Проектирование адаптивной сети нейро-нечеткого вывода для контроля критической зависимости параметров гемодинамики по модели измерений предрейсовых осмотров - Программирование, компьютеры и кибернетика дипломная работа

Главная

Программирование, компьютеры и кибернетика
Проектирование адаптивной сети нейро-нечеткого вывода для контроля критической зависимости параметров гемодинамики по модели измерений предрейсовых осмотров

Методы, системы, типы и способы проводимых измерений в автоматизированных системах медицинского обеспечения безопасности на транспорте. Проектирования нечеткого алгоритма предрейсовых медицинских осмотров на основе адаптивной сети нейро-нечеткого вывода.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Проектирование адаптивной сети нейро-нечеткого вывода для контроля крит и ческой зависимости параметров гемодинамики по модели измерений предрейсовых о с мотров
1. ПРОБЛЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НОРМЫ В МЕДИЦИНЕ. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НОРМЫ
1.1 АСПО как предметная область модели прогноза медицинской нормы в
системе безопасности на железнодорожном транспорте
1.3 Медицинские и психофизиологические аспекты выделения группы повышенного риска
1.3.1 Оценка параметров профессиональной пригодности
1.3.2 Критерии выделения «группы риска»
1.3.3 Расширенное психофизиологическое обследование по данным АСПО
1.3.3.1 Психологическая диагностика
1.4 Проблемы предоставления нормы в АСПО
2. АДАПТИВНАЯ НАСТРОЙКА СТАТИСТИЧЕСКОГО РАЗДЕЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ В СИСТЕМЕ НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА
2.1 Основы принципа нечеткого вывода и идентификации
2.1.1 Нечеткая логика, лингвистическая оценка медицинских параметров
2.1.2 Направления исследований нечеткой логики по отношению к медицинским диагностическим заключениям
2.1.2.1 Символическая нечеткая логика и терминология предметной области.
2.1.2.2 Теория приближенных вычислений и стохастические измерения.
2.1.3 Идентификация с помощью иерархической системы нечеткого логического вывода
2.2 Задача разработки программных средств оценки критической зависимости гемодинамических показателей
2.2.1 Характеристики программной модели при обработке регрессионных измерений предрейсовых осмотров
2.2.2 Управление иерархией нечеткого вывода интерактивным пакетом ANFIS
2.2.4 Усовершенствованный метод диагностики
2.2.6 Проектирование систем типа Сугено
2.2.7 Результаты проектирования нечеткого алгоритма предрейсовых медицинских осмотров на основе адаптивной сети нейро-нечеткого вывода
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
медицинский осмотр нейро нечеткий сеть
ANFIS - Adaptive NeuroFuzzy Inference System (адаптивная нейро-нечеткая система вывода);
АСУ - автоматизированная система управления;
АСПО - автоматизированная система предрейсовых осмотров;
СУБД - система управления базами данных;
ЭВМ - электронная вычислительная машина;
Система предрейсовых осмотров актуальна в плане обеспечения безопасности транспортных перевозок, кроме того применяемый на данный момент принцип измерения и выбора медицинских наблюдаемых параметров позволяет усовершенствовать систему диагностики результата различными методами, начиная регрессионными и заканчивая современными интеллектуальными технологиями. Но в этом процессе должно совмещаться как экспертное знание так и числовая точность критериальной оценки состояния наблюдаемого субъекта. Соответственно здесь популярны гибридные схемы в подобных оценках. Экспертные базы требуют ввода лингвистической неопределенности в алгоритмы решения, а регрессионный характер измерений требует предварительной оценки их параметров и получение статистической модели с исключением аддитивных помех в наблюдаемом выходе.
Гибридные нейро-нечеткие системы (далее просто гибридные ANFIS системы) нашли самую большую область применения среди всех возможных методов синтеза нечетких множеств и нейронных сетей. Связано это с тем, что именно они позволяют наиболее полно использовать сильные стороны нечетких систем и НС. Характерной чертой гибридных систем является то, что они всегда могут быть рассмотрены как системы нечетких правил, при этом настройка функций принадлежностей в предпосылках и подзаключениях правил на основе обучающего множества производится с помощью НС. Существуют архитектуры гибридных систем, прогрессирующие от иерархической системы нечеткого выхода и от метода получения подзаключений по Сугено, учитывающие регрессионных характер исходных измерений. Эта схема вывода способна совместить предварительную настройку к стохастической среде получаемых данных методом регрессионного анализа и точную настройку к аппроксимируемому объекту по свойствам экспертного мнения. Кроме того, нужно учесть в пользу данного метода, что регрессионная часть выполняется матричным способом решения линейных уравнений и это составляет незначительную линейную трудность для алгоритма.
Проблема медицинской нормы, с точки зрения пространственного разделения признаков, состоит в том, что принимаемое во внимание среднеквадратичное отклонение нормального распределения по традиционной методике относится к одному медицинскому параметру, а центр распределения линейно связан с его средним значением. Если признаков несколько, то линейное геометрическое разделение по осям признаков составляет простейшую область для идеально нормального субъекта, что в реальности практически не достижимо и, кроме того, несовместимо с экспертным мнением, которое способно определять некоторые допуски к тем или иным параметрам. Та же проблема многоканального разделения признаков и в существующем АСПО, так как измерения многомерны - для оценки готовности к рейсу учитываются 7-14 параметров. В свою очередь возникает и экспертная сложность интеллектуального обобщения многомерных показателей в норму. Поэтому для решения этой актуальной проблемы принадлежности объекта к целевым классам нормы или ненормы самым оптимальным будет нелинейное разделение данных классов в пространстве признаков, которое идеально моделирует формула НС.
Нейро-нечеткие системы совмещают экспертные знания и оценки регрессионной среды как оптимальные аппроксиматоры целевых функций, но для разделения по признакам еще нужно обсудить некоторые особенности ННС. То есть, следует определить специфику ННС в решении проблем диагностики нормы исследуемых субъектов совместно с регрессионным анализом медицинских параметров. Итак, надо учесть, что ННС-аппроксиматоры образуют полносвязанную структуру без обратных связей. На выходе последнего слоя нет активационной функции, а формула квадратичной разности выхода и обучающего сигнала является функционалом, который зависит от параметров функций принадлежности экспертной базы и параметров выходного слоя вывода по Сугено. Величина изменения при настройке каждого параметра вычисляется как частная производная градиента функционала на выходе ННС, выполняя критерий его минимизации. Но исследуемая проблема требует ответа классификатора на пространстве признаков - принадлежит исследуемый субъект к целевой группе риска или нет. При этом подходе определяется пространство признаков размерности по числу параметров, предоставляемых с системе предрейсовых осмотров для диагностического заключения. Подобные измерения уже имеются в наличии у баз данных систем предрейсовых осмотров, в этом плане также отработана технология измерений. Но в этой системе экспертные представления фактически доминируют с существующими методами автоматизированной оценки норма/ненорма, так как исследуемые объекты в сущности являются сложными физиологическими системами с трудно формализуемыми математическими признаками целевого состояния в выполнении профессиональных действий. В этом случае ННС оптимально подходит для анализа признаков с учетом экспертных мнений, но традиционный выход системы требует соответствующей модификации, где необходимо обеспечить: аппроксимируемую непрерывную функцию выхода; активационную непрерывную функцию по формуле логистического распределения. Первая функция должна отображать стандартное нормальное распределение случайной величины, соответственно для нее будет подготовлены обучающие выборки гемодинамических показателей нормы. Аппроксимация центра распределения будет соответствовать активационному ответу «Нет» на принадлежность субъекта целевому классу риска. При смещении цента в случае выборки «ненорма» будет активирована функция выхода. С учетом того, что центр распределения может быть смещен выборкой «ненорма» в любую сторону оси, то выход аппроксимации несложно модифицируется инвертором уровня выхода и второй активационной функцией, а функции связаны с линией ответа посредством линейного сумматора. Таким образом, несложная адаптация к конкретной ситуации еще раз показывает универсализм иерархических ННС в управлении и настройке как регрессионных моделей, так и экспертных баз правил, где эти две структуры объединены нейросетевыми отношениями.
Актуальность работы : требования к качеству повышения обработки измерений с системах медицинского обеспечения безопасности на транспорте.
Целю работы является разработка системы на базе иерархии правил для нейросетевого принципа разделения признаков с использованием экспертных знаний достоверного анализа профессиональной пригодности работников транспорта.
Основные задачи , определенные в соответствии с поставленной целью квалификационной работы:
- анализ существующих методов, систем, типов и способов проводимых измерений в автоматизированных системах медицинского обеспечения безопасности на транспорте;
- ознакомление с типичными моделями ННС и выбор оптимальной с учетом особенностей организации АСПО;
- выбор способа определения медицинской нормы, который обладает свойством стохастичности с возможностью применения аппроксимирующей его ННС при ее обучении и использовании методов регрессионного анализа;
- выбор алгоритмов предварительного расчета регрессионных параметров вход-выход и градиентной весовой настройки правил;
- создание, на основе предложенных принципов и способов адаптации ННС к АСПО, алгоритмов ПО обучения и эксплуатации ННС в задачах АСПО;
- модернизация базовой технологии обеспечения безопасности грузопассажирских перевозок, учитывающей надежность «человеческого фактора», экспертной системой на базе ННС, способной к нелинейному разделению граничных условий норма/ненорма в пространстве признаков исходных измерений;
- составление ряда рекомендаций по использованию алгоритмов, свойств и параметров полученной программной модели иерархической системы нечеткого логического вывода контроля критической зависимости параметров гемодинамики.
1 . ПРОБЛЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НОРМЫ В МЕДИЦИНЕ. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧ Е СКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НОРМЫ
1. 1 АСПО как п редметная область моделирования прогноза медицинской нормы в системе безопасности на железнодорожном транспо р те
Профессиональный отбор, предсменный и предрейсовый - все это является важнейшим направлением обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте. В данной области медицинской практики можно рассмотреть аспекты адаптации к проблеме безопасности и внедрения вычислительных ресурсов компьютерных комплексов, функционирование которых базируется на различных по типу программных моделях медицинских исследований. Независимо от уровня чувствительности используемой аппаратуры получения исходных данных и средств визуализации результата, актуальным остается вопрос статистической обработки исходных измерений с целью выборки полезного сигнала с учетом знания определенной модели помехи наблюдения. Задачу подобной обработки данных в определенные моменты времени должны решать математические модели, используя классические методы идентификации. Но в плане моделирования динамики возникают проблемы с идентификацией параметров, т.к. стандартные методы дают несостоятельные оценки параметров при наличии ненаблюдаемых помех на входе и наблюдаемых на выходе. Это открывает направления научного исследования проблемы, одно из которых - модификация стандартных методов оценки параметров . Для возможности организации и внедрения программной обработки статистической выборки измерений, по математическим моделям моментного и динамического состояния медицинских показателей исследуемых работников, в качестве базовой разработки принимается действующая на Куйбышевской железной дороге АСПО на базе комплексов КАПД-01-СТ для медико-психологического обеспечения безопасности движения поездов (рисунок 1.1). Идеология АСПО заключается в следующем: интенсивность работы водителей транспорта имеет большое число факторов, влияющих на безопасность перевозок, требуются сведения о медицинских параметрах состояния здоровья участников перевозок и их обработка в едином информационном пространстве. В АСПО реализуется информационная технология (ИТ), позволяющая оптимизировать процессы управления за счет автоматизации рабочих мест, а также ИТ выполняет обеспечение процесса безопасности перевозок с учетом надежности «человеческого фактора».
Рисунок 1.1- Структурная ветвь базовой организации служб в АСПО на железной дороге
Необходимо помнить, что ИТ лишь автоматизируют существующий процесс, включая его недостатки. Например, полученный по датчикам поток измерений включает в себя аддитивные ошибки. Ошибка измерения (помеха) - объективный процесс, складывающийся с учетом: нелинейности физиологических процессов; поверхностного контакта датчиков; взаимной корреляции величин одной размерности, морфологии тканей, анизотропии биологических сред и т.п. В медицинской и биологической физике одним из основных направлений медицинских знаний является изучение физической сущности основных методов диагностики, их особенностей, приборной базы, а также оценка качества получаемой при этом информации. Следовательно, актуально разрабатывать численные методы идентификации полезного сигнала на базе математических моделей, адаптировать полученные программные продукты как расширение базовых ИТ, уже существующих в эксплуатации и не исключающих необходимости улучшения своего качества. По существу это задача реинжениринга - проектирования нового процесса, дающего основные результаты улучшения характеристик принимаемой к аналитической обработке информации. Это не только дополнительная автоматизация процессов управления, но и научно обоснованная возможность создать полностью новые, пересмотреть или оптимизировать уже существующие процессы и, следовательно, улучшить в несколько раз конечный продукт. В данном случае - повысить надежность «человеческого фактора» и, как следствие, увеличить безопасность грузопассажирских перевозок.
Новым процессом, реализованным в дипломном проекте для программных средств АСПО, является выявление «группы повышенного риска» и восстановление здоровья этой группы на основе математического моделирования статического и динамического распределения измерений медицинских параметров. «Процесс» - это ключевое слово в рассматриваемой концепции реинжениринга, означает не только использование специализированных технических средств и ИТ, но и постоянную работу всех участников, задействованных в обеспечении перевозок, направленную на выявление потенциальной опасности на ранней стадии и своевременного предупреждения. Все технические средства, начиная от средств измерений, сетевых решений, корпоративной базы данных до средств анализа подчинены этой цели. Фактически АСПО - это система управления, которая обеспечивает эффективное взаимодействие структурных подразделений транспортных предприятий и предприятий с высоким риском возникновения массовых катастроф в сочетании с автоматизацией предрабочего (предрейсового) медицинского осмотра. Структура АСПО четко определяет функциональные подразделения и их связи внутри нее. Это позволяет, на базе поставленных целей и решаемых задач, выявлять участки межструктурного взаимодействия, где можно применять методы идентификации полезной информации и расширять базу ИТ всей системы. В определении набора численных характеристик для клинического использования необходимо рассмотреть понятие медицинской нормы наблюдаемых параметров.
АСПО позволяет произвести выборки работников локомотивных бригад, относящихся к группе повышенного риска:
1. Выборки работников локомотивных бригад, относящихся к группе повышенно риска с помощью выбора математического ожидания и дисперсии. В заштрихованной зоне (АД свыше 140 мм.рт.ст. содержится группа работников, которая по показателям АДС может быть отнесена к группе повышенного риска).
2. Список этих работников локомотивных бригад, входящих в группу повышенного риска но показателю АДС > 140 мм.рт.ст. Задав минимальное количество осмотров, которое определяется в соответствии с выбранным промежутком времени (например, если запрос выполнен за 1 месяц, - от 5 до 15 осмотров) и процент попадания в выделенную зону (например 70 %), можно выделить значимую группу из всего состава.
3. Выделение фамилии работника для получения индивидуальных сведений. Предоставляется возможность выбора пороговых значений, анализ психофизиологических показателей и произвести запись в буфер для дальнейшего анализа.
4. Выполнение систематического обследования, входящих в группу работников с неадаптивной реакцией и срывом адаптации с помощью производственных врачей и психологов депо.
5. Применение такой методологии позволяет сделать существенно важные шаги для соединения медицинского, психологического и физиологического подходов к оценке здоровья работников локомотивных бригад. Например, начать определение взаимосвязи психологического фона возникающих заболеваний с конкретной диагностикой.
1.3 Медицинские и психофизиологические аспекты выделения гру п пы повышенного риска
1.3.1 Оценка параметров профессиональной пригодности
Часто регистрируемые случаи профессиональных заболеваний - это болезни, связанные с воздействием на организм шума - нейросенсорная тугоухость - около 50%. Заболевания пылевой этиологии занимают второе место - 15-20% . На третьем месте стоят заболевания опорно-двигательного аппарата - 10-15%, далее вибрационная болезнь - около 10%.
По статистике, наибольшее число зарегистрированных случаев профессиональных заболеваний выявляются среди членов локомотивных бригад - около 30%.
По результатам предрейсовых медицинских осмотров с помощью автоматизированной системы предрейсового медицинского осмотра на базе аппаратно программного комплекса КАПД-01-СТ, выделяется группа риска по возможности развития патологических состояний и внезапного ухудшения самочувствия. За этот период времени стало ясно, что данная система может применяться для динамического контроля функционального состояния работников локомотивных бригад.
Группу риска по результатам медицинского и психологического обследований в основном составляют соматические заболевания около- 57%, психосоматические заболевания около 20% и около 23%- лица, у которых при медицинском обследовании признаков заболевания не обнаружено, т.е. с психологическими проблемами. Как видно из приведенных данных, около 43% работников локомотивных бригад, попадающих в группу риска, нуждаются в помощи психолога.
Такое положение и заставило объединить усилия медицинских работников и психологов локомотивных и мотор-вагонных депо в борьбе за здоровье и профессиональную работоспособность работников локомотивных бригад. Опыт работы психологов с группой риска дает право говорить о том, что комплекс КАПД-01-СТ и аналитические программы автоматизированной системы предрейсового медицинского осмотра позволяют выделять у работников локомотивных бригад такие состояния, как стрессовые, депрессивные, психоэмоциональную неустойчивость, накапливающееся утомление.
В исследовательском плане дальнейшая работа психофизиологических подразделений дорог направлена на уточнение корелляции между величинами индексов и психофизиологическим состоянием, состоянием здоровья работников локомотивных бригад.
Как показывает опыт работы, выделение группы риска по результатам предрейсового медицинского осмотра, на основе показателей индекса напряженности, SDR, Sit, показателям периферической гемодинамики, в основном происходит в период предболезни. По этой причине в инструкции психолога депо указано на необходимость консультации таких работников цеховым врачом с целью исключения соматического или психосоматического заболевания независимо от полученных им результатов обследования. Это делается с целью не просмотреть развитие болезни.
В зависимости от полученных результатов медицинского и психофизиологической» обследований, проводятся системные мероприятия: медицинские, восстановительные, реабилитационные.
В случае обнаружения соматического или психосоматического заболевания на первый план выступают медицинская и психотерапевтическая помощь. Если же признаков заболевания не удается обнаружить, на первый план выступает психологическая помощь.
Психофизиологическое обследование проводится параллельно с медицинским обследованием психологом локомотивного депо в первые 7 дней с момента отнесения работника локомотивной бригады к группе риска. Такое раннее обследование позволяет не только установить причину изменения функционального состояния, но и своевременно принять меры по проведению коррекционных мероприятий. Обследование проводится с использованием таких психологических методик, как СМИЛ, 16-факторный личностный опросник Р.Кеттела, шкала самооценки Ч.Спилбергера / Ю. Ханина, метод цветовых выборов, самооценки состояния (CAHL и психофизиологических методик таких как реакция на движущийся объект (РДО), простая двигательная реакция (ПДР), треморометрия.
Так например при психофизиологическом обследовании работника получены следующие результаты:
1) с низким показателем Sit : низкая тревожность, уравновешенность нервных процессов, эгоцентричен, обидчив, раним, проявляет неадекватные попытки упрямо отстаивать свои позиции, возможна ригидность характера, жесткость установок, стремится к поведению, ориентированному на одобрение окружающих, озабочен своим социальным статусом, склонен к отрицанию каких-либо затруднений, самооценка неадекватная;
- плохая бдительность, очень неустойчивое внимание, снижен контроль над эмоциональной сферой, проявляет себя осторожно, как будто бы чего-то опасается;
2) с высоким показателем Sit : преобладание процессов возбуждения, возбужден, тревожен, напряжен, насторожен, чувство неуверенности, тревога и опасение, восприимчив к внешним раздражителям;
- социально-психологическая дезадаптация, физическое и душевное перенапряжение, страх, чувство бесперспективности, утрата работоспособности;
3) с систолическим артериальным давлением более 140 мм рт. ст .: умеренная
реактивная тревожность, обидчив и раним, напряжен, характерна жесткость установок, ригидность характера.;
- высокая тревожность, физиологический дискомфорт, снижена работоспособность;
4) с высоким значением SDR и тахикардией : преобладание процессов возбуждения, отмечается затрудненность межличностных отношений и тенденция к усилению тяжести имеющихся затруднений и конфликтов, повышенная самооценка, самооценка не всегда адекватна, отмечаются черты аффективной ригидности, жесткость установок, агрессивность и эгоцентричность;
5) с неоднократным высоким значением SDR : неустойчивая работоспособность, раздражительная слабость, потребность в покое.
Таблица 1.1- Показатели для оценки психофизиологического состояния
Артериальным пульсом называют ритмические колебания стенки артерии, обусловленные повышением давления в период систолы. Тахикардия (>90 уд/мин). Чаще всего является следствием физической нагрузки, сердечной недостаточности, нервно-эмоционального перенапряжения, утомления, переутомления, тиреотоксикоза (избыточно высокого давления гормонов щитовидной железы), физической нагрузки, повышения тонуса симпатического отдела автономной нервной системы. Брадикардия (<60 уд/мин) может быть физиологической как следствие тренированности занимающихся и занимавшихся ранее спортом обследуемых. Однако чаще снижение ЧСС происходит по причине гипертрофии сердца, повышения АД и нарушений проводимости.
Наибольшая величина давления в артериях (систолическое или максимальное) наблюдается во время прохождения вершины пульсовой волны.
Заболевания: Артериальная гипертензия, гипертоническая болезнь, некоторые заболевания эндокринной системы.
Наименьшая величина (диалистическое или минимальное давление) регистрируется во время прохождения основания пульсовой волны. Диалистическое АД определяют:
а) преднагрузка сердца (количество притекаемой к сердцу крови); б) постнагрузка (тонус и состояние аорты); в) ритм сердца (отсутствие метаболических и других расстройств, нарушающих проводимость); г) сократимость сердца (способность создать достаточный конечнодиастолический объем после трех последовательных стадий систолы: пассивное заполнение левого желудочка, расслабление и фаза активного заполнения при систоле предсердий).
Равнодействующая колебаний АД в разные фазы сердечного цикла. Характеризует эффективность работы системы кровообращения в обеспечении кровоснабжения отдельных органов и тканей. Особое значение показатель имеет при установлении диагноза гипотонической и гипертонической болезни при дифференциальной диагностике с нейроциркуляторной дистонией по гипертензивному типу.
Разница между систолическим и диастолическим АД. Зависит от количества крови, перекачиваемой сердцем с каждым ударом. Оценивать пульсовое давление необходимо, например, при патологии почек. Вторичный характер артериальной гипертензии определяет «обезглавленная гипертензия», т.е. пульсовое давление снижается до 20-10 мм.рт.ст. за счет замедленного повышения систоличесой компоненты. Снижение эластических свойств аорты и других крупных артериальных стволов (атеросклероз, эндартериит и т.п.) также определяет уменьшение значений показателя пульсового давления. Однако механизм этого понижения связан прежде всего с опережением роста показателей диастолического АД.
Отражает реакцию прекапиллярного русла, зависящую от объёма циркулирующей крови.
Отражает характер и механизмы системных расстройств при изменениях тонуса автономной (вегетативной) нервной системы, а также регуляции артериального давления и частоты сердечных сокращений.
Отражает состояние центральной нервной системы при различных типах реакции. В основном используется при определении состояний заторможенности или гиперактивности.
Индекс напряжения регуляторных систем
Отражает степень централизации управления сердечным ритмом и состояние баланса между центральной и периферической нервной системой.
Наиболее часто встречающееся значение интервала R-R, указывающее на доминирующий уровень функционирования синусового узла.
Количество кардиоциклов с наиболее часто встречающейся длительностью интервалов R-R, в %.
Разность между максимальным и минимальным значениями кардиоинтервалов.
1.3.2 Критери и выделения «групп ы риска»
Критерием выделения в «группу риска» является:
* выход значений индексов регуляции (IN, SDR, SIT) или одного из них за пределы адаптивной реакции три и более раза в месяц;
* выход параметров частоты пульса и артериального давления за пределы установленных индивидуальных значений, приведший к отстранению от рейса два и более раза в месяц;
* признаки повышенной лабильности показателей гемодинамики три и более раза за 7 дней, в результате чего перед заступлением в рейс медицинским работником кабинета ПРМО проводились повторные измерения на автоматизированном комплексе;
* резкое снижение группы годности к поездной работе при периодическом психологическом обследовании;
* нарушение безопасности движения поездов, на основании Приказов по дисциплинарным нарушениям и направлению руководством локомотивного депо.
1.3.3 Расширенное психофизиологическое обследо вание по данным АСПО
1. 3.3.1 Психологическая диагностика
Психологическая диагностика: исследование интеллекта (тест Амтхауэра), исследование личностных особенностей (MMPI), проверка операторской работоспособности (распределение внимания, скорость реакции, оперативность мыслительных процессов, скорость реакции выбора)
* Беседа (выясняются возможные причины отклонений по ПРМО, проговаривается график труда и отдыха, профилактические мероприятия по поддержанию требуемого уровня состояния здоровья и т.д.).
* Тест «САН» - методика оценки самочувствия, активности, настроения.
* Тест Спилбергера-Ханина -- методика оценки личностной тревожности
* ЧВ -- методика оценки чувства времени.
* ПДР - методика оценки времени простой двигательной реакции.
* РДО - методика оценки реакции на движущийся объект.
Определение нарушений функций мышления.
· Определение нарушений функций внимания.
· Определение нарушений функций памяти.
1. Определение ценностных ориентаций
2. Мотивация избегания неуспеха - мотивация достижения
3. Диагностика направленности личности
· Диагностика эмоционально-личностных качеств.
· Диагностика коммуникативных навыков и особенностей межличностного взаимодействия:
1. Склонность к конфликтному и агрессивному поведению
3. Диагностика стиля взаимодействия
· Диагностика профессиональной направленности и компетентности:
4. Система «человек-знаковая система»
1.3.3. 2. Функциональная диагностика
1. 4 П роблемы предоставления нормы в АСПО
Основной целью автоматизированной системы предрейсовых осмотров является статистическое наблюдение распределение значений гемодинамики по частоте их измерения с предположением, что данное распределение, не зависимо от числа измерений, - нормально. Обсуждение проблемной части подобного подхода можно начинать, предварительно ознакомившись с целями и задачами АСПО.
АСПО на транспорте решает три задачи:
Первая - запретительная. По утвержденным критериям и их численным значениям осуществлять отстранение работников, не подготовленных к рейсу.
Вторая - предупредительная. С помощью мониторинга контроль этих же показателей и других критериев для осуществления активного вызова и выполнения лечебных и реабилитационных мероприятий.
Третья - исследовательская. Определение эффективно работающих критериев и их численных значений для решения задачи обеспечения безопасности движения поездов и других транспортных средств.
Также к основным задачам можно отнести:
- внедрение современных автоматизированных медицинских технологий для повышения качества и эффективности проведения предрейсовых медицинских осмотров локомотивных бригад;
- своевременное выявление лиц с нарушениями функционального состояния, явлениями острых и обострением хронических заболеваний;
- мониторинг состояния здоровья и функционального статуса работников локомотивных бригад на основе автоматизированной обработки и анализа результатов предрейсовых медицинских осмотров, в том числе с учетом данных углубленных осмотров;
- организационно-методи
Проектирование адаптивной сети нейро-нечеткого вывода для контроля критической зависимости параметров гемодинамики по модели измерений предрейсовых осмотров дипломная работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Статья: Особенности вулканизма и геодинамика области тройного сочленения Буве
Дипломная работа: Исполнительная надпись нотариуса
Диссертация Пример Содержания
Дипломная работа по теме Западники и славянофилы - дискуссия по поводу цивилизационной политической идентичности России
Курсовая работа по теме Инвестиционный проект складского комплекса
Реферат: Пушкин Александр Сергеевич. Скачать бесплатно и без регистрации
Анализ Курсовая Скачать
Сочинение Гроза Письмо Катерине
Сочинения Огэ Задания
Современные Толковые Словари Реферат
Право В Системе Социального Регулирования Курсовая
Контрольная Работа На Тему Методи Прийняття Стратегічних Управлінських Рішень
Реферат: Повчання Володимир Мономаха дітям як давня пам ятка давньоруської педагогічної думки
Учебное пособие: Методические указания к изучению курса «История античной литературы» для студентов 1 курса факультета филологии и журналистики (отделения отечественной и романо-германской филологии) Ростов-на-Дону
Курсовая работа по теме Организация и расчёт КПН ОНПЛ
Реферат: Понятие и виды страхования. Страховой договор
Реферат по теме Умственная отсталость
Писать Сочинение По Фильму Собачье Сердце
Курсовая работа по теме Правовые аспекты защиты жертв войны
Примеры Курсовых Работ По Юриспруденции
Виды стимулирования персонала - Менеджмент и трудовые отношения курсовая работа
Открытие студии массажа "ЛЕО" - Маркетинг, реклама и торговля бизнес-план
Деловая оценка персонала - Менеджмент и трудовые отношения курсовая работа