1. Afifi, A.A. et al., A method for evaluating changes in sets of computer monitored physiological vari
ables. Computers and Biomedical Research, 4 (1971), s. 329 - 339.
2. Allen, R., Time series methods in the monitoring of intracranial pressure. Part 1: Problems, suggestions for a monitoring scheme and review of appropriate techniques. J. Biomed. Eng. 5 (1983) January, s. 5 - 18.
3. Allen, R., Time series methods in the monitoring of intracranial pressure. Part 2: Comparative study and initial assessment. J. Biomed. Eng. 5 (1983) April, s. 103 - 109.
4. Andrews, H.C., Introduction to mathematical tech
niques in pattern recognition. Wiley-Interscience, New York 1972. 242 s.
5. Aronen, H. & Lahdentausta, P. , Tekoälyn mahdollisuu
det kriittisen potilaan tiedon valvonnassa. Helsinki 1986 . Helsingin yliopistollinen keskussairaala, Lääkintäteknillisen osaston tutkimusjulkaisuja 13, Teknillisen korkeakoulun lääkintätekniikan harjoi
tustöitä 1. 17 s.
6. Aumala, O., Monikanavainen signaalianalyysi - uusi teollisuusautomaation ja teknisen diagnostiikan mit
tausmenetelmä. Korkeakoulujen ATK-uutiset 1986:2, s. 6 - 8.
7. Birnholz, J.C. & Farrell, E.E., Dataface: a suggest
ed method for visual data reduction for pattern recognition. Clin. Phys. Physiol. Meas. 2 (1981) 4, s. 293 - 298.
8. BMD biomedical computer programs. Ed. W.J. Dixon.
University of California Publications in Automatic Computation No. 2. University of California Press, Berkeley 1967. S. 214a - 2141.
9. Bushman, J.A., The use of computers in the care of the acutely ill. Teoksessa Real-time computing in patient management. Eds. J.P. Payne & D.W.Hill.
Peter Peregrinus, Stevenage 1976. S. 165 - 168.
10. Cerutti, S. et al. , Classification of the EEG during neurosurgery. Parametric identification and Kalman filtering compared. J. Biomed. Eng. 8 (1986) 3, s. 244 - 254.
11. Cerutti, S. et al, Parameter extraction in EEG pro
cessing during riskful neurosurgical operations.
Signal Processing 9 (1985) 1, s. 25 - 35.
12. Chatfield, C., Statistics for technology. 3rd ed.
Chapman and Hall, Lontoo 1983. S. 288 - 318.
13. Chatfield, C., The analysis of time series : an int
roduction. 3rd ed. Chapman and Hall, Lontoo 1984.
286 s.
14. Childers, D.G. et al., Spectral analysis: prediction and extrapolation. CRC Crit. Rev. Biomed. Eng. 6
(1981) September, s. 133 - 175.
15. Contini, C. et al., Clinical experience with a new dynamic display system for ambulatory ECG record
ings. J. Electrocardiology 17 (1984) 1, s. 67 - 74.
16. COST-13 osaprojekti: älykkäät hälytykset tehohoidos
sa. Tutkimussuunnitelma. Valtion teknillinen tutki
muskeskus, Sairaalatekniikan laboratorio. Tampere 1986. 12 s.
17. Cottrell, J.J. et ai., Critical care computing. J.
Am. Med. Assoc. 248 (1982) 18, s. 2289 - 2291.
18. Craelius, W. et al., Rhythm analysis of arterial blood pressure. IEEE Trans. Biomed. Eng. BME-33
(1986) 12, s. 1166 - 1172.
19. Cramp, D.G. & Carson, E.R., Design of an intelligent system for closed loop control of fluid balance.
Biomed. Meas. Infor. Contr. 1 (1986) 1, s. 49 - 55.
20. Eklund, J. et al., Identifiointi- ja estimointimene- telmien käyttö säätöjärjestelmien kunnonvalvonnassa.
Automaatiopäivät 1984. Suomen säätöteknillinen seu
ra, Helsinki 1984. S. 129 - 146.
Endresen, J. & Hill, D.W., The present state of trend detection and prediction in patient monitor
ing. Intens. Care Med. 3 (1977) 1, s. 15 - 26.
21.
22. Fagan, L.M. et al., Computer-based medical decision making: From Mycin to VM. Automática, 3 (1980), s.
97 - 106.
23. Flood, R.L. et al., Clinical time series : analysis, modelling and recursive estimation. Proc. 7 th IF AC Symposium on Identification and System Parameter Estimation. York, UK, 1985. Eds. S.A. Billings &
P. Young. Pergamon Press, Oxford 1985. S. 1613- 1618.
24. FMH mullistaa verenpainemittauksen. I.D.E.A. 1986:8, s. 60 - 62.
25. Fu, K-S., Recent developments in pattern recogniti
on. IEEE Trans, on Comput. C-29 (1980) 10, s. 845- 854.
26. Gevins, A.S., Pattern recognition of human brain electrical potentials. IEEE Trans. Pattern Anal.
Mach. Intel1. PAMI-2 (1980) 5, s. 383 - 400.
27. Granger, C.W.J. & Newbold, P. , Forecasting economic time series. Academic Press, New York 1977. 333 s.
28. Gordon, K., The multi-state Kalman filter in medical monitoring. Computer Methods and Programs in Biome
dicine 23 (1986), s. 147 - 154.
29. Hankeln, K.B. et al., Microcomputer-assisted moni
toring system for measuring and processing cardio
respiratory variables : Preliminary results of clini
cal trials. Crit. Care Med. 13 (1985) 5 , s. 426-431.
30. Harrison, P.J. & Davies, O.L., The use of cumulative sum (cusum) techniques for the control of routine forecasts of product demand. Operations Res. 12
(1964) 2, s. 325 - 333.
31. Harrison, P.J. & Stevens, C.F., A Bayesian approach to short-term forecasting. Oper. Res. Q. 22 (1971) 4, s. 341 - 362.
Hartimo, I., Digitaalinen signaalinkäsittely ja sen merkitys. Helsinki 1983 . Insinöörijärjestöjen koulu
tuskeskus, Julkaisu 31-83, Signaaliprosessorit ja niiden käyttö. 4 s.
32.
33. Heinonen, P., Linear median hybrid filters. Väitös
kirja. Tampereen teknillinen korkeakoulu, Julkaisuja 39, Tampere 1986.
34. Heinonen, P. & Neuvo, Y., FIR median hybrid filters.
Submitted to IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, November 1985. 15 s. (Myös viittees
sä 33 )
35. Heinonen, P. & Neuvo, Y-, FIR median hybrid filters with predictive FIR substructures. Submitted to IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, December 1985. 16 s. (Myös viitteessä 33)
36. Heinonen, P. et al., Generalized median filters for biological signal processing. Proceedings of 7th European conference on circuit theory and design.
Prague, Czechoslovakia, Sept. 1985. S. 283 - 286.
(Myös viitteessä 33)
37. Hill D.W. & Endresen J., Trend recording and fore
casting in intensive therapy. British Journal of Clinical Equipment 1978:1, s. 4 - 15.
38. Hill, G.W. & Woodworth, D., Automatic Box-Jenkins forecasting. J. Opi. Res. Soc. 31 (1980) 5, s. 413- 422.
39. Hitchings D.J. et al., Trend detection of pseudo
random variables using an exponentially mapped past statistical approach : An adjunct to computer assist
ed monitoring. Int. J. Bio-Medical Computing 1975:6, s. 73 - 87.
40. Hope, C.E. et al., Computed trend analysis in auto
mated patient monitoring systems. Brit. J. Anaesth.
45 (1973), s. 330 - 449.
41. Jansen, B.H., Analysis of biomedical signals by means of linear modeling. CRC Crit. Rev. Biomed.
Eng. 12 (1985) 4, s. 343 - 392.
42. Jokinen, Y., Elektrokardiogrammin analyysi ja mikro
ja minitietokoneet. Turku 1983. Kansaneläkelaitok
sen julkaisuja ML:34, Atk:n perusteita ja käyttö diagnostiikassa. Toim. J.Hailanoro et ai. S. 85- 92.
43. Kalli, S. et al., Computerized analysis of long-term invasive blood pressure signals. International Sym
posium on Ambulatory Monitoring. Padova, Italy, March 29 - 31, 1985. 6 s.
44. Kalli, S. et al., Decomposition of continuous long
term blood pressure signals into root components.
Computers in Cardiology. Linköping, Sweden, Sept.
1985. Pubi. IEEE Computer Society, 1986. 4 s. (Myös viitteessä 33)
45. Kalli, S. et al., Identifying patterns and profiles in 24-hour blood pressure recordings. International Symposium on Ambulatory Monitoring. Padova, Italy, March 29 - 31, 1985. 6 s. (Myös viitteessä 33)
46. Kari, A., Anestesi och intensivvård 1995. Esitelmä.
Ad-hoc arbetsmöte för PDMAI, Helsinki 3. - 4.11.
1986.
47. Kataja, M., Tietokoneen avustaman diagnostiikan teoreettinen tausta ja käytännön ratkaisut. Turku 1983. Kansaneläkelaitoksen julkaisuja ML:34, Atk:n perusteita ja käyttö diagnostiikassa. Toim. J.Halla- noro et ai. S. 73 - 84.
48. Kautto, A.M.T., Ydinvoimalan häiriönselvitysjärjes
telmä. Espoo 1982. Valtion teknillinen tutkimuskes
kus, Tiedotteita 132. 78 s.
49. Kay, S.M & Marple, S.L., Spectrum analysis - a mo
dern perspective. Proc. IEEE 69 (1981) 11, s. 1380- 1419.
50. Keene, A.R. & Cullen, D.J., Therapeutic intervention scoring system: Update 1983. Crit. Care Med. 11
(1983) 1 , s. 1 - 3.
51. Kone Intensive care data management system. Esite.
5 s.
52. Kokkonen, O., Tuotantoprosessin trouble-shooting diagnostiikka. Helsinki 1986 . Insinöörijärjestöjen koulutuskeskus, Julkaisu 54-86, Tekninen diagnos
tiikka. 10 s.
Kusin-MED: Knowledge-based systems in medicine.
Final plan. Tampere 1986. 17 s.
53.
54. Käpyaho, J., Kevyt johdatus tekoälyyn. Korkeakoulu
jen ATK-uutiset 1986:2, s. 4 - 6.
55. Laine, P., Digitaaliset automaatiojärjestelmät yhä helpompia käyttää. Prosessori 1986:5, s. 36 - 41.
56. Laine, P. , PC-pohjainen valvomo pieneen prosessiin.
Prosessori 1986:5, s. 32 - 34.
57. Levy, W.J. et al., Automated EEG processing for intraoperative monitoring: A comparison of techni
ques. Anesthesiology 53 (1980) 3, s. 223 - 236.
58. Lewis, C.D., Statistical monitoring techniques. Med.
& Biol. Engng. 9 (1971), s. 315 - 323.
59. Linnainmaa, S. , Suomalaisia tekoälyn tutkimusohjel
mia. Korkeakoulujen ATK-uutiset 1986:2, s. 27 - 30.
60. Linnainmaa, S., VTT : n ja TEKESin yhteinen projekti:
Tietämysjärjestelmien kehittämisen menetelmät ja apuvälineet. Korkeakoulujen ATK-uutiset 1986:2, s. 30 - 33.
61. Makhoul, J., Linear prediction: a tutorial review.
Proc. IEEE 63 (1975) 4, s. 561 - 580.
62. Makridakis, S.& Wheelwright, S.C., Interactive fore
casting. Holden-Day, San Francisco 1978. 650 s.
63. Marchesi, C. et al., Reliable identification of acute episodes during ECG and hemodynamic monitoring in ICU. Computers in Cardiology, Williamsburg, Vir
ginia, October 22 - 24, 1980. Pubi. IEEE Computer Society, 1981. S. 315 - 318.
64. Mattila, M.A.K., Potilasvalvonta anestesian aikana.
Instrumentarium, sairaala- ja laboratorio-osastot:
asiakaslehti 1986:2, s. 6 - 7.
65. McEwen, J.A. et ai., Monitoring the level of anes
thesia by automatic analysis of spontaneous EEG activity. IEEE Trans. Biomed. Eng. BME-22 (1975) 4, s. 299 - 305.
66. Medical instrumentation - application and design.
Ed. J.G. Webster. Houghton Mifflin, Boston 1978.
5. 286 ja 353.
67. Montonen, J., Automaattisesta suureiden valvonnasta kriittisen potilaan tietojen hallinnassa. Seminaari
työ. Teknillinen korkeakoulu, Teknillisen fysiikan laitos. Espoo 1986. 18 s.
68. Muilu, M. et ai., Voimalaitosten kunnonvalvontajär
jestelmät. Helsinki 1986. Insinöörijärjestöjen kou
lutuskeskus , Julkaisu 54-86, Tekninen diagnostiikka.
13 s.
69. Mäkilä, R. & Vuorikoski, M., Aikasarja-analyysi taloudellisessa ennustamisessa. Seminaarityö. Tek
nillinen korkeakoulu, Taloustieteen laitos. Espoo 1983. 25 s.
70. Neuvo, Y. , Digitaalisen signaalinkäsittelyn menetel
miä. Helsinki 1983. Insinöörijärjestöjen koulutus
keskus, Julkaisu 31-83, Signaaliprosessorit ja nii
den käyttö. 15 s.
71. Nieminen, A. & Neuvo, Y., Filtering of nonstationary signals using predictor median hybrid structures.
Submitted to Signal Processing, 1986. 23 s.
72. Nieminen, A. et al., Median type filters with adap
tive filter substructures. Submitted to IEEE Trans.
on Circuits Syst., 1986. 14 s.
73. Normocap-monitorin esite. Datex Oy Instrumentarium.
74. Operating room data acquisition computer and soft
ware specification. WSM Group, Tucson 1984. 4 s.
75. Oppenheim, A.V. & Schafer, R. W. , Digital signal processing. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1975. 585 s.
76. Pronk, R.A.F., EEG processing in cardiac surgery.
Utrecht 1982. Institute of Medical Physics TNO, Report R-1982-1. Luvut 5-6.
77 . Pääkkönen, T. , Proses s iva lvonnan asiantuntijajärjes
telmät. Helsinki 1986. Insinöörijärjestöjen koulu
tuskeskus, Julkaisu 54-86, Tekninen diagnostiikka.
16 s.
Renfors, M., Signaaliprosessorit. Helsinki 1983.
Insinöörijärjestöjen koulutuskeskus, Julkaisu 31- 83, Signaaliprosessorit ja niiden käyttö. 12 s.
78.
79. Ruokonen, T. & Lautala, P., Model-based reasoning in the failure diagnosis of industrial processes.
Espoo 1986. Helsinki University of Technology, Cont
rol Engineering Laboratory, Report 68. 12 s.
80. Ruokonen, T. et al., Vikadiagnoosi ja kunnonvalvonta voimalaitoksissa; esitutkimus. Helsinki University of Technology, Control Engineering Laboratory, Re
port 59. 76 s.
81. Saranummi, N.S. & Nykänen, P., Lääketieteelliset tietämystekniset päätöksenteon tukijärjestelmät.
Korkeakoulujen ATK-uutiset 1986:2, s. 24 - 27.
82. Siegel, J.H. & Coleman, B., Computers in the care of the critically ill patient. Urol. Clin. North Am. 13 (1986) 1, s. 101 - 117.
83. Sivak, E. et al., The evolution of a computerized patient care management system (PCMS) for the ICU.
Fourth international symposium on computing in anes
thesia and intensive care. Rotterdam, September 2-6, 1986.
84. Smith, W.D. & Lager, D.L., Evaluation of simple algorithms for spectral parameter analysis of the electroencephalogram. IEEE Trans. Biomed. Eng. BME- 33 (1986) 3, s. 352 - 358.
85. Stoodley, K.D.C. & Mirnia, M., The automatic detect
ion of transients, step changes and slope changes in the monitoring of medical time series. The Sta
tistician 28 (1979) 3, s. 163 - 170.
86. Tayler, C., From panel boards to computer screens.
Process Engineering 1986:8, s. 59 - 63.
87. Taylor, D.E.M., Probabilistic trend detection: imp
lementation and utility. Teoksessa Real-time comput
ing in patient management. Eds. J.P. Payne & D.W.
Hill. Peter Peregrinas, Stevenage 1976 . S. 175- 187.
88. Trigg, D.W. & Leach, A.D., Exponential smoothing with adaptive response rate. Oper. Res. Q. 18 (1967)
1, s. 53 - 59.
89. Vo, N.M., Automated respiratory monitoring in sep
sis. Am. Surg. 51 (1985) 11, s. 648 - 652.
90. Wagner, D.P. et al., International use of APACHE, an acute severity of disease measure. Medical Deci
sion Making, 4 (1984) 3. 17 s.
91. Young, P., Recursive approaches to time series ana
lysis. Bull. Inst. Maths. Appi. 10 (1974) May/June, s. 209 - 224.
käsittelystä. (Numeroiden selitykset seuraavalla sivulla)
NukutusHeräämö
1. potilasmonitori 2. respiraattori 3. infuusiopumppu
II Nykyisen tietotekniikan mahdollisuudet 4. mikrotietokone
5. lähiverkko
6. yhteys keskus-ATK :hon
7. anestesiakertomuksen automaattinen laadinta 8. anestesiologin työasema
III Uudet/paljon kehitystyötä vaativat komponentit
9. respiraattorien ja infuusiopumppujen automaattinen valvonta ja säätö
10. automaattinen nestemonitorointi 11. kemiallinen monitorointi
12. kuljetuksen aikainen valvonta 13. lääkärin "CAD-työasema"