moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2019.27.4.031 668 ДИАГНОСТИКА РАННИХ СТАДИЙ НАРУШЕНИЙ ВНИМАНИЯ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ DIAGNOSIS OF EARLY STAGES OF ATTENTION DISORDERS BASED ON HYBRID FUZZY DECISION RULES Поляков Андрей Викторович Polyakov Andrey Viktorovich nikolaikorzhuk@mail.ru aff-1 Родионова Софья Николаевна Rodionova Sofia Nikolaevna knsofia@mail.ru aff-2 Коржук Николай Львович Nikolai l. korzhuk Nikolai l. korzhuk Lvovich nikolaikorzhuk@mail.ru aff-3 Стародубцева Лилия Викторовна Starodubtseva Lilia Viktorovna kstu-bmi@yandex.ru aff-4 ЗАО «Атриум» General Director Юго-Западный государственный университет Southwestern state University Тульский государственный университет Tula State University Юго-Западный государственный университет Southwestern state University 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2019.27.4.031 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Работа посвящена повышению качества дифференциальной диагностики ранних стадий нарушений когнитивных функций внимания в условиях нечеткого описания исследуемых классов состояний.Для оценки функций внимания используется прибор, разработанный на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ, позволяющий определять такие свойства внимания как концентрированность, объём, селективность, переключаемость, распределяемость и устойчивость. В качестве математического аппарата используется методология синтеза гибридных нечетких решающих правил. Базовым элементом которых является функция принадлежности к исследуемым классам состояний (норма, легкие когнитивные нарушения, умеренные когнитивные нарушения, начальная клиническая стадия) с базовой переменной, определяемой по шкалам выбранных свойств внимания.Решение о классификации принимается по максимальной величине анализируемых функций принадлежности.Полученные математические модели позволяют диагностировать ранние стадии нарушений всех исследуемых функций внимания. Экспертное доверие к полученным математическим моделям превышает величину 0,8. Если совместно с показателями внимания использовать дополнительные показатели, характеризующие функциональный резерв, уровни психоэмоционального напряжения и утомления, и энергетический разбаланс меридианных структур организма, уверенность в правильной классификации ранних стадий нарушений функций внимания достигает величины 0,9, что позволяет рекомендовать полученные результаты в практической психологии и медицине.

The work is devoted to improving the quality of differential diagnosis of early stages of cognitive impairment in terms of fuzzy description of the studied classes of States.To assess the functions of attention, a device developed at the Department of biomedical engineering of SUSU is used to determine such properties of attention as concentration, volume, selectivity, switchability, distributability and stability. As a mathematical apparatus is used, the hybrid methodology for the synthesis of fuzzy decision rules. The basic element of which is the function of belonging to the studied classes of States (norm, mild cognitive impairment, moderate cognitive impairment, initial clinical stage) with a basic variable determined by the scales of the selected properties of attention.The decision on classification is made by the maximum value of the analyzed membership functions.The obtained mathematical models allow to diagnose the early stages of violations of all the studied functions of attention. Expert confidence in the obtained mathematical models exceeds 0.8. If, together with the level of attention, additional indicators characterizing the functional reserve, levels of psycho-emotional stress and fatigue and energy imbalance of the Meridian structures of the body are used, confidence in the correct classification of the early stages of attention disorders reaches a value of 0.9, which allows us to recommend the results in practical psychology and medicine.

 ранняя стадия когнитивных нарушений внимания гибридные решающие правила функции принадлежности уверенность в правильной классификации the early stage of cognitive impairment of attention and hybrid decision rules membership functions confidence in the correct classification Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Лобзин В.Ю. Комплексная ранняя диагностика нарушений когнитивных функций. Журнал неврологии и психологии. 2015;11:72–79. Кудяшева А.В. Возможности ранней дифференциальной диагностики умеренных когнитивных нарушений: Автореф. дис…канд.мед.наук. СПб.2013. Доступно по: http.//www.discollection.ru/ article/19112013_kudjasheva. Ссылка активна на 22.07.2015. Гаврилова С.И., Колыхалов И.В., Федорова Я.Б., Калын Я.Б., Селезнева Н.Д., Самородов А.В., Мясоедов С.Н., Бокша И.С. Прогноз прогрессирования когнитивного дефицита у пожилых пациентов с синдромом мягкого когнитивного снижения при длительном лечении (3-летнее наблюдение). Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2013;113(3):45–53. Левин О.С., Голубева Л.В. Гетерогенность умеренного когнитивного расстройства: диагностические и терапевтические аспекты. Консилиум.2006;12:106–110. Емелин А.Ю. Когнитивные нарушения при цереброваскулярной болезни (патогенез, клиника, дифференциальная диагностика) Автореф. дис…канд.мед.наук. СПб.2010. Доступно по: http.//www.discollecat.com/content/kognitivnyc-narusheniya-pritscrebrovaskulyarnoi-bolezni-patogez-klinika-differentsialnaja. Ссылка активна на 22.07.2015. Дамулин И.В. Деменция и заболевания мелких церебральных сосудов. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2014;114(8):105–110. Плотников В.В., Кореневский Н.А., Забродин Ю.М. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации. Орел: Изд-во ин-та психологии АНССР; ВНИИОТ Госагропрома СССР. 1989:327. Одинак М.М., Лобзин В.Ю., Емелин А.Ю., Лупина Н.А. Ультразвуковая диагностика нарушений церебральной гемодинамики у больных сосудистой деменцией. Медицинский академический журнал. 2008;8(4):115–122. Абриталин Е.Ю., Шамрей В.К., Корзенев А.В. Современные методы нейровизуализации в диагностике психических расстройств. Профилактическая и клиническая медицина. 2011;3(40):234–239. Емелин А.Ю., Одинак М.М., Труфанов Г.Е., Бойков И.В., Воробьев С.В., Кашин А.В., Лобзин В.Ю., Киселев В.Н., Резванцев М.В. Возможности позитронной эмиссионной компьютерной томографии в дифференциальной диагностике деменций. Вестник Российской военно-медицинской академии. 2010;32(4):46–51. Емелин А.Ю., Одинак М.М., Лобзин В.Ю., Киселев В.Н. Современные возможности нейровизуализации в диагностике когнитивных нарушений. Неврология. Нейропсихиатрия, психосоматика. 2012;2:51-55. Воробьев С.В., Фокин В.А., Лобзин В.Ю., Емелин А.Ю., Кудяшева А.В., Лупанов И.А., Соколов А.В. Применение магнитно-резонанссной спектроскопии в рамках патогенетической диагностики посттравматических когнитивных нарушений. Вестник Российской военно-медицинской академии. 2013;3(43):1115. Кореневский Н.А., Скопин Д.Е., Аль-Касасбех Р., Кузьмин А.А. Комплекс для исследования особенностей внимания и памяти. Медицинская техника. 2010;1:32–35. Конева Л.В., Кореневская С.Н., Дегтярев С.В. Оценка уровня психоэмоционального напряжения и утомления по показателям, характеризующим состояние внимания человека. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2012;11(4):993– 1000. Кореневская С.Н., Шкатова Е.С., Магеровский М.А., Шуткин А.Н. Аппаратнопрограммный комплекс для психофизиологических исследований на беза платформы ANDROID с AFE – интерфейсом. Медицинская техника. 2016;5:24–27. Korenevskiy N.A., Skopin D.E., Kusmin A.A., Al-Kasasbeh R.T. System for studying specific features of attention and memory. Biomedical engineering. 2010;44(1):32–35. Кореневский Н.А. Шуткин А.Н., Горбатенко С.А., Серебровский В.В. Оценка и управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: монография. Старый Оскол: ТНТ. 2015:472. Кореневский Н.А., Родионова С.Н., Хрипина И.И. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2019:472. Кореневский Н.А., Родионова С.Н., Говорухина Т.Н., Мясоедова М.А. Нечеткие модели оценки уровня эргономики технических систем и её влияния на состояние здоровья человека оператора с учетом функционального резерва его организма. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1). Доступно по: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/01/KorenevskiySoavtori_1_19_1.pdf. DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.015. Кореневский Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования. Телекоммуникации. 2006;6:25–31. Кореневский Н.А., Иванков Ю.А., Яковлева Е.А., Савченко Н.Н. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых состоянием окружающей среды, с учетом индивидуальных особенностей организма. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007;6(2):395– 400. Al-Kasabeh R.T., Korenevskiy N.A., Ionescu F., Kuzmin A.A. Synthesis of combined fuzzy decision rules based on the exploration analysis data. Proc. 4th IAFA Intern. Conference Interdisciplinary Approaches in Fractal Analysis, Bucharest, Romania, May 26-29. 2009 ISSN 2066-4451:71–78. Korenevskiy N.A., Application of Fuzzy Logic for Decision-Making in MedicalExpert Systems. Biomedical Engineering May. 2015;(49):46–49. Korenevskiy N.A., Degtyarev S.V., Seregin S.P., Novikov A.V. Use of an Interactive Method for Classification in Problems of Medical Diagnosis. Biomedical Engineering. November. 2013; 47(4):169–172. Кореневский Н.А., Башир А.С., Горбатенко С.А. Синтез гибридных нечетких правил для прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья в экологически неблагоприятных регионах. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013;4:69–73. Кореневский Н.А., Разумова К.В. Синтез нечетких классификационных правил в многомерном пространстве признаков для медицинских приложений. Известия ЮгоЗападного государственного университета. Серия управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012;2(41):223–227. Кореневский Н.А. Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Проектирование медико-экологических информационных систем. Министерство образования Российской Федерации, Курский государственный технический университете, Курск. 2001. Тутов Н.Д., Кореневский Н.А., Корженевич И.М. Способы представления разнотипных данных в задачах медицинских и экологических исследований. Известия Курского государственного технического университета. 1998;2:56–63.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.