Содержание к диссертации
Введение
Глава I Обзор литературы 9
1.1 Особенности психофизиологических характеристик детей с дефицитом внимая 9
1.2 Методы диагностики дефицита внимания и их эффективность в современной психолого-педагогической практике 20
1.3 Использование информационных технологий в психофизиологии и при решении медико-биологических проблем 32
Глава II. Объекты и методы исследования 40
2.1. Методы исследования детей с дефицитом внимания 42
2.2 Использование программного комплекса, разработанного на основе нейросетевого подхода 50
2.3 Методы статистической обработки результатов исследования 53
Глава III. Результаты исследования и их обсуждение 55
3.1. Выявление индивидуальных особенностей детей 5 -7 лет с дефицитом внимания 55
3.2. Построение нейросетевого программного комплекса для диагностики дефицита внимания у детей 5 -7 лет 66
3.3 Апробация нейросетевого программного комплекса в диагностике дефицита внимания у детей 5-7 лет 73
Заключение 78
Список литературы диссертационного исследования
- Методы диагностики дефицита внимания и их эффективность в современной психолого-педагогической практике
- Использование информационных технологий в психофизиологии и при решении медико-биологических проблем
- Использование программного комплекса, разработанного на основе нейросетевого подхода
- Построение нейросетевого программного комплекса для диагностики дефицита внимания у детей 5 -7 лет
Методы диагностики дефицита внимания и их эффективность в современной психолого-педагогической практике
Дефицит внимания (ДВ) - это неврологическо-поведенческое расстройство, обусловленное нарушением коры и подкорковых структур головного мозга и часто характеризующийся трудностями в концентрации внимания, гиперактивностью и импульсивностью. Это обуславливает изменения в поведении ребенка и отставанию в нервно-психическом развитии и, как правило, оказывая негативное влияние на обучение и социальную адаптацию (Бадалян И.О. 1993; Кучма В.Р. 1997; Бехтерева Н. П. 2004).
История этого расстройства включает в себя почти столетие, впервые упоминание о трудных детях встречается в сочинениях немецкого врача Генриха Хоффмана, который в своей работе «История неугомонного Филиппа» описал чрезвычайно подвижного ребёнка. Проблема становилась всё более очевидной и к началу XX века вызвала серьёзную тревогу специалистов - невропатологов, психиатров (Бадалян Л.О. и соавт. 1993; Gorning D., Gade-Andavolu R., Gonzaler N., Wu S., Blake H. 1998; Заваденко H.H. 2002; ч).
Интерес и сложность проблемы заключается в том, что она является комплексной: медицинской, психофизиологической и педагогической. В 1968 году появился термин: «гипердинамический синдром детского возраста с нарушением внимания», термин был принят в Международной классификации болезней (Mayes R, Bagwell С, Erkulwater J. 2008).
В 1980 году в третьем издании Американской психиатрической ассоциации "Диагностическое и статистическое руководство психических нарушений" был впервые представлен термин "attention deficit" (дефицит внимания), который заменил термины "легкая дисфункция мозга" (Clements CD.), "минимальная мозговая дисфункция", "гиперактивность" и другие. Базовым симптомом данного расстройства стало "нарушение внимания". Это было обосновано тем, что нарушение внимания встречается у всех детей с этим расстройством, а повышенная двигательная активность - не всегда. Помимо нарушения внимания, выделяется также несоответствующее норме поведение ребенка (J. Biederman et al., 1991; М. Gaub, C.L. Carlson, 1997; Т.Е. Brown, 2000).
В 1987 г. была проведена ревизия диагностических признаков в рамках "Диагностического руководства" (DSM-III-R) и стал применяться термин "синдром дефицита внимания с гиперактивностью", который является наиболее частым нарушением поведения у детей. В DSM-IV ДВ разделен на два подтипа - с гиперактивностью и без гиперактивности (Бехтерева Н.П., 1988; UllmanR.K., 1984).
В России используется международная классификация болезней (МКБ-10), где также введено понятие «синдрома дефицита внимания с и без гиперактивности» и разработаны его диагностические критерии (Ясюкова Л.А., 1997; Заваденко Н.Н., 1998).
Дефицит внимания (ДВ) является одним из наиболее распространенных психофизиологических расстройств, в клинике которого на первый план выступает нарушение внимания. Во многих странах (США, Чехии, Великобритании и др.) он регистрируется у 2-18% и более школьников (Т. Slancin, 1990; P.S. Jensen et al., 1995; A. Baumgaerlel el al., 1995; C.Gillberg, 1999; R.A. Barkley, 2003). В нашей стране получены данные о 7-28%-й распространенности данного растройства среди детей 5 -7 лет (Платонова А.Г., 1996; Заваденко Н.Н., 1998; Касатикова Е.В. с соавт., 1999; Ноговицина О.Р. с соавт., 2001; Политика О.И., 2008).
Накопленный исследователями опыт говорит об отсутствии единого мнения о факторах, ведущих к возникновению дефицита внимая. Несмотря на то, что окончательной ясности о причинах данного расстройства до сих пор не достигнуто и предполагается, что на развитие ДВ влияет множество факторов, доминирует мысль о том, что большое значение имеют неврологические и генетические факторы. (Rowe D.C., 1998; Faraone S.V., 1999; Михайличенко Н.В., 2001; Яременко Б.Р., 2002; Грибанов А.В., 2004)
Фактом, доказывающим генетическую предрасположенность ДВ, стало наличие проявления признаков в детстве у родителей детей, страдающих данным расстройством. Генетические факторы развития ДВ, предполагают наличие врожденной неполноценности функциональных систем мозга, отвечающих за внимание и моторный контроль (Dekker et al., 2000; Григоренко Е.Л., 2010; Петроченко М.А., 2010). По результатам зарубежных исследований были изучены несколько генов, которые могут определять предрасположенность к ДВ — это ген дофаминового рецептора и ген отвечающий за транспорт дофамина (Waldman J.D., 1998; Rowe D.C., 1998; Андрусенко И.В., Гуткевич Е.В., 2008).
Повреждение мозга в пренатальный и перинатальный периоды, по мнению многих исследователей, также имеют важное значение в развитии ДВ (Заваденко Н.Н., 2002; Still G.F., 2003; Panaiyotopoulos СР., 2006; Морозова Е.А., Зайкова Ф.М., и др., 2010).
К факторам перинатального развития ДВ относиться: гестозы беременных, обострение у беременных хронических и инфекционных заболеваний, алкоголизм, курение, травмы, иммунологическая несовместимость ро резус-фактору, угроза выкидыша. Так же влияют психосоматические факторы, такие как хронический стресс и психотравмы. К перинатальным факторам также относятся осложнение при беременности и во время родов: преждевременные, скоротечные или затяжные роды, родовые осложнения, связанные с неправильным предлежанием плода. (Blennow М.; Inder Т.Е., Volpe J.J., 2000; Savman К., 2001; Волосовец А.П. и др., 2008; Власюк В.В., 2009; Блинов Д.В., 2011)
Использование информационных технологий в психофизиологии и при решении медико-биологических проблем
Первые серьезные попытки создания нейронных сетей были сделаны в 40-50-х годах, когда У.Маккалох и У.Питтс (1943) выдвинули основные положения теории работы головного мозга. С появлением доступных ЭВМ произошел резкий скачок в этой области, которая в 80-х годах сформировалась в целую науку - нейроинформатику (Stefanuk V.L. 1990; Кирсанов Э.Ю. 1992).
Неявные задачи медицины и биологии явились идеальным полем для применения нейросетевых технологий, и именно в этой области наблюдается наиболее яркий практический успех нейроинформационных методов
Сейчас нейросетевые системы уже начали применяться для диагностики и дифференциальной диагностики некоторых заболеваний. При этом для принятия решений могут использоваться самые разнообразные данные - анамнез, клинический осмотр, результаты лабораторных тестов и сложных функциональных методов (Гельфанд И.М. и соавт. 1989; Atamanchuk Z.M.,1993; Янкина Н.Н 2005; Руанет В.В, 2007).
В области пульмонологии велись исследования по применению нейронных сетей для дифференциальной диагностики интерстициальных заболеваний легких. Конструируемая система обучалась различать 9 диагнозов по 20 параметрам клинического состояния и данным рентгенографии (Asada N., Doi К., MacMahon Н. 1990; Astion M.L., Wilding P. 1992).
Большое внимание уделялось применению нейросетей для диагностики атеросклероза (Fujita Н., Katafuchi Т., Uehara Т., 1992). Описывается нейронная сеть для диагностики коронарного атеросклероза на ранних стадиях (Bertolucci Е., Mariotti R.,1993).
Появились работы с применением нейротехнологий для диагностики астмы (Moseholm L., Taudorf Е., Frosig А., 1993), острой тромбоэмболии зз легких (Patil S., Henry J.W., Rubenfire M, 1993, Tourassi G.D., Floyd C.E., SostmanH.D.1993).
Все более широкое применение НС находят в онкологии. Большинство известных работ посвящено дифференциальной диагностике рака и доброкачественных дисгормональных дисплазий молочной железы (Cios K.J. et. al. 1990; Ghosh J., Shin Y. 1992; Conde Т., 1994). Анализ маммограмм с применением НС позволяет с абсолютной достоверностью ставить диагноз рака (Riedmiller М., Braun Н. А 1993; Комаровских Е.Н., ЛанинС.Н.1998).
НС используются для ранней диагностики увеальных меланом и меланом кожи с 80%-ной точностью производится на основе нейросетевого анализа цветных изображений (McCulloch W.S., Pitts W., 1994; Журавлев Ю.И. 1998).
Построена НС для дифференциальной диагностики опухолей орбиты (Каляев А.В., Тимофеев А.В. 1994; Долматова И.А., Югай И.С. 2001). Также описана разработка 44 нейросетей для диагностики первичной открытоугольной глаукомы (Бейли Н. 1970; Гельфанд И.М. и соавт. 1989; Козина Е.В. 2004). Среди других применений в офтальмологии следует отметить работу, посвященную диагностике и дифференциальной диагностике злокачественных опухолей сосудистой оболочки глаза (Субботина Т.Н., Яшин А.А., 2001).
Научной группой «НейроКомп» создана база данных для апробации систем распознавания и прогноза осложнений инфаркта миокарда (Горбань А.Н. 1990), при этом приводились данные о течении заболевания у 1700 больных. Также в ряде работ описаны нейросетевые экспертные системы по прогнозированию на ее основе наиболее часто встречающихся осложнений инфаркта миокарда (Чечеткин В., 1997; Кирдин А.Н., 1998; Ротштейн А.П., Матыпин Ю.И. 2000; Истомина Т.В., Истомин Б.А. 2010).
Построен нейросетевой модуль интеллектуальной системы диагностики артериальной гипертонии (Жерняков СВ., Шулакова М.А. 2011). Также в работах Масалова О.П. и соавт. (2008) описана компьютерная система классификации типов инсульта.
Рассмотрена возможность прогнозирования уровня гемоглобина у пациентов после хирургической операции. При этом нейросетевая модель, позволяет прогнозировать уровень гемоглобина в пределах четырех дней после операции (Милова К.А. 2008).
Манчук В.Т. и Смирнова О.В. (2010) описали использование методов нейросетевого моделирования и дискриминантного анализа для оценки состояния иммунного статуса у больных с острым нелимфобластным лейкозом. Данные методы позволил выявить самые значимые параметры системного анализа, изменение которых способствуют как возникновению, так и прогрессированию онкологического заболевания.
Рассмотрена возможность применения нейронных сетей для решения задач определения границы норма-патология онкологических пораженных органов. Показано, что обученная радиально-базисная нейронная сеть позволяет с достаточной точностью определять норму и патологию исследуемых органов (Артюхин В.В. и соавт 2008).
На основе нейросетевых технологий разработан тест для определения индивидуального риска развития туберкулеза легких. Он позволяет каждому человеку, который пройдет тестирование, получить следующую информацию: свой индивидуальный риск развития туберкулеза легких, необходимую кратность прохождения флюорографического обследования и рекомендуемую дату следующего флюорографического обследования. (Наркевич А.Н., Россиев Д.А. 2013).
В ряде работ освещен опыт применения нейросетевых технологий в оптимизации системы скринингового, диагностического, лечебного и прогностического этапов врачебной практики. Сравнительный анализ точности нейросетевых и традиционных медицинских методик показал, что эффективность лечебно-диагностической работы при применении нейросетевых технологий увеличилась в среднем на 14% (Есин СВ. и соавт. 2007). Внедрение нейросетевых систем на каждом из этапов медицинской практики позволяет точно определять необходимость и объем исследований, способствует рациональному использованию диагностических и лечебных средств, более индивидуализированному планированию и осуществлению адекватного лечения (Dybowski R., Gant V. 2001; Локтюхин В.Н., Черепний А.А. 2009; Соломаха А.А. и соавт. 2011).
Таким образом, развитие нейросетевых методов дает возможность их использования как инструмента научных исследований, с помощью которого можно изучать объекты и явления.
Судя по литературным данным, именно исследования в области биологии являются наиболее развиваемым направлением и областью применения нейросетей. Биологи, знакомые с исследованиями в области нейроинформатики, приходят к выводу, что многие системы в живых организмах работают по принципам, сходным с алгоритмами нейронных сетей (или наоборот, нейронные сети работают по принципу биосистем) (Aynsley М. и соавт. 1992; Базарин К.П. 1997; Жуков А.А. 2000; Евдокименко В.Н. 2005; Руанет В.В. 2007).
Таким образом, можно наблюдать "взаимное стимулирование" научных разработок в биологии и нейроинформатике. В работе (Budilova E.V., Teriokhin А.Т., 1992) эндокринная система человека рассматривается как нейронная сеть из 30 элементов гормонов, взаимодействующих друг с другом с помощью прямых и обратных связей.
Использование программного комплекса, разработанного на основе нейросетевого подхода
Повышенная утомляемость в сочетании с сонливостью и астеничность отмечались у 93 респондентов (28%) из всех групп детей с дефицитом внимания. Данные проявления выявлены у 61 ребенка (39%) со смешанным типом дефицита внимания и 32 человека (36%) из группы детей с преобладанием невнимательности.
Нарушения эмоционально-волевой сферы отмечались у 135 (41%) обследуемых с дефицитом внимания. Данные нарушения проявлялись у 95 (61%) детей со смешанным типом дефицита внимания и у 40 (43%) детей с дефицитом внимания с преобладанием гиперактивности и импульсивности.
Расстройства социального поведения проявлялось у 89 (27%) респондентов с дефицитом внимания, однако в группе детей с преобладанием невнимательности данное расстройство выявлено не было. При комбинированном типе дефицита внимания отклонения в эмоционально-волевой сфере встречались у 32 (20%) детей, при типе с преобладанием гипеактивности и импульсивности в 57 (60%) случаях.
Жалобы на ночной энурез достоверно чаще предъявляли испытуемые с ДВ с преобладанием невнимательности, отмечались у 11 (13%) человек из данной группы.
У всех детей с ДВ встречались нарушения в тонкой моторики и элементы нарушения координации произвольных движений конечностей (24%), а у 83% обследованных - проявлялись признаки расстройства двигательной функции. У некоторых детей фиксировались нарушения в координационной сфере (неуклюжесть, трудности в выполнении точных движений) дизритмия и общая моторная неловкость (11%). При этом в группе детей с преобладанием невнимательности таких нарушений выявлено не было.
Также во всех исследуемых группах были выявлены признаки диффузного органического поражения мозга: асимметрия лицевой иннервации (30 человек - 9%), гипергидроз (50 детей - 15%), нистагмоидные движения глазных яблок в крайних положениях (37 детей - 11%), тремор пальцев рук (23 ребенка - 7%). Жалобы на повышенную возбудимость и импульсивность (224 человека - 67,0%), истощаемость и невозможность длительного сосредоточения (131 ребенок - 39,2%), беспричинное ухудшение настроения и повышенную раздражительность (121 человек - 36,0%), непереносимость шума и духоты (40 детей - 12,0%). В некоторых случаях у детей проявлялось повышенное сердцебиение, головокружение и тошнота (23 ребенка - 7%) Кроме того, у части испытуемых снижение успеваемости в школе (107 человек - 32%), носовые кровотечения (17 детей - 5%), речевые нарушения (67 детей - 20%). Выявленный нами перечень симптомов дефицита внимания условно соответствуют имеющимся представлениям о характерных признаках ДВ у детей 5-7 лет (ГрибановА.В. 2004; Пилина Г.С. 2007; Обухова Е. Ю. 2008; Штарк М.Б. 2009; Базанова О.М. 2010; Чутко, Л. С. 2010). При этом качественные и количественные параметры значительной части показателей, фиксированных авторами в результате исследований, имеют значительные отличия.
Следующим этапом исследования было заполнение опростника SNAP-IV (уровень гиперактивности, импульсивности и невнимательности). Опросник заполняли родители или лица, которые были наиболее осведомлены о школьной успеваемости и поведении ребенка. Показатели нормы критериев по шкалам опросника составили: гиперактивность (0,27±0,2 - 1,59±0,32), импульсивность (0,40±0,15 - 1,82±0,34) и невнимательность (0, 26±0,3 - 1,82±0,21) (Swanson et al, 1983). Показатели значений опросника SNAP-IV во всех исследуемых группах представлены в таблице 2. Таблица 2. Средние показатели (в баллах) опросника SNAP-IV в группах исследуемых детей 5-7 лет. ПоказателиопросникаSNAP-IV С преоблад.невнимательности С преоблад. гиперактивности иимпульсивности Смешанный тип Контрольная группа
По данным, опросника SNAP-IV показатели по шкале гиперактивности выходили за пределы нормы у 207 (62%) испытуемых, которые находились во всех исследуемых группах. При этом в группе детей со смешанным типом данные по шкале гипеактивности значительно превышали нормальные значения в среднем в 2,1 раза, тогда как в группе детей с преобладанием невнимательности повышенные показатели регистрировались лишь у 23 (26%) детей, у остальных они находились чуть выше нормы.
Также исследование показало, что значения по шкале невнимательности выходил за приделы нормы у 320 (96%) детей с дефицитом внимания. Несмотря на то, что показатели превысили норму во всех выделенных группах, однако в группе детей с преобладанием гиперактивности и импульсивности показатели незначительно превышали нормативные значения (1,87±0,35) и наблюдались лишь у 37 (36%) детей.
Анализ показателей по шкале импульсивности, также показал отклонение от нормы у 246 (73,4%) детей во всех исследуемых группах. У детей с преобладанием невнимательности показатели импульсивности находились чуть выше возрастной нормы и наблюдались у 59 (67%) человек. В группе со смешанным типом повышенные показателями импульсивности наблюдались 97 (62%) детей. Также отметим, что среди испытуемых с преобладанием гипеактивности и импульсивности, чаще встречались проявления импульсивности (57 детей - 61%), а не гиперактивности (38 человек - 45%). Результаты исследования, полученные нами в ходе анализа показателей опросника SNAP-IV, соответствуют имеющимся литературе данным о значениях представленных показателей в различных группах детей с дефицитом внимания (Чутко Л.С., 2010; Фесенко Ю.А., 2011; Скомцев А.А., 2011; Лохов М.И., 2012).
Для анализа функциональных взаимосвязей между характеристиками времени реакции, уровнем внимания и импульсивности у детей, необходимы были их объективные показатели, поэтому нами использовался тест T.O.V.A. С помощью теста определялись показатели невнимательности, импульсивности, среднее время реакции и среднее отклонение от времени реакции. Значения показателей T.O.V.A. во всех исследуемых группах представлены в таблице 3. 1,5 раза выше, чем в группе детей с нормальным развитием (10,39 ± 1,29 мс).
При анализе индекса импульсивности были выявлены высокие показатели (в среднем 20,1±4,5) у 196 (59%) детей, в группе с гипеактивностью и импульсивность и у детей со смешанным типом. Тогда как в группе с преобладанием невнимательности, показатели данного индекса находились в пограничном состоянии и наблюдались у 28 (32%) детей.
Время двигательной реакции и её изменчивости у всех детей с дефицитом внимания превышали значения условной нормы (628,26 ± 18,45; 146,78 ± 5,7) в среднем 1,4 раза. Отметим что, в группе с преобладанием гиперактивности и импульсивности эти показатели были значительно ниже чем в других группах в среднем в 1,2 раза и наблюдались 27 (29%) человек.
Полученные данные свидетельствуют, о том, что при исследовании значений функции внимания, во всех группах определялось высокое содержание ошибок невнимательности, повышение уровня импульсивности и увеличение среднего отклонения от времени реакции, также следует отметить, что при оценке средних значений теста T.O.V.A. нами были зафиксированы более высокие показатели по всем индексам в группе детей со смешанным типом дефицита внимания, полученные нами данные согласуются с результатами исследований описанных в литературные источниках о значениях показателей теста T.O.V.A. в группах детей с дефицитом внимания (Swanson J.M. 2000; Othmer et al, 2000; Заваденко H.H. 2007; Чутко Л.С, Сурушкина С.Ю. 2009; Андреева Н.Г. 2009; Наговицина О.Р., Левитина Е.В. 2010; KeenD. 2011).
Анализ электроэнцефалографии (ЭЭГ) показал, что по всем показателям ЭЭГ-активности дети с ДВ достоверно отличаются от показателей условной нормы. Наличие высокого уровня медленноволновой активности у более, чем половины обследованных детей свидетельствуют о недостаточном уровне сформированное взаимосвязей коры и глубинных структур мозга у детей, страдающих дефицитом внимания. Эти нарушения соответствовали наличию не регулярной частоты и амплитуде альфа-ритма, дезорганизации ритмики острыми и медленными волнами полифазными потенциалами. В целом, общая картина ЭЭГ-активности характеризуется как патологическая у 90% (302 человека) обследованных нами детей с ДВ.
Построение нейросетевого программного комплекса для диагностики дефицита внимания у детей 5 -7 лет
Результаты тестирования ранжировались на 3 группы: неправильные решения, правильные и неуверенные решения. Неуверенные решения - это правильные решения, однако выполненные с низкой степенью вероятности. Так при оценке вероятности результатов неуверенные прогнозы приравнивались к правильному решению. Таким образом, как видно из таблицы №7 результаты правильного прогноза нейросетевого программного комплекса, достигают 97,3%.
Расчет специфичности и чувствительности для решения программным комплексом поставленных нами задач показал следующие результаты:
Чувствительность: [(число детей с наличием предсказанного при помощи нейросетевого программного комплекса расстройства)/(общее число детей с ДВ)] 100% = (96,0% - 94,3%). Специфичность: [(число детей с отсутствием предсказанного при помощи нейросетевого программного комплекса расстройства)/(общее число детей у которых ДВ отсутствует)] 100% = (97,2% - 94,8%)
Таким образом, разработанный программный комплекс обладает высоким уровнем специфичности и чувствительности, что позволяет рекомендовать его для проведения диагностических исследований различных типов ДВ на практике. Нейросетевой программный комплекс, в зависимости от поставленных целей и задач, может использоваться, как отдельный программный продукт, так и быть объединенным в различные комбинации, в так называемые консилиумы. Нами использовались все 4 программных продукта, которые объединились в единый программный комплекс.
Однако, использование разработанной модели в практической деятельности могло вызвать некоторые трудности, специалисту необходимо было иметь достаточный уровень технический знаний для её использования. В связи с этим разработанная модель была реализована в виде удобной для работы прикладной программы с интуитивно понятным интерфейсом. Такая компьютерная программа была нами разработана и получила название «Прогноз вероятности наличия ДВ у детей 5-7 лет». Программа предназначена для проведения диагностического исследования с целью определения наличия трех типов ДВ и использует для этого оценку критериев, представленных специалистом. Для разработки программы использовалась среда объективно-ориентированного программирования Delphi ХЕЗ и предназначенная для прикладного использования специалистами в медико-психолого-педагогических центрах.
Программа «Прогноз вероятности наличия ДВ у детей 5-7 лет» включает в себя несколько блоков.
Блок интерфейса - обеспечивает удобное взаимодействие программы с пользователем. При этом используются стандартные методы ввода-вывода информации: клавиатура, мышь, дисплей, принтер. Реализация данного блока основана на использовании стандартных компонентов операционной системы Windows, что делает работу с программой интуитивно понятной и привычной для любого пользователя. Доступный интерфейс программы позволяет осуществлять прогнозирования ДВ как специалисту, так и любому знакомому с работой персонального компьютера человеку.
Главное окно нейросетевого программного комплекса отражает данные исследования. В правой части окна появляются первый критерий оценки данного расстройства, оценить данные критерии можно, во-первых, задав границы значения, во-вторых введением вероятности истинности свидетельства (число от нуля до единицы). В левой нижней половине окна отражаются все выбранные нами критерии для прогнозирования наличия одного из типов ДВ у испытуемого, а в левой части верхней половины окна отражаются вероятности возможных исходов, которые корректируются в процессе получения информации от пользователя.
Вторым блоком программы является база данных реализованная в виде последовательных записей в типизированном файле. Все введенные в ходе исследования сведения автоматически сохраняются с возможностью последующего просмотра и извлечения с целью обеспечить динамическое наблюдение за ходом коррекционных мероприятий за счет анализа параметров базы данных системы.
Математический блок реализован на основе результатов, полученных в ходе создания нейросетевого программного комплекса и обеспечивает выполнение необходимых расчетов в полном объёме. Данный блок представляет собой модель прогнозирования вероятности наличия ДВ. Для извлечения математической структуры экспертной системы в нашей программе использовалась функция вербализации. Вербальное описание содержит текст, описывающий экспертную систему
Таким образом, нами разработана программа в виде инсталляционного пакета, имеющая функцию автоматической установки на персональном компьютере, включая размещение всех файлов в предназначенных разделах операционной системы, автоматического создания ярлыков и знаков на рабочем столе, а также имеющею функцию деинсталляции. Удобный интерфейс позволяет использовать программу не только специалистом, но и любому человеку, имеющему опыт работы с персональным компьютером. Автоматическое сохранение результатов исследования делает возможным ретроспективный просмотр каждого конкретного случая и возможность использовать данные для решения любых анамнестических и коррекционных задач. Программа «Прогноз вероятности наличия ДВ у детей 5-7 лет» может быть установлена на любом персональном компьютере и использоваться в центрах медико-психолого-педагогического сопровождения в качестве диагностического аппарата при идентификации мозговых дисфункций у детей, в частности прогнозированием наличия расстройств, обусловленных дефицитом внимания.
