CC BY
29
Раздел I
БИОЛОГИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ И БИОИНФОРМАТИКА В МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
УДК: 796.01:612 DOI: 12737/25236
ЭФФЕКТ ЕСЬКОВА-ЗИНЧЕНКО В ОЦЕНКЕ ПАРАМЕТРОВ ТЕППИНГА Т.В. ГАВРИЛЕНКО*, Е.В. ЯКУНИН", Д.В. ГОРБУНОВ*, Б.Р. ГИМАДИЕВ*, И.Н САМСОНОВ*
*БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет», пр-т Ленина, 1, г. Сургут, 628400, Россия **Тольяттинский государственный университет, Белорусская ул., 14, Тольятти, Самарская обл., 445020, Россия
Аннотация. Рассматривается эволюция биосистем на примере изменения параметров теппинга и значений энтропии Шеннона одного и того же испытуемого (15 измерений по 15 выборок), находящегося в неизменном гомеостаза организма. Изменения параметров теппинга наблюдаются как у одного и того же испытуемого, так и для группы испытуемых. При этом статистические параметры уникальны для одного и того же человека, то есть получаемые выборки теппинграмм характерны только для конкретного интервала времени At. В рамках теории хаоса-самоорганизации и по этой причине всегда рассчитываются квазиаттракторы теппинграм в двумерном или трёхмерном фазовом пространстве состояний. Расчет значений энтропии Шеннона показывает, что статистически выборки энтропии не различаются, а результат матриц парного сравнения выборок энтропии похож на результат матриц парного сравнения выборок от хаотического генератора, т.е. именно равномерное распределение E. В работе демонстрируется, что метод расчета энтропии Шеннона E может быть использован в оценке параметров гомеостаза в системе регуляции теппинга, но он обладает низкой чувствительностью. Возникает даже проблемы различий между тремором и теппингом в оценке значений энтропии Шеннона E.
Ключевые слова: теппинг, энтропия Шеннона, квазиаттрактор.
ESKOV-ZINCHENKO EFFECT IN THE ESTIMATION OF TAPPING PARAMETERS T.V. GAVRILENKO*, E.V. YAKUNIN**, D.V. GORBUNOV*, B.R. GIMADIEV*, I.N. SAMSONOV*
*Surgut State University, Lenin av., 1, Surgut, 628400, Russia **Tolyatti State University, Belorusskaya str., 14, Togliatti, Samarsky reg., 445020, Russia
Abstract. The authors have seen the evolution of biological systems on the example of the measurement tapping parameters and the Shannon entropy values of the same test subject(15 measurements on 15 samples) for equel homeostatic state - stable state of human body. The tapping changes the parameters are observed both in the same test subject or a group of test subjects. The statistical parameters are unique, they are specific to a particular time interval At. In the framework of the theory of chaos and self-organization and for this reason it is always calculated in the quasi-attractor tappingram two-dimensional or three-dimensional phase space of states. It was calculation of the Shannon entropy values. It shows that statistically the sample entropy does not differ, but the result of the matrix pairwise comparison of samples of entropy is similar to the result of the matrix pairwise comparison of samples from the chaotic generator. In this paper the authors demonstrate that the method of calculating the Shannon entropy E can be used to estimate the parameters of homeostasis in the system of regulation tapping, but it has low sensitivity. There are some problems to differ tremorogramm and tappingramm for one men (for common homeostatisis) in the calculation the Shenon entropy values.
Key words: tremor, Shannon entropy, quasi-attractor.
9
Введение. В рамках новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС) сейчас активно исследуется эффект Еськова-Зинченко, в котором доказывается особая хаотическая динамика поведения не только биомеханических систем, но и любых параметров нервно-мышечной системы (НМС) человека. Любое движение неповторимо в детерминистском плане, как функция y=y(t) и в стохастическом плане, как функция распределения f(x). Оказалось, что получаемые выборки в одном эксперименте с одним человеком (в неизменном гомеостазе) невозможно произвольно повторить в другом. Построены тысячи матриц парных сравнений выборок для 20-ти тысяч испытуемых и установлено, что для тремора число пар сравнений выборок k из 105 разных пар не превышает 5-6%, а для теп-пинга - 15-18% [1-5]. Для кардиоинтервалов, электромиограмм, электроэнцефалограмм, электронейрограммы, биохимических показателей крови эти k не превышают 20-25%, т.е. мы имеем эффект Еськова-Зинченко в широком наборе диагностических признаков x¡ го-меостаза [5-13,21].
Более того, их автокорреляционные функции - A(t) и спектральные плотности сигналов (СПС), амплитудно-частотные характеристики (АЧХ) - тоже дают значения k<30%. Возникает вопрос: с чем работает биология и медицина последние 100-200 лет? Любая выборка x¡ уникальна (она неповторима произвольно) и ее использование - эквивалентно утверждению, что любая точка на кривой Гаусса является модой (медианой, средним). Мы живем в мире иллюзий с позиций новой ТХС. Нет инвариантности мер, автокорреляция не стремится к нулю, константы Ляпунова непрерывно меняют знак. Мы имеем сейчас дело с особым хаосом -это хаос статистических функций распределения. Для таких систем третьего типа (СТТ) предложен сейчас аналог принципа Гейзенбер-га. Для каждой координат x¡ всего вектора состояния организма человека x=x(t)=(xi,x2,...,xm)T в фазовом пространстве состояний (ФПС) вводится понятие квазиаттрактора [10-16].
В рамках ТХС высказывается мнение: любой интервал регистрируемых параметров теп-пинга с позиции эффекта Еськова-Зинченко будет уникален и не повторим. Данное утверждение было как гипотеза впервые представлено Н.А. Берштеином в 1947 г. в его книге «О построении движении». Однако количественно
такую динамику в виде «повторение без повторений» он не описывал [3-6]. Иными словами любая теппинграмма (ТПГ), фактически, применима для исследования только в конкретный момент времени [1,8-10,13,14], что и составило основу эффекта Еськова-Зинченко. Подобные результаты измерения параметров теппинга наблюдаются у любого испытуемого и тогда статистические параметры будут тоже уникальны, то есть они реальны только в конкретный момент времени Дt1 [11,12,15-18]. В другой момент времени Дt2 параметры ТПГ будут другими и стохастические результаты в виде разовой выборки будут применимы для изучения только как уникальные данные. Стохастика не может использоваться для анализа биомеханических процессов в физиологии движений.
На этом основана вся ТХС и по этой причине всегда рассчитываются квазиаттракторы (КА) теппинграмм в двумерном (х1 - координата, х2=dx1/dt - скорость движения пальца) или трёхмерном (xз=dx2/dt - ускорение перемещения пальца) ФПС. При этом остается открытой проблема соотношения стохастического подхода (в частности, энтропийного) и методов ТХС [15-21]. Определению границ термодинамической и информационной энтропии посвящается настоящее исследование. В рамках ТХС мы изучаем сами выборки ТПГ на интервале Д^=5 сек, их значения энтропии E в условиях многократных повторов измерений [13,7-12].
Стохастический и хаотический подход в оценке теппинга. Производилось квантование ТПГ с периодом квантования Дг=10 мсек. Были получены наборы выборок (по п=15 выборок в серии) выборки Xl=Xl(t), которые представляли положение пальца с металлической пластиной (2) в пространстве (рис.) по отношению к датчику (1). Регистрация координаты Xi (положение пальца в пространстве) в виде выборок ТПГ Xi позволяла проверить точность стохастического подхода в биомеханике [10-14]. При регистрации ТПГ (рис.) испытуемый, для которого рассчитывались КА по описанной ранее методике [2,3,10-12], произвольно двигал пальцем с металлической пластиной (2) по вертикали с амплитудой А<5 мм. Далее, сигнал Xl(t) дифференцировался и получался вектор x(t)=(x1, x2)T. Вся установка включала в себя токовихревой датчик (1), усилители сигнала, АЦП (3) и ЭВМ
(4), которая кодировала и сохраняла информацию в виде отдельных файлов.
I Металлическая плотника (2)
Тпмиилрмай длгчим [1| 1
Рис. Схема биоизмерительного комплекса регистрации тремора и теппинга
Таблица 1
Матрица парного сравнения выборок теппин-грамм испытуемого ГДВ (число повторов в одной серии опытов N=15), использовался критерий Вилкоксона (уровень значимости р<0.05, число совпадений к=15)
В самом начале исследования рассчитывались матрицы парных сравнений для 15-ти серий исследований по 15 выборок в каждой серии. Типовой пример одной из таких матриц парного сравнения выборок ТПГ одного и того же испытуемого (число повторов .N=15), полученную с помощью непараметрического критерия Вилкоксона представлен в табл. 1 ниже. В этой матрице число пар выборок ТПГ, которые демонстрируют число совпадений к=15, т.е. из всех возможных пар сравнения (всего 105 пар) только 15 пар можно отнести к одной генеральной совокупности. Оставшиеся 90 пар разные и это свидетельствует о статистическом хаосе в ТПГ (невозможно произвольно дважды повторить выборки). Очевидно, что возможность «совпадения» выборок очень невелика, практически все выборки разные и это является особенностью СТТ и количественно представляет эффект Еськова-Зинченко. Отметим, что для
теппинга всегда число совпадений несколько выше, чем для тремора [3-5]. Более того при повторных проведениях исследования в виде 15-ти серий по 15 выборок, число совпадений к незначительно изменеяется и всегда из всевозможных 105 пар имеем 13-17% совпадений.
Общий статистический и хаотический анализ всех полученных 225 выборок теппинга от одного (каждого) испытуемого позволил рассчитать площади Б, для каждой ,-ой выборки параметров КА. При анализе этих данных результаты исследования были разбиты на 15 серий испытаний по 15 выборок в каждой серии. В результате проделанных расчетов установлено, что средние значения площадей Б для КА теппинграмм каждой серии изменяются от 1.99*10-5 до 7.57* 10-5. Согласно результатам, полученным при парном сравнении каждой серии испытания, число совпадений выборок площадей КА к=59, т.е. 46 пар разные, а остальные 59 пар можно отнести к одной генеральной совокупности из всех 15-ти разных выборках. Аналогичным образом рассчитывались объемы Уо КА и парно сравнивались все со всеми. Полученные результаты очень близки к результатам для площадей КА, однако число совпадений при парном сравнении выборок Уо несколько выше, здесь к=67. В целом, параметры КА дают более устойчивую картину с позиций стохастики и можно считать по ним реальную характеристику параметров теппинга.
Энтропийный подход в оценке теппин-грамм. Использовался один из методов стохастики, широко применяемой в термодинамике и теории информации, в виде расчета значения энтропии Шеннона. Энтропия Шеннона связана с распределением вероятностей амплитуд колебаний движения. Фактически, это мера упорядоченности выборок х,- - компонент вектора состояния системы (ВСС) х(Ь) в ФПС. Формальное определение энтропии для независимых случайных событий х с п возможными состояниями (от 1 до п, р - функция вероятности) рассчитывается по формуле:
Е = Т1?=1р(1)1од2р(1), где р - функция вероятности. Нами также производилось сравнение значений Е с особенно-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.19 0.24 0.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2 0.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00
3 0.24 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 0.40 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
5 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
6 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.34 0.00 0.00 0.00 0.00
7 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.37 0.00 0.00 0.17 0.00 0.03 0.00
8 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.57 0.00 0.03 0.85 0.16 0.00
9 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.37 0.00 0.00 0.00 0.42 0.00 0.01 0.00
10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.57 0.00 0.00 0.00 0.30 0.04 0.00
11 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.17 0.03 0.42 0.00 0.00 0.00 0.20 0.00
13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.85 0.00 0.30 0.00 0.00 0.76 0.00
14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.03 0.16 0.01 0.04 0.00 0.20 0.76 0.00
15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 9-14
стями функциональных состояний испытуемых.
Эта процедура выполнялась только для одной координаты х(), а вторая координата (скорость) X2=dxl/dt входила в вектор х=(х1,х2)т. Этот ВСС x(t), который совершал непрерывные хаотические движения в таком двухмерном ФПС, демонстрировал хаотическую динамику своих параметров в пределах КА. Само это движение у нас оценивалось в рамках расчета энтропий E и параметров КА.
Таблица 2
Матрица парных сравнений выборок энтропии
Шеннона Е (N=15), использовался критерия Вилкоксона (уровень значимости р<0.05, число совпадений к=100)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.95 0.88 0.46 0.89 1.00 0.91 0.51 0.37 0.28 0.11 0.29 0.08 0.55 0.77
2 0.95 0.36 0.40 0.67 0.78 1.00 0.48 0.42 0.50 0.10 0.29 0.13 0.68 0.74
3 0.88 0.36 0.58 0.95 0.64 0.83 0.80 0.72 0.33 0.18 0.45 0.24 0.44 0.95
4 0.46 0.40 0.58 0.62 0.31 0.48 1.00 0.71 0.10 0.36 0.51 0.40 0.24 0.69
5 0.89 0.67 0.95 0.62 0.58 0.68 0.76 0.62 0.24 0.14 0.25 0.31 0.29 1.00
6 1.00 0.78 0.64 0.31 0.58 0.94 0.44 0.40 0.44 0.05 0.25 0.02 0.72 0.53
7 0.91 1.00 0.83 0.48 0.68 0.94 0.36 0.21 0.33 0.02 0.19 0.12 0.58 0.72
8 0.51 0.48 0.80 1.00 0.76 0.44 0.36 0.78 0.22 0.48 0.81 0.50 0.23 0.68
9 0.37 0.42 0.72 0.71 0.62 0.40 0.21 0.78 0.10 0.58 0.94 0.65 0.35 0.61
10 0.28 0.50 0.33 0.10 0.24 0.44 0.33 0.22 0.10 0.02 0.06 0.02 0.93 0.22
11 0.11 0.10 0.18 0.36 0.14 0.05 0.02 0.48 0.58 0.02 0.65 0.72 0.02 0.10
12 0.29 0.29 0.45 0.51 0.25 0.25 0.19 0.81 0.94 0.06 0.65 0.86 0.08 0.48
13 0.08 0.13 0.24 0.40 0.31 0.02 0.12 0.50 0.65 0.02 0.72 0.86 0.10 0.11
14 0.55 0.68 0.44 0.24 0.29 0.72 0.58 0.23 0.35 0.93 0.02 0.08 0.10 0.24
15 0.77 0.74 0.95 0.69 1.00 0.53 0.72 0.68 0.61 0.22 0.10 0.48 0.11 0.24
Так же для полученных 225 значений энтропии Шеннона E (разделенных на 15 выборок по 15 значений) строилась матрица парного сравнения всех выборок энтропий N=15) от одного и того же испытуемого. Результат такого сравнения показал, что число совпадений ^=100 (табл. 2). Такое же количество числа совпадений получается и для детерминированого хаоса (выборки, полученные на хаотическом генераторе чисел). Хаотические выборки всегда демонстрируют 97-99% совпадений и имеют
равномерное распределение, что соответствует эффекту Еськова-Зинченко [17-21].
Отдельно нами были получены результаты статистической проверки на нормальность распределения ТПГ испытуемых по критерию Шапиро-Уилка, которые демонстрируют не параметрический тип распределения. Поэтому для выявления различий показателей ТПГ испытуемого использовались методы не параметрической статистики. Однако энтропия Шеннона Е не дает столь существенных различий для повторов измерения подряд от одного испытуемого (100 совпадений пар из 105 разных) в отличие от параметров КА (67 из 105 разных). Таким образом энтропия Е и объемы КА ^ и V) могут быть использованы в эффекте Еськова-Зинченко.
Заключение. На основе проведенных исследований можно сделать вывод, что метод расчета энтропий Шеннона E может быть использован в оценке адаптивных изменений в системе регуляции теппинга. Однако он обладает слабой чувствительностью при изменении состояния испытуемого и с позиций стохастики может быть вообще не чувствительным. В результате построения матрицы парного сравнения для энтропии Шеннона можно сказать, что число совпадений пар выборок энтропии Шеннона в такой матрице такое же, как и для детерминированного хаоса, порядка 97-99% пар совпадений.
В целом, метод расчета матриц парных сравнений выборок ТПГ, их квазиаттракторов и энтропии Шеннона целесообразно использовать для оценки реакции системы регуляции теппинга. Этот метод может уловить незначительные изменения в параметрах гомеостаза, например при изменении психофизиологического статуса испытуемого, что составляет цель наших дальнейших исследований.
Работа выполнена при поддержке гранта р_урал_а 15-41-00034 Литература References
1. Баженова А.Е., Белощенко Д.В., Самсонов И.Н., Снигирев А.С. Оценка треморограмм испытуемого в условиях различных статических нагрузок // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 2. С. 5-10.
Bazhenova AE, Beloshchenko DV, Samsonov IN, Sni-girev AS. Otsenka tremorogramm ispytuemogo v us-loviyakh razlichnykh staticheskikh nagruzok [Evaluation of the tremorograms of the subject under conditions of various static loads]. Slozhnost'. Razum.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 9-14
2. Бетелин В.Б., Еськов В.М., Галкин В.А., Гаври-ленко Т.В. Стохастическая неустойчивость в динамике поведения сложных гомеостатических систем // Доклады Академии Наук. Математическая физика. 2017. Т. 472, № 6. С. 1-3.
3. Дудин Н.С., Русак С.Н., Хадарцев А.А., Хадар-цева К.А. Новые подходы в теории устойчивости биосистем - альтернатива теории А.М. Ляпунова // Вестник новых медицинских технологий. 2011. Т. 18, № 3. С. 336.
4. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Поскина Т.Ю. Эффект Н.А. Бернштейна в оценке параметров тремора при различных акустических воздействиях // Национальный психологический журнал. 2015. № 4. С. 66-73.
5. Еськов В.М., Филатова О.Е., Хадарцева К.А., Еськов В.В. Универсальность понятия «гомеостаз» // Клиническая медицина и фармакология. 2015. № 4 (4). С. 29-33.
6. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Ха-дарцева К.А. Вегетативная нервная система и функциональная асимметрия в геронтологии (обзор литературы) // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2015. №1. Публикация 3-5. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-1/5066.pdf (дата обращения: 03.03.2015). DOI: 10.12737/8625
7. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Хадарцев А.А., Филатова О.Е. Основы физического (биофизического) понимания жизни // Сложность. Разум. По-стнеклассика. 2016. № 2. С. 58-65.
8. Еськов В.М., Еськов В.В., Гавриленко Т.В., Вохмина Ю.В. Формализация эффекта «Повторение без повторения» Н.А. Бернштейна // Биофизика. 2017. Т. 62, № 1. С. 168-176.
9. Зилов В.Г., Еськов В.М., Хадарцев А.А., Есь-ков В.В. Экспериментальное подтверждение эффекта «Повторение без повторения» Н.А. Бернштейна // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2017. № 1. С. 4-9.
10. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Еськов В.В. Понятие эволюции Гленсдорфа-Пригожина и проблема гомеостатического регулирования в психофизиологии // Вестник Московского университета. Серия 14: Психология. 2016. № 1. С. 3-24.
Postneklassika. 2016;2:5-10. Russian. Betelin VB, Es'kov VM, Galkin VA, Gavrilenko TV. Stokhasticheskaya neustoychivost' v dinamike pove-deniya slozhnykh gomeostaticheskikh sistem [Stochastic instability in the dynamics of the behavior of the complex homeostatic systems]. Doklady Akademii Nauk. Matematicheskaya fizika. 2017;472(6):1-3. Russian.
Dudin NS, Rusak SN, Khadartsev AA, Khadartseva KA. Novye podkhody v teorii ustoychivosti biosistem -al'ternativa teorii A.M. Lyapunova [New approaches in the theory of biosystems stability - alternative to a.m. lyapunov's theory]. Vestnik novykh meditsins-kikh tekhnologiy. 2011;18(3):336. Russian. Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatov MA, Poskina TYu. Effekt N.A. Bernshteyna v otsenke parametrov tremo-ra pri razlichnykh akusticheskikh vozdeystviyakh [The effect of NA Bernstein in the evaluation of tremor parameters for different acoustic effects]. Natsional'nyy psikhologicheskiy zhurnal. 2015;4:66-73. Russian.
Es'kov VM, Filatova OE, Khadartseva KA, Es'kov VV. Universal'nost' ponyatiya «gomeostaz» [The universality of the concept of "homeostasis"]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2015;4(4):29-33. Russian. Es'kov VM, Khadartsev AA, Filatova OE, Khadartseva KA. Vegetativnaya nervnaya sistema i funktsion-al'naya asimmetriya v gerontologii (obzor literatury) [The autonomic nervous system and functional asymmetry in gerontology (literature review)]. Vest-nik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2015[cited 2015 Mar 03];1[about 6 p.]. Russian. Available from:
http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-1/5066.pdf. DOI: 10.12737/8625 Es'kov VM, Zinchenko YuP, Khadartsev AA, Filatova OE. Osnovy fizicheskogo (biofizicheskogo) poni-maniya zhizni [Bases of the physical (biophysical) understanding of the life]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;2:58-65. Russian. Ec'kov VM, Ec'kov VV, Gavpilenko TV, Voxmina YuV. Fopmalizatsiya effekta «Povtopenie bez povtopeniya» N.A. Bepnshteyna [Fopmalizatsiya of effect "Povtopenie without povtopeniya" OF N.A. Bepnshteyna]. Biofizika. 2017;62(1):168-76. Russian. Zilov VG, Es'kov VM, Khadartsev AA, Es'kov VV. Eks-perimental'noe podtverzhdenie effekta «Povtorenie bez povtoreniya» N.A. Bernshteyna [Experimental confirmation of the effect of "repetition without repetition" NA. Bernstein]. Byulleten' eksperimental'noy biologii i meditsiny. 2017;1:4-9. Russian. Zinchenko YuP, Es'kov VM, Es'kov VV. Ponyatie evo-lyutsii Glensdorfa-Prigozhina i problema gomeostati-cheskogo regulirovaniya v psikhofiziologii [Concept of the evolution of Glensdorfa- Prigogine and the problem of homeostatic regulation in psychophysiol-ogy]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14: Psikhologiya. 2016;1:3-24. Russian.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 9-14
11. Зинченко Ю.П., Хадарцев А.А., Филатова О.Е. Введение в биофизику гомеостатических систем (complexity) // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 3. С. 6-15.
12. Попов Ю.М., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В., Горбунова Д.С. Специфика хаоса для систем третьего типа // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 2. С. 87-93.
13. Сидорова И.С., Хадарцев А.А., Еськов В.М., Морозов В.Н., Сапожников В.Г., Хритинин Д.Ф., Волков В.Г., Глотов В.А., Гусейнов А.З., Карасева Ю.В., Купеев В.Г., Гусак Ю.К., Папшев В.А., Гранатович Н.Н., Рачковская В.А., Руднева Н.С., Сергеева Ю.В., Тутаева Е.С., Хапкина А.В., Чибисова А.Н. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть IV. Обработка информации, системный анализ и управление (общие вопросы в клинике, в эксперименте): Монография / Под ред. А.А.Хадарцева и В.М.Еськова. Тула: Тульский полиграфист, 2003. 238 с.
14. Филатова О.Е., Зинченко Ю.П., Еськов В.В., Стрельцова Т.В. Сознательное и бессознательное в организации движений // Сложность. Разум. По-стнеклассика. 2016. № 3. С. 23-30.
15. Филатова О.Е., Русак С.Н., Майстренко Е.В., Добрынина И.Ю. Возрастная динамика параметров сердечно-сосудистой системы населения Севера РФ // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 2. С. 40-49.
16. Филатова О.Е., Хадарцева К.А., Еськов В.В. Два типа подходов в развитии персонифицированной медицины // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2015. № 1. С. 81-88.
17. Хадарцев А.А., Еськов В.М., Козырев К.М., Гон-тарев С.Н. Медико-биологическая теория и практика: Монография / Под ред. В.Г. Тыминского. Тула: Изд-во ТулГУ - Белгород: ЗАО «Белгородская областная типография», 2011. 231 с.
18. Хадарцев А.А., Еськов В.М., Воронцова З.А. Дискурс и синергетика // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2013. № 1. С. 4-12.
19. Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Джумагалиева Л.Б., Гудкова С.А. Понятие трех глобальных парадигм в науке и социумах. // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2013. №3. С. 35-45.
20. Es'kov V.M., Filatova O.E. A Compartmental approach in modeling a neuronal network. role of inhibitory and excitatory processes // Биофизика. 1999. Т. 44, № 3. С. 518-525.
Zinchenko YuP, Khadartsev AA, Filatova OE. Vvede-nie v biofiziku gomeostaticheskikh sistem (complexity) [Introduction to biophysics of homeostatic systems (complexity)]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;3:6-15. Russian. Popov YuM, Vokhmina YuV, Gavrilenko TV, Gorbu-nova DS. Spetsifika khaosa dlya sistem tret'ego tipa [Specificity of chaos for systems of the third type]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;2:87-93. Russian.
Sidorova IS, Khadartsev AA, Es'kov VM, Morozov VN, Sapozhnikov VG, Khritinin DF, Volkov VG, Glotov VA, Guseynov AZ, Karaseva YuV, Kupeev VG, Gusak YuK, Papshev VA, Granatovich NN, Rachkovs-kaya VA, Rudneva NS, Sergeeva YuV, Tutaeva ES, Khapkina AV, Chibisova AN. Sistemnyy analiz, uprav-lenie i obrabotka informatsii v biologii i meditsine. Chast' IV. Obrabotka informatsii, sistemnyy analiz i upravlenie (obshchie voprosy v klinike, v eksperi-mente) [System analysis, management and information processing in biology and medicine. Part IV. Information processing, systems analysis and administration (general questions at the clinic, in the experiment)]: Monografiya / Pod red. A.A.Khadartseva i V.M.Es'kova. Tula: Tul'skiy poligrafist; 2003. Russian. Filatova OE, Zinchenko YuP, Es'kov VV, Strel'tso-va TV. Soznatel'noe i bessoznatel'noe v organizatsii dvizheniy [Conscious and unconscious in the organization of movements]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;3:23-30. Russian.
Filatova OE, Rusak SN, Maystrenko EV, Dobrynina IYu. Vozrastnaya dinamika parametrov serdechno-sosudistoy sistemy naseleniya Severa RF [The dynamics of the parameters of the cardiovascular system of the population of the north RF dependent on age]. Slozh-nost'. Razum. Postneklassika. 2016;2:40-9. Russian. Filatova OE, Khadartseva KA, Es'kov VV. Dva tipa podkhodov v razvitii personifitsirovannoy meditsiny [Two types of approaches in the development of personalized medicine]. Slozhnost'. Razum. Postneklas-sika. 2015;1:81-8. Russian.
Khadartsev AA, Es'kov VM, Kozyrev KM, Gonta-rev SN. Mediko-biologicheskaya teoriya i praktika: Monografiya / Pod red. V.G. Tyminskogo. Tula: Izd-vo TulGU - Belgorod: ZAO «Belgorodskaya oblastnaya tipografiya»; 2011. Russian.
Khadartsev AA, Es'kov VM, Vorontsova ZA. Diskurs i sinergetika [Discourse and synergetics]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2013;1:4-12. Russian. Khadartsev AA, Filatova OE, Dzhumagalieva LB, Gud-kova SA. Ponyatie trekh global'nykh paradigm v nauke i sotsiumakh. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2013;3:35-45. Russian. Es'kov VM, Filatova OE. A Compartmental approach in modeling a neuronal network. role of inhibitory and excitatory processes. Biofizika. 1999;44(3):518-25.
