Метод диагностики преходящих невротических расстройств на основе гибридных нечетких моделей

Целью исследования является синтез нечетких моделей диагностики преходящих невротических расстройств на основе гибридных нечетких моделей, обеспечивающих повышение качества принимаемых решений.
Методы. Разведочный анализ показал, что структура данных, описывающих искомый класс психических расстройств, носит нечеткий характер, что делает целесообразным использование нечеткой логики принятия решений, а конкретно методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил. Определен состав информативных показателей, описывающих преходящие невротические расстройства в составе признаков, принятых в традиционной медицинской практике, уровня адаптации организма в целом, электрического разбаланса биологически активных точек, связанных с неврозами, показателя уверенности в прогнозе появления неврозов, количественных характеристики функционального резерва органов и систем мишеней. По этим группам показателей получены частные диагностические модели, агрегация которых дает финальную диагностическую модель.
Результаты. Для оценки качества принимаемых использовано три уровня проверки качества: на экспертном уровне; по модельным контрольным выборкам и по контрольным выборкам, в которых наличие преходящих невротических расстройств проверялось с использованием независимых общепринятых методов исследования. Качество классификации проверялось по таким показателям, как диагностическая чувствительность, специфичность и диагностическая эффективность, которые превысили величину 0,97.
Заключение. В работе получены нечеткие модели диагностики преходящих невротических расстройств. Проведенная оценка качества принимаемых решений с использованием методов экспертного оценивания, математического моделирования и статистического анализа показала, что полученные гибридные нечеткие модели обеспечивают приемлемое качество диагностики с уверенностью не ниже 0,97.

1. Twenty years of research on borderline personality disorder: a scientometric analysis of hotspots, bursts, and research trends / Y. Liu, C. Chen, Y. Zhou, N. Zhang, S. Liu // Front Psychiatry. 2024. N 15. P. 1361535. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1361535

2. Ruocco A. C., Marceau E. M. Update on the Neurobiology of Borderline Personality Disorder: A Review of Structural, Resting-State and Task-Based Brain Imaging Studies // Curr Psychiatry Rep. 2024. N 26(12). P. 807–815. https://doi.org/10.1007/s11920-024-01553-w

3. The Role of Trauma in Early Onset Borderline Personality Disorder: A Biopsychosocial Perspective / P. Bozzatello, P. Rocca, L. Baldassarri, M. Bosia, S. Bellino // Front Psychiatry. 2021. N 12. P. 721361. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.721361

4. Sexual Dysfunctions and Problematic Sexuality in Personality Disorders and Pathological Personality Traits: A Systematic Review / G. Ciocca, R. Di Stefano, A. Collazzoni, T. B. Jannini, G. Di Lorenzo, E. A. Jannini, A. Rossi, R. Rossi // Curr Psychiatry Rep. 2023. N 25 (3). P. 93–103. https://doi.org/10.1007/s11920-023-014099

5. On the interplay of borderline personality features, childhood trauma severity, attachment types, and social support / A. Schulze, L. Cloos, M. Zdravkovic, S. Lis, A. Krause-Utz // Borderline Personal Disord Emot Dysregul. 2022. N 9 (1). P. 35. https://doi.org/10.1186/s40479-022-00206-9

6. Кореневский Н. А., Родионова С. Н., Хрипина И. И. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки притяни решений: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2019. 472 с. https://doi.org/www.tnt-ebook.ru/library/book/441

7. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы, провоцируемых комбинированным воздействием разнородных факторов риска / Т. Н. Говрухина, М. А. Мясоедова, И. Ю. Григоров, А. В. Поляков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2019. Т. 18, № 2. С. 110–116. https://doi.org/10.25987/VSTU.2019.18.2.022

8. Бокерия Л. А., Быков А. В., Кореневский Н. А. Оптимизация ведения пациентов с мультицентричным ишемическим поражением на базе нечетких интеллектуальных технологий: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2019. 400 с.

9. Кореневский Н. А., Сафронов Р. И., Серебровский В. И. Системы поддержки принятия решений врачей профпатологов с гибридной нечёткой сетевой базой знаний: монография. Курск: Издательство Курской государственной сельскохозяйственной академии, 2021. 333 с.

10. Прогнозирование появления и развития ишемической болезни сердца у инженерно-технического персонала на основе нечетких гибридных моделей / Н. А. Кореневский, Р. И. Сафронов, С. Н. Родионова, Н. А. Милостная, К. В. Разумова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2024. Т. 23, № 4. С. 148–157.

11. Математические модели оценки влияния электромагнитных полей на появление и развитие профессиональных заболеваний в электроэнергетической отрасли / М. А. Мясоедова, Н. А. Кореневский, Л. В. Стародубцева, М. В. Писарев // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. Т. 7, № 2. С. 27–42. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2019.25.2.013

12. Метод синтеза нечетких моделей и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников гальванических производств / Н. А. Кореневский, И. Ю. Григоров, Т. Н. Говорухина, Р. А. Крупчатников // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2019. Т. 18, № 3. С. 163–169. https://doi.org/10.25987/VSTU.2019.18.3.019

13. Кореневский Н. А., Медников Д. А., Стародубцев В. В. Метод синтеза моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2020. Т. 19, № 3. С. 140–154. https://doi.org/10.36622/VSTU.2020.19.3.018

14. Кореневский Н. А., Титова А. В. Метод синтеза нечетких моделей оценки влияния электромагнитных полей радиочастотного диапазона на состояние здоровья // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2020. Т. 10, № 2. С. 102–117.

15. Biotechnical monitoring system for determining person's health state in polluted environment using hybrid decisive rules / R. T. Al-Kasasbeh, N. Korenevskiy, S. Filist, O. V. Shatalova, M. S. Alshamasin, A. A. Shaqadan // International Journal of Modelling, Identification and Control. 2019. Vol. 32, N 1. P. 10–22. https://doi.org/10.1504/IJMIC.2019.101957

16. Кореневский Н. А., Титова А. В., Сурнина А. И. Оценка влияния электромагнитных полей радиочастотного диапазона на функциональное состояние и работоспособность операторов на основе технологии мягких вычислений // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2021. Т. 11, № 2. С. 120–137.

17. Белозеров В. А., Кореневский Н. А., Коржук Н. Л. Диагностика патологии внепеченочных желчных протоков по данным эндоскопической ультрасонографии с использованием нечетких математических моделей // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2022. Т. 12, № 2. С. 149–164. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2022-12-2-149-164

18. Прогнозирование возникновения и развития фатальных сосудистых осложнений при COVID-19 с использованием нечетких математических моделей / А. В. Быков, Н. А. Кореневский, А. В. Винников, А. И. Безуглов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2022. Т. 12, № 1. С. 145–159. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2022-12-1-145-159

19. Математическая модель нечеткого прогнозирования рецидивов инфаркта миокарда / С. П. Серегин, Н. А. Кореневский, К. А. Истомина, Ю. А. Челебаева // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2019. Т. 9, № 2 (31). С. 101–111.

20. Метод комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях нечеткой структуры данных / Н. А. Кореневский, В. В. Аксенов, С. Н. Родионова, С. Н. Гонтарев, Л. П. Лазурина, Р. И. Сафронов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2023. № 3. С. 80–96.

21. Метод и нечеткие модели оценки функциональных состояний оперативной памяти / А. Ю. Рыбаков, С. Н. Родионова, К. В. Разумова, Н. А. Милостная, Н. Л. Коржук // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2024. Т. 14, № 2. С. 106–125.

22. Прогнозирование появления и развития невротических расстройств провоцируемых инженерным трудом / Н. А. Кореневский, О. Ю. Лукаш, Р. И. Сафронов, С. Н. Родионова, С. П. Серегин, Г. В. Сипливый // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2024. Т. 23, № 3. С. 146–153.