и его применение. / Под ред. Львова В.А. М.: "СолСистем". -1993. - 117 с.

55. Никитин Ю.П., Федорова Е.Л., Малютина С.К. и др. Ишемическая болезнь сердца в женской популяции Новосибирска: результаты 7-летнего перспективного исследования //Кардиология. 1998. -№ 7. - С. 12-15.

56. Новгородцева Т. П., Эндакова Э. А. Жирные кислоты эритроцитов крови в доклинической диагностике и ишемической болезни сердца // Бюл. СО РАМН. 1993. - № 1. - С. 22-27.

57. Новгородцева Т. П., Эндакова Э. А., Иванов Е. М. Липидная компонента крови молодых мужчин при бессимптомных стадиях ИБС // Вестн. РАМН. 1993. - № 3. - С.41-43.

58. Новгородцева Т.П., Абакумов А.И., Сорокина Л.В. Методы многомерной статистики и диагностическое значение жирных кислот эритроцитов при сердечно-сосудистых заболеваниях. // Клиническая лабораторная диагностика. 2001. - № 3. - С. 13-16.

59. Новгородцева Т.П., Журавская Н.С., Сорокина Л.В. Способ прогнозирования развития сердечно-сосудистой патологии у потомков больных ишемической болезнью сердца. Патент РФ на изобретение № 2214597 // Опубл. 20.10.2003. Бюл. № 29.

60. Новгородцева Т.П., Эндакова Э.А. Жирные кислоты эритроцитов крови в доклиничекой диагностике ишемической болезни сердца // Бюл. СО РАМН.- 1993.-№ 1.-С. 22-27.

61. Новгородцева Т.П., Эндакова Э.А., Васьковский В.Е. Способ диагностики ишемической болезни сердца. Патент РФ на изобретение №1760453 Опубл. 07.09.92. - Бюл. №33.

62. Оганов Р.Г. Первичная профилактика ишемической болезни сердца. -М.: Медицина, 1999. 160 с.

63. Пархомец В.П., Чопик Н.Г., Копьев О.В., Васильева И.Г. Изменение содержания жирных кислот плазмы крови в динамике экспериментальной легкой черепно-мозговой травмы // Вопр. мед. химии. 1993. - Т.39, №1. -С. 48-49.

64. Пономарев С.Б., Лещинский Л.А., Русяк И.Г. Очерки прогнозирования в кардиологии. Ижевск: Медицина, 2000. - 192 с.

65. Профилактика коронарной болезни сердца: Доклад Комитета экспертов ВОЗ // Серия технических докладов ВОЗ, 1997. № 678.

66. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. Минск, Высшая школа, 1973.-418 с.

67. Россиев Д. А. Медицинская нейроинформатика. // Открытые системы. -1996. http://vlasov.iu4.bmstu. ru/book/neurinf0/gl5.htm

68. Россиев Д.А., Головенкин С.Е., Шульман В.А., Матюшин Г.В. Прогнозирование осложнений инфаркта миокарда нейронными сетями. // Нейроинформатика и ее приложения. Красноярск: Наука - 1995.- С. 128166.

69. Самарский А.А., Вабищевич П.Н. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент. 2000. - http://www.primat.ru/Sciways.html.

70. Самсонов М.А., Медведева И.В., Покровская Г.Р., Матаев С.И. Питание в патогенезе, лечении и профилактике гипертонической болезни. -Екатеринбург: Медицина, 1995. 240 с.

71. Сборник научных программ на Фортране. Вып. 1. // под ред. Ганича Л.И., пер с англ. (США). М.: Статистика, 1974. - 316 с.

72. Сипливая Л. Е., Прокопенко Л. Г. Иммуномодулирующие свойства эритроцитов при алиментарном атеросклерозе // Вопр. питания. 1994. -№1-2.-С. 27-30.

73. Смирнова И.П., Терещенко В.П., Костарева Т.А. Липиды в развитии атерогенного риска у детей с ожирением // Педиатрия. -1997. №1 .- С. 107108.

74. Соколов Е.Н. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука. - 1989.-238 с.

75. Сорокина Л.В. Выделение скрытых факторов кардиальной патологии методом главных компонент // 6-я Дальневосточная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых по математическому моделированию: Сб. тез. докладов Владивосток, 2002. - С. 23.

76. Сорокина Л.В. Нейросетевая классификация клинико-биохимических параметров больных кардиальной патологией // Вестник новых медицинских технологий. 2002. - Т. IX, № 4 - С. 80-82.

77. Сорокина Л.В. Применение нейронных сетей в диагностике сердечнососудистых заболеваний. // 2-я Всероссийская научно-практическая конференция "Информационные технологии в экономике, науке и образовании": Сб. материалов. Бийск, 2001.- С. 138-139.

78. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. / Под ред. Ллойда Э., Ледермана У. М Финансы и статистика, 1990. - т. 1 - 510 с; т.2. - 526 с.

79. Степанов В.А., Лемза С.В., Пузырев В.П. Генетика нарушений метаболизма липопротеинов. Томск: Наука, 1992. -420с.

80. Сусеков А.Н. Некоторые аспекты атеросклероза по итогам двух конгрессов // Кардиология. 1995. - Т. 35, № 7. - С. 61-65.

81. Терехов С. А., 1998. -http://alife.narod.ru/lectures/neural/ Neuch05.htm

82. Терсенов О.А., Бышевский А.Ш. Механизмы торможения тромбогенеза фосфатидилсерином // Укр. биохим. журн. 1981. - №6. - С. 26-30.

83. Титов В.Н. Клиническая химия атеросклероза // Клинич. лаб. диагностика. 1998 -№4 .- С. 3-13.

84. Титов В.Н. Патогенез атеросклероза для XXI века (обзор литературы) // Клинич. лаб. диагностика. 1998. -№1. - С. 3-11.

85. Титов В.Н. Сложные липиды кровотока: функциональная роль и диагностическое значение (обзор литературы) // Клинич. лаб. диагностика. -1997.-№1 2.-С. 3-10.

86. Томпсон Г. Р. Руководство по гиперлипидемии. Лондон, 1991. - 256 с.

87. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / Пер. с англ. -М.: Мир, 1978.-416 с. •

88. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / под ред. А.И. Галушкина. М.: Мир, 1992. - 612 с.

89. Фагер Г., Виклунд О. Снижение уровня холестерина и его клиническое значение // Междунар. мед. журн. 1998. - № 6. - С. 536-544.

90. Фишер Р.А. Статистические методы для исследователей. М.: Госстатиздат, 1958. - 196 с.

91. Фурсов А.Н., Ардашев В.Н., Прогнозирование сердечных и мозговых осложнений у больных гипертонической болезнью. // Компьютерные модели и прогресс медицины. М.: Наука, 2001. - 300 с.

92. Херхеулидзе П.Н. Липидный спектр крови у детей с отягощенной наследственностью к атеросклерозу и ишемической болезни сердца // Педиатрия. 1994. - №3. - С. 47-49.

93. Чернецов В. А., Ардашев В.Н. Прогнозирование осложнений крупноочагового инфаркта миокарда. // Компьютерные модели и прогресс медицины. М.: Наука, 2001 - 300 с.

94. Шахнов В., Власов А., Кузнецов А. Нейрокомпьютеры: архитектура и реализация. 2000 - http://www.chipnews.ru/html.cgi/ arhiv/0005/stat-3 4.htm

95. Яморис Ю. Регуляция гипертонии и предупреждение ее осложнений в Японии. Основной подход к алиментарной профилактике // Терапевт, арх. -1985-№ 11.-С. 76-80.

96. Agostoni С., Riva Е., Bellu R. et al. Relationships between the fatty acid status and insulinemic indexes in obese children // Prostaglandins Leukot. Essent. Fatty Acids Nov. 1994. - Vol. 51, № 5. - P. 317-321.

97. Anil K. Jain, Tianchano Mao, Mohuiddin K.M. Artifical Neural Networks: A Tutorial Computer. Vol. 29. - № 3. - 1996. - P. 31-44

98. Ansell G.B., Hawthorre J.N., Dawson R.M. (edd). Form and function of phospholipids. Amsterdam London - New York: Elsevier Scientific Publishing Company, 1973. - 494 p.

99. Bishop Y.M., Fienberg S.E., Holland P. W. Discrete multivariate analysis. -Cambridge: MA: MIT Press, 1975. 432 p.

100. Bjerve K.S., Brubakk A.M., Fougner K.J. et al. Omega-3 fatty acids wiht important biological effects, and serum phospholipid fatty acids as markers of dietary omega-3 fatty acid intake // Am. J. Clin. Nutr. 1993. - Vol. 57, N 5. - p. 801s-805s.

101. Browne M.W. A comparison of factor analytic techniques. -Psychometrika. 1968. -V. 33, № 3. - p. 267-334.

102. Bukowski D.M., Deneke S.M., Lawrence R.A., Jenkinson S.G. A noninducible cystine transport system in rat alveolar type II cells // Amer. J. Phisiol. 1995. - V.268, № 1. - P. L21-L26.

103. Businco L., Ioppi M., Morse N.L. et al. Breast-Milk from Mothers of Children with Newly Development Atopic Eczema Has Low-Levels of Long

104. Chain Polyunsaturated Fatty-Acids I I J. Allergy. Clin. Immunol. 1993. - Vol. 91, '6.-P. 1134-1139.

105. Carreau J.P., Duback J.P. Adaptation of a macro-scale method to the microscale for fatty acid methyl transesterification of biological lipid extract // J.Chromatogr. 1978. - Vol. 151, l3. - P.384-390.

106. Cattell R.B. The scree test for the number of factors. // Multivariate Behavioral Research, 1966. V.l. - p. 245-276.

107. Cattell R.B., Jaspers J.A. A general plasmode for factor analytic exercises и research. // Multivariate Behavioral Research Monographs. John Willey and Son, 1967.-296 p.

108. Cesar J.M., Vecino A., Perezvaquero M., Navarro J.L. Phospholipid determination in platelets, plasma and red-cells of patients with chronic myeloproliferative disorders // European J. of Haematology. 1993. - Vol.50, №4. -P.234-236.

109. Chern J.C., Kinsella J.E. The effects of unsaturated fatty acids on the synthesis of arachidonic acid in rat kidney cells //Biochim. Biophis. Acta. 1983. -Vol.750.-P. 465-471.

110. Decsi Т., Koletzko B. Fatty acid composition of plasma lipid classes in healthy subjects from birth to young adulthood // Eur. J. Pediatr.-1994.-Vol. 153, 17.-P.520-525.

111. Decsi Т., Koletzko B. Fatty acid composition of plasma lipid classes in healthy subjects from birth to young adulthood // Eur. J. Pediatr. 1994. - Vol. 153, №7.-P. 520-525.

112. Dwyer Т., Blizzard C.L. Defining obesity in children by biological endpoint rather than population distribution // International J. of Obesity. 1996. - Vol. 20, №5.-P. 472-480.

113. Farstad M. Metabolism of fatty acids of human blood platelets: possible relation to disease // Scand. J. Clin. Lab. Invest. Suppl. 1993. - Vol. 215. - P. 39-45.

114. Feldman J., Fanty M.A., Goddard Computing with Structured Neural Networks. // Computer. Vol.21. - №3. - 1988. - P. 91 -103.

115. Foote K.D., MacKinnon M.J., Innis S.M. Effect of early introduction of formula vs. fat free parenteral nutrition on essential fatty acids of preterm infants // Am. J. Clin. Nutr. - 1991. - Vol. 54. - P. 93-97.

116. Forrester Т.Е., Wilks R.J., Bennett F.I. et al. Fetal growth & cardiovascular risk factors in Jamaican schoolchildren // British Medical J. 1996. - Vol. 312, №24.-P. 156-160.

117. Galli E., Picardo M., Chini L. et al. Analisis of polyunsaturated fatty acids in newborn sera a screening tool for atopic disease // British J. of Dermatology. -1994. - Vol. 130,16. - P. 752-756.

118. Galli E., Picardo M., Chini L. et al. Analisis of polyunsaturated fatty acids in newborn sera a screening tool for atopic disease // British J. of Dermatology. -1994. - Vol. 130, № 6. - P. 752-756.

119. Gerique J.A.G. et al. Levels of lipoprotein and plasma lipids in Spanish children aged from 4 to 18 years // Acta Pediatrica. 1996. - Vol. 85, № 1. -P. 32.

120. Green S., Wahly W. Peroxicome proliferator activated receptors - fingding the orphan a home // Molecular and Cellular Endocrinology. - 1994. - Vol. 100, № 1-2.-P. 149-153.

121. Hagve T.A., Gronn M., Christophersen B.O. The decrease in osmotic fragility of erythrocytes during supplementation with n-3 fatty acids is a transient phenomenon // Scand. J. Clin. Lab. Invest. 1991. - Vol.51. - P. 493-495.

122. Hagve T.A., Woldseth В., Brox J. et al. Membrane fluidity and fatty acid metabolism in kidney cells from rats fed purified eicosapentaenoic acid or purified docosahexaenoic acid // Scand. J. Clin. Lab. Invest. 1998. - Vol.58, N3. — P. 187-194.

123. Hakstian A.R., Rogers W.D., Cattell R.B. The behavior of numbers of factors rules with simulated data. // Multivariate Behavioral Research. 1982. - Vol. 117, № 3. - p. 193-219.

124. Harris J.R., Magnus P., Samuelsen S.O. et al. No evidence for effects of family environment on asthma. A retrospective study of Norwegian twins // Am. J. Respir. Crit. Care Med. 1997. - Vol. 156, №1. - P. 43-49.

125. Harwood J.L. Lipid metabolism // The Lipid Handbook / Eds. F. D. Gunstone, J. L. Harwood, F. B. Padzey. London, Glasgow, New York, Tokyo, Melbourne, Madras. - 1994. -P. 892.

126. Haugen M.A., Kjeldsen-Kragh J., Bjerve K.S. et al. Changes in plasma phospholipid fatty acids and their relationship to disease activity in rheumatoid arthritis patients treated with a vegetarian diet // Br. J. Nutr. 1994. - Vol. 72, №4.-P. 555-566.

127. Hirata K., Saku K., Jimi S. et al. Serum lipoprotein(a) concentrations and apolipoprotein(a) phenotypes in the families of NIDDM patients // Diabetologia. -1995.-Vol. 38,№ 12.-P. 1434-1442.

128. Hoher M., Kestler H., Palm G. Neural network bazed QRS classification of the signal averaged electrocardiogram. // Eur. Heart J.-1994.-V.15 (Suppl): 734 (abstr).

129. Holland J.H. Computing with Structured Neural Networks. // Communications of ACM, 1975. Vol. 6. - № 1. - p. 34-45.

130. Hoteling H. Relation between two sets of variates. Biometrika, 1936. -321 p.

131. Jain A.K., Mao J. Neural Networks and Pattern Recognition. // Computational Intelligence: Imitating Life, 1997. Vol. 10, № 1. - P. 106-119.

132. Kaiser H.F. The application of electronic computers to factor analysis. // Educational и Psychological Measurement, 1960. Vol. 20. - № 1. - p. 141-151.

133. Kannel W.B. Clinical misconceptions dispelled by epidemiological research // Circulation. 1995. - Vol. 92. - P. 3350-3360.

134. Katz S., Katz A. Neural net-bootstrap hybrid methods for prediction of complications in patients implanted with artificial heart valves // J. Heart Valve Dis. 1994. - V. 3, №. 1. - P. 49-52.

135. Kindkade W.W., Torry B.B. The evolving demography of aging in the United States of America and the former USSR // Wold Health Statist. Quart. -1992.-Vol.45,№ l.-P. 15-28.

136. Mahaney M.C., Blangero J., Comuzzie A.G. et al. Plasma HDL cholesterol, triglycerides, & adiposity: a quantitative genetic test of the conjoint trait hypothesis in the San Antonio family heart study // Circulation. 1995. - Vol. 92, № 11.-P. 3240-3248.

137. Mesle France. La mortalite dans les pays d' Europe de l'Est // Population. -1991. Vol. 46, № 3. - P. 599-649.

138. Miwa A., Adachi J., Mizuno K., Tatsuno Y. Very long-chain fatty acid pattern in crush syndrome patients in the Kobe earthquake //Clin. Chim. Acta. -1997.-Vol.258, №2.-P. 125-135.

139. Montenero A., Cianflone D. Electrogram criteria for guiding radiofrequency ablation assessed by usin neural network model. // Eur. J. of Cardiac Pacing and Electrophysiology. 1994. - Vol. 4. - № 2. - P. 181.

140. Morrison D. Multivariate statistical methods. New York: McGraw-Hill, 1967.-432 p.

141. Mulaik S. A. The foundations of factor analysis. New York: McGraw Hill, 1972.-346 p.

142. Nelson G.J. Lipid composition and metabolism of erythrocytes // Blood lipids and lipoproteins / Ed G.J. Nelson New York, 1972. -P. 319-348.

143. Nettleton J.A. Omega 3 fatty acids and health. - New York: Chapman and Hall, 1995.-361 p.

144. Nicklas T.A., Strinivasan S., Webber L.S. et al. Secular trends in dietary intakes and cardiovascular risk factors of 10 - year old children the Bogalusa -heart - stady // Am. J. of Clin. Nutr.-l 993.-Vol.57, №6.-P.930-937.

145. Ohrvall M., Tengblad S., Gref G.G. et al. Serum alpha tocopherol concentrations and cholesterol ester fatty acid composition in 70-year-old men reflect those 20 years earlier // Eur. J. Nutr. 1996. - Vol. 50, № 6. - P. 381-385.

146. Okamoto Т., Shiwaku K. Fatty acid composition in liver, serum and brain of rat inhalated with Trichloraethylene // Experimental and Toxicologic Pathology. -1994. Vol. 46, »2. - P. 133-141.

147. Orekhov A.N., Terton V.V., Mukhin D.N. Desialylated low density lipoprotein naturally occurring lipoprotein with ayherogenic potency // Atherosclerosis. - 1991.-Vol. 86.-p. 153-161/

148. Ortiz J., Sabatini R. Neural network and echocardiography predicting prognosis in heart failure. // Eur. J. of Cardiac Pacing and Electrophysiology-1994. v.4, № 2. - P. 226-243.

149. Popp-Snijders C., Schonten J.A., Heine R.J. et al. Dietary supplementation of omega-3 polyunsaturated fatty acids improves insulin sensitivity in nonisulin-dependent diabete // Diabetes Res. 1987. - Vol. 4. - P. 141-147.

150. Rusyak I.G., Leshchinsky L.A., Farkhutdinov A.F., Logachova I.V., Ponomarev S.B., Sufiyanov V.G. A mathematical model for predicting the recovery of working ability in patients with myocardial infarction. // Biomedical Engeneering, 1999. № 4. - P. 7-10.

151. Sandford A., Weiz Т., Pare P. The genetics of asthma // Amer. J. Respir. Crit. Care Med.-1996.-Vol. 153.-P. 1749-1765.

152. Sarkkinen E.S., Argen J.J., Ahola I. et al. Fatty acid composition of Serum cholesterol esters, and erythrocyte and platelet membranes as indicators of long -term adherence to fat modified diets // Am. J. Clin. Nutr. - 1994. - Vol. 59, '2. -P.3 64-370.

153. Simon J.A., Fong J., Bernert J.T. Jr., Browner W.S. Relation of smoking and alcohol consumption to serum fatty acids // Am. J. Epidemiol. 1996 b. - Vol. 144, №4.-P. 325-334.

154. Simon J.A., Fong J., Bernert J.T., Browner W.S. Serum fatty acids and therisk of stroke // Stroke. 1995 a. - Vol. 26, № 5. - P. 778-782.• *

155. Simon J.A., Hodgkins M.L., Browner W.S. et al. Serum fatty acids and the risk of coronary heart disease // Am. J. Epidemiol. 1995 b. - Vol. 142, № 5. - P. 469-476.

156. Sims H.F., Brackett J.C., Powell C.K. et al. The molecular basis of pediatric long chain 3-hydroxyacyl-CoA dehydrogenase deficiency associated with maternal acute fatty liver of pregnancy // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1995. -Vol. 92, № 3.-P. 841-845.

157. Sorokina L.V., Novgorodtseva T.P. Application of neuronetwork technology in differential diagnostics of cardio-vascular diseases // Ecology and life (Science, Education, Culture) International Journal, Issue 7 - Novgorod the Great, 2002. -p. 33.

158. Specht D. Probabilistic Neural Networks for Classification, Mapping, or Associative Memory. // Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, 1988. p. 525-532.

159. Stalenhoef A.F.H., Defesche J.C., Kleinveld H.A. et al. Decreased resistance against in Vitro oxidation of LDL from patients with familian defective apolipoprotein B-100 // Arteriosclerosis and Trombosis. - 1994. - Vol. 14, '3. -P. 489-493.

160. Stevens J. Applied multivariate statistics for the social sciences. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1986.-312 p.

161. Teret N., Bard J.M., Nuttens M.C. et al. The relationship between the phospholipid fatty acid composition of red blood cells, plasma, lipids and apolipoproteins // Metabolism. 1993. - Vol. 42, № 5. - P. 562-568.

162. Tryon, R.C. Cluster Analysis. Ann Arbor, MI: Edwards Brothers, 1939. -332 p.

163. Tu J.V., Guerriere M.R. Use of a neural network as a predictive instrument for length of stay in the intensive care unit following cardiac surgery // Comput. Biomed. Res. 1993. - V. 26, № .3. - P. 220-229.

164. Tucker L.R., Koopman R.F., Linn R.L. Evaluation of factor analytic research procedures by means of simulated. // Psychometrika, 1969. Vol. 34. - p. 421459.

165. Vance D.E. ,Vance J. (Eds). Biochemistry of lipids, lipoproteins and membranes. Elsevier, Amsterdam, 1991. - 37 p.

166. Vaskovsky V.E., Kostetsky E.X., Vasendin J.M. A universal reagent for phospholipids analysis // Chromatogr. 1975. -1- Vol. 111. - P. 129-141.