CC BY
3УДК 612.1/.8:796
Филатова О.Е., Башкатова Ю.В., Пахомов А.А., Козлов А. С.
Filatova O.E., Bashkatova Yu.V., Pakhomov A.A., Kozlov A.S.
ОСОБЕННОСТИ СОСТОЯНИЯ КАРДИОРЕСПИРАТОРНОЙ
И НЕРВНО-МЫШЕЧНОЙ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ ДОЗИРОВАННЫХ ФИЗИЧЕСКИХ НАГРУЗОК
THE DISTINCTIVE FEATURES OF CARDIORESPIRATORY
AND NEUROMUSCULAR SYSTEMS CONDITIONS UNDER DOSED PHYSICAL EXERTION
Изучены параметры нервно-мышечной и сердечно-сосудистой систем у нетренированных и тренированных испытуемых с позиции теории хаоса и самоорганизации. Установлено существенное различие между двумя исследуемыми группами (тренированных и нетренированных студентов). Прослеживается динамика увеличения объемов квазиаттракторов вектора состояния организма у нетренированных студентов. В качестве меры состояния нервно-мышечной и сердечно-сосудистой систем человека (до нагрузки и после нее) используют квазиаттракторы движения вектора состояния системы в двухмерном фазовом пространстве состояний.
The article deals with the characteristics of neuromuscular and cardiovascular systems of untrained and trained subjects from the perspective of the theory of chaos and self-organization. The essential difference between the two treatment groups (trained and untrained students) is established. The dynamics of increasing the volume of quasi-attractors state vector of the organism among untrained students is traced. The quasi-attractor motion of the state vector of the system in the two-dimensional phase space of states is used as a measure of the state of neuromuscular and cardiovascular systems of humans (to load and after the load) used.
Ключевые слова: физическая нагрузка, вектор состояния системы, сердечнососудистая система, нервно-мышечная система.
Key words: physical activity, the state vector of the system, the cardiovascular system, nervous and muscular system.
В настоящее время в медицине и в физиологии спорта используют показатели сердечно-сосудистой системы (ССС), которые обрабатываются традиционными методами математической статистики и не учитывают изменчивость параметров вектора состояния организма человека (ВСОЧ) по всем возможным диагностическим признакам в фазовом пространстве состояний (ФПС) [2-7; 9]. В связи с этим одной из множества научных проблем, интересующих специалистов биологического профиля, является оценка функциональных систем организма (ФСО) [1] и их адаптационных резервов к различного рода воздействиям, в том числе к физическим нагрузкам. Поэтому возникает необходимость внедрения в биомедицинскую практику современных системных методов для изучения функционального состояния ССС и вегетативной нервной системы (ВНС) организма человека [1-6].
В рамках нового подхода теории хаоса-самоорганизации (ТХС) целесообразно изучение функциональных резервов организма с помощью системного анализа и синтеза его исходного состояния, выявления морфофункциональных особенностей организма в условиях покоя и после нагрузочных тестов [7; 8; 10].
Назрела необходимость в разработке и использовании новых средств на основе методов многомерных фазовых пространств для определения адаптационных и
функциональных резервов организма и проведения ранней диагностики различных патологических состояний и каких-либо функциональных нарушений. Особое значение в работе отводится новым методам системного анализа и синтеза ВСОЧ в многомерных фазовых пространствах, что и определило актуальность настоящего исследования [7; 10].
Цель работы - установление особенности хаотической динамики параметров нервно-мышечной и кардиореспираторной функциональных систем организма студентов г. Сургута в условиях дозированной физической нагрузки методами нейрокомпьютинга и многомерных фазовых пространств состояний (расчет квазиаттракторов).
Объектом настоящего исследования явились студенты 1-3-х курсов ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры», проживающие на территории округа не менее 5 лет. В зависимости от степени физической активности испытуемых разделили на две группы по 30 человек. В первую группу отнесли студентов основной группы здоровья, занимающихся физической культурой в рамках общеобразовательной программы университета. Вторую группу составили студенты СурГУ, профессионально занимающиеся игровыми видами спорта (баскетбол и волейбол).
Все исследования студентов соответствовали этическим нормам Хельсинской декларации (2000 г.), которые были связаны с разработкой методов многомерных фазовых пространств в оценке хаотической динамики параметров ФСО [1-6].
В первом блоке исследования приняла участие группа из 30 тренированных и 30 нетренированных студентов, которым предлагалась динамическая физическая нагрузка в виде 30 приседаний. Регистрация параметров тремора осуществлялась с помощью биофизического измерительного комплекса, разработанного в лаборатории биокибернетики и биофизики сложных систем при СурГУ. В качестве фазовых координат, помимо координаты Х1 = х(¿) перемещения, использовалась координата скорости перемещения пальца Х2 = у(^) = ёх1/&. Каждый испытуемый проходил испытание два раза: в покое и после выполнения динамической нагрузки.
Во втором блоке обследование студентов производилось неинвазивным методом с помощью пульсоксиметра ЭЛОКС-01 М. Специальным фотооптическим датчиком в положении сидя в течение 5 мин регистрировали частоту сердечных сокращений (ЧСС), а затем рассчитывали показатели активности симпатического (СИМ) и парасимпатического (ПАР) отделов вегетативной нервной системы (ВНС), стандартного отклонения ЫЫ-интервалов (БВЫЫ), индекса напряжения Баевского, а также компоненты спектральной мощности ВСР. В качестве координаты Х1(^) мы брали динамику кардиоинтервалов, а Х2 = дх1(р)!& [4-6; 8; 9].
Статистическая обработка данных осуществлялась при помощи программного пакета 81ай8йса 6.1. Анализ соответствия вида распределения полученных данных закону нормального распределения производился на основе вычисления критерия Шапиро -Уилка. Дальнейшие исследования в зависимости от распределения производились методами параметрической и непараметрической статистики (критерий Стьюдента, Вилкоксона, Манна - Уитни). Расчет параметров квазиаттракторов производился при помощи программы идентификации параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния биосистем в да-мерном фазовом пространстве.
По результатам исследований первого блока было изучено влияние динамической нагрузки на группу тренированных и нетренированных студентов.
Параметры квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных и тренированных студентов представлены в табл. 1. Очевидно, что различия выборок (р < 0,15) у нетренированных более выражены, но и они статистически незначимы (у тренированных вообщер > 0,689).
Из полученных данных, представленных в табл. 1, наблюдалось резкое увеличение показателя площади квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных испытуемых после физической нагрузки (1,467 • 10-6 у. е.). Таким образом, площадь
квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных испытуемых после выполненной нагрузки увеличилась в 1,5 раза. У тренированных лиц происходило незначительное увеличение показателей площади и объема квазиаттракторов постурального тремора после физической нагрузки.
Таблица 1
Параметры квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки, п = 30
Параметр квазиаттракторов, у. е. Нетренированные студенты Тренированные студенты
До нагрузки После нагрузки Р До нагрузки После нагрузки Р
0,964 • 10-6 1,467 • 10-6 0,1499 1,196 • 10-6 1,268 • 10-6 0,7499
V 0,379 • 10-6 0,586 • 10-6 0,1329 0,478 • 10-6 0,506 • 10-6 0,6888
Примечание: п - количество обследуемых; - площадь постурального тремора, у. е.; V - объем постурального тремора, у. е.; р - достоверность значимых различий по критерию Вилкоксона (р > 0,05).
При использовании непараметрического дисперсионного анализа попарного сравнения средних рангов критерия Ньюмана - Кейлса были получены многочисленные таблицы, в которых представлены результаты сравнения средних рангов для двух групп (нетренированные и тренированные студенты до и после физической нагрузки). В качестве примера представлены результаты обработки данных значений нетренированных студентов до физической нагрузки в виде матрицы (15 х 15) треморограмм по критерию Ньюмана - Кейлса (табл. 2). В нашем случае для представленной таблицы 14 пар выборки не имели статистически достоверных различий у нетренированных студентов. В остальных парах выборкир < 0,05.
Таблица 2
Матрица попарных сравнений треморограмм по критерию Ньюмана - Кейлса нетренированных студентов до физической нагрузки
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,22
2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
5 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,46
6 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
7 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
8 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
9 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
10 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
11 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
12 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00
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 1,00 0,00
15 0,22 0,00 0,00 0,00 0,46 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
В выборке у нетренированных студентов после физической нагрузки было выявлено 15 пар (р > 0,05), а для группы тренированных студентов после физической нагрузки 14 пар выборок, соответственно, не имели существенных различий. Такие сходные пары или все сравнения демонстрируют возможность их принадлежности к общей генеральной совокупности.
Для кардиоинтервалов также были построены матрицы (15 х 15) по критерию Ньюмана - Кейлса нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки. Было получено 19 и 21 пара (р > 0,05) до физической нагрузки у нетренированных и тренированных студентов соответственно. Эти пары принадлежат одной генеральной совокупности. После физической нагрузки у нетренированных студентов происходило увеличение пар (приближение к стохастике, переход к некоторому порядку). У тренированных испытуемых, наоборот, происходило сжатие (12 пар после физической нагрузки).
Параметры квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки представлены в табл. 3.
Таблица 3
Параметры квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки, п = 30
Параметр квазиаттракторов, у. е. Нетренированные студенты Тренированные студенты
До нагрузки После нагрузки Р До нагрузки После нагрузки Р
5 0,072 • 106 0,099 • 106 0,0350 0,152 • 106 0,157 • 106 0,0937
V 70,35 • 106 93,46 • 106 0,0545 196,35 • 106 179,81 • 106 0,1982
Примечание: п - количество обследуемых, - площадь кардиоинтервалов, у. е.; V - объем кардиоинтервалов, у. е.; р - достоверность значимых различий по критерию Вилкоксона (р > 0,05).
Из полученных данных, представленных в табл. 3, можно наблюдать резкое увеличение показателя площади квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных испытуемых после физической нагрузки (0,099 • 106 у. е.).
При сравнении нервно-мышечной и кардиореспираторной систем был выявлен характер связей между активацией нервно-мышечной системы (при дозированной физической нагрузке) и изменением параметров ССС. Установлено, что дозированная физическая нагрузка вызывает значительное изменение размеров квазиаттракторов площади и объема у нетренированных и тренированных студентов. Однако у нетренированных студентов эти различия более существенны (до и после дозированной физической нагрузки).
Таким образом, расчет параметров квазиаттракторов постурального тремора показывает индивидуальное различие и различие средних значений площадей (5) и объемов (V) квазиаттракторов в 1,5 раза. Однако по всей группе для 5 и V статистически различий нет.
Наблюдается тенденция к увеличению площади квазиаттракторов кардиоинтервалов нетренированных (в 1,5 раза) и тренированных (на 6 %) испытуемых до и после физической динамической нагрузки, что может количественно представлять степень тренированности или детренированности студентов северных территорий РФ.
Выявлен характер связей между активацией нервно-мышечной системы (при физической нагрузке) и изменением параметров сердечно-сосудистой системы. Наблюдается сходная тенденция увеличения параметров квазиаттракторов для треморограмм и кардиоинтервалов после физической нагрузки нетренированных и тренированных студентов, что статистически не подтверждается.
Литература
1. Анохин П. К. Кибернетика функциональных систем. М. : Медицина, 1998. 400 с.
2. Еськов В. М., Еськов В. В., Козлова В. В., Филатов М. А. Способ корректировки лечебного или физкультурно-спортивного воздействия на организм человека в фазовом
пространстве состояний с помощью матриц расстояний // Патент № 2432895(13)С1/14 от 10.11.2011.
3. Еськов В. М., Козлова В. В., Глущук А. А., Попова Н. Б., Климов О. В. Сравнительный анализ физиологических показателей организма тренированных и нетренированных студентов Югры статистическими и синергетическими методами // Вестник новых медицинских технологий. 2008. Т. XV, № 3. С. 35-38.
4. Еськов В. М., Еськов В. В., Филатова О. Е. Способ корректировки лечебного или лечебно-оздоровительного воздействия на пациента // Патент № 2433788(13) С2 от 20.11.2011.
5. Логинов С. И., Еськов В. М., Майстренко Е. В., Мальков М. Н. Оценка хаотической динамики эффектов восстановления физиологических параметров организма человека после динамической нагрузки // Системный анализ в биомедицинских системах. 2010. Т. 9, № 1. С. 39-43.
6. Хадарцев А. А., Несмеянов А. А., Еськов В. М., Кожемов А. А., Фудин Н. А. Принципы тренировки спортсменов на основе теории хаоса и самоорганизации // Теория и практика физической культуры. 2013. № 9. С. 87-93.
7. Eskov V. M. Evolution of the emergent properties of three types of societies: The basic law of human development // Emergence: Complexity and self-organization. 2014. Vol. 16, № 2. P.107-115.
8. Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Kozlova V. V., Filatov M. A. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems // Measurement Techniques. 2012. Vol. 55, № 9. Р. 1096-1100.
9. Eskov V. М, Eskov V. V., Filatova O. E., Filatov M. A. Two types of systems and three types of paradigms in systems philosophy and system science // Journal of Biomedical Science and Engineering. 2012. Vol. 5, № 10. P. 602-607.
10. Eskov V. M., Eskov V. V., Gavrilenko T. V., Zimin M. I. Uncertainty in the Quantum Mechanics and Biophysics of Complex Systems // Moscow University Physics Bulletin. 2014. Vol. 69, № 5. P. 406-411.
