Содержание к диссертации
Введение
1. Аналитический обзор и постановка задач исследования . 10
1.1. Методы оценки состояния здоровья и психофизиологических затрат организма в процессе обучения 10
1.2. Роль рефлексологии в решении задач прогнозирования, ранней диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся 19
1.3 Особенности организации учебного процесса 35
1.4. Системы поддержки принятия решений для прогнозирования, ранней диагностики и управления учебным процессом с учетом состояния обучающихся 42
1.5. Цель и задачи исследования. 42
2. Разработка моделей и методов для определения уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся . 45
2.1. Объект, методы и средства исследования. 45
2.2. Метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения 50
2.3. Меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия. 56
2.4. Выводы второй главы. 63
3. Разработка основных элементов системы поддержки принятия решений по управлению процессами прогнозирования, диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся 64
3.1. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики состояния здоровья обучающихся . 64
3.2. Алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся. 79
3.3. Структура системы поддержки принятия решений 83
3.4. Выводы третьей главы 94
4. Результаты экспериментальных исследований. 107
4.1. Проверка эффективности прогностических решающих правил 107
4.2. Проверка эффективности правил донозологической диагностики. 110
4.3. Оценка эффективности алгоритма управления процессами принятия решений 122
4.4. Выводы четвертой главы. 122
Заключение. 123
Список литературы. 125
- Методы оценки состояния здоровья и психофизиологических затрат организма в процессе обучения
- Роль рефлексологии в решении задач прогнозирования, ранней диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся
- Метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения
- Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики состояния здоровья обучающихся
Введение к работе
Актуальность темы. Одной из важнейших составляющих в жизни современного общества является процесс получения достойного образования, включая такую его составляющую как высшее образование
Возрастающие требования к качеству образования требуют от обучающихся все более интенсивных психофизиологических затрат на приобретение профессионально необходимых знаний, умений и навыков
В ходе реализации процесса приобретения знаний у обучающихся активно задействуются такие психические свойства как внимание, память, мышление и др Активация этих функций, так же как и любых других требует привлечения и расходования соответствующих функциональных резервов и при высокой интенсивности умственной образовательной деятельности при отсутствии достаточных условий для их восполнения, может приводить к снижению адаптационных резервов, повышая риск появления и развития психосоматических заболеваний с переходом в стадии предболезни и болезни (Баевский Р М Берсенева А ГТ, Казначеев В П , Леонова А Б и др )
Одновременно с этим расходование функциональных резервов снижает показатели внимания, памяти и других психических функций человека, что в совокупности с ухудшением общего самочувствия снижает эффективность обучения (Завьялов А В , Плотников В В , Каргаполова Е А и др )
Снизить уровень и риск заболеваемости, одновременно повышая качество жизни и как следствие освоения учебного материала, можно путем научно-обоснованной организации своевременного и качественного контроля за функциональным состоянием и состоянием здоровья обучающихся, на основании которого формируются рациональные схемы профилактических и лечебно-оздоровительных мероприятий
Существует достаточно большой арсенал методов и средств, направленных на решение задач повышения качества обучения, для различных типов образовательных учреждений включая и элементы слежения за состоянием здоровья обучающихся и его коррекции Большинство из них опирается на использование современных информационных технологий, включая соответствующие системы поддержки принятия решений (Ахутин В М, Белкж А В , Богоявленский Д Б , Кореневский НА и др) Однако проведенный нами анализ показал, что большинство существующих систем включающих в свой состав элементы управления состоянием здоровья обучающихся используют информацию об уже имеющихся заболеваниях, тогда как достаточно часто психофизиологические затраты на процесс обучения и, соответствующий этому этапу образ жизни, способствуют развитию скрытых патологий еще не имеющих клинических проявлений Недоучет этих процессов в существующих системах снижает их потенциальные возможности в управлении качеством учебного процесса в его части ориентированной на поддержание здорового образа жизни обучающихся
Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств контроля и прогнозирования индивидуального здоровья обучающихся с использованием современных информационных технологий являются актуальной научной и практической задачей
Работа выполнена в соответствии с тематическим планом научно-исследовательских работ Курской ГСХА (тема 11, номер государственной регистрации 01 9 20 006 402), координационным планом ГОСНИТИ (проблема 5, тема 32, раздел 2) и координационным планом научно-технических программ Центрально - Черноземного района
Цель работы. Разработка методов и средств определения адаптационных и энергетических потенциалов, а так же прогнозирования и ранней диагностики состояния здоровья обучающихся, обеспечивающих повышение качества классификации и улучшение состояния здоровья студентов высших учебных заведений за счет использования теории нечеткой логики принятия решений, методов рефлексологии и современных информационных технологий
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи
разработать метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся,
синтезировать меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия;
предложить решающие правила для определения адаптационного и энергетического потенциалов, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся,
разработать алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся и предложить структуру системы поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья обучающихся,
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, моделирования, теории нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной
- метод синтеза нечетких решающих правил, обеспечивающий решение
задач определения адаптационного и энергетического потенциалов структур
организма вовлекаемых в реализацию трудовой деятельности связанной с
процессом обучения, а так же получения правил прогнозирования и
диагностики ранних стадий заболеваний, появлению и развитию которых
способствуют психофизиологические затраты организма на исследуемый
процесе деятельности, отличающийся возможностью получать необходимую для практики уверенность в принимаемых решениях в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных с плохоформализуемыми пересекающимися структурами исследуемых классов состояний,
- меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма
с биологически активными точками общесистемного действия, позволяющие
решать задачи определения энергетического потенциала тех систем
организма, энергетический разбаланс которых снижает защитные свойства
организма от воздействия различных внешних факторов, включая нагрузки
создаваемые в процессе обучения, отличающиеся тем, что анализ состояния
элементов полученных моделей, позволяет составлять рациональные Схемы
рефлексотерапии, снижая риск появления и развития заболеваний,
- набор решающих правил для определения рисков перехода
обследуемых в различные классы состояний от нормального, через
донозологические формы в состояние болен, использование которых
позволяет составлять рациональные схемы коррекции состояния здоровья
обучающихся, косвенно влияя на качество усвоения учебных материалов,
алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся, отличающийся возможностью гибко менять тактику управления в зависимости от индивидуальных особенностей организма и позволяющий рационализировать организацию взаимоотношений студенты-высшее учебное заведение
Практическая значимость и результаты внедрения работы.
Разработанные модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами контроля, прогнозирования, диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся
Практические испытания системы показали ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий в ходе реализации учебного процесса в ВУЗах аграрного и технического профиля Результаты работы внедрены в учебный процесс Курской государственной сельскохозяйственной академии и в Курском государственном техническом университете при подготовке специалистов по направлению 200300 «Биомедицинская инженерия»
Положения выносимые на защиту.
1 Метод синтеза нечетких решающих правил, позволяющий получать правила для определения адаптационного и энергетического потенциалов обучающихся, которые в совокупности с другими факторами риска, включая повышенные психоэмоциональные нагрузки, возникающие в процессе обучения, участвуют в построении правил прогноза и ранней
диагностики заболеваемости обучающихся в ходе реализации образовательных программ
Система нечетких классификационных правил, позволяющих решать задачи оценки риска возникновения заболеваний, определения их ранних (донозологических) форм и уточнения стадий, что, в свою очередь, позволяет составлять рациональные схемы коррекции состояния здоровья обучающихся, косвенно влияя тем самым на качество учебного процесса
Алгоритм управления процессами принятия решений в составе соответствующей системы поддержки принятия решений обеспечивающий практическую реализацию предложенных в работе методов, моделей и решающих правил и позволяющий наряду с прогностическими и диагностическими задачами решать задачи улучшения качества управления образовательным процессом
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» - Биомедсистемы -2006 (Рязань, 2006"), Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии - 2006», (Курск - 2006), Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2007», (Курск, 2007), XIII международной конференции «Современное образование содержание, технологии, качество» (Санкт-Петербург, 2007), научно-технических семинарах кафедры электротехники Курской государственной сельскохозяйственной академии (2005, , 2007)
Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации, опубликовано 10 печатных работ, из них одна работа в журнале из перечня ВАК Российской Федерации
Личный вклад автора. В работах опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата в [1] лично автором предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний студентов под воздействием психоэмоциональных перегрузок возникающих в процессе обучения, в [2] предлагается структура системы поддержки принятия решений для контроля состояния здоровья студентов, в [3] показана целесообразность использования проекционных зон для решения задач прогнозирования и ранней диаіностики заболеваний обучающихся, в [4, 5] лично автором предлагаются решающие правила для определения уровня психоэмоционального напряжения формируемого в ходе учебного процесса, в [6 и 10] приводятся решающие правила для прогнозирования состояния здоровья и успешности обучения студентов технических вузов, в [7 и 9] предлагаются нечеткие решающие правила для определения уровня адаптационного и энергетического потенциала организма
человека, в [8] разработан алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся
Методы оценки состояния здоровья и психофизиологических затрат организма в процессе обучения
Качественное овладение современными образовательными программами, особенно с использованием инновационных технологий требуют значительного напряжения психологических и физиологических ресурсов обучающихся, приводя к изменению их функциональных и адаптационных резервов.
Многочисленными исследованиями отечественных и зарубежных ученых было убедительно доказано, что готовность и способность человека к той или иной деятельности, включая процесс обучения, оперативность и качество усвоения материала во многом определяется его функциональным состоянием [11, 17, 18]. Понятие функционального состояния связывают с такими фундаментальными понятиями как адаптационные возможности организма, функциональный резерв, уровеньздоровья и т.д.
Адаптационные возможности организма представляют собой одно из фундаментальных его свойств. По определению, данному в работе [17] адаптационные возможности - это запас функциональных резервов, которые постоянно расходуются на поддержание равновесия между организмом и средой. Запас функциональных резервов - это информационные, энергетические и метаболические ресурсы, расходование которых сопровождается постоянным восполнением.
В зависимости от степени тренированности и подготовленности организма мощность резервов организма при действии тех или иных внешних факторов, может быть достаточной или недостаточной для уравновешивания организма со средой, для сохранения гомеостаза основныхжизненно важных систем. Если необходимые информационные, энергетические или метаболические ресурсы отсутствуют, то возникает функциональная недостаточность организма, которая проявляется патологическими синдромами или заболеваниями [17, 18].
Организация входного и текущего контроля адаптационных возможностей и функциональных резервов обучающихся, создает предпосылки для рационального управления состоянием организма, поддерживая его в рамках обеспечивающихнаиболее благоприятный режим жизнедеятельности, способствующих не только сохранению и повышению уровня здоровья, но и влияющих на успешность освоения выбранныхобразовательных траекторий.
Доказано, что любое воздействие внешней среды на организм, в том числе и процесс обучения, вызывают стресс-реакцию, которая сопровождается увеличением уровня функционирования определенных систем организма, одновременно включая регуляторпые системы, которые мобилизируют соответствующие функциональные резервы. Контролируя уровень функционирования (обратная связь) и управление им (прямая связь), регуляторпые системы так регулируют расходование функционального резерва, чтобы обеспечить гомеостатический режим взаимодействия систем, участвующих в реакции на воздействующий фактор. Если автономные механизмы не обеспечивают поддержки необходимого уровня функционирования отдельных систем, центральные регуляторпые системы подключают так называемый стратегический резерв. Таким образом, центральные механизмы регуляции обеспечивают реакцию компенсации, которая заключается в том, что при недостатке функциональных резервов одной из систем, которая является доминирующей при выполнении заданного вида деятельности, активизируется расход функциональных резервов других связанных с ней систем, что позволяет получать необходимый результат деятельности различными путями. Это в свою очередь означает, что в процессе обеспечения целенаправленной деятельности расходуются резервы различных систем, что может повлечь за собой и увеличение риска снижения уровня их работоспособности с возможным развитием заболеваний по различным направлениям, что естественно снизит эффективность деятельности, включая освоение учебных материалов.
В работе [17] оценку функциональных резервов (ФР) организма предлагается определять путем сопоставления двух измеряемых показателей -уровня функционирования (УФ) доминирующей системы и степени напряжения (СН) регуляторных систем в соответствии с формулой:
ФР=УФ/СН (1.1) Функциональный резерв может быть определен непосредственно по результатам выполнения нагрузочных тестов или оценивая показатели УФ и СН и вычисляя ФР. В работе [17] приводится таблица связи между функциональным состоянием человека, выражающимся через адаптационный потенциал и показателями формулы 1.1 (таблица 1.1).
Роль рефлексологии в решении задач прогнозирования, ранней диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся
В работе [111] показано как от четких границ классификации адаптационного потенциала по величине ИФИ перейти к нечеткому решающему правилу, построенному как функции принадлежностей с носителем по шкале ИФИ.
В работе [17] показывается, что показатель ИФИ, оценивающий уровень функционирования системы кровообращения направлен на исследование миокардиально-гемодинамического гомеостаза, то есть показателя УФ в формуле (1.1).
Судить о степени напряжения регуляторных систем (о показателе СН) можно с помощью многих методов: путем изучения содержания в крови гормонов адреналина и норадреналина, по изменению диаметра зрачка, по величине потоотделения и т.д. В работе [17] предпочтение отдается математическому анализу ритма сердца. При этом большое внимание уделяется различным частотным составляющим сердечного ритма, поскольку они отражают степень подключения центральных структур различного уровня к процессам управления сердечной ритмикой.
С точки зрения математических методов в работе [17] центральное место уделяют методам анализа вариабельности ритмов сердца, которые условно делятся на три группы: 1) методы оценки общих статистических характеристик; 2) методы оценки связи между кардиоинтервалами; 3) методы выявления скрытой периодичности динамического ряда кардиоинтервалов.
Косвенная оценка ФР организма по формуле (1.1) не дает ответа на вопрос о том, каков запас ФР, какие нагрузки мог бы перенести организм и каков запас его устойчивости. Поэтому в работе [17] для прямой оценки функциональных резервов предлагается использовать нагрузочные пробы, например, так называемые, ортостатические пробы, в которых регистрация сердечных ритмов и артериального давления производится в положениях «лежа» и «стоя». Обычная система исследований включает в себя пятиминутные отрезки записей в каждом из положений и 1,5-2 минуты на переходный процесс. По результатам измерений рассчитывают ортостатический индекс (ОИ) по формуле: _ ЧП(стоя) САД (стоя) ДАД(стоя) ЧП(лежа) САД(лежа) ДАД(лежа) где ЧП - частота пульса в уд./мин., САД и ДАД - систолическое и диастолическое артериальное давление в мм.рт.ст.
В работе [111] приводится набор нечетких решающих правил классификации таких функциональных состояний как эмоциональное напряженней четырех стадий утомления по показателям: ИФИ, селективности, переключаемое, объему, распределяемости, устойчивости и концентрированности зрительного внимания; величинам электрического сопротивления БАТ C1,R1, VC7, R8, Р9, VB20, С9, R7, МС9.
Общая уверенность в классификации определяется в соответствии с выражением: KY(j +1) = KV(j) + M(SJ+l )[1 - КУШ (1 -4) где KY(j) - коэффициент уверенности в классификации при использовании J информативных признаков; ju(Sj+l) - величина функции принадлежностей к исследуемым классам состояний по признаку с номером j+1 на носителе S.
В работе [38] предлагается математическое обеспечение для системы управления профессиональной ориентацией абитуриентов одним из основных блоков которой реализуется набор решающих правил прогнозирования и диагностики заболеваний связанных с затратами организма на процесс обучения. В системе предусмотрен прогноз и диагностика заболеваний сердечно - сосудистой системы (ССС) и желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) по биологически активным точкам С4, С6, С7, С8, С9, Е21, Е22, Е23, и Е36.
По электрическим характеристикам этих точек предлагается набор функций принадлежностей к классам риск и диагноз заболеваний ССС и ЖКТ с расчетом уверенности в классификации по формуле (1.4).
Вторая группа математических моделей была построена методами группового учета аргументов [МГУА] [38] с использованием информативных признаков формируемых психологическими тестами на внимание, Люшера и «Неизвестное животное» и электрическими характеристиками, перечисленными выше БАТ.
Полученные математические модели составляют основу построения базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений.
К недостаткам полученных моделей следует отнести то, что если отсутствует возможность измерения электрических характеристик БАТ уверенность в принятии решений резко падает и в работе не показано как полученную прогностическую и диагностическую информацию использовать для управления качеством учебного процесса, что в нашем исследовании является одной из основных задач.
Метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения
Другим индикатором готовности организма перейти в состояние предболезнь и болезнь могут служить энергетические характеристики биологически активных точек (БАТ), которые реагируют на нарушение внутреннего энергетического баланса задолго до того как обнаруживаются клинические проявления заболевания. Кроме того, многочисленными исследованиями было показано, что если вовремя устранять проявления энергетического разбаланса, то риск появления и развития заболеваний может быть значительно снижен. Исследователи в области рефлексодиагностики и рефлексотерапии не связывают энергетический потенциал БАТ с понятием адаптационного потенциала, но он так же корректно, как и ИФИ может быть использован для решения трех перечисленных выше задач относительно адаптационного потенциала.
Для этого среди множества биологически активных точек необходимо выделить группу БАТ широкого спектра действия, реакция которых связана с общесистемными процессами, происходящими в организме. Согласно данным атласа меридиан приведенного в работе [80] в эту группу точек входят БАТ Е23, Е36, RP6, V40, V60, VB20.
Назовем для определенности эти точки общесистемными. Для эффективного практического их использования при решении выбранного в работе класса задач в соответствии с рекомендациямиработ [56, 58] целесообразно построить их графические модели и выбрать группу диагностически значимых точек (ДЗТ) использование которых позволяет однозначно выделить общесистемную реакцию организма на фоне множества другой информации «выводимой» на БАТ и влияющей на их энергетическое состояние. Из выделенной группы точек по степени информативности и удобству регистрации в качестве ДЗТ удобно выбрать пару Е36 и VB20, тогда согласно рекомендациям [56], в качестве решающего правила определения уверенности в принимаемом решении по классу а)(, включая классы а р и С0дд, может быть выбрано правило нечеткого логического вывода типа: ЕСЛИ[(SRE36 ИSRVB20) SRn], ТО {КУ (к +1) = КУ% (к)+М% К+1 )[1 - КУ% (к)]} ИНАЧЕ КУ =0, (2.9) где SRq - величина отклонения сопротивления БАТ с именем q от своего номинального значения в процентах (q=E36, VB20, Е23, RP6, V40, У60); КУ Б(к) -коэффициент уверенности в классе а е по величине энергетических характеристик БАТ на k-ом шаге итерации после того, как будет измерено электрическое сопротивление k-точек; ju E[SR {J - величина функции принадлежностей с носителем по шкале SRq+i к классу заболевания для одной точки с номером q + \; КУ (l)=// (SRE36); 8Rn - пороговая величина значений SR определяемая, как и функции [SR +1) на этапах разведочного анализа и синтеза соответствующих решающих правил. Для решающего прогностического правила \5 SRn 25%, для правила определения донозологического диагноза 25 SRn 50%. Как и в случае с ИФИ использование правила (2.9) не дает ответа на вопрос о том, какой конкретный диагноз прогнозируется или присутствует у обследуемого. Для ответа на эти вопросы в группу информативных признаков необходимо включить дополнительные признаки с синтезом соответствующих частных и общих решающих правил. Как показали работы многочисленных исследований и наши результаты хорошей информативностью обладают БАТ «связанные» с исследуемыми заболеваниями. Например, чтобы уточнить прогноз или наличие сердечно сосудистыхзаболеваний необходимо использовать БАТ С 8, С 9, С 7, С 4 и С 6, а заболеваний желудочно-кишечного тракта-Е21, Е22, Е23, Е36. В работе [56] показано, что использование этих точек для построения функций принадлежностей к классам заболевания сердечно-сосудистой системы и желудочно-кишечного тракта совместно с данными о факторах риска позволяет синтезировать нечеткие решающие правила, позволяющие принимать прогностические и (или) диагностические гипотезы с уверенностью на уровне 0,9 и выше. Для предотвращения возникновений системного «энергетического разбаланса» приводящего к повышению риска и появлению заболеваний, а так же к снижению качества усвоения учебного материала целесообразно (аналогично ИФИ) ввести понятия нормального энергетического потенциала и его разбаланса с тем, чтобы, определив соответствующие показатели организовать своевременную «энергетическую коррекцию», снижая риск появления нежелательных процессов.
Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики состояния здоровья обучающихся
Анализ работ по рефлексодиагностике и рефлексотерапии показал, что среди множества меридианных и внемеридианных биологически активных точек имеются точки меняющие свое состояние при внутрисистемном энергетическом разбалансе вызываемом в частности интенсивной образовательной деятельностью. Среди меридианных БАТ к этому типу точек относятся точки Е23, Е36, RP6, V40, V60 и VB20. Назовем их общесистемными БАТ. Как показали результаты проведенных нами исследований существует связь между изменениями энергетических характеристик этих точек (в нашем варианте «энергетика» БАТ измерялась через косвенный показатель электрического сопротивления переменному току частотой 1 кГц и силой 2 тА), величиной ИФИ, показателями психоэмоционального напряжения, внимания, памяти, риском заболевания, переходом в предболезнь и болезнь и уставаемостыо. То есть энергетические характеристики общесистемных БАТ вместе с показателем ИФИ могут служить в качестве информативных признаков для решения задач определения способности организма к сопротивляемости вредному влиянию факторов внешней среды, характеризуя его адаптационный потенциал, а так же для решения задач прогнозирования и диагностики заболеваний, включая их ранние стадии без дифференциации исследуемых заболеваний по классам.
Для выбора диагностическизначимыхБАТ с построением меридианных моделей позволяющих пользователям уточнять прогнозы и диагнозы и планировать рациональную рефлексотерапию, согласно рекомендациям [56] выпишем список соответствующих ситуаций, пользуясь известным атласом меридиан [80]. ZE23: общесистемная точка XI -нервно-психические нарушения тревожно- депрессивного характера; Х2 - расстройство желудочно-кишечного тракта; ХЗ - ночное недержание мочи; ZE36: общесистемная точка широкого спектра действия, общее тонизирующее действие Х2;ХЗ; Х4 - боль в коленном суставе и голени; Х5 - заболевания глаз; Х6 - лихорадочное состояние; Х7 - гипертензия; Х8 - астеническое состояние; RP6 - групповое ЛО трех меридианов ноги (RP, R, F), точка широкого спектра действия Х2; ХЗ; Х7 Х9 - бесплодие, патологические роды; XI0 - импотенция, орхит, затрудненное мочеиспускание, боли при грыже; XII - парез и паралич нижних конечностей; Х12 - переутомление; X13 - неврастения, психостения; ZV40: системная точка широкого спектра действия Х2;ХЗ;Х7 Х14 - тепловой удар, лихорадочное состояние; XI5 - отеки и боли в ноге и пояснице, ишиас, затруднение движения в тазобедренном, коленном суставах, потеря чувствительности и паралич нижних конечностей, перемежающаяся хромота; XI6 - боли в области сердца; XI7 - недостаточность кровообращения; XI8 - болезни кожи, аллергия; XI9 - нарушение обмена веществ; ZV60: системная точка широкого спектра действия Х7;Х9;Х13;Х15; Х20 - головная боль, головокружение, боль в глазах; Х21 - кровотечение из носа; Х22 - напряжение мышц затылка; Х23 - частые судороги; Х24 - заболевания органов малого таза, геморрой; Х25 - нарушение менструального цикла; ZVB20: точка широкого спектра действия, ответвления к меридианам TR, КЗ, У Х13; Х26 - головная боль, нарушение мозгового кровообращения; Х27 - боли в области спины и плеча; Х28 - плохая переносимость холода; Х29 - мастит, слабость родовых сил, коллаптоидное состояние после аборта, функциональное маточное кровотечение; ХЗО - гипертериоз. Таблица 2.1. определяет связь ситуаций с системой выделенных БАТ, позволяя определять списки диагностически значимых биологически активных точек.
В таблице 2.1. наблюдается несколько пар точек, обеспечивающих исключение «мешающих» ситуаций, одновременное изменение энергетических характеристик которых, согласно выводов работы [56] позволяет регистрировать только общесистемные нарушения и исключать выводы о наличии «частных» не имеющих отношение к решаемой задаче ситуаций. Это любая пара с точкой VB20, пара точек Е23 и V60, которые могут быть использованы при разбалансе энергетики всего меридиана VB. Наиболее информативной и доступной парой из всей группы точекявляется параЕЗб и VB20, которые были выбраны нами как основная пара ДЗТ.
Для формирования эталонного номинального состояния меридиан задействуемых в общей меридианной модели, согласно рекомендациям [56] выберем меридиан сердца с учетом того, что он имеет минимальную «энергетическую» активность в 00 часов.
Временные метки для запуска эталонного энергетического формирователя (ЭЭФ) будем задавать генератором времени (ГВ), тогда с учетом суточных циклов и 2-х часовой задержки рядом расположенных меридиан общая схема формирователя номинального энергетического состояния меридиан имеет вид, приведенный на рис. 2.3. На этом рисунке блоки г формируют двух-часовую временную задержку.
Kv, Кув, Кг.:, KRP - блоки условной передачи номинальной энергии к соответствующим меридианным структурам. С учетом принятых в первой главе обозначений усеченные меридианные модели относительно ситуаций «выводимых» на общесистемные точки имеют вид, приведенный на рис. 2.4.
На этом рисунке БАТ отмечены точками с именами по французской классификации. Ассоциации нейронов спинного мозга управляющие обычными БАТ обозначены кругами малого диаметра, ассоциации нейронов главных и системных точек обозначены кругами большого диаметра. В квадратных скобках обозначены имена групп «выводимых» на БАТ ситуаций. Круги со знаком «+» соответствуют мультиплексорам формирующим «энергетику» всего меридиана по таким составляющим как центральные управляющие структуры (Ецус), ЛО - пункты и точки пособники и др.
В разделе 3.1 при синтезе соответствующих решающих правил, нами разработана еще одна графическая модель по ситуации нервные болезни (рис. 3.35).
Графическое представление меридианныхмоделей на экране монитора с перечнем наиболее существенных ситуаций влияющих на энергетическое состояние общесистемных БАТ, позволяет производить оценку адаптационного потенциала организма, риск возникновения заболеваний и осуществлять их дифференциальную диагностику с учетом сопутствующих патологий исключая «ложные» диагнозы.
Похожие диссертации на Методы и средства прогнозирования и диагностики состояния здоровья студентов с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения
