МЕДИКО-СТАТИСТИЧНИЙ МЕТОД ТА ЗАСОБИ ОЦІНЮВАННЯ ПРОФЕСІЙНОЇ ПРИДАТНОСТІ ОПЕРАТОРІВ ЕКСТРЕМАЛЬНИХ ВИДІВ ДІЯЛЬНОСТІ : МЕДИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД И СРЕДСТВА ОЦЕНКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПРИГОДНОСТИ ОПЕРАТОРОВ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ВИДОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Краткое описание

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Національний авіаційний університет

На правах рукопису

БУЛИГІНА ОЛЕНА ВЯЧЕСЛАВІВНА

УДК 61:681.3

МЕДИКО-СТАТИСТИЧНИЙ МЕТОД ТА ЗАСОБИ ОЦІНЮВАННЯ ПРОФЕСІЙНОЇ ПРИДАТНОСТІ ОПЕРАТОРІВ ЕКСТРЕМАЛЬНИХ ВИДІВ ДІЯЛЬНОСТІ

Спеціальність 05.11.17 – Біологічні та медичні прилади і системи

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Науковий керівник:

Володарський Євген Тимофійович,

доктор технічних наук, професор

Київ- 2012

ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ ………………………………….	4
ВСТУП……………………………………………………………………	5
РОЗДІЛ 1 ОЦІНЮВАННЯ ПСИХОФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ОПЕРАТОРІВ ЕКСТРЕМАЛЬНИХ ВИДІВ ДІЯЛЬНОСТІ ЗА СИГНАЛАМИ БІОРИТМІВ ГОЛОВНОГО МОЗКУ………………..	13
1.1 Особливості оператора як об’єкта дослідження	14
1.2 Концептуальна модель енергетичних каналів взаємозв’язку психічної і фізіологічної систем оператора	19
1.3 Системний аналіз процесу функціональної залежності сигналів біоритмів кори головного мозку в енергетичному полі оператора	26
1.4 Аналіз факторів впливу на достовірність оцінювання медикобіологічних параметрів оператора…………………………………	33
Висновки до розділу 1……………………………………………………...	40
РОЗДІЛ 2 КОНЦЕПЦІЯ ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ПРИ ОЦІНЮВАННІ ПРОФЕСІЙНОЇ ПРИДАТНОСТІ ОПЕРАТОРІВ	41
2.1 Експертна характеристика необхідного обсягу параметрів оцінювання психофізіологічного стану здоров’я операторів	42
2.2 Визначення базових характеристик типів темпераменту операторів.	50
2.3 Класифікація категорій темпераменту операторів за оцінкою типу вищої нервової діяльності.	57
2.4 Експериментальне оцінювання психофізіологічного стану оператора. Вибір інформаційних параметрів	65
2.5 Статистична модель оцінювання професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності	70
Висновки до розділу 2………………………………………………………	78
РОЗДІЛ 3 ОЦІНЮВАННЯ ПРИДАТНОСТІ ОПЕРАТОРІВ ЕКСТРЕМАЛЬНИХ ВИДІВ ДІЯЛЬНОСТІ …………………………….	79
3.1 Формування норм професійної придатності на основі фізичної моделі	79
3.2 Перевірка операторів-претендентів за визначеними нормами	84
3.3 Робастне оцінювання параметрів розподілу випадкової величини	88
3.4 Застосування робастних методів для вибірки малого об’єму	93
Висновки до розділу 3………………………………………………………	98
РОЗДІЛ 4 ІНФОРМАЦІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПРОЦЕСУ ОЦІНЮВАННЯ ПРОФЕСІЙНОЇ ПРИДАТНОСТІ ОПЕРАТОРІВ ЕКСТРЕМАЛЬНИХ ВИДІВ ДІЯЛЬНОСТІ..…………………………	99
4.1 Визначення енергетичних характеристик інформаційних потоків при оцінюванні психофізіологічного стану  відділень головного мозку………………………………………………………………………..	99
4.2 Характеристика інформаційних потоків при дослідженні психофізіологічного стану відділень головного мозку оператора….………………………………………………………..………	110
4.3    Розробка банку даних в комп’ютеризованій інформаційній системі	115
Висновки до розділу 4……………………………………………….…..…	124
ВИСНОВКИ……………………………………………………………….	125
ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ………………………………….	127
ДОДАТКИ………………………………………………………………….	136
Додаток А Тестові питання щодо визначення категорійності темпераменту………………………………………………………………	137
Додаток Б Експериментально визначені коефіцієнти енергетичної стійкості операторів-полярників………………………………………….	144
Додаток В Визначення професійної придатності операторів-претендентів………………………………………………………………..	159
Додаток Г Акти впровадження дисертаційної роботи…………………..	162

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ

АЦП     – аналого-цифровий перетворювач

БІП       – біоелектричний потенціал

ВНД     – вища нервова діяльність

ЕВД      – екстремальні види діяльності

ЕЕГ      – електроенцефалографія

ЗПМ     – загальний показник мотивації

ГМ        – головний мозок

КІС       – комп’ютеризована інформаційна система

ЛС        – лімбічна система

МБП     – медикобіологічні параметри

НГС      – нейрогуморальна система

ПД        – потенціал дії

ПМО    – потенційні можливості оператора

ПФС     – психофізіологічний стан

ЦВФ     – цільова виробнича функція

ЦНС     –  центральна нервова система

ВСТУП

Актуальність теми. Ефективність виробничої діяльності оператора, в першу чергу, залежить від професійної придатності. В цьому сенсі професійна придатність - це відповідність моральних якостей, психофізіологічних показників і інтересів певного виду трудової діяльності. Професійна придатність багато в чому залежить від трудової мотивації і схильностей оператора реалізувати свої потенційні можливості і здібності у галузі. Тому для визначення рівня професійної придатності доцільно визначити психофізіологічний стан оператора. Особливо це важливо для операторів екстремальних видів діяльності – людей, для яких виконання функціонального призначення залежить не тільки  від їх фізіологічних даних, а від їх психологічного стану, стійкості до стресових та емоційних навантажень (вміння оперативно приймати рішення). При вирішені поставленої задачі особливе значення має відповідність психологічних особливостей профілю роботи. На теперішній час визначення професійної придатності операторів здійснюється із застосуванням спеціально розроблених тестів, але при застосуванні методик тестового опитування обов’язкове залучення кваліфікованих експертів і не представляється можливим безпосередньо кількісно оцінювати психофізіологічний стан оператора придатного до виконання професійних задач. До того ж, достовірність прийняття рішень при використанні експертного оцінювання залежить від особистих властивостей експерта. Таким чином, в системі визначення рівня професійної придатності операторів існує проблемна ситуація, вирішення якої може бути здійснено із застосуванням методів та засобів об’єктивного оцінювання психофізіологічного стану операторів, особливо тих, діяльність яких пов’язана з екстремальними умовами, включаючи вплив навколишнього середовища.

Для вирішення поставлених задач необхідно розробити діагностичну систему оцінювання професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності, яка базується на експериментальних даних, а також їх відповідна обробка із застосуванням статистичних критеріїв з попереднім використанням експертних методів оцінки психофізіологічного стану операторів. Розробка і впровадження такої системи дозволить усунути ті недоліки, які притаманні існуючому процесу професійного відбору операторів, не потребує залучення висококваліфікованих експертів і дозволить автоматизувати процес поточного професійного відбору.

В такій постановці тема дисертаційної роботи є актуальною і відповідає потребам сьогодення.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами

Тематика дисертаційної роботи відповідає пріоритетним напрямам розвитку науки в Україні. Основний зміст роботи складають результати досліджень, які проводились протягом 2006 – 2012 років відповідно до тематичних планів виконання науково-дослідних робіт у Національному авіаційному університеті, зокрема: № 19А-08.01.03 «Методи підвищення ефективності процесу експлуатації біомедичного обладнання»;№ 19/08.01.03 «Методологічні основи оцінки точності результатів випробувань біомедичного обладнання»; № 33/08.01.03 «Розробка методів оцінки психофізіологічного стану операторів»; «Методика побудови автоматизованої системи прийняття рішень щодо управління логістичною діяльністю в Антарктиці» (№ державної реєстрації 0109U002047); «Методологія побудови оптимальної системи підготовки і реабілітації операторів екстремальних видів діяльності» (№ державної реєстрації 0107U009248).

Участь автора у зазначених науково-дослідних роботах, безпосереднім виконавцем яких вона була, полягає у розробці системного підходу до визначення професійного відбору операторів екстремальних видів діяльності на основі визначення коефіцієнтів енергетичної стійкості з урахуванням попереднього розподілу операторів за категоріями темпераменту.

Мета і задачі дослідження. Метою роботи є підвищення методичної достовірності оцінювання професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності за рахунок введення об’єктивних статистичних критеріїв і норм оцінювання їх придатності до діяльності.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні задачі:

1.                     Встановити діагностичні ознаки, за якими в комплексі можливо оцінити фізіологічний і психічний стан оператора.

2.                     Розробити критерій, який дозволяє об'єднати операторів різного темпераменту в класи за їх психоемоційними можливостями.

3.                     Встановити уніфікований параметр, який дозволяє інтегрально оцінювати психофізіологічний стан в екстремальних умовах роботи оператора.

4.                     Визначити статистичний показник, який дозволяє за експериментальними даними, без участі експертів, оцінювати професійну придатність операторів екстремальних видів діяльності.

5.                     Сформувати критерій професійного відбору за статистичними показниками.

6.                     Автоматизувати процес поточного професійного відбору операторів.

Об’єкт дослідження – процес діагностування та оцінювання медикобіологічних параметрів операторів.

Предмет дослідження – метод оцінювання психофізіологічного стану операторів, професійна діяльність яких здійснюється в екстремальних умовах.

Методи дослідження. В процесі дисертаційного дослідження були використані метод математичного моделювання процесу класифікації полярників як операторів екстремальних видів діяльності для визначення категорій темпераменту; метод аналізу характеристики вихідних сигналів біоритмів головного мозку для визначення інформативних медикобіологічних параметрів; метод топологічного моделювання для визначення функціональних і кореляційних взаємозв’язків сигналів біоритмів, які визначають психофізіологічний стан відділів головного мозку; методи математичної статистики для оцінювання параметрів розподілу.

Наукова новизна одержаних результатів. В результаті проведених досліджень вперше створено експертно-статистичний підхід, який підвищує методичну достовірність оцінювання професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності за рахунок введення статистичного критерію оцінювання їх придатності до діяльності, в основу якого покладено наступні нові наукові результати:

1.        Вперше розроблена топологічна модель взаємозв'язку елементів системи біоритмів  головного мозку та запропоновано поділення за результатами тестів класичних категорій темпераменту на підгрупи, які об'єднують операторів за їх психофізіологічними властивостями.

2.        В якості узагальнюючої оцінки психофізіологічного стану оператора вперше введено коефіцієнт енергетичної стійкості, що визначається як відношення площин спектральної щільності потужності α-ритму оператора в спокійному та збудженому станах. Це додатково призводить до зменшення впливу похибки первинного вимірювального перетворення сигналів біоритмів, за якими визначаються спектральні щільності потужності.

3.        Вперше запропоновано в якості статистичної оцінки професійної придатності оператора екстремальної діяльності використовувати дисперсію відтворюваності коефіцієнту енергетичної стійкості, яка визначається за результатами фізичного моделюючого експерименту, що проводився із залученням операторів, які мають позитивний досвід професійної роботи в даних екстремальних умовах.

4.        Вперше запропоновано послідовний триступеневий статистичний критерій оцінювання відповідності оператора професійним вимогам, що дозволяє підвищити методичну достовірність при відборі оператора та зменшити час і об'єм випробувань.

5.        Вперше розроблена методологія оцінювання придатності операторів екстремальних видів діяльності за нормами, визначеними при статистичній обробці результатів фізичного моделюючого експерименту.

Практичне значення одержаних результатів полягає у розробленні рекомендацій по попередньому відборі операторів за категоріями темпераменту та розробленні методики визначення професійної придатності до діяльності в екстремальних умовах, яка може бути реалізована при застосуванні автоматизованих засобів без залучення експертів, зокрема:

1.        Встановлено взаємозв’язок біоенергетичних каналів, які характеризують психічний та фізіологічний стани головного мозку, що надає можливість в комплексі за α-ритмами оцінювати придатність оператора до професійної діяльності.

2.        Показано, що різні категорії темпераменту мають спільні ознаки ригідності, що дає можливість при професійному відборі об’єднувати їх в окремі групи операторів придатних працювати, зокрема, в екстремальних умовах.

3.        Розроблено алгоритм послідовного триступеневого оцінювання професійної придатності оператора за статистичними критеріями, що надає можливість підвищити методичну достовірність рекомендацій та зменшити об’єм випробувань при професійному відборі.

4.        Впроваджене алгоритмічне забезпечення організації банку даних в комп’ютеризованій інформаційній системі та алгоритмізація процесу побудови системи прийняття рішень в біомедичній практиці.

5.        Встановлено норми професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності, отримані при дослідженні полярників Антарктичної станції «Академік Вернадський», які дозволяють надавати об’єктивні рекомендації при відборі претендентів. Проведено поточний відбір операторів для участі в Антарктичної експедиції на станції «Академік Вернадський» з застосуванням автоматизованої системи прийняття рішень за двоступеневим статистичним критерієм, результати якого співпали з оцінкою висококваліфікованих експертів при відборі.

Результати дисертаційної роботи, а саме методику поділення за результатами тестів класичних категорій темпераменту на підгрупи, які об’єднують операторів за їх психофізіологічними властивостями та методику проведення статистичного аналізу, в результаті якого визначено в якості узагальнюючої оцінки психофізіологічного стану оператора коефіцієнт енергетичної стійкості, впроваджено у виробничий процес Національного антарктичного наукового центру (м. Київ) (акт впровадження від 15.11.2012 р.), методику обробки сигналів біоритмів з метою оцінювання психофізіологічного стану головного мозку оператора впроваджено в лабораторії  енцефалографічних досліджень Київської міської клінічної психоневрологічної лікарні №1 (акт впровадження від 19.05.2010р.), методику класифікації спортсменів за параметрами ригідності та характеристиками темпераменту впроваджено в процес підготовки спортсменів до змагань в Комітеті з фізичного виховання та спорту (КФВС) МОНУ (акт впровадження від 08.09.2010р.) а також у навчальний процес на кафедрі біокібернетики та аерокосмічної медицини Національного авіаційного університету при викладенні навчальних дисциплін для студентів спеціальності 7/8.091002 «Біотехнічні та медичні апарати і системи» (акт впровадження від 01.11.2012 р.).

Особистий внесок здобувача. Основні теоретичні і практичні результати отримані автором самостійно. У роботах, які були опубліковані у співавторстві, здобувачеві належать наступні результати: В [1] – реалізована методика визначення необхідної і достатньої сукупності діагностичних параметрів, призначених для оцінки психофізіологічного стану оператора, та побудована структура психо-фізіологічного стану кори головного мозку; у [2] – розроблені методичні основи побудови мереж Петрі для визначення категорій темпераменту операторів екстремальних видів діяльності; в [3] – розроблена концептуальна модель, за допомогою якої можна здійснити інженерний аналіз отриманих медико-інженерних характеристик біоритмів кори головного мозку, а також аналіз взаємозв’язку елементів системи біоритмів з лімбічною системою, що дозволяє побудувати алгоритми діагностування психофізіологічного стану оператора; у [4] – викладені основні принципи аналізу факторів впливу на електроенцефалограму при оцінюванні психофізіологічного стану операторів екстремальних видів діяльності та запропонований інтегральний підхід до обробки статистичних даних робастним методом; в [5] - наведена методика оцінювання придатності оператора до роботи в екстремальних умовах з використанням статистичних критеріїв оцінювання розсіювання його енергетичної стійкості по відношенню до нормативних значень, отриманих за результатами фізичного моделюючого експерименту; в [8] – викладений оптимальний (за критерієм якості) метод обробки біосигналів електроенцефалограм, в основу якого покладений розрахунок спектральної щільності потужності вимірювального сигналу; у [9] – викладена методика побудови аналітичної моделі процесу динаміки сигналів біоритмів головного мозку при дії впливових факторів; у [10] – викладена методика класифікації і систематизації експериментальних даних при застосуванні неінвазивного засобу вимірювання електроенцефалографа; у [11] - запропонована методика проведення дисперсійного аналізу ерготехнологічних процесів з метою планування алгоритмізації реалізації натурного експерименту; в [12] – запропонована методика визначення факторів, які впливають на ефективність проведення виробничих процесів в екстремальних умовах навколишнього середовища; у [13] – представлена топологічна модель мереж Петрі для визначення необхідних і достатніх умов оцінювання рівня ефективності оператора у виробничій діяльності.

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень, що викладені в дисертації, були апробовані на наукових конференціях серед них: VII Міжнародна наукова конференція студентів та молодих учених «ПОЛІТ-2007», м. Київ, 12-13 квітня 2007року; VIII Міжнародна наукова конференція студентів та молодих учених «ПОЛІТ-2008», м. Київ, 10-11 квітня 2008 року; IV Міжнародна антарктична конференція «ІІІ Міжнародний полярний рік 2007-2008: результати та перспективи», м. Київ, 12-14 травня 2009 року; V Міжнародна антарктична конференція «Антарктика і глобальні системи землі: нові виклики та перспективи», м. Київ, 17-19 травня 2011року; І Міжнародна наукова конференція пам’яті проф. В.Поджаренка «Вимірювання, контроль та діагностика в технічних системах ВКДТС - 2011», м. Вінниця, 18-20 жовтня 2011 року; IX Міжнародна наукова конференція «Неопределённость измерений: научные, прикладные, нормативные и методические аспекты», Польща, м. Бельско-Бяла, 20-25 лютого 2012 року.

Публікації. За темою дисертаційного дослідження опубліковано 13 наукових праць: 8 статей, в тому числі 5 в фахових наукових виданнях, що входять до Переліку фахових видань з технічних наук; 5 матеріалів та тез доповідей на наукових конференціях і симпозіумах.

Структура і обсяг роботи. Дисертаційна робота складається з переліку умовних скорочень, вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел, який містить 93 найменування та 4 додатка, що включають Акти впровадження. Основний зміст дисертації складає 135 сторінок. Загальна кількість  - 167 сторінок, робота містить 17 рисунків та 13 таблиць.

Робота виконана в Національному Авіаційному Університеті на кафедрі Біокібернетики та Аерокосмічної Медицини.

Список литературы

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі в науковому плані створено експертно-статистичний підхід, який підвищує методичну достовірність оцінювання професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності за рахунок введення статистичного критерію оцінювання їх придатності. В практичному плані розроблено рекомендації по попередньому відборі операторів за категоріями темпераменту та розроблено методику визначення професійної придатності до діяльності в екстремальних умовах, яка може бути реалізована при застосуванні автоматизованих засобів без залучення експертів. Наукові і практичні результати полягають в наступному:

1.                Встановлено взаємозв’язок між психікою та фізіологією операторів, який здійснюється через біоенергетичні канали, що дозволяє за сигналами біоритмів інтегрально оцінювати психофізіологічний стан операторів екстремальних видів діяльності. Розроблена структура топологічної моделі процесу функціональних взаємозв’язків біоритмів між собою і біоритмів з окремими відділами головного мозку, що показало можливість оцінювати психофізіологічний стан операторів за α-ритмом.

2.                Розроблена методика поділення класичних категорій темпераменту за результатами тестів на підгрупи, що надало можливість об'єднувати операторів за їх спільними психофізіологічними властивостями.

3.                Експериментальними дослідженнями доведено, що спектральна щільність потужності сигналів біоритмів є інтегральним інформативним параметром при діагностування психофізіологічного стану операторів екстремальних видів діяльності при переході від спокійного стану до діяльності в динамічному режимі; введено коефіцієнт енергетичної стійкості в якості узагальнюючої оцінки психофізіологічного стану оператора, який визначається як відношення площин спектральної щільності потужності α-ритму оператора в спокійному та збудженому станах.

4.                Розроблено послідовний триступеневий статистичний критерій оцінювання відповідності оператора професійним вимогам, що дозволяє підвищити методичну достовірність відбору оператора та зменшити об'єм випробувань. За результатами фізичного експерименту визначені норми професійної придатності операторів-полярників, які було покладено в основу методики оцінювання операторів-претендентів при відборі професійного складу полярної експедиції.

5.                Застосовано алгоритм робастного оцінювання параметрів розподілу випадкової величини при асиметричному розподілі даних малих об’ємів, що забезпечило оцінювати варіацію біоритмів операторів-претендентів без втрати точності на протязі дня і при зміні навколишніх умов професійної діяльності.

6.                Розроблений узагальнений алгоритм поточного оцінювання професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності, який покладено в основу створення автоматизованої системи їх оцінювання.

7.                Розроблена функціонально-логічна модель процесу формування інформаційного потоку від вимірювального засобу, що дозволяє визначити якісні та кількісні характеристики параметрів професійної придатності полярників як операторів екстремальних видів діяльності.

8.                Розроблена структура автоматизованої комп’ютеризованої інформаційної системи, в якій вхідна інформація перетворюється в інформаційний ресурс і інтегрується в системі розроблених банках даних, яку було використано при прийнятті рішень щодо визначення професійної придатності антарктичних дослідників.

ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1.                     Кузовик В.Д. Новітні засоби оцінки психофізіологічного стану операторів екстремальних видів діяльності /В.Д.Кузовик, В.Г.Гамов, О.В.Булигіна// Вісник центрального наукового центру транспортної академії України «Автошляховик України». – 2008. – №11. – С.31-33.

2.                     Іванець О.Б. Викоритання мереж Петрі для топологічного моделювання / О.Б. Іванець, О.В.Булигіна, М.В. Дворнік, Ю.Ю. Онікієнко// Електроніка та системи управління. – 2010. – №1(23). – С.129-133.

3.                     Булигіна О.В. Концептуальна модель оцінювання психофізіологічного стану операторів екстремальних видів діяльності /О.В.Булигіна, В.Г. Гамов// Вісник центрального наукового центру транспортної академії України «Автошляховик України». – 2010. – №13. – С.165-168.

4.                     Булыгина Е.В. Анализ источников неопределенности результатов аппаратурного исследования биоритмов коры головного мозга / О.В. Булигіна,
Е.Т Володарский., // Системи обробки інформації. – Харків-2012. – №1(99). – С. 78-81. ISSN 1681-7710.

5.                     Володарський Є.Т. Статистичне оцінювання професійної придатності операторів екстремальних видів діяльності / Є.Т. Володарський, О.В.Булигіна// Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. ВНТУ-2012. №3(25). – С.71-78. – ISSN 1999-9941.

6.                     Булигіна О.В. Концепція методу дослідження психофізіологічного стану людини /О.В.Булигіна// «ПОЛІТ-2007»: матеріали VII Міжнародної наукової конференції студентів та молодих учених, м. Київ, 12-13 квітня 2007р. – Київ: НАУ. 2007. – С.112.

7.                     Булигіна О.В. Методи та засоби оцінки психофізіологічного стану людини /О.В.Булигіна// «ПОЛІТ-2008»: Збірник тез VIII Міжнародної наукової конференції студентів та молодих учених, м. Київ, 10-11 квітня 2008 р. – Т.2. – НАУ,2008. – С.213.

8.                     Володарський Є.Т. Метод обработки сигналов электроэнцефалографии в процессе діагностики состояния коры головного мозга / Володарський Є.Т., Булигіна О.В.// «ІІІ Міжнародний полярний рік 2007-2008: результати та перспективи»: Збірник матеріалів IV Міжнародної Антарктичної конференції, м. Київ, 12-14 травня 2009р. – С. 227.

9.                     Володарський Є.Т. Математична модель обробки сигналів біоритмів головного мозку / Є.Т Володарський., О.В. Булигіна// «Антарктика і глобальні системи землі: нові виклики та перспективи»: Збірник матеріалів V Міжнародної Антарктичної конференції, м. Київ, 17-19 травня 2011р. – С.257.

10.                Володарський Є.Т. Методика оцінювання психофізіологічного стану операторів екстремальних видів діяльності / Володарський Є.Т., Булигіна О.В.// «Вимірювання, контроль та діагностика в технічних системах ВКДТС - 2011» матеріали І Міжнародної наукової конференції пам’яті проф. В.Поджаренка. м. Вінниця, 18-20 жовтня 2011р. – В.:ВНТУ, 2011. – С. 46.

11.                Кузовик В.Д. Метод дисперсійного аналізу технологічних процесів виробництва /Кузовик В.Д., Кузовик О.В.// Вісник центрального наукового центру транспортної академії України. – 1999. – №2. – С.59-60.

12.                Кузовик В.Д. Побудова регресійної моделі технологічного процесу ремонту авіаційного обладнання /Кузовик В.Д., Кузовик О.В.// Вісник центрального наукового центру транспортної академії України. – 1999. – №2. – С.53-54.

13.                Кузовик В.Д. Ефективність процесу експлуатації медичного обладнання / Кузовик В.Д., Кучеренко В.Л., Булигіна О.В.// Телекоммуникационные системы и технологии МРФ. – 2008: Сборник науч.трудов. – Харьков.: АНПРЭ, ХНУРЭ 2008. – Т.2. – С.65-68.

14.                Шиян А.А. Інформаційні технології для управління діяльністю людини: монографія / А.А.Шиян, С.М.Злепко, С.В.Павлов, І.І.Хаїмзон. – Вінниця : ВНТУ,2012. – 316с. ISBN 978-966-2462-84-5.

15.                Кошевая Л.А. Обеспечение единства испытаний. Концептуальные основы: монография / Л.А.Кошевая// – К.:НАУ, 2009. – 176с. – ISBN 978-966-596-9.

16.                 Моісеєнко Є.В. Стратегія фармакологічної корекції порушень адаптації людини до умов Антарктики / Є.В. Моісеєнко // VIII читання
В.В. Підвисоцького: Бюлетень матеріалів наукової конференції, 2009 р. – Одеса: Одеський ДМУ, 2009, С. 165-166.

17.                 Лебедев В.И. Личность в экстремальных ситуациях / В.И Лебедев.// – М.: «Наука», 1999. – 216 с.

18.                 Амосов Н. М. Алгоритм разума / Н. М. Амосов// – К. : Наук. думка, 1979. – 223 с.

19.                 Транзас Авиация [Электронный ресурс]: Система контроля психофизиологического состояния пилота "Пилот". – Режим доступу матеріалів: http://avia.transas.com/products/simulators/pilot/

20.                 Баевский Р. М. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии / Баевский Р. М. - М. : Медицина, 1979. - 298 с.

21.                 Научно-Практический Центр "Образ Здоровья" [Электронный ресурс]: Программно-аппаратный комплекс Омега-М. – Режим доступу матеріалів: http://www.lido-zel.ru/techno-omega.htm.

22.                 Айзенк Г. Проверьте свои интеллектуальные способности
/Г. Айзенк.// – Рига : Виеда, 1992. - 176 с.

23.                 Крегер О. Типы людей: 16 типов личности, определяющих как мы живем, работаем и любим / Отто Крегер, Джанет Тьюсон.// – М. : Персей, Вече, АСТ, 1995. - 256 с.

24.                 Прайор П. Ф. Мониторный контроль функций мозга / П. Ф. Прайор// – М.: Медицина, 1982. – 327 с.

25.                 Lacey I. Somatic responsee / І. Lacey // Psychological stress. - N.-Y., 1967. - Р. 14-37.

26.                 Березин Ф. Б. Методика многостороннего исследования личности / Ф. Б. Березин, М. П. Мирошников, Р. В. Рожанец - М. : Медицина, 1976. - 176 с.

27.                 Фізіологія людини (Під ред. Г.І.Косицького). М.: «Медицина», 1999., 312с.

28.                 Demir, S., J.W. Clark, C. Murphej and W. Giles, A Mathematical model of a rabbit sinoatrial node cell. – American Journal of Physiology. 1998., 266, c.820-862.

29.                 Plonsey, R., and R.C. Barr “Bioelectricity”, New York: Plenum, 1998, p.112-163.

30.                 Ларри Хьелл. Теории личности: основные положения, исследования и принципы / Ларри Хьелл, Дэниел Зиглер// - 3 изд. - М. : Питер, 2008. - 606 с.

31.                 Бондаренко М.Ф. Анализ взаимосвязей биоритмов головного мозга
/ М.Ф. Бондаренко, С.Г. Золкин, Е.Н. Малокуцко// Научно-теоретический журнал «Искусственный интелект» – №1 – 2006.

32.                 Бейгул Е. А. Приборы и аппараты медицинские / Бейгул Е. А., Горелова Т. В., Завьялов Ю. Н. и др.// – М. : Информприбор, 1990. - 152 с.

33.                 International Federation of Societies for Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. Recommendations for the practice of clinical neurophysiology, 1983.

34.                 Володарський Є.Т. Метрологічне забезпечення вимірювань і контролю / Володарський Є.Т., Кухарчук В.В., Поджаренко В.О., Сердюк Г.В. // – Вінниця: Велес, 2001. – 219с.

35.                 Руководство по выражению неопределенности измерения [пер. с англ.]; под. ред. В.А. Слаева. – СПб.: ГП ВНИИМ им. Д.И.Менделеева, 1999. – 126с.

36.                 Guidance for the use of repeatability, reproducibility and trueness estimates in measurement uncertainty estimation: ISO/TS 21748:2004. – (Международный стандарт).

37.                 Модели структурно-функциональной организации некоторых биологических систем. Под редак. М.М. Генфальда. «Наука», М., 1966, с. 323.

38.                 Злепко С. М. Концептуальні основи теорії психофізіологічної надійності / С. М. Злепко, М. Т. Бондарчук, С. В. Тимчик // Вісник Хмельницького національного університету. - 2005. – Ч. 1, Т. 2, № 4. – С. 87-89.

39.                Генкин А. А. Прогнозирование психофизиологических состояний /Генкин А. А., Медведев В. И.// – Л. : Наука, 1973. – 190 с.

40.                 Букингем М. Шумы в электронных приборах и системах / М. Букингем //: [Пер. с англ. А. Б. Мещерякова, В. П. Митрофанова, Г. А. Сидоровой  Под ред. В. Н. Губанкова]. – М. : Мир, 1986. - 398 с.

41.                 Леонова А. Б. Психодиагностика функциональных состояний человека / А. Б. Леонова// – М. : Издательство МГУ, 1984. – 200 с.

42.                 Haykin S. Neural Networks: a comprehensive foundation. - Upper Saddle River, N. J.: Prentice Hall, 1999. – 842 p.

43.                 White D.A., Sofge D.A. Handbook of Intelligent Control. Neural, Fuzzy and Adaptive approaches. - New York: Van Nostrand Reinhold, 1992. -568 p.

44.                 Злепко С. М. Особливості сучасного етапу розвитку систем оцінки функціонального стану оператора / Злепко С. М., Кимаковський Ю. В. // Сборник трудов Международного симпозиума "Наука и предпринимательство". - Винница–Камянец-Подольский, 2003. – С. 234-237.

45.                 Hess E. Pupillometrics / Е. Hess // Handbook of psychophysiology. - N.-Y., 1972. - Р. 491-531.

46.                 Анохин П. К. Проблема принятия решений в психологии и физиологии / П. К. Анохин // Проблемы принятия решения. – М. : Наука, 1976. – С. 7-16.

47.                 Пшеничный Б.Н. Выпуклый анализ и экстремальные задачи
/ Б.Н. Пшеничный// – М.: Наука, 2001. – 317с.

48.                 Вентцель Е.С. Исследование операций / Е.С. Вентцель// – М.: Наука, 1972. – 256с.

49.                 Luo, C.H.,and Y.Rudy “A dynamic model of the cardial ventricular action potential. I. Simulations of ionic currents and concentration change” Circ. Res, 1994, 74: 1071-1096.

50.                 A.L. Hodgkin, A.F. Huxley “A Quantitative Description of Membrane Current and Its Application to Conduction and Excitation in Nerve”, Journal of Physiology, № 17 p.11-42, New York, 1994.

51.                 Анохин П.К. Кибернетические аспекты в изучении работы мозга. /П.К. Анохин// «Наука», М., 1970, с. 283.

52.                 Анастази А. Психологическое тестирование : [пер. с англ.] / A. Анастази под ред. К. М. Гуревича, В. И. Лубовского - М. : Педагогика, 1982. - 279 с.

53.                 Минцер О.П., Молотков В.Н. и др. Биологическая и медицинская кибернетика / О.П. Минцер, В.Н. Молотков и др.// Справочники. –К.: Наукова думка, 1986. – 374с.

54.                 Викторов В. А. Принципиальные вопросы создания и производства приборов и комплексов для психофизиологических исследований / В. А. Викторов, В. П. Гундаров, Е. П. Матвеев // Медицинская техника. – 1997. – № 2. – С. 4-7.

55.                 Nunez, P.L. “Electric Fields of the Brain: The Neurophysics of the EEG”. New York: Oxford University Press, 1991, p. 197.

56.                 Березин Ф. Б. Психическая и психофизиологическая адаптация человека / Ф. Б. Березин// – Л. : Наука, 1988. - 270 с.

57.                 Майдиков Ю. Л. Разумный мозг : [учеб. пособие] / Ю. Л. Майдиков, А. М. Морозов// – К. : Чернобыльинтерформ, 1998. - 210 с.

58.                 Булигіна О.В., Онікієнко Ю.Ю. Засіб оцінки психофізіологічного стану полярників. Підсумки 3-го антарктичного року: IV Міжнародна антарктична конференція. – К.: НАНЦ, 2009. – С.229.

59.                 Е. А. Бейгул Приборы и аппараты медицинские / Бейгул Е. А., Горелова Т. В., Завьялов Ю. Н. и др.// – М. : Информприбор, 1990. – 152 с.

60.                 Съем биопотенциалов с электродов медицинских приборов / Электронные компоненты и системы : /Информационный бюллетень компании Analog Devices, пер. с англ. В. Романова// – К., 2008. – Т. 8, вып. 4. – С. 12.

61.                 Павлов С.В. Методи фільтрації біосигналів на основі апроксимації ортогональними степеневими многочленами / С.В. Павлов, К.І. Станчук,
М.М. Данильчук, О.М. Семенець // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2004. – №1 – С. 131-136.

62.                 Азаров О.Д. Високолінійні порозрядні АЦП з ваговою надлишковістю для систем реєстрації та оброблення сигналів / О.Д. Азаров,
О.А. Архипчук, С.М. Захарченко // Монографія. – Вінниця:Універс. – Вінниця,2005. – 125с.

63.                 Поджаренко В.А. Метрологические основы компьютерно-измерительной техники / В.А. Поджаренко, В.В. Кухарчук // Учеб. пособие. – К.: УМК ВО, 1989. -216с.

64.                 Павлов С.В. Метод спектрального аналізу для обробки фотоплетизмографічних сигналів / С.В. Павлов, М.В. Матохнюк // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. -2002. -№1(3) – С. 114-120.

65.                 Баскаков С. И. Радиотехнические цепи и сигналы / С. И Баскаков//— 3-е изд.— М.: «Высшая школа», 2000. – 462 с.– ISBN 5-06-003843-2.

66.                 Володарський Є.Т. Статистична обробка даних / Є.Т. Володарський, Л.О. Кошева // Навчальний посібник. – К.:НАУ, 2008.-308с. ISBN 978-966-598-406-1.

67.                 Володарський Е.Т. Планирование и организация измерительного эксперимента / Е.Т Володарський, Б.Н. Малиновский, Ю.М Туз// – К.: Вища школа, 1987. -280с.

68.                 Рутман Э.М. Вызванные потенциалы и их использование в психофизиологических исследованиях / Э.М. Рутман // – М. «Наука», 1987, 79 с.

69.                 Смирнов Н.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений / Н.В. Смирнов, И.В. Дунин-Барковский //М.: Наука, 1969 г. - 512 с.

70.                 Дубров А.М. Многомерный статистический анализ /А.М.Дубров, В.С.Мхитарян, Л.И. Трошин// – М.: «Финансы и статистика», 2000. – 352 с.

71.                 ДСТУ ГОСТ ИСО 5725-2:2005 Точность (правильность и прецинзионность) методов и результатов измерений.

72.                 Азарсков В.Н. Рабасные методы оценивания, идентификации и адаптивного управления / В.Н. Азарсков, Л.Н. Блохин, Л.С. Энитецкий,
Н.Н. Куссуль // -К. : НАУ, 2004. -500с.

73.                 Сархан А.Е. Введение в теорию порядковых статистик / А.Е. Сархан, под ред. Б.Г. Гринберга // – М.: Статистика, 1970. – 416 с.

74.                 Куц Ю.В. Дослідження симетричності законів розподілу за малих обсягів вибірки даних спостереження / Ю.В. Куц, Л.М. Щербак, С.В. Шенгур// Моделювання та інформаційні технології: Збірник наук. праць Ін-ту проблем моделюв. в енергет. ім. Г.Є. Пухова НАНУ. – К.: Ін-ту проблем моделюв. в енергет. ім. Г.Є. Пухова НАНУ, 2011. – Вип. 61.  – С. 51-55.

75.                 Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений / Дж. Тьюки // Разведочный анализ. М.: Мир, 1981. - 696 с.

76.                 Analist Robust Statictics – How Not to Reject Outliers, decembr,1989, vol.144.

77.                 Володарский Е.Т. Робастное оценивание точностных характеристик результатов наблюдений /Е.Т. Володарский, Д.А. Паляничко// Системи обробки інформації. – 2011. – Вип. 8(98). Збірник наукових праць.– Харьків.

78.                 Volodarskyi I., Kosheva L.,Warsza Z. Metoda odporna oceny docladnosci pomiarow // Pomjari, awtomatica, control.– Vol. 58, nr 4/2012, p.396-401.

79.                 Куц Ю.В. Статистична фазометрія / Ю.В. Куц, Л.М. Щербак // Наукова монографія.-Вид-во Тернопільського держ. ун-ту ім. І. Пулюя.-2009.-383 с.

80.                 Куц Ю.В, Знаходження довірчого інтервалу в задачах кутометрії за апроксимацією емпіричних даних розподілом Джонсона / Ю.В. Куц,
С.В. Шенгур // Відбір і обробка інформації. – 2011. – №35 (111). – С. 32-37.

81.                 Лисицин Б.М. Оптимизація інформації / Б.М. Лисицин, В.М. Антоненко // – К.: Вища школа, 1999. -248с.

82.                 Cоколов Е.И. Перестройка естественных нейроновых сетей. – М.: Т.1. «Наука», 1989. – 104 с.

83.                 Архангельский И.Н. Нейроновые сети в системе автоматизации
/ И.Н. Архангельский и др. - К. : «Техніка», 1999. -364с.

84.                 Куссуль Н.Н. Обучение нейронных сетей с использованием метода нечетких эллипсоидальных оценок / Н.Н. Куссуль //Проблемы управления и информатики. – 2001, №1, с. 72-78.

85.                 Денисов А.А. Информационные основы управления / А.А Денисов// –Л.: Энергоатомиздат, Л., 1993. -173с.

86.                 Захаров И.П. Теория неопределенности в измерениях 
/ И.П. Захаров, В.Д. Кукуш // Учеб. пособие. – Харьков: Консум, 2002. – 256 с.

87.                 Болконин В.Е. Анализ и синтез систем автоматического управления информацией / В.Е. Болконин, П.Н. Чинаев // –М.: Радио и связь, 1991. -256.

88.                 Аль-Касасбек Р.Т. Автоматическое обнаружение артефактов в электроэнцефалографическом сигнале / Р.Т. Аль-Касасбек, М.С. Шамасина, Д.Е. Скопин // Медицинская техника. – 2008. № 6. – С. 19-26.

89.                 Абдуллаев Н.Т. Применение нейронных сетей для выявления артефактов электроэнцефалографического сигнала, представленного вейвлетпакетным отображением / Н.Т. Абдуллаев, О.А. Дышин, Х.З. Самедова // Медицинская техника. – 2009. – №4. – С. 42-46.

90.                 Кожем’яко В.П. Оптико-електронний метод визначення координат центру спроектованого об’єкта / В.П. Кожем’яко, С.В. Павлов, С.В. Чепорнюк, І.М. Савалюк, О.Г. Стецюра // Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів: Збірник праць IV Всеукраїнської Міжнародної конференції. – Київ, 1998 – С. 177-180.

91.                 Моисеенко Е.В. Пути совершенствования технологии мониторинга психических и психофизиологических функций зимовщиков станции Академик Вернадский / Е.В.Моисеенко, П.И.Волков, С.В.Черный, Г.Ю.Пышнов // Тези доповідей V міжнародної антарктичної конференції “Антарктика і глобальні системи землі: нові виклики та перспективи”.Київ, 2011., С.292-294.

92.                 Чиркова Э.Н. Иммуноспецифичность волновой информации в живом организме / Э.Н. Чиркова // – М: «новый центр», 2000. – 303 с.

93.                 Kendel, E.R., J.H. Schwartz, and T.M. Jessell, “Principles of Neural Science”, 3^rd ed. New York: Elsevier Scince Publishiung, 1991.