CC BY
13
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 130-134
УДК: 612.816 DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16393
ХАОТИЧЕСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ НЕРВНО-МЫШЕЧНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА НА ПРИМЕРЕ MUSCULUS BICEPS
В.Ф. КИРИЧУК*, В.В.ПОЛУХИН**, О .А. МОНАСТЫРЕЦКАЯ**, А.А. АЛИЕВ**
*ФГБОУ ВО «Саратовский государственный медицинский университет» им. В. И. Разумовского Минздрава России,
ул. Большая Казачья, д. 112, г. Саратов, 410012, Россия
**БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет», пр. Ленина, д. 1, Сургут, 628400, Россия,
e-mail: filatovmik@yandex.ru
Аннотация. С позиций теории хаоса-самоорганизации демонстрируется необходимость по-новому рассматривать и прогнозировать на индивидуальном и популяционном уровнях состояние нервно-мышечной системы организма человека с учетом особого хаоса ее параметров. В работе анализировались многократные измерения параметров xi гомеостаза организма человека на примере электромиограмм у одного испытуемого в спокойном состоянии и после воздействия нагрузки. Для всех полученных выборок был выполнен сравнительный статистический анализ, рассчитаны площади и объемы квазиаттракторов, а также построены матрицы попарного сравнения выборок электромиограмм. Показано, что квазиаттракторы электромио-грамм в ФПС являются определенными моделями состояния электрической активности мышц. Очевидно, что для эффективной оценки хаоса в ЭМГ в рамках ТХС мы можем использовать новую методику расчета матриц парных сравнений выборок. Это позволяет объективно оценить влияние статических нагрузок на мышцы (на примере musculus biceps). Ставится под сомнение достоверность информации о состоянии функций организма человека, которую получают при обработке разовой выборки параметров x¡ для любой регуляторной системы. Организм человека, как объект, для своего описания требует новых методов теории хаоса-самоорганизации, которые основаны на расчетах параметров электромиограмм.
Ключевые слова: электромиограммы, нагрузка, стохастика, эффект Еськова-Зинченко.
Введение. В функциональной диагностике широкое распространение получила электромиография - метод электрофизиологической диагностики состояния нервно-мышечной системы (НМС). Традиционный анализ электромиограмм (ЭМГ) включает оценку формы, амплитуды и длительности потенциалов действия отдельных мышечных волокон, возникающих при мышечном сокращении [1,2]. Оценивается частота следования потенциалов, характеризуется особенность группирования потенциалов, ритмичность соответствующих групп и частоты их следования и т.д. Электромиографические данные широко используются для уточнения топического диагноза и объективизации патологических или восстановительных процессов. Высокая чувствительность этого метода, позволяющая выявлять субклинические поражения нервной системы, делает его особенно ценным.
При изучении и моделировании сложных биологических объектов возникает возможность внедрения традиционных физических методов в биологические исследования. В частности, речь идет о принципе неопределенности Гейзенберга и новых методах теории хаоса-самоорганизации (ТХС) [1-6,11-14]. При этом можно выполнять сравнения их эффективности [7-15] с помощью метода многомерных фазовых пространств, который активно используется в различных исследованиях [1-3,5,6]. В настоящей работе демонстрируется реализация такого подхода на основе метода анализа матриц парного сравнения выборок биопотенциалов мышц и мозга в ответ на дозированные статические нагрузки. Отметим, что при этом вместо традиционного понимания стационарных режимов биосистем в виде с1х/ск=0, где х=хф=(х1,х2,...,хп)т является вектором состояния системы (ВСС), мы исполь-
зуем параметры квазиаттракторов (КА), внутри которых наблюдается движение ВСС в фазовом пространстве состояний (ФПС).
В задачи настоящего исследования входит дока-зательствоэффективности применения статистических методов в изучении электромиограмм на примере бицепса (musculus biceps). Мы высказываем утверждение, что в рамках стохастики (СПС, A(t), f(x) и др.) мы не можем получить модели, которые бы существенно различали два состояния мышцы (ЭМГ при Fi и F2). При этом организм испытуемого представлен особым ВСС x=x(t), который совершает непрерывные хаотические движения (т.е. постоянно dx/dtfO) в пределах, ограниченных КА [1,9,11-14]. Об этом свидетельствуют изменения средних значений числа совпадений (k) параметров ЭМГ. Эти изменения представляют количественную меру эффекта Еськова-Зинченко и это обеспечивает анализ хаотически изменяющихся статистических функций распределения f(x) выборок электромиограмм, а также спектральных плотностей сигнала (СПС), автокорреляций A(t) [11-15,18,21]. Для всех полученных выборок ЭМГ нами выполняется сравнительный статистический анализ, который реально характеризует хаос x(t)для этих величин.
Объекты и методы исследования. Для исследования был привлечен испытуемый - молодой человек в возрасте 27 лет, проживающий на Севере РФ более 10-ти лет. Регистрация ЭМГ многократно проводилась по стандартной методике: изначально испытуемый находился в положении сидя с согнутой в локте рукой в относительно комфортных условиях при полном отсутствии какой-либо дополнительной нагрузки на мускулатуру. У испытуемого закреплялся поверхностный электрод (накожно) к бицепсу.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 130-134
Этот биполярный электрод имел постоянное межэлектродное расстояние, а к самой кисти (где находится лучезапястный сустав) был прикреплен заземляющий электрод.
Находясь в комфортном сидячем положении испытуемому, необходимо было удерживать локоть под прямым углом в трех состояниях: 1- без нагрузки; 2 - с нагрузкой F=50H; 3 - с нагрузкой F2=100H. Статичную нагрузку давали на кисть правой верхней конечности, вытянутой в горизонтальном положении. В течение 5 секунд по 15 раз записывались показания в виде ЭМГ, как функция биопотенциалов xi(t). В каждой серии измерений показатели снимались при слабом напряжении мышцы (F=50H) и при более сильном напряжении мышцы (F2=100H) в сравнительном аспекте, многократно [5,17-21].
Во всех случаях у испытуемого регистрировались ЭМГ с частотой дискретизации ц=0.25 мс. Записи ЭМГ мышцы обрабатывались программным комплексом для формирования вектора х=(х1,х2)Т, где x1=x1(t) - абсолютное значение биопотенциалов мышцы (ЭМГ) на некотором интервале времени At, а Х2 - скорость изменения Х1, т. е. x2=dx1/dt. Обработка полученных экспериментальных данных осуществлялась при помощи программного пакета «Statistica 10». Были составлены матрицы парных сравнений выборок параметров ЭМГ для всех 15-ти серий экспериментов сначала без нагрузки на кисть, а затем при слабом напряжении мышцы (F=50H) и при сильном напряжении мышцы (F2=100H). Устанавливалась закономерность изменения числа «совпадений» пар выборок k, получаемых параметров xi(t) ЭМГ у данного испытуемого в режиме п=15-кратных повторений. Систематизация материала и представленных результатов расчетов выполнялась с применением программного пакета электронных таблиц Microsoft Excel и в рамках новых методов ТХС [4-8,17,19]. Основная часть данного исследования -переход на индивидуализированную медицину, что и определило работу с одним испытуемым, но в режиме многократных повторений.
Результаты и их обсуждение. Для испытуемого было получено 15 серий по 15 выборок ЭМГ (225 выборок) с более чем 4000 точек ЭМГ в каждой выборке из всех 15-ти выборок (всего значений xi(t) в серии 60000 ЭМГ). Далее производился анализ полученных данных с помощью различных методов. Был выполнен статистический анализ динамики значений параметров k-числа совпадений электромиограмм (табл. 1) испытуемого без нагрузки, при слабом напряжении мышцы (F=50H) и при сильном напряжении мышцы (F2=100H) на предмет проверки соответствия нормального закона распределения значениям k. Так как данные параметров ЭМГ распределены ненормально, то в дальнейшем результаты представлялись медианами и перцентилями (5-й и 95-й).
В целом представленные результаты статистической обработки значений чисел совпадений (k) параметров выборок ЭМГ у испытуемого при слабом
напряжении мышцы ^=50Н) и при сильном напряжении мышцы ^2=100Н) при повторных сериях эксперимента (N=15) показали существенное различие. Средние значения показателей k увеличиваются при нагрузке Fl=50Н, но затем при F2=100Н (это напряжение мышцы F2=100Н) несколько уменьшаются. Это доказывает статистическую неустойчивость ЭМГ и можно говорить об ответной реакции НМС на физическую нагрузку [1,10-11].
Таблица 1
Числа совпадений (к) выборок ЭМГ в матрицах
парного сравнения ЭМГ бицепса (использовался критерий Вилкоксона, р<0,05)
№ Без нагрузки к, В условиях нагрузки 5 кг к2 В условиях нагрузки 10 кг кз
1 44 54 29
2 43 55 31
3 51 75 32
4 39 73 58
5 37 46 50
6 14 59 51
7 20 69 53
8 19 79 53
9 14 82 47
10 19 79 33
11 41 58 49
12 43 74 54
13 36 61 30
14 40 55 27
15 29 60 58
<к> 32,6 65,2 43,6
о,± 12,29 11,17 11,69
Поскольку для многих параметров гомеостаза функции распределения f(x) не могут показывать устойчивость (f(x) непрерывно изменяются), то возникает вопрос о целесообразности использования функций распределения f(x) для ЭМГ. Наблюдается их непрерывное изменение при сравнений выборок (что показывает небольшие значения k (k<0,95)) ЭМГ и любая ЭМГ имеет свой особый закон статистического распределения f(x) для каждого интервала At. Были составлены матрицы парных сравнений параметров электромиограмм для 15-ти серий повторов выборок ЭМГ по 15-ти выборок в каждой серии (табл. 2) у испытуемого без нагрузки и при 2-х силах напряжения biceps динамометра (й=50Н и Д=100Н). В качестве характерного примера такой матрицы мы представляем табл. 2 для удержания локтя под углом 900 (без дополнительных усилий).
Для проверки эффекта Еськова-Зинченко были рассчитаны матрицы парных сравнений выборок (всего 225 выборок для сравнения). Результаты попарного сравнения средних значений рангов (достигнутых уровней значимости) выборок значений параметров ЭМГ у испытуемого при отсутствии напряжения мышцы с помощью непараметрического критерия Вилкоксона (Wilcoxon Signed Ranks Test) представлены в табл. 2., где число k пар выборок ЭМГ невелико (Ь=43). Однако, у испытуемого при напряжении мышцы (Л=50Н) в виде матрицы
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 130-134
(15*15) наблюдается увеличение числа к до кг=55. Подчеркнем, что человек находился в другом гомео-стазе и выборки ЭМГ с п=4000 точек ЭМГ в каждой получались подряд. Доля стохастики по отношению к 1-му состоянию (без нагрузки) увеличивается. Это доказывает глобальность эффекта Еськова-Зинченко, в котором наблюдается хаотический калейдоскоп статистических функций )(х) для одного гомеостаза любого испытуемого.
Таблица 2
Матрица парного сравнения электромиограмм (бицепс левой руки без нагрузки) испытуемого А, использовался критерий Вилкоксона (значимость р<0,05, число совпадений кт=43)
Мы высказываем утверждение, что других способов количественного описания параметров изменения биопотенциалов мышц (ЭМГ) при увеличении силы напряжения мышцы (при р2=2Б!) на сегодня в рамках детерминизма или стохастики нет. Сейчас можно говорить о том, что матрицы парных сравне-
ний выборок являются действенным методом доказательства отсутствия однородности групп.
Если же рассчитывать параметры квазиаттракторов ЭМГ, то мы приходим к построению определенных моделей состояния электрической активности мышц в ФПС. Матрицы парных сравнений выборок тоже могут быть моделями.
Заключение. Методы математического расчета числа совпадений (к) выборок ЭМГ в матрицах парного сравнения (15*15) у испытуемых (в сочетании с традиционными детерминистско-стохастическими методами) обеспечивают получение объективной информации о функциональном состоянии и степени адекватности реакций организма на физическую нагрузку. Прослеживается динамика увеличения число пар совпадений выборок электромио-грамм в условиях статической нагрузки [6-11]. Однако более сильная нагрузка приводит к снижению к. В любом случае мы имеем неоднородные выборки при повторных измерениях.
Расчет матриц парных сравнений выборок ЭМГ позволяет объективно оценивать динамику резервных возможностей организма. Прогностическая значимость величины к проявляется в оценке степени тренированности (или детрени-рованности) испытуемых. Получается, что в рамках стохастики (СПС, Аф, )(х) и др.) мы не можем получить модели, которые бы существенно различали наших три состояния мышцы (ЭМГ при Я и Яг). Очевидно, что для эффективной оценки хаоса в ЭМГ в рамках ТХС мы можем использовать новую методику расчета матриц парных сравнений выборок, что позволяет оценить влияние статических нагрузок на нервно-мышечную систему.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0,59 0,04 0,00 0,00 0,02 0,03 0,05 0,11 0,00 0,00 0,20 0,50 0,00 0,17
2 0,59 0,05 0,00 0,00 0,00 0,40 0,00 0,11 0,00 0,00 0,83 0,23 0,00 0,07
3 0,04 0,05 0,05 0,00 0,85 0,01 0,06 0,84 0,11 0,03 0,03 0,29 0,00 0,82
4 0,00 0,00 0,05 0,00 0,07 0,00 0,68 0,08 0,93 0,89 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 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00
6 0,02 0,00 0,85 0,07 0,00 0,00 0,50 0,35 0,98 0,98 0,09 0,55 0,00 0,23
7 0,03 0,40 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,26 0,01 0,00 0,02
8 0,05 0,00 0,06 0,68 0,00 0,50 0,00 0,14 0,18 0,66 0,08 0,00 0,00 0,98
9 0,11 0,11 0,84 0,08 0,00 0,35 0,01 0,14 0,15 0,00 0,03 0,08 0,00 0,15
10 0,00 0,00 0,11 0,93 0,00 0,98 0,00 0,18 0,15 0,89 0,00 0,00 0,00 0,04
11 0,00 0,00 0,03 0,89 0,01 0,98 0,00 0,66 0,00 0,89 0,01 0,01 0,00 0,00
12 0,20 0,83 0,03 0,00 0,00 0,09 0,26 0,08 0,03 0,00 0,01 0,90 0,00 0,84
13 0,50 0,23 0,29 0,00 0,00 0,55 0,01 0,00 0,08 0,00 0,01 0,90 0,00 0,33
14 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
15 0,17 0,07 0,82 0,00 0,00 0,23 0,02 0,98 0,15 0,04 0,00 0,84 0,33 0,00
THE CHAOTIC BEHAVIOR OF THE PARAMETERS OF THE HUMAN NERVOUS-MUSCLE SYSTEM ON THE
EXAMPLE OF MUSCULUS BICEPS
V.F. KIRICHUK*, V.V. POLUKHIN**, O.A. MONASTYRETSKAYA**, A.A. ALIEV**
*Saratov State Medical University named after V. I. Razumovsky, Bolshaya Kazachia Str., 112, Saratov, 410012, Russia **Surgut State University, Lenin pr., 1, Surgut, 628400, Russia,e-mail: filatovmik@yandex.ru
Abstract. From the standpoint of the chaos-self-organization theory, the authors demonstrate the need to re-examine and predict at the individual and population levels the state of the neuromuscular system of the human body, taking into account the particular chaos of its parameters. In the work, multiple measurements of the xi parameters of the homeostasis of the human body using the example of electromyograms in one test subject in a calm state and after exposure to the load were analyzed. For all the samples obtained, a comparative statistical analysis was performed, the areas and volumes of quasi-attractors were calculated, and pairwise comparisons of electromyogram samples were constructed. It is shown that quasi-attractors of electromyograms in FPS are specific models of the state of electrical muscle activity. Obviously, for effective estimation of chaos in EMG within the framework of the TCS, we can use a new method for calculating the matrix of pairwise comparisons of samples. This allows us to objectively assess the effect of static loads on the muscles (for example, musculus biceps). The reliability of information on the state of the functions of the human body, which is obtained by processing a single sample of parameters xi for any regulatory system, is questioned. The human body as an object, for its description requires new methods of the theory of chaos-self-organization, which are based on the calculations of the parameters of electromyograms.
Keywords: electromyograms, load, stochastics, the Eskov-Zinchenko effect.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИмол_а 18-37-00113 Литература / References
1. Бодин О.Н., Нифонтова О.Л., Карбаинова Ю.В., Конькова К.С., Живаева Н.В. Сравнительный анализ пока-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 130-134
зателей функциональной системы организма школьников севера РФ // Вестник новых медицинских технологий. 2017. №3. C. 27-32. DOI: 10.12737/article_59c49d41bff597.03881569 / Bodin ON, Nifontova OL, Karbainova YuV, Kon'kova KS, Zhivaeva NV. Sravnitel'nyy analiz pokazateley funktsio-nal'noy sistemy organizma shkol'nikov severa RF [com-parative analysis of the indicators of the functional system of the organism of schoolboys of the north of the russian federa-tion]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2017;3:27-32. DOI: 10.12737/article_59c49d41bff597.03881569. Russian.
2. Еськов В.В. Математическое моделирование неэр-годичных гомеостатических систем // Вестник новых медицинских технологий. 2017. №3. C. 33-39. DOI: 10.12737/article_59c49db14e5153. 41167665 / Es'kov VV. Matematicheskoe modelirovanie neehrgodichnyh gomeostaticheskih sistem [Mathematical modeling of nonergodic homeostatic systems]. Vestnik novyh medicinskih tekhnologij. 2017;24(3):33-9. DOI: 10.12737/article_ 59c49db14e5153.41167665. Russian.
3. Еськов В.В. Хаотическая динамика систем третьего типа - complexity // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2017. №3. Публикация 1-3. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2017-3/1-3.pdf (дата обращения 18.09.2017). DOI: 10.12737/article_59c4b240bddaa8.13118952 / Es'kov VV. Khaoticheskaya dinamika sistem tret'ego tipa - complexity [Chaotic dynamics of systems of the third type - complexity]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2017[2019 Sep 18];3[about 6 p.]. Russian. Available from: http://Www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/ E2017- 3/1 - 3.pdf. DOI: 10.12737/article_59c4b240bddaa8. 13118952.
4. Еськов В.М., Томчук А.Г., Широков В.А., Урае-ва Я.И. Стохастический и хаотический анализ вертебронев-рологических показателей и визуальной аналоговой шкалы боли в комплексном лечении хронических мышечно-скелетных болей // Клиническая медицина и фармакология. 2017. №3. С. 8-13 / Es'kov VM, Tomchuk AG, Shirokov VA, Uraeva YaI. Stokhasticheskiy i khaoticheskiy analiz vertebronevrologicheskikh pokazateley i vizual'noy analogovoy shkaly boli v kompleksnom lechenii khronicheskikh myshechno-skeletnykh boley Stochastic and chaotic analysis of vertebroneurological indicators and visual analogue pain scale in the complex treatment of chronic musculoskeletal pain]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2017;3:8-13. Russian.
5. Еськов В.В. Проблема статистической неустойчивоси в биомеханике и в биофизике в целом // Вестник новых медицинских технологий. 2018. №2. C. 166-175. DOI: 10.24411/16092163-2018-16071 / Es'kov VV. Problema statisticheskoj neustojchivosi v biomekhanike i v biofizike v celom [The problem of statistical instability in biomechanics and Biophysics in General]. Vestnik novyh medicinskih tekhnologij. 2018;2:166-75. DOI: 10.24411/1609-2163-2018-16071. Russian.
6. Еськов В.В., Еськов В.М., Вохмина Ю.В. Гипотеза Н.А. Бернштейна и статистическая неустойчивость выборок параметров треморограмм // Вестник кибернетики. 2018. Т. 29, № 1. С. 33-38 / Es'kov VV, Es'kov VM, Vohmina YUV, Gipoteza NA. Bernshtejna i statisticheskaya neustojchivost' vyborok parametrov tremorogramm [Hypothesis N.. Bernstein and statistical instability of samples parameters of tremorogramm]. Vestnik kibernetiki. 2018;29(1):33-8. Russian.
7. Еськов В.М., Галкин В.А., Гавриленко Т.В., Афане-вич К.А. Математическая проблема выбора однородной группы в биомеханике // Сложность. Разум. Постнекласси-ка. 2018. № 3. С. 94-101 / Es'kov VM, Galkin VA, Gavrilenko TV, Afanevich KA. Matematicheskaya problema vybora odnorodnoy gruppy v biomekhanike [Mathematical problem of choosing a homogeneous group in biomechanics]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;3:94-101. Russian.
8. Инюшкин А.Н., Филатов М.А., Григорьева С.В., Булатов И.Б. Нейросети мозга и их моделирование с помощью нейроэмуляторов // Вестник новых медицинских технологий. 2018. Т. 25, № 4. С. 304-314 / Inyushkin AN, Filatov MA, Grigor'eva SV, Bulatov IB. Neyroseti mozga i ikh modelirovanie s pomoshch'yu neyroemulyatorov [Neural brain networks and their
modeling through neural emulators]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2018;25(4) :304-14. Russian.
9. Инюшкин А.Н., Гавриленко Т.В., Горбунов Д.В., Королев Ю.Ю. Однородность параметров движений в рамках термодинамики неравновесных систем I.R.Prigogine // Вестник новых медицинских технологий. 2018. №4. C. 315321. DOI: 10.24411/1609-2163-2018-16293 / Inyushkin AN, Gavrilenko TV, Gorbunov DV, Korolev YuYu. Odnorodnost' parametrov dvizheniy v ramkakh termodinamiki neravnovesnykh sistem I.R. Prigogine [Homogeneity of movement parameters in the framework of the thermodynamics of non-equilibrium systems I.R. Priogine]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2018;4;315-21. DOI: 10.24411/1609-2163-2018-16293. Russian.
10. Инюшкин А.Н., Еськов В.М., Мороз О.А., Мона-стырецкая О.А. Новые представления о гомеостазе и проблема выбора однородной группы // Вестник новых медицинских технологий. 2018. №4. C. 322-331. DOI: 10.24411/1609-2163-2018-16294 / Inyushkin AN, Es'kov VM, Moroz OA, Monastyretskaya OA. Novye predstavleniya o gomeostaze i problema vybora odnorodnoy gruppy [New concepts of homeostasis and the problem of the selection of a homogeneous group]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2018;4:322-31. DOI: 10.24411/1609-2163-2018-16294. Russian.
11. Живогляд Р.Н., Манонов А.М., Ураева Я.И., Головачева Е.А. Использования апитерапии при сосудистых заболеваниях и болезнях позвоночника в условиях Севера РФ // Клиническая медицина и фармакология. 2017. №3. С. 2-7 / Zhivoglyad RN, Manonov AM, Uraeva YaI, Golovacheva EA. Ispol'zovaniya apiterapii pri sosudistykh zabolevaniyakh i boleznyakh pozvonochnika v usloviyakh Severa RF [Use of apitherapy in vascular diseases and spine diseases in the North of Russia]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2017;3:2-7. Russian.
12. Колосова А.И., Филатов М.А., Майстренко Е.В., Филатова Д.Ю., Макеева С.В. Параметры памяти учащихся, в зависимости от типа латерализации головного мозга, как показатель здоровья на Севере РФ // Клиническая медицина и фармакология. 2017. №3. С. 19-23 / Kolosova AI, Filatov MA, Maystrenko EV, Filatova DYu, Makeeva SV. Parametry pamyati uchashchikhsya, v zavisimosti ot tipa lateralizatsii golovnogo mozga, kak pokazatel' zdorov'ya na Severe RF [Parameters of student memory, depending on the type of brain lateralization, as an indicator of health in the North of Russia]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2017;3:19-23. Russian.
13. Филатова О.Е., Майстренко Е.В., Болтаев А.В., Газя Г.В. Влияние промышленных электромагнитных полей на динамику сердечно-сосудистых систем работниц нефтегазового комплекса // Экология и промышленность России. 2017. Т. 21, №7. С. 46-51 / Filatova OE, Maystrenko EV, Boltaev AV, Gazya GV. Vliyanie promyshlennykh elektromagnitnykh poley na dinamiku serdechno-sosudistykh sistem rabotnits neftegazovogo kompleksa [The influence of industrial electromagnetic fields on the dynamics of cardiovascular systems of workers in the oil and gas industry]. Ekologiya i promyshlennost' Rossii. 2017;21(7):46-51. Russian.
14. Филатова О.Е., Бодин О.Н., Куропаткина М.Г., Ги-мадиев Б.Р. Гомеостатичность метеопараметров окружающей среды // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2017. №3. Публикация 1-5. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2017-3/1-5.pdf (дата обращения 18.09.2017). DOI: 10.12737/article_59c4b38c672761.96616593 / Filatova OE, Bodin ON, Kuropatkina MG, Gimadiev BR. Gomeostatichnost' meteoparametrov okruzhayushchey sredy [Homeostisis of metheo-parameters of the environment]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2017 [cited 2017 Sep 18];3[about 7 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2017-3/1-5.pdf. DOI: 10.12737/article_59c4b38c672761.96616593.
15. Нифонтова О.Л., Карбаинова Ю.В., Конькова К.С., Ураева Я.И. Оценка показателей функциональной системы организма школьников севера РФ // Вестник новых меди-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 130-134
цинских технологий. Электронное издание. 2017. №3. Публикация 1-8. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ Bulletin/E2017-3/1-8.pdf (дата обращения 19.09.2017). DOI: 10.12737/article_59c4b50f8b0716.35242867 / Nifontova OL, Karbainova YuV, Kon'kova KS, Uraeva Yal. Otsenka pokazateley funktsional'noy sistemy organizma shkol'nikov severa RF [Indicators of the functional system of the organism of schoolboys of the north of the russian federation]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elek-tronnoe izdanie [Internet]. 2017[cited 2017 Sep 19];3[about 6 p.]. Russian. Available from: http://Www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin /E2017- 3/1 - 8.pdf. DOI: 10.12737/article_59c4b50f8b0716. 35242867.
16. Эльман К.А., Срыбник М.А., Прасолова А.А., Воло-хова М.А. Сравнительный анализ функциональных систем организма коренного детско-юношеского населения в условиях Севера // Клиническая медицина и фармакология. 2017. Т. 3, №3. С. 14-18 / El'man KA, Srybnik MA, Prasolova AA, Volokhova MA. Sravnitel'nyy analiz funktsional'nykh sistem organizma korennogo detsko-yunosheskogo naseleniya v usloviyakh Severa [Comparative analysis of functional systems of the organism of the indigenous children and youth population in the conditions of the North]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2017;3(3):14-8. Russian.
17. Betelin V.B., Eskov V.M., Galkin V.A. and Gavrilenko T.V. Stochastic Volatility in the Dynamics of Complex Homeo-static Systems // Doklady Mathematics. 2017. Vol. 95, No. 1. P. 92-94 / Betelin VB, Eskov VM, Galkin VA, Gavrilenko TV. Stochastic Volatility in the Dynamics of Complex Homeostatic Systems. Doklady Mathematics. 2017;95(1):92-4.
18. Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilenko T.V. and Vochmina Yu.V. Formalization of the Effect of "Repetition without Repetition" Discovered by N.A. Bernshtein // Biophysics. 2017. Vol. 62, No. 1. P. 143-150 / Eskov VM, Eskov VV, Gavrilenko TV, Vochmina YuV. Formalization of the Effect of "Repetition without Repetition" Discovered by N.A. Bernshtein. Biophysics. 2017;62(1):143-50.
19. Eskov V.M., Bazhenova A.E., Vochmina U.V., Filatov M.A., Ilyashenko L.K. N.A. Bernstein hypothesis in the Description of chaotic dynamics of involuntary movements of person // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21, No. 1. P. 14-23 / Eskov VM, Bazhenova AE, Vochmina UV, Filatov MA, Ilyashenko LK. N.A. Bernstein hypothesis in the Description of chaotic dynamics of involuntary movements of person. Russian Journal of Biomechanics. 2017;21(1):14-23.
20. Eskov V.M., Gudkov A.B., Bazhenova A.E., Kozupitsa G.S. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North // Human Ecology. 2017. No. 3. P. 38-42 / Eskov VM, Gudkov AB, Bazhenova AE, Kozupitsa GS. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North. Human Ecology. 2017;3:38-42.
21. Eskov V.M., Eskov V.V., Vochmina Y.V., Gorbunov D.V., Ilyashenko L.K. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity // Moscow University Physics Bulletin. 2017. Vol. 72, No. 3. P. 309-317 / Eskov VM, Eskov VV, Vochmina YV,
Gorbunov DV, Ilyashenko LK. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity. Moscow University Physics Bulletin. 2017;72(3):309-17.
22. Eskov V.M., Filatova O.E., Eskov V.V., Gavrilenko T.V. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochastics, and Chaos-Self-Organization // Biophysics. 2017. Vol. 62, No. 5. P. 809-820 / Eskov VM, Filatova OE, Eskov VV, Gavrilenko TV. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochastics, and Chaos-Self-Organization. Biophysics. 2017;62(5):809-20.
23. Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Eskov V.M., Vochmina Yu.V. Phenomenon of statistical instability of the third type systems - complexity // Technical Physics. 2017. Vol. 62, No. 11. P. 1611-1616 / Eskov VV, Gavrilenko TV, Eskov VM, Vochmina YuV. Phenomenon of statistical instability of the third type systems - complexity. Technical Physics. 2017;62(11):1611-6.
24. Filatova O.E., Eskov V.V., Filatov M.A., Ilyashenko L.K. Statistical instability phenomenon and evaluation of voluntary and involuntary movements // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21, No. 3. P. 224-232 / Filatova OE, Eskov VV, Filatov MA, Ilyashenko LK. Statistical instability phenomenon and evaluation of voluntary and involuntary movements. Russian Journal of Biomechanics. 2017;21(3):224-32.
25. Filatova O.E., Bazhenova A.E., Ilyashenko L.K., Grigorieva S.V. Estimation of the parameters for tremograms according to the Eskov-Zinchenko effect // Biophysics. 2018. Vol. 63, No. 2. P. 358-364 / Filatova OE, Bazhenova AE, Ilyashenko LK, Grigorieva SV. Estimation of the parameters for tremograms according to the Eskov-Zinchenko effect. Biophysics. 2018;63(2):358-64.
26. Zilov V.G., Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V. Experimental Verification of the Bernstein Effect "Repetition without Repetition" // Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2017. No 1. P. 1-5 / Zilov VG, Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV. Experimental Verification of the Bernstein Effect "Repetition without Repetition". Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2017;1:1-5.
27. Zilov V.G., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Eskov V.M. Experimental study of statistical stability of cardiointerval samples // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 164, No 2. P. 115-117 / Zilov VG, Khadartsev AA, Eskov VV, Eskov VM. Experimental study of statistical stability of cardiointerval samples. Bulletin of experimental biology and medicine. 2017;164(2):115-7.
28. Zilov V.G., Khadartsev A.A., Ilyashenko L.K., Eskov V.V., Minenko I.A. Experimental analysis of the chaotic dynamics of muscle biopotentials under various static loads // Bulletin of experimental biology and medicine. 2018. Vol. 165, No. 4. P. 415-418 / Zilov VG, Khadartsev AA, Ilyashenko LK, Eskov VV, Minenko IA. Experimental analysis of the chaotic dynamics of muscle biopotentials under various static loads. Bulletin of experimental biology and medicine. 2018;165(4):415-8.
Библиографическая ссылка:
Киричук В.Ф., Полухин В.В., Монастырецкая О.А., Алиев А.А. Хаотическое поведение параметров нервно-мышечной системы человека на примере musculusbiceps // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №2. С. 130-134. DOI: 10.24411/16092163-2019-16393.
Bibliographic reference:
Kirichuk VF, Polukhin VV, Monastyretskaya OA, Aliev AA. Khaoticheskoe povedenie parametrov nervno-myshechnoy sistemy cheloveka na primere musculusbiceps [The chaotic behavior of the parameters of the human nervous-muscle system on the example of musculus biceps]. Journal of New Medical Technologies. 2019;2:130-134. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16393. Russian.
