Разработка искусственной иммунной системы оптимального управления терапевтическими дозами сульфаниламидов на основе нечеткой логики
Автор: Ширяева Ольга Ивановна, Денисова Татьяна Геннадиевна
Журнал: Проблемы информатики @problem-info
Рубрика: Прикладные информационные технологии
Статья в выпуске: 2 (31), 2016 года.
Бесплатный доступ
Разработана математическая модель искусственной иммунной системы такого заболевания организма, как пиелонефрит, лечение которого производится на основе сульфаниламидных препаратов. Получены результаты построения схемы нечеткой системы управления терапевтическими дозами сульфаниламидов. Разработанная математическая модель описывает формирование специальных реакций организма в зависимости от фаз хронического пиелонефрита. Для разработки иммунной модели реакции организма на сульфаниламиды учитывалась неопределенность в описании параметров, обусловленная характером протекающих в организме процессов. Для описания на основе нечеткой логики процесса влияния сульфаниламидных препаратов на организм проведен структурный анализ данных препаратов и даны сценарии их влияния на организм человека, включая побочные эффекты.
Искусственная иммунная система, сульфаниламиды, терапевтические дозы, нечеткое множество
Короткий адрес: https://sciup.org/14320307
IDR: 14320307
Список литературы Разработка искусственной иммунной системы оптимального управления терапевтическими дозами сульфаниламидов на основе нечеткой логики
- Dasgupta D. Artificial Immune Systems and Their Applications. New York: Springer-Verlag, Inc., 1998
- murray J. D. Mathematical Biology II: Spatial Models and Biomedical Applications. New-York: Springer, 2003
- Болодуpина И. П., Луговскова Ю. П. Оптимальное управление динамикой взаимодействия иммунной системы человека с инфекционными заболеваниями//Вестник СамГУ, „Математическое моделирование". 2009. № 8 (74). С. 138-153
- Polat К., Sahan S., Gone S. A new method to medical diagnosis: artificial immune recognition system (AIRS) with fuzzy weighted pre-processing and application to ECG arrhythmia//Expert Systems with Applications. 2006. 31 (2). P. 264-269
- Shamshirband S, Hessam S, Javidnia H, Amiribesheli M, Vahdat S, Petkovic D, Gani A, klah MLM. Tuberculosis Disease Diagnosis Using Artificial Immune Recognition System//Int. J. Med. Sci., 2014. 11 (5). P. 508-514
- Polat K., Kara S., Gunes S. A novel approach to resource allocation mechanism in artificial immune recognition system: fuzzy resource allocation mechanism and application to diagnosis of atherosclerosis disease. Berlin: Springer-Verlag. ICARIS, 2006. P. 244-255
- Ширяева О. И., Денисова Т. Г. Задача оптимизации терапевтических доз лекарственных препаратов на основе теории нечетких множеств//Международные Сатпаевские чтения „Роль и место молодых ученых в реализации новой экономической политики Казахстана", Алма-Ата, 2015
- Совлирова Ж. X., Харина Е. А. Быстрый тип ацетилирования -возможный маркер предрасположенности к заболеваниям органов мочевой системы//Нефрология и диализ. 1999. Т. 1. № 1. С. 20-23
- Разработка алгоритма получения оптимального количества сульфаниламидов на основе теории искусственных иммунных систем//Международная научная конференция „Теория функций, информатика, дифференциальные уравнения и их приложения", посвященная 80-летию академика НАН РК Блиева Н. К., КазНУ им. аль-Фараби, 15-16 октября, 2015
- Власов К. П. Теория автоматического управления. X.: Гуманитарный центр, 2007
