name: Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики нарушений когнитивной функции внимания
keyword_list: Когнитивная функция внимания, система поддержки принятия решений, прогнозирование и ранняя диагностика нарушений свойств функции внимания, гибридные математические модели, синтез решающих правил функция принадлежности
abstract: Цель диссертационной работы - повышение качества оценки когнитивной функции внимания путем разработки моделей, методов и алгоритмов прогнозирования и ранней диагностики нарушений свойств функции внимания, провоцируемых комплексным воздействием экзогенных и эндогенных факторов. Научная новизна:  1. Метод синтеза гибридных математических моделей комбинированной оценки свойств функции внимания, отличающийся тем, что при синтезе соответствующих решающих правил используется количественное описание свойств внимания в сочетании с энергетическими характеристиками профильных биологически активных точек и информацией электроэнцефалограммы, обеспечивающих повышение качества оценки состояния когнитивной функции внимания;  2. Метод синтеза решающих правил прогнозирования и ранней диагностики нарушений свойств внимания по их количественным характеристикам, отличающийся учетом количественных оценок свойств внимания, усредненных по времени наблюдения, в сочетании с оценкой соответствующего функционального резерва, и нормированными временными функциями, который позволяет получать нечеткие математические модели, обеспечивающие повышение качества прогнозирования и ранней диагностики нарушений свойств функции внимания; 3. Нечеткие решающие правила прогнозирования и ранней диагностики нарушений свойств функции внимания, основанные на гибридных нечетких моделях, в которых используется информация, характеризующая различные психофизиологические характеристики организма, обеспечивающие прогностическую уверенность не ниже 0,85, а уверенность в наличии ранних стадий нарушений когнитивной функции внимания – не ниже 0,9; 4. Структура базы знаний и алгоритм управления системы поддержки принятия решений когнитивного психолога, использующие гибридные нечеткие математические модели. Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории биотехнических систем медицинского назначения, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, теории алгоритмов, нечетких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания. При разработке гибридных нейросетевых модулей принятия решений в качестве инструментария использовался Matlab 2018В со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox. Теоретическая и практическая значимость работы состоит в развитии технологии «мягких» вычислений и, в частности, теории распознавания образов и методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил в решении задач повышения эффективности прогнозирования, оценки состояния, коррекции и реабилитации когнитивной функции внимания путем разработки нового поколения системы поддержки принятия решений когнитивных психологов. Результаты работы внедрены в учебном процессе кафедры «Приборы и биотехнические системы» Тульского государственного университета и используются при проектировании и производстве оборудования для комплектования, модернизации и монтажа систем лечебного газоснабжения, а также комплексов «чистые комнаты» в ЗАО «Атриум» (г. Тула).
chairman_dissertation_council.name: Сергей
chairman_dissertation_council.surname: Филист
chairman_dissertation_council.patronymic: Алексеевич
chairman_dissertation_council.position: Профессор кафедры БМИ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: O-4610-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603139063
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Сергей
organization_supervisor.surname: Емельянов
organization_supervisor.patronymic: Геннадьевич
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 76.13.25
rubrics.name: Медицинские комплексы, системы, приборы, аппараты и устройства сочетанного лечебно-диагностического назначения
oecds.code: 03.01.EQ
oecds.name: PSYCHOLOGY, CLINICAL
oecds.code: 03.01.RU
oecds.name: NEUROSCIENCES
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Коржук Николай Львович
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Геофизические методы поисков и разведки месторождений полезных ископаемых
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Маслак Анатолий Андреевич
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Шаталова Ольга Владимировна
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ЮЗГУ
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1034637015786
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ТулГУ, Тульский государственный университет, ФГБОУ ВО "ТулГУ", ФГБОУ ВО "Тульский государственный университет"
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет"
author_organization.ogrn: 1027100753360
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения