CC BY
99
УДК 57.016: 371.72
ПОИСК ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ В ДАННЫХ ЭЛЕКТРОПУНКТУРНОЙ ДИАГНОСТИКИ © Цыбиков Анатолий Сергеевич
кандидат педагогических наук, заведующий лабораторией инновационных технологий в подготовке спортсменов Бурятского государственного университета Россия, 670000, Улан-Удэ, ул. Смолина, 24а е-mail: cas313@rambler.ru
© Тапхаров Михаил Викторович
кандидат педагогических наук, старший научный сотрудник лаборатории инновационных технологий в подготовке спортсменов Бурятского государственного университета Россия, 670000, Улан-Удэ, ул. Смолина, 24а е-mail: tapharov@bsu.ru
© Атутов Андрей Петрович
заместитель директора по спортивной работе Института экономики и управления Бурятского государственного университета Россия, 670000, Улан-Удэ, ул. Смолина, 24а е-mail: cas177@rambler.ru
© Цыбиков Евгений Пурбуевич
соискатель Бурятского государственного университета Россия, 670000, Улан-Удэ, ул. Смолина, 24а е-mail: y177em@gmail.com
В работе представлены результаты математико-статистического анализа данных элек-тропунктурной диагностики по методу Фолля, полученных с помощью аппарата ДиаДЕНС-ПК на контингенте студентов в количестве 12 человек. Диагностика проводилась 6 раз в день в интервалах времени: 8:00-9:00, 11:00-12:00, 12:00-13:00, 14:00-15:00, 15:30-16:30, 17:00-18:00. В ходе анализа выявлена динамика функциональной активности сердца, легких, печени, поджелудочной железы, почек и ЦНС человека в светлое время суток. Найдена 21 корреляционная связь между органами и системами. Относительно высокий уровень значимой (p<0,01) тесноты связи наблюдается между печенью и поджелудочной железой (r=0,57), ЦНС и легкими (r=0,59), сердцем и тонким кишечником (r=0,55), печенью и почками (r=0,50), сердцем и ЦНС (r=0,45). Также выявлены схожие между собой классификационные латентные структуры органов и систем с помощью факторного (на основе корреляционных связей) и кластерного анализа (на основе сходства по значениям). Полученные результаты обсуждены с врачами-тибетологами, которые подтверждают полученные данные положениями традиционной восточной медицины.
Ключевые слова: электропунктурная диагностика, динамика активности органов и систем, взаимосвязь органов и систем, биологически активные точки, функциональная диагностика
SEARCH FOR OBJECTIVE LAWS IN DATA OF ELECTROPUNCTURE DIAGNOSTICS
Tsybikov Anatoly S.
PhD in Education, Head of the laboratory of innovative technology in the preparation of athletes
Buryat State University
24a Smolina, Ulan-Ude, 670000, Russia
Tapkharov Mikhail V.
PhD in Education, Senior Research Fellow, laboratory of innovative technology in the preparation of athletes, Buryat State University 24a Smolina, Ulan-Ude, 670000, Russia
Atutov Andrey P.
deputy director for sports activities, Institute of Economics and Management
Buryat State University
24a Smolina, Ulan-Ude, 670000, Russia
Tsybikov Evgeny P.
competitor for scientific degree, Buryat State University 24a Smolina, Ulan-Ude, 670000, Russia
The work presents the results of a mathematical and statistical analysis of the data by the method of electro-puncture diagnostics by Voll having got with apparatus Dia-DANS-PC. 12 students took part in the experiment. The diagnostics was held 6 times a day within the following periods: 8:00-9:00, 11:00-12:00, 12:00-13:00, 14:00-15:00, 15:30-16:30, 17:00-18:00. During the analysis the dynamics of the functional activity of heart, lungs, liver, pancreas, kidneys and CNS in the daytime was revealed. 21 correlations between internal organs and systems were found. Relatively high level of connection was observed between liver and pancreas (r=0,57), central nervous system and lungs (r=0,59), heart and small intestines (r=0,55), liver and kidneys (r=0,50), heart and central nervous system (r=0,45). The classification latent structures of organs and systems interaction were revealed with factor (based on the correlation relations) and cluster analysis (based on the similarity by values). The obtained results have been discussed with the Tibetan medicine doctors, who confirm the obtained data by statements of the Oriental traditional medicine theories.
Keywords: electropuncture diagnostics, dynamics of organs activity and systems, relationship of organs and systems, bioactive points, functional diagnostics
Введение. В ходе научных исследований, проводимых лабораторией инновационных технологий подготовки спортсменов в Бурятском государственном университете, установлена перспективность использования аппарата ДиаДЕНС-ПК (по методу Фолля) в системе контроля функционального состояния студентов, в том числе студентов-спортсменов. Проведен анализ общей вариабельности показателей состояния биологически активных точек в течение дня. Выявлены наиболее благоприятные периоды проведения обследования данным методом (Калмыков и др., 2010). Представленная работа является логическим продолжением экспериментального изучения метода Фолля, направленного на исследование динамики показателей состояния основных внутренних органов и систем человека в течение дня, а также на выявление различных структур (моделей) взаимовлияний между ними [2, 3].
Методы и организация. Эксперимент проводился в течение рабочего дня (08:00 до 18:00), максимально приближен к повседневной рабочей обстановке. Используется аппарат электропунктурной диагностики ДиаД-ЭНС-ПК (лицензия № 42/2001-0927-0595 от 20.12.2001) в режиме Биофолль по контрольным точкам измерений. В соответствующих органам и системам биологически активных точках измеряется уровень электрического потенциала в условных единицах от 0 до 100. В зависимости от полученных значений дается оценка функционального состояния соответствующего органа. Длительность одного тестирования составляет 5 минут. В данном эксперименте диагностика проводилась 6 раз в день перед приемом пищи в интервалах времени: 8:00-9:00, 11:00-12:00, 12:00-13:00, 14:00-15:00, 15:30-16:30, 17:00-18:00. В нем приняло участие 12 студентов БГУ от 20 до 25 лет.
Результаты. Динамика активности внутренних органов и систем в течение дня. С помощью межгрупповых сравнений непараметрическим T-критерием Вилкоксона получены следующие результаты. Низкая функциональная активность легких в утреннее время и пик активности около 16:00 (p<0,05). Утром низкое и значимое повышение функциональной активности сердца отмечается около 15:00 (p<0,05). Динамика активности поджелудочной железы имеет волнообразный характер: ма-лоактивность утром, повышение до 11:00, затем некая тенденция к снижению до 14.00, далее повышение к 15:00 и падение активности после 15:00. С утра наблюдается низкая активность печени, затем постепенное повышение до 11:00 и после некоторого снижения снова повышается к 16:00 (p<0,05). Активность почек имеет равномерный график, кроме значимого снижения активности около 12:30 (после обеда). До обеда наблюдается пониженная напряженность ЦНС, после обеда начинает повышаться и пик активности фиксируется около 15:00-16:00.
Взаимосвязи между органами и системами. Исследование взаимосвязей проводится с помощью непараметрического корреляционного анализа по формуле Спирмена. Уровень значимости (p) для корреляционной матрицы, представленной ниже, мы определили равным 0,0001 (табл. 1).
Таблица 1
Взаимосвязь внутренних органов и систем организма (коэффициенты корреляции Спирмена при N=72)
Легкие Толстая кишка Желудок Поджел. железа Сердце Тонкая кишка Мочевой пузырь Почки Желчный пузырь Печень ЦНС
Толст. кишка 0,11 ---
Желудок 0,25 -0,05 ---
Поджел. железа 0,31 0,23 0,27 ---
Сердце 0,38 0,37 0,14 0,32 ---
Тонкая кишка 0,25 0,38 0,08 0,13 0,55 ---
Мочевой пузырь 0,13 0,15 -0,02 0,21 0,28 0,08 ---
Почки 0,42 -0,03 0,28 0,41 0,18 0,14 0,16 ---
Желчный пузырь -0,07 0,35 0,23 0,45 0,31 0,18 0,35 0,08 ---
Печень 0,49 0,01 0,39 0,57 0,37 0,27 0,07 0,50 0,12 ---
ЦНС 0,59 0,38 0,21 0,40 0,45 0,41 0,06 0,36 0,13 0,37 ---
Примечание: значимые коэффициенты корреляций выделены жирным (при p=0,01)
Итак, число значимых связей в таблице равно 21, все коэффициенты положительные, т. е. при повышении значений одной переменной повышаются значения другой переменной (коррелирующей с ней). Высокий уровень тесноты связи наблюдается между печенью и поджелудочной железой, ЦНС и легкими, сердцем и тонким кишечником, печенью и почками. На рис. 1 представлена корреляционная плеяда, соответствующая корреляционной матрице.
Печень - - Желддок
пдзырь
Рис. 1. Корреляционная плеяда взаимосвязей органов и систем. Линии, соединяющие органы и системы, выражают значимую корреляционную связь между ними
По количеству значимых взаимосвязей ЦНС имеет наибольшее число — 7, затем печень — 6, сердце — 5, почки, толстый кишечник, легкие, поджелудочная железа — по 4. Тем самым подтверждено одно из положений восточной медицины о важнейшей роли ЦНС в работе всего организма в целом.
Продолжая исследование структуры взаимосвязей между органами и системами, воспользуемся сразу двумя многомерными методами классификации — факторным и кластерным анализом.
Факторный анализ. Выбор количества факторов в данном случае определялся с помощью критерия Кайзера — факторы считаются значимыми, если их собственные значения превосходят единицу (Я>7). В нашем случае количество факторов, согласно критерию, равно трем. Оптимальная факторная структура формируется с помощью варимакс-вращения. Результаты расчетов факторного анализа представлены в табл. 2.
Итак, факторный анализ определил следующую структуру:
1) Фактор № 1: легкие, желудок, поджелудочная железа, почки, печень;
2) Фактор № 2: толстый кишечник, сердце, тонкий кишечник, ЦНС;
3) Фактор № 3: мочевой пузырь, желчный пузырь.
Таблица 2
Факторная структура взаимосвязей органов и систем
Переменные Фактор № 1 Фактор № 2 Фактор № 3
Легкие 0,667 0,419 -0,193
Толстый кишечник -0,180 0,698 0,345
Желудок 0,610 -0,119 0,178
Поджелудочная железа 0,609 0,133 0,516
Сердце 0,250 0,701 0,283
Тонкий кишечник 0,116 0,777 0,036
Мочевой пузырь 0,046 0,116 0,624
Почки 0,741 0,038 0,068
Желчный пузырь 0,054 0,141 0,877
Печень 0,813 0,158 0,088
ЦНС 0,476 0,661 -0,024
Общ. дисперсия 2,738 2,287 1,707
Доля общности 0,249 0,208 0,155
Примечание: факторные нагрузки больше 0,6 выделены
Согласно идее данного математического метода, полученная структура представляет собой группы органов, функциональное состояние которых наиболее взаимосвязано. Далее сравним полученные результаты с результатами кластерного анализа, который имеет совершенно иную природу классификации объектов (по расстоянию между объектами).
Кластерный анализ. Кластерный анализ проводится методом К-средних, с применением евкли-дового расстояния между объектами. Методом проб по поиску оптимальной структуры количество кластеров определено равным четырем. Результаты классификации переменных представлены в табл. 3.
Отметим, что полученная структура кластерного анализа достаточно близка к факторной структуре. Отличие заключается в выделении легких и ЦНС в отдельный кластер — «Кластер № 4». Для более детального изучения тесноты связи между ними рассмотрим диаграмму рассеяния с линией регрессии (рис. 2).
70 60 50 40
20 10 0 -10
О 10 20 30 40 50 ВО
Легкие (сипа тока, у.е.)
Рис. 2. Описание корреляционной взаимосвязи легких и ЦНС (диаграмма рассеяния). По оси абсцисс (х) и ординат (у) расположены значения электрического потенциала в условных единицах в аккупунктурных точках легких и ЦНС соответственно. Линия на графике — линия регрессии с уравнением у=0.5441+0.6427*х, описывающая взаимосвязь легких и ЦНС на основе эмпирических данных
Таблица 3
Классификация органов и систем с помощью кластерного анализа
Номер кластера Переменные Расстояние до центра кластера
Кластер № 1 Желудок Поджелудочная железа Печень Почки 15,77 13,54 14,03 11,75
Кластер № 2 Толстый кишечник Тонкий кишечник Сердце 14,01 12,17 11,96
Кластер № 3 Мочевой пузырь Желчный пузырь 11,81 11,83
Кластер № 4 Легкие ЦНС 9,67 9,67
Коэффициент корреляции между легкими и ЦНС равен 0,59 и соответствует умеренной связи высокой статистической значимости (р<0,01).
Заключение. В ходе обсуждения полученных результатов исследований с практикующими вра-чами-тибетологами подтверждается ряд положений восточной медицины. Например, высокое взаимовлияние таких пар органов, как сердце — тонкий кишечник, ЦНС — легкие, ЦНС — сердце, почки — печень, печень — поджелудочная железа, поджелудочная железа — желудок. Таким образом, проведенные исследования показали возможность использования биологически активных точек в качестве относительно простого и информативного метода получения информации о состоянии организма.
Литература
1. Калмыков С. В., Сагалеев, А. С., Цыбиков А. С. Диагностика функционального состояния организма на основе электропунктурного метода Фолля // Вестник Бурятского государственного университета. — 2010. — Вып. 13. — С. 177-185.
2. Лупичева Н. Л. Электропунктурная диагностика, гомеотерапия и феномен дальнодействия. — М.: Ириус, 1990. — 136 с.
3. Самохин А. В., Готовский Ю. В. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р. Фолля. — М.: Имедис, 1995. — 448 с.
4. ДиаДЭНС-ПК (руководство по эксплуатации). — Екатеринбург: РЦ АРТ, 2009. — 84 с.
References
1. Kalmykov S. V., Sagaleev, A. S., Tsybikov A. S. Diagnostika funktsional'nogo sostoyaniya organizma na os-nove elektropunkturnogo metoda Follya [Diagnosis of organism functional state on the basis of Voll's electropunctural method]. Vestnik Buryatskogo gosudarstvennogo universiteta - Bulletin of Buryat State University. 2010. Pp. 177-185.
2. Lupicheva N. L. Elektropunkturnaya diagnostika, gomeoterapiya i fenomen dal'nodeistviya [Electropunctural diagnosis homeotherapy and the phenomenon of long-range]. Moscow: Irius, 1990. 136 p.
3. Samokhin A. V., Gotovskii Yu. V. Elektropunkturnaya diagnostika i terapiya po metodu R. Follya [Electropunctural diagnosis and therapy according to R. Voll]. Moscow: Imedis, 1995. 448 p.
4. DiaDENS-PK (rukovodstvopo ekspluatatsii) [DiaD PC (manual)]. Ekaterinburg: RC ART, 2009. 84 p.
