ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2009, № 10 · БИОМЕДИЦИНСКАЯ РАДИОЭЛЕКТРОНИКА

Метод обнаружения и анализа собственного электромагнитного излучения человека в миллиметровом диапазоне длин волн

А.С. Позднов1, В.О. Давыдова1, В.А. Кошеленко1, Е.Н. Макурина1

1 ООО «Макена-Рус»

Аннотация

Рассмотрен вопрос использования КВЧ диагностики для выявления онкопатологии с помощью прибора «Эмиграф». Описан метод обнаружения и анализа собственного электромагнитного излучения человека в миллиметровом диапазоне длин волн. Дан сравнительный анализ результатов инструментальных физических методов применительно к данной проблеме. Приведены данные собственных исследований.

  • электромагнитное излучение человека
  • КВЧ диагностика
  • миллиметровый диапазон длин волн

Для цитирования

Позднов А.С., Давыдова В.О., Кошеленко В.А., Макурина Е.Н. Метод обнаружения и анализа собственного электромагнитного излучения человека в миллиметровом диапазоне длин волн // Журнал радиоэлектроники. – 2009. – № 10.

Литература

  1. Девятков Н.Д., Голант М.Б., Бецкий О.В. Миллиметровые волны и их роль в процессах жизнидеятельности. - М.: Радио и связь, 1991, 168 с.
  2. Бецкий О.В. Вода и электромагнитные волны. - Биомедицинская радиоэлектроника, 1998, N2.
  3. Синицын Н.И., Петросян В.И., Ёлкин В.А., Девятков Н.Д., Гуляев Ю.В., Бецкий О.В. Особая роль системы "миллиметровые волны - водная среда" в природе. - Биомедицинская радиоэлектроника", 1999, N1.
  4. Волновая терапия/ Т.А. Ордынская, П.В. Поручиков, В.Ф. Ордынский. - М.: Эскмо, 2008.-496 с.
  5. Бессонов А.Е., Семений А.Т., Информационная радиоволновая диагностика, как метод дифференциальной диагностики /Научный Центр Информационной Медицины ЛИДО г. Москва, http://www.lido-zel.ru
  6. Электронный ресурс <http://mricm.com/mricm/ru/ruworks/NwbZgXMS/>.
  7. Радиофизические принципы ТРФ-топографа. Доклад, представленный на 13 Российском Симпозиуме с международным участием «Миллиметровые волны в медицине и биологии».
  8. С.П.Ситько, Ю.А. Скрипник, А.Ф. Яненко. Аппаратурное обеспечение современных технологий квантовой медицины. Под общей редакцией проф. С.П. Ситько.- Киев.: ФАДА, ЛТД, 1999.
  9. Евразийский патент № 012029.
  10. Дрокина Т.В. Методы физики в медицине. - Красноярск, 2005.
  11. Электронный ресурс <http://www.eurolab.ua/encyclopedia/565/6457/>.
  12. Berg W.A. et al. Combined Screening With Ultrasound and Mammography vs. Mammography Alone in Women at Elevated Risk of Breast Cancer. JAMA, May 14, 2008;
  13. Warburg O., Posener K., Negelein E. Uber den stoffwechel der carcinomzelle // Biochemishe Zeitschrift.- 1924.- Bd.152, H ¾.
  14. Dische S. Hypoxia and local tumour control. Part 2. // Radiotherapy and Oncology.- 1991.- Vol. 20, Suppl 1.
  15. Электронный ресурс: http://mricm.com/mricm/ru/ruworks/FlpasSNQ/.
  16. Биологические ритмы. В 2-х т. Т. 1. Пер. с англ. - М.: Мир, 1984. - 414 с.
  17. Биомагнитные ритмы / Н.В. Павлович, С.А. Павлович, Ю.И. Галлиулин. - Мн.: Университетское, 1991. - 136 с.
  18. Орлов Ю.Н. Исследование ритмики живого. Учебное пособие - М.: АМНТ, 2009. - 70 с.
  19. Дж. Бендат, А. Пирсол. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.
  20. Крянев А.В., Лукин Г.В. Математические методы обработки неопределенных данных. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 216 с.
  21. Большая советская энциклопедия.
  22. Т. Андерсон. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.
  23. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. - СПб.: Питер, 2004. - 604 с.
  24. Воробьев В.П., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. С.-Петербург, 1999.
  25. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности.- М.: Финансы и статистика, 1989.- 607 с.
  26. Nonlinear principal component analysis of noisy data. William W. Hsieh Dept. of Earthand Ocean Sciences, University of British Columbia Vancouver, BCV6T1Z4, Canada, 2007.
  27. Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница» / под ред. Д.Л. Данилова, А.А. Жиглявского. - СПб.: Пресском, 1997. - 308 с.
  28. Дж. Бендат, А. Пирсол. Применения корреляционного и спектрального анализа. - М.: Мир, 1983.
  29. Лакин Г.Ф. Биометрия: Учеб. пособие для биол. спец. вузов - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1990. - 352 с.
  30. Прикладной анализ случайных данных. Под ред. Прохорова С.А./ СНЦ РАН, 2007, 582 с.
  31. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 816 с.
  32. Спиридонов И.Н., Самородов А.В. Методы и алгоритмы вычислительной диагностики: Учеб. пособие по курсу «Автоматизированная обработка экспериментальных данных». - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. - 50 с.
  33. Mann H.B., Whitney D.R. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. // Annals of Mathematical Statistics. 1947. № 18.
  34. Гублер Е. В., Генкин А. А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. Л., 1973.