Neural network model for diagnostics of person’s functional conditions
https://doi.org/10.21626/vestnik/2016-4/20
Abstract
The neural network model of the quantitative estimation of functional conditions of a person on the basis of forecasting person’s biological age has been developed. The estimation of conditions is carried out on the basis of passport age, body weight, height, systolic and diastolic arterial pressure, average pressure, and stabilometrical parameter - LFS. The method of classifying the conditions with distinguishes two classes.The optimal threshold of the classification makes up (-1.5) years. The test sensitivity is 82.5 and the ratio of positive results plausibility is 1.28. The model allows estimating the functional states while conducting different types of activity and predicting different disturbances resulting in worsening the health state due to the influence of different unfavorable environmental factors.
About the Authors
Yu. G. Vykhovanets
M. Gorky Donetsk National Medical University
Russian Federation
Russian Federation
S. M. Tetyura
M. Gorky Donetsk National Medical University
Russian Federation
Russian Federation
A. N. Cherniak
M. Gorky Donetsk National Medical University
Russian Federation
Russian Federation
P. A. Aleshechkin
M. Gorky Donetsk National Medical University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Александрова Ю.И. Психофизиология: учебник для вузов. - СПб. : Питер, 2010. - 464 с.
2. Анастази А. Психологическое тестирование. - СПб. : Питер, 2001. - 688 с.
3. Анохин П.К. Узловые вопросы теории функциональных систем. - Москва: Наука, 1980. - 196 с.
4. Выхованец Ю.Г., Панченко О.А., Семисалов С.Я. Биокибернетический анализ стабилограмм у лиц с нарушениями координации движений // Український журнал телемедицини та медичної телематики. - 2009. - Т. 7, № 1. - С. 31-34.
5. Выхованец Ю.Г. Показатели биологического и психологического возраста у лиц с различными функциональными расстройствами // Архив клинической и эспериментальной медицины. - 2009. - Т. 18, № 2. - С. 170-172.
6. Дубровский В.И, Федорова В.Н. Биомеханика. - Москва : ВЛАДОС-ПРЕСС, 2003. - 672 с.
7. Ильин Е.П. Психофизиология состояний человека. - СПб. : Питер, 2005. - 412 с.
8. Литвинов А.В. Норма в медицинской практике. - М. : МЕДпресс-информ, 2004. - 144 с.
9. Лучихин Л.А., Скворцов Д.В., Кононова Н.А., Востоков А.В. Постурографическая экспресс-диагностика функционального состояния системы равновесия в вестибулологии // Вестник оториноларингологии. - 2006, № 1. - С. 13-17.
10. Лях Ю.Е., Гурьянов В.Г., Хоменко В.Н., Панченко О.А. Основы компьютерной биостатистики. Анализ информации в биологии, медицине и фармации статистическим пакетом MedStat. - Донецк : Е.К. Папакица, 2006. - 214 с.
11. Лях Ю.Е., Выхованец Ю.Г., Горшков О.Г. Анализ стабилограмм у лиц с нарушениями координации движений // Университетская клиника. - 2009. - Т. 5, № 1-2. - С. 99-102.
12. Лях Ю.Е., Выхованец Ю.Г., Панченко О.А. Скорость переработки информации при психомоторной деятельности у лиц с различным состоянием здоровья // Вестник гигиены и эпидемиологии. - 2006. - Т. 10, № 2. - С. 245-249.
13. Маркина Л.Д. Определение БВ человека методом В.П. Войтенко: учебное пособие для самостоятельной работы студентов медиков и психологов. - Владивосток : Владивостокский гос. мед. ун-т, 2001. - 29 с.
14. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. - М. : Медиа Сфера, 2006. - 312 с.
15. Скворцов Д.В. Клинический анализ движений, стабилометрия. - Москва: Антидор, 2000. - 199 с.
16. Судаков К.В. Нормальная физиология. - М. : МИА, 2006. - 920 с.
17. Шахбазов В.Г. Григорьева Н.Н., Колупаева Т.В. Новый цитобиофизический показатель биологического возраста и физиологического состояния организма человека // Физиология человека. - 1996. - Т. 22, № 6. - С. 71-75.
18. Bougard C., Lepelley M., Davenne D. The influences of time-of-day and sleep deprivation on postural control // Experimental Brain Research. - 2011. - Vol. 209, N 1. - P. 109-115.
19. Geh C., Beauchamp M.R., Crocker P.R. Assessed and distressed: white-coat effects on clinical balance performance // Journal of Psychosomatic Research.- 2011. - Vol. 70, N 1. - P. 45-51.
20. Verrel J., Lövdén M., Lindenberger U. Motor-equivalent covariation stabilizes step parameters and center of mass position during treadmill walking // Experimental Brain Research. - 2010. - Vol. 207, N 1-2. - P. 13-26.
Review
For citations:
Vykhovanets Yu.G., Tetyura S.M., Cherniak A.N., Aleshechkin P.A. Neural network model for diagnostics of person’s functional conditions. Kursk Scientific and Practical Bulletin "Man and His Health". 2016;(4):116-123. (In Russ.) https://doi.org/10.21626/vestnik/2016-4/20
Views:
588
Email this article 