CC BY
82my pokazateley kardiorespiratornoy sis-temy i biologicheskogo vozrasta cheloveka. Terapevt. 2012;8:36-43. Russian.
10. Karpin VA, Es'kov VM, Fila-tov MA, Filatova OE. Filosofskie osno-vaniya teo-rii patologii: problema prichin-nosti v medit-sine. Filosofiya nauki. 2012; 1(52): 118-28. Russian.
11. Es'kov VM, Gavrilenko TV, Koz-lova VV, Filatov MA. Izmerenie paramet-rov dinamiki mikrokhaosa v povedenii re-al'nykh biosistem. Metrologiya. 2012;7:39-48. Russian.
12. Es'kov VM, Khadartsev AA, Kozlo-va VV, et al. Sistemnyy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii v biologii i me-ditsine. Tom XI Sistemnyy sintez para-metrov funktsiy organizma zhiteley Yugry na baze neyrokomp'yutinga i teorii khaosa-samoorganizatsii v biofizike slozhnykh sistem. Samara: Ofort; 2014. Russian.
13. Es'kov VM, Gavrilenko TV, Vo-khmina YuV, Zimin MI, Filatov MA. Izmerenie khaoticheskoy dinamiki dvukh vidov teppinga kak proizvol'nykh dvizheniy. Metrologiya. 2014;6:28-35. Russian.
14. Karpin VA, Filatova OE, So-ltys TV, Sokolova AA, Bashkatova YuV, Gudkov AB. Sravnitel'nyy analiz i sin-tez pokazateley ser-dechno-sosudistoy sis-temy u predstaviteley arkticheskogo i vysokogornogo adaptivnykh
tipov. Ekologiya cheloveka. 2013;7:3-9. Russian.
15. Kozlova VV, Golushkov VN, Vedya-sova OA, Maystrenko EV. Izmerenie ras-stoyaniy mezhdu tsentrami kvaziattrakto-rov vektora sostoyaniya organizmatrenirovan-nykh i netrenirovannykh g.Samary i g. Sur-guta. Uchenye zametki TOGU. 2010;1(1):27-30. Russian.
16. Rusak SN, Es'kov VV, Molya-gov DI, Filatova OE. Godovaya dinamika pogod-no-klimaticheskikh faktorov i zdoro-v'e nase-leniya Khanty-Mansiyskogo avto-nomnogo okruga. Ekologiya cheloveka. 2013;11:19-24. Russian.
17. Eskov VM, Eskov VV, Filatova OE. Medical and biological measurements: characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states. Measurement Techniques. 2011;53(2): 1404-10.
18. Eskov VM, Gavrilenko TV, Kozlova VV, Filatov MA. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems. Measurement Techniques. 2012;55(9):1096-101.
19. Eskov VM. Evolution of the emergent properties of three types of societies: the basic law of human development. Emergence: Complexity & Organization. 2014; 16(2): 10917.
DOI: 10.12737/13560
ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ В УСЛОВИЯХ ФИЗИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ
Ю.В. БАШКАТОВА, Н.Ш. АЛИЕВ, А.А. ПАХОМОВ, Л.С. ШАКИРОВА
БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутский государственный университет», ул. Ленина, 1, Сургут, Россия, 628400
Аннотация. Методами классической статистики и теории хаоса и самоорганизации изучалось поведение вектора состояния сердечно-сосудистой системы у групп студентов тренированных и нетренированных в ответ на дозированную физическую нагрузку. Установлено, что у студентов без физической подготовки показатели сердечно-сосудистой системы увеличиваются после нагрузки. Показана практическая возможность применения методов теории хаоса-самоорганизации в оценке реакции сердечно-сосудистой системы человека на динамическую физическую нагрузку. В качестве меры состояния сердечно-сосудистой системы человека (до нагрузки и после нагрузки) использованы квазиаттракторы движения вектора состояния системы методом расчета матриц межаттракторных расстояний. При ис-
следовании влияния дозированной физической нагрузки на параметры сердечнососудистой и вегетативной нервной систем с помощью матриц межаттракторных расстояний установлено, что нагрузка вызывает увеличение расстояния между хаотическими центрами квазиаттракторов. Использование запатентованных методик показало, что мы можем определять параметры квазиаттракторов как для отдельных испытуемых, так и их групп и сравнивать их хаотическую динамику во времени или в фазовом пространстве состояний. Установленные закономерности в динамике поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных лиц целесообразно использовать для количественной оценки степени детренированности организма жителей Югры.
Ключевые слова: сердечно-сосудистая система, физические нагрузки, хаос, самоорганизация, квазиаттрактор, матриц межаттракторных расстояний.
ASSESSMENT OF THE PARAMETERS OF CARDIOVASCULAR SYSTEM UNDER
CARDIO EXERTION
YU.V. BASHKATOVA, N.SH. ALIEV, A.A. PAHOMOV, L.S. SHAKIROVA
Surgut State University, Lenin pr., 1, Surgut, Russia, 628400
Abstract. Methods of classical statistics and the theory of chaos and self-organization studied the behavior of the vector of the cardiovascular system in groups of students trained and untrained in response to dosed physical stress .It was found that students without physical fitness indicators of cardio area quasi-attractors increased after exercise. The study had shown significant changes in the dynamics of the behavior of the parameters of functional systems of the human body compared to the stochastic approach based on the histogram and Shannon entropy. It is shown the feasibility of application of chaos theory, self-organization in the evaluation of the reaction of the cardiovascular system of the person on the dynamic exercise. As a measure of a condition of cardiovascular system of the person (to loading and after loading) quasiattractors of the movement of a vector of a condition of system by method of calculation of matrixes the mezhattraktornykh of distances are used. At research of influence of the dosed physical activity on parameters cardiovascular and vegetative nervous systems by means of matrixes the mezhattraktornykh of distances it is established that loading causes increase in distance between the chaotic centers of quasiattractors. Use of the patented techniques showed that we can define pakrametra of quasiattractors as for certain examinees, and their groups and to compare their chaotic dynamics in time or in phase space of states. It is expedient to use the determined consistent patterns in dynamics of behavior of a vector of a condition of an organism of the trained and unexercised persons for a quantitative assessment of degree of a de-trenirovannost of an organism of inhabitants of Yugra.
Key words: cardiovascular system, physical activities, chaos, self-organization, quasiattrac-tor, matrixes mezhattraktornykh of distances.
Введение. Физическая нагрузка оказывает выраженное воздействие на организм человека, вызывая изменения в деятельности опорно-двигательного аппарата, обмена веществ, внутренних органов и нервной системы. Степень воздействия физической нагрузки определяется ее величиной, интенсивностью и продолжительностью. Адаптация организма к физической нагрузке в значительной мере определяется повышением активности сердечно-
сосудистой системы, которая проявляется в повышении частоты сердечных сокращений (ЧСС), повышении сократительной способности миокарда, увеличении ударного и минутного объема крови [1,3,15].
Адаптация организма здоровых людей к физической нагрузке происходит оптимальным способом, за счет повышения величины как ударного объема крови, так и частоты сердечных сокращений. У спортсменов используется самый оптимальный
вариант адаптации к нагрузке, поскольку благодаря наличию большого резервного объема крови при нагрузке происходит более значительное повышение ударного объема [2,4-14].
Изменения ЧСС во время физической нагрузки хорошо изучены, так как ЧСС является легко измеряемым объективным показателем, поэтому она широко используется для наблюдений за характером приспособительных реакций и для оценки адаптации организма к физической нагрузке. Наибольшее влияние на изменения ЧСС при физической нагрузке оказывают состояние здоровья и физическая работоспособность обследуемого. Физическая нагрузка определенной мощности и продолжительности называется однократной. Под влиянием однократной физической нагрузки ЧСС в начале выполнения нагрузки повышается, затем стабилизируется на определенном уровне, а после прекращения нагрузки восстанавливается до исходного уровня [16-20].
Основной целью настоящего исследования является анализ степени выраженности оставленных постнагрузочных изменений в функциональном состоянии организма и прогнозирование состояния здоровья [13] с позиции стохастики и теории хаоса и самоорганизации.
В качестве наиболее доступных критериев текущего (после дозированной физической нагрузки) функционального состояния сердечно-сосудистой системы могут быть использованы результаты анализа типа реакции сердечно-сосудистой системы на дозированную физическую нагрузку.
Объекты и методы исследования. Объектом настоящего исследования явились студенты 1-3 курсов БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутский государственный университет», проживающие на территории округа не менее 5 лет. В зависимости от степени физической активности испытуемых разделили на 2 группы по 30 человек. В первую группу отнесли студентов основной группы здоровья, занимающихся физической культурой в рамках общеобразовательной программы университета. Вторую группу со-
ставили студенты СурГУ, профессионально занимающиеся игровыми видами спорта (баскетбол и волейбол).
Обследование студентов производили с помощью пульсоксиметра (ЭЛОКС-01 М, г. Самара). Специальным фотооптическим датчиком в положении сидя в течение 5 мин регистрировали ЧСС, индекса напряжения Баевского, а также рассчитывали компоненты спектральной мощности вариабельности сердечного ритма (ВСР). После выполнения стандартизированной динамической нагрузки (30 приседаний) регистрацию продолжали в течение 5 минут.
Обработку данных осуществляли при помощи традиционных статистических методов и методов ТХС, которые обеспечили расчет параметров квазиаттракторов (КА) поведения вектора состояния системы (ВСС) в фазовом пространстве состояний (ФПС). Расчет параметров КА производился при помощи «Программы идентификации параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния биосистем в m-мерном фазовом пространстве» [7-8,11-12].
Результаты и их обсуждение. В ходе исследований и статистической обработки данных были получены следующие сводные количественные характеристики результатов изменения параметров сердечнососудистой и вегетативной нервной системы, представленные в табл. 1.
Из полученных данных, представленных в табл. 1, видно незначительное увеличение таких показателей как SIM, PAR, HR и SDNN у нетренированных испытуемых. Также наблюдалось резкое увеличение INB у нетренированных испытуемых в связи с увеличением показателей SIM. Обратная картина у тренированных испытуемых. Происходит незначительное уменьшение показателей SIM и HR и значительное уменьшение показателя напряжения INB, т.е. нагрузка у тренированных оказывает стабилизирующее действие. Возбуждение парасимпатического отдела нервной системы приводит к уменьшению частоты возбуждения и ЧСС у тренированных лиц. Под воздействием дозированной физической нагрузки парасимпатическая часть нервной системы начинает доминировать, что ока-
зывает влияние на блуждающий нерв, управляяющий ритмом сердца. Несмотря на снижение ЧСС в покое у тренированных лиц остается неизменной или снижается незначительно. При определении показателей сердечного ритма у хорошо тренированных испытуемых установлено преобладание активности парасимпатической нервной системы до и после дозированной физической нагрузки, что свидетельствует о высоком уровне адаптации и экономичности деятельности основных функциональных систем их организма. Статистические показатели анализа ВСР у тренированных испытуемых свидетельствуют об избирательной реактивности динамики функционального состояния и поддержании сердечно-сосудистого гомеостаза за счет усиления активности парасимпатического контура регуляции в адаптационных реакциях организма.
Таблица 1
Интегральные и временные показатели регуляции сердечно-сосудистой системы со стороны вегетативной нервной системы у нетренированных и тренированных испытуемых до и после физической нагрузки (я=30)
Показатели Нетренированные студенты Тренированные студенты
До нагрузки После нагрузки р До нагрузки После нагрузки р
SIM 4,93±0,78 6,3±1,79 0,4748 2,7±0,43 2,03±0,38 0,0298
PAR 10,9±0,86 11,8±1,13 0,3463 14,87±1,09 16,45±1,29 0,0554
HR 87,73±2,30 88,2±2,62 0,8854 75,4±2,35 74,72±2,25 0,4935
SDNN 43,77±2,67 44,53±3,18 0,6406 62,57±5,32 69,48±5,96 0,0152
INB 67,6±10,43 95,47±32,21 0,5377 38,33±6,84 30,14±5,22 0,0158
SpO2 97,73±0,16 97,93±0,14 0,0759 97,87±0,16 97,97±0,14 0,6603
Примечание: n-количество обследуемых, SIM, у.е. - индекс активности симпатического звена ВНС, PAR, у.е. - индекс активности парасимпатического звена ВНС, HR уд/мин - частота
сердечных сокращений, SDNN, мс - стандартное отклонение полного массива кардиоинтервалов, INB у.е. - индекс напряжения регуляторных систем по Р.М. Баевскому, SpO2, % - уровень насыщения гемоглобина крови кислородом. p - достоверность значимых различий, по критерию Вилкоксона (p>0,05)
Методом исключения отдельных признаков был выполнен системный синтез. Его результаты позволили выявить параметры порядка путем сравнения размеров КА до динамической нагрузки и после у нетренированных и тренированных испытуемых. Так, у нетренированных испытуемых среди интегральных и временных по-
казателей таковым является показатель ИНБ - показатель индекса напряжения по Р.М. Баевскому (у. е.), а у тренированных показатель ББКК - стандартное отклонение межпульсовых интервалов в анализируемой выборке (мс).
Следующий этап исследований посвящен расчету матриц межаттракторных расстояний 2ц тренированных и нетренированных студентов, что представлено в табл. 2.
Анализ расстояний 2ц между хаотическими центрами КА интегральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем показал, что наименьшее расстояние отмечено при сравнении тренированных и нетренированных студентов до выполнения динамической нагрузки и составило 78,06 у. е. Величина межаттрактор-ных расстояний после нагрузки у нетренированных и тренированных испытуемых больше, чем показатель до физической нагрузки этих испытуемых. После выполненной нагрузки расстояние между хаотическими центрами тренированных и нетренированных увеличилось в 5,8 раз, и составило 449,66 у.е.
При общем (суммарном) значении расстояний 2ц между хаотическими центрами КА (при сложении всех элементов столбцов) наибольшие отличия были получены для группы нетренированных студентов после дозированной физической нагрузки (878,61 абсолютно и 439,31 усреднено). Наименьшие значения расстояний 2ц между квазиаттракторами установлены у нетренированных студентов до физической нагрузки: 178,55 - абсолютно и 89,28 - усреднено. В группе тренированных студентов наблюдается незначительное изменение (увеличение) значении расстояний 2ц между хаотическими центрами КА после дозированной физической нагрузки.
Таблица 2
Матрица идентификации расстояний ^у, у.е.) между хаотическими центрами квазиаттракторов интегральных и временных
показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной системы организма нетренированных и тренированных студентов до и после динамической нагрузки в 6-ти мерном фазовом пространстве (я=30)
Тренированные студенты Сумма Ср.знач.
До нагрузки После нагрузки
Нетренированные студенты До нагрузки Zл=78,06 ^;2=100,49 178,55 89,28
После нагрузки ^^=428,95 ^22=449,66 878,61 439,31
Сумма 507,01 550,15
Ср.знач. 253,51 275,08
темы показывает индивидуальное различие по всем диагностическим параметрам, что позволяет объективно оценивать динамику резервных возможностей организма и их прогностическую значимость. Результаты исследования могут быть использованы как в медицинских исследований, так и в области спорта.
Литература
Расчет матриц межаттракторных расстояний КА вектора состояния организма нетренированных студентов показал увеличение после физической нагрузки, что показывает недостаточную сформированность у них адаптационных механизмов, а также существенное напряжение регуляторных процессов и степень рассогласования параметров функциональных систем организма.
Заключение. На дозированную физическую нагрузку организм реагирует мобилизацией функциональных резервных механизмов, сглаживающих и компенсирующих возможные нарушения гомеостаза.
Организм тренированных испытуемых более устойчив к стрессорным факторам, создаваемым дозированной физической нагрузкой, чем организм нетренированных испытуемых, и более длительное время сохраняет состояние хорошей адаптации к физическим нагрузкам.
С позиции теории хаоса и самоорганизации можно объективно проанализировать тренировку спортсмена и определить насколько правильно спортсмен выполнил тренировочное задание. На основе этого анализа можно исправить ошибки в тренировочном процессе, если они есть.
Использование запатентованных методик показало, что мы можем определять параметры КА как для отдельных испытуемых, так и их групп и сравнивать их хаотическую динамику во времени или в фазовом пространстве состояний. Расчет параметров квазиаттракторов сердечно-сосудистой сис-
1. Анохин П.К. Кибернетика функциональных систем.- М., Медицина, 1998.- 285 с.
2. Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В., Зимин М.И. Модели сложных систем с позиций физики и теории хаоса-самоорганизации // Сложность. Разум. Постнеклассика.- 2013.- № 1.- С. 51-59.
3. Ведясова О. А., Еськов В.М., Филатова О. Е. Системный компартментно-кластерный анализ механизмов устойчивости дыхательной ритмики млекопитающих. Монография; Российская акад. наук, Науч. совет по проблемам биологической физики.- Самара, 2005.- 198 с.
4. Еськов В.М., Живогляд Р.Н., Ха-дарцев А.А., Чантурия С.М., Шипилова Т.Н. Идентификация параметров порядка при женских патологиях в аспекте системного синтеза // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- 2006.Т. 5, № 3.- С. 630-633.
5. Еськов В.М., Назин А.Г., Русак С.Н., Филатова О.Е., Хадарцева К.А. Системный анализ и синтез влияния динамики климато-экологических факторов на заболеваемость населения севера РФ // Вестник новых медицинских технологий.-2008.- Т. 15, № 1.- С. 26-29.
6. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VII. Синергетический компар-тментно - кластерный анализ и синтез динамики поведения вектора состояния организма человека на Севере РФ в условиях саногенеза и патогенеза / Еськов В.В., Жи-вогляд Р.Н., Логинов С.И., Филатов М.А.,
Филатова О.Е. [и др.] // Под ред. В.М. Есь-кова. А.А. Хадарцева.- Самара: ООО «Офорт» (гриф РАН), 2008.- 161 с.
7. Еськов В.М., Логинов С.И., Баль-севич В.К. Кинезиологический потенциал человека: возможности управления с позиций теории хаоса и синергетики // Теория и практика физ. культуры.- 2010. № 7.-С. 99-101.
8. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Есь-ков В.В., Филатова О.Е. Флуктуации и эволюции биосистем - их базовые свойства и характеристики при описании в рамках си-нергетической парадигмы // Вестник новых медицинских технологий.- 2010.- Т. 17, № 1.- С. 17-19.
9. 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 на изобретение RUS 2432895 от 09.03.2010 г.
10. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатова О.Е. Способ корректировки лечебного или лечебно-оздоровительного воздействия на пациента / патент на изобретение RUS 2433788 от 01.02.2010 г.
11. Еськов В.М., Брагинский М.Я., Козлова В.В., Майстренко Е.В. Диагностика физиологических функций женщин-пловцов Югры методом расчета матриц межкластерных расстояний // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- 2010.- Т. 9, № 3.- С. 500-504.
12. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатова О.Е., Хадарцев А.А. Особые свойства биосистем и их моделирование // Вестник новых медицинских технологий.- 2011.Т. 18, № 3.- С. 331-332.
13. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Хадарцева К.А. Околосуточные ритмы показателей кардиореспиратор-ной системы и биологического возраста человека // Терапевт.- 2012.- № 8.- С. 36-43.
14. Еськов В.М., Добрынина И.Ю., Дрожжин Е.В., Живогляд Р.Н. Разработка и внедрение новых методов в теории хаоса и самоорганизации в медицину и здравоохранения // Северный регион: наука, образование, культура.- 2013.- Т. 27, № 1.-
С. 150.
15. Еськов ВВ., Вохмина Ю.В., Гав-риленко Т.В., Зимин М.И. Модели хаоса в физике и теории хаоса-самоорганизации // Сложность. Разум. Постнеклассика.- 2013.-№ 2.- С. 42-56.
16. Еськов В.В., Филатова О.Е., Гав-риленко Т.В., Химикова О.И. Прогнозирование долгожительства у российской народности ханты по хаотической динамике параметров сердечно-сосудистой системы // Экология человека.- 2014.- № 11.- С. 3-8.
17. Еськов В. М., Еськов В. В., Гаври-ленко Т.В., Вахмина Ю.В. Кинематика биосистем как эволюция: стационарные режимы и скорость движения сложных систем -complexity // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 3. Физ. Астрон.- 2015.- № 2.- С. 62-73.
18. Коваленко Л.В., Козупица Г.С., Еськов В.В., Степанова Д.И. Оценка эффективности проведения физиотерапевтических мероприятий методами многомерных фазовых пространств // Вестник новых медицинских технологий.- 2012.- Т. 19, № 2.- С. 423-424.
19. Козлова В.В., Климов О.В., Майстренко Е.В., Умаров Э.Д. Корректировка лечебного или физкультурно-спортивного воздействия на организм человека в фазовом пространстве состояний с помощью матриц расстояний // Вестник новых медицинских технологий.- 2011.- Т. 18, № 3.-С. 333-334.
20. Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Filatova O.E., Filatova D.U. Chaotic approach in biomedicine: individualized medical treatment // Journal of Biomedical Science and Engineering.- 2013.- Т. 6.-С. 847.
References
1. Anokhin PK. Kibernetika funk-tsional'nykh sistem. Moscow: Meditsina; 1998. Russian.
2. Vokhmina YuV, Gavrilenko TV, Zi-min MI. Modeli slozhnykh sistem s po-zitsiy fiziki i teorii khaosa-samoorganizatsii. Slozh-nost'. Razum. Post-neklassika. 2013;1:51-9. Russian.
3. Vedyasova OA, Es'kov VM, Filato-
va OE. Sistemnyy kompartmentno-klasternyy analiz mekhanizmov ustoychivo-sti dykha-tel'noy ritmiki mlekopitayushchikh. Monogra-fiya; Rossiyskaya akad. nauk, Nauch. sovet po problemam biologicheskoy fizi-ki. Samara; 2005. Russian.
4. Es'kov VM, Zhivoglyad RN, Khadar-tsev AA, Chanturiya SM, Shipilova TN. Iden-tifikatsiya parametrov poryadka pri zhenskikh patologiyakh v aspekte sistemnogo sinteza. Sistemnyy analiz i upravlenie v biomeditsins-kikh sistemakh. 2006;5(3):630-3. Russian.
5. Es'kov VM, Nazin AG, Rusak SN, Fi-latova OE, Khadartseva KA. Sistemnyy analiz i sintez vliyaniya dinamiki klima-to-ekologicheskikh faktorov na zabolevae-most' naseleniya severa RF. Vestnik novykh medit-sinskikh tekhnologiy. 2008;15(1):26-9. Russian.
6. Es'kov VV, Zhivoglyad RN, Logi-nov SI, Filatov MA, Filatova OE, et al. Sistemnyy analiz, upravlenie i obrabotka infor-matsii v biologii i medi-tsine. Chast' VII. Ci-nergeticheskiy kompartmentno - klasternyy analiz i sintez dinamiki povedeniya vektora sostoyaniya organizma cheloveka na Severe RF v usloviyakh sanogeneza i patogeneza. Pod red. V.M. Es'kova. A.A. Khadartseva. Samara: OOO «Ofort» (grif RAN); 2008. Russian.
7. Es'kov VM, Loginov SI, Bal'se-vich VK. Kineziologicheskiy potentsial cheloveka: vozmozhnosti upravleniya s pozi-tsiy teorii khaosa i sinergetiki. Teoriya i praktika fiz. kul'tury. 2010;7:99-101. Russian.
8. Es'kov VM, Khadartsev AA, Es'-kov VV, Filatova OE. Fluktuatsii i evo-lyutsii biosistem - ikh bazovye svoystva i kharakte-ristiki pri opisanii v ramkakh si-nergeticheskoy paradigmy. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2010; 17(1): 17-9. Russian.
9. Es'kov VM, Es'kov VV, Kozlo-va VV, Filatov MA, inventors; Sposob kor-rektirovki lechebnogo ili fizkul'turno-sportivnogo vozdeystviya na organizm che-loveka v fazovom prostranstve sostoyaniy s pomoshch'yu matrits rasstoyaniy. Russian Federation patent RU 2432895. 2010. Russian.
10. Es'kov VM, Es'kov VV, Filatova OE, inventors; Sposob korrektirovki le-chebnogo ili lechebno-ozdorovitel'nogo voz-
deystviya na patsienta. Russian Federation patent RU 2433788. 2010. Russian.
11. Es'kov VM, Braginskiy MYa, Koz-lova VV, Maystrenko EV. Diagnostika fi-ziologicheskikh funktsiy zhenshchin-plovtsov Yugry metodom rascheta matrits mezhkla-sternykh rasstoyaniy. Sistemnyy analiz i upravlenie v biomeditsinskikh sistemakh. 2010;9(3):500-4. Russian.
12. Es'kov VM, Es'kov VV, Filato-va OE, Khadartsev AA. Osobye svoystva biosistem i ikh modelirovanie. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2011;18(3):331-2. Russian.
13. Es'kov VM, Khadartsev AA, Fila-tova OE, Khadartseva KA. Okolosutochnye ritmy pokazateley kardiorespiratornoy sistemy i biologicheskogo vozrasta chelo-veka. Tera-pevt. 2012;8:36-43. Russian.
14. Es'kov VM, Dobrynina IYu, Drozhzhin EV, Zhivoglyad RN. Razrabotka i vnedrenie novykh metodov v teorii khaosa i samoorganizatsii v meditsinu i zdravo-okhraneniya. Severnyy region: nauka, obra-zovanie, kul'tura. 2013;27(1):150. Russian.
15. Es'kov VV, Vokhmina YuV, Gavri-lenko TV, Zimin MI. Modeli khaosa v fi-zike i teorii khaosa-samoorganizatsii. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2013;2:42-56. Russian.
16. Es'kov VV, Filatova OE, Gavri-lenko TV, Khimikova OI. Prognozirovanie dolgozhitel'stva u rossiyskoy narodnosti khan-ty po khaoticheskoy dinamike paramet-rov serdechno-sosudistoy sistemy. Ekolo-giya cheloveka. 2014;11:3-8. Russian.
17. Es'kov VM, Es'kov VV, Gavri-lenko TV, Vakhmina YuV. Kinematika biosistem kak evolyutsiya: statsionarnye rezhi-my i skorost' dvizheniya slozhnykh sistem - complexity. Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 3. Fiz. Astron. 2015;2:62-73. Russian.
18. Kovalenko LV, Kozupitsa GS, Es'kov VV, Stepanova DI. Otsenka effektiv-nosti provedeniya fizioterapevticheskikh meropriya-tiy metodami mnogomernykh fazo-vykh pro-stranstv. Vestnik novykh meditsin-skikh tekhnologiy. 2012;19(2):423-4. Russian.
19. Kozlova VV, Klimov OV, Maystrenko EV, Umarov ED. Korrektirovka le-chebnogo ili fizkul'turno-sportivnogo voz-
deystviya na organizm cheloveka v fazo-vom prostranstve sostoyaniy s pomoshch'yu matrits rasstoyaniy. Vestnik novykh medi-tsinskikh tekhnologiy. 2011;18(3):333-4. Rus-sian.
20. Eskov VM, Khadartsev AA,
Eskov VV, Filatova OE, Filatova DU. Chaotic approach in biomedicine: individualized medi-cal treatment. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2013;6:847.
DOI: 10.12737/13561
ЭНТРОПИЙНЫЙ ПОДХОД В ОЦЕНКЕ ПАРАМЕТРОВ ТРЕМОРА ПРИ РАЗЛИЧНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЯХ
Д.К. БЕРЕСТИН, Д.В. ГОРБУНОВ, Т.Ю. ПОСКИНА, Д А. СИДОРЕНКО
БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутский государственный университет», ул. Ленина, 1, Сургут, Россия, 628400
Аннотация. С использованием стохастических методов (расчет энтропии Шеннона) и методов традиционной статистики изучалась реакция нервно-мышечной системы (НМС) человека на различные акустические воздействия (белый шум, ритмическая музыка, классическая музыка, хард-рок). В случае акустического воздействия на слуховой анализатор использовался подход, основанный на анализе энтропии Шеннона параметров нервно-мышечной системы (постуральный тремор) при одновременной регистрации треморограмм левой и правой рук испытуемых (в условиях звукового воздействия). Это воздействие играло роль возмущающего фактора для системы регуляции мышечных движений (и мышечной активности) через изменение психофизиологического состояния испытуемого. Разработанный метод матричного анализа обеспечивает идентификацию систем с хаотической организацией, которая была продемонстированна в настоящей работе на примере анализа треморограмм левой и правой рук испытуемых при различных акустических воздействиях.
Ключевые слова: энтропия Шеннона, нервно-мышечная система человека, психофизиологическое состояние, акустическое воздействие.
ENTROPIC APPROACH IN ESTIMATION OF PARAMETERS OF TREMOR IN VARIOUS ACOUSTIC EFFECTS
D.K. BERESTIN, D.V. GORBUNOV, T.Y. POSKINA, D A. SIDORENKO
Surgut state University, Lenin pr., 1, Surgut, Russia, 628400
Abstract. Using stochastic methods (calculation of Shannon's entropy) and methods of traditional statistics studied the reaction of the neuromuscular system man on various acoustic effects (white noise, rhythmic music, classical music, hard rock). In case of acoustic impact on the auditory analyzer an approach based on the analysis of the Shannon entropy parameters of the neuromuscular system (postural tremor), while registration of tremorogramms of left and right hands of the subjects (in terms of the sound effects) was used. This influence played a role of disturbing factor for the regulation of muscle movements (and muscle activity) through a change in psycho-physiological state of the subject. The developed method of matrix analysis provides identification of systems with chaotic organization that has been demonstrated in this paper on the example of tremorogramm of left and right hands of the subjects at various acoustic effects.
Key words: Shannon's entropy, neuro-muscular system, psychophysiological state, acoustic impact.
