name: Интеллектуальная система прогнозирования ишемических рисков у машинистов локомотивных бригад
keyword_list: Прогнозирование ишемических рисков у машинистов локомотивных бригад Интеллектуальна поддержка принятия решений врача-кардиолога Синергетические каналы Интеллектуальный агент Сверточная нейронная сеть Факторы риска Синтез гибридных моделей Ранняя диагностика профессиональных заболеваний Сердечно-сосудистый риск Мультиагентная интеллектуальная система
abstract: Цель работы - повышение качества прогнозирования ишемических рисков у машинистов локомотивных бригад посредством разработки методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-кардиолога.
  Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: 
  - выполнен системный анализ факторов ишемического риска у работников локомотивных бригад и систем поддержки принятия решений в кардиологической области; 
  - разработан метод синтеза автономных интеллектуальных агентов для прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад; 
  - разработаны модели формирования синергетических каналов в классификаторах ишемического риска; 
  - разработан метод формирования классификаторов ишемических рисков, учитывающих взаимное влияние факторов риска; 
  - разработано программное обеспечение для реализации классификаторов ишемических рисков;
   - проведена апробация предложенных методов, моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки прогнозирования ишемических рисков.
  Объект исследования – медицинские информационные системы с интегрированными модулями поддержки принятия врачебных решений.
  Предмет исследования – методы и средства искусственного интеллекта в классификаторах ишемического риска у машинистов локомотивных бригад.
  В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: 
  - метод синтеза гибридных моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад;
   - модель формирования синергетических каналов в классификаторах ишемического риска, заключающаяся в учете влияния одного фактора риска на другой фактор риска; 
  - модель данных с синергетическими каналами в виде квадратной матрицы-изображения, на диагонали которой размещены факторы риска, а вне диагональные элементы являются виртуальными факторами риска, полученными на основе модели формирования синергетических каналов; 
  - метод построения сверточной нейронной сети, предназначенной для анализа и классификации ишемических рисков, входные изображения которой построены по результатам моделирования синергетических каналов.
  Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что изложены методы синтеза автономных интеллектуальных агентов для прогнозирования и ранней диагностики ишемических рисков у работников локомотивных бригад. Методы позволяют, используя блочную структуру гетерогенного пространства информативных признаков, включающего как новые, так и известные факторы ишемического риска, сформировать решающие модули прогнозирования ишемической болезни в виде математических моделей ишемического риска, построенных в гетерогенном пространстве информативных признаков с последующим формированием вторичного пространства ишемических признаков в виде матрицы. Разработанные математические модели, алгоритмы и решающие модули составили основу построения автоматизированной системы прогнозирования ишемических рисков у работников железнодорожного транспорта, статистические и клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в практике прогнозирования и профилактики ишемической болезни сердца у машинистов.
  Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы: теории биотехнических систем медицинского назначения, математической статистики, теории управления, математического моделирования, теории нейронных сетей, теории нечетких множеств. При разработке нейросетевых моделей и модулей нечеткого логического вывода в качестве инструментария использовался MATLAB с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox и язык программирования Python 3.6.8.
  Работа выполнена в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».
  Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии» и прошли испытания в ООО «Институт проблем транспорта и логистики», которые показали целесообразность рекомендовать их к использованию на железнодорожном транспорте в системах поддержки принятия решений в диагностической и профилактической практике профессионального риска сердечно-сосудистых осложнений.
chairman_dissertation_council.name: Сергей
chairman_dissertation_council.surname: Филист
chairman_dissertation_council.patronymic: Алексеевич
chairman_dissertation_council.position: Профессор
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.rinc_id: 4238-5609
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-1358-671X
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: 76.13.15
rubrics.name: Медицинские комплексы, системы и приборы для функциональной диагностики
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.35
rubrics.name: Экспертные системы
oecds.code: 02.02.ES
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Шаталова О.В.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Разинкин К.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Коржук Н.Л.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых
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: ЮЗГУ
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
author_organization.ogrn: 1034637015786
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения