CC BY
41
ственного влияния на скорость кровотока. У испытуемых с Тк незначимое отличие параметров гемодинамики, вероятно, связано с инертностью регуляторных процессов. Возможно, для того, чтобы проявился какой-либо гемодинамический ответ необходим более длительный промежуток времени. Таким образом, после СП без ИГФН происходит активизация гемодинамики у испытуемых с нормальным сердечным ритмом, преимущественно за счёт сосудов среднего и мелкого калибра.
После низкоамплитудной ИГФН не обнаружено достоверного изменения базового сопротивления у испытуемых с Нк в сравнении с СП без ИГФН. Однако снижение времени распространения пульсовой волны в сосудах правого бедра в этой группе испытуемых свидетельствует о том, что тонус артерий после данного воздействия повышается, но на 3% меньше, чем после традиционного СП. Снижение реографического индекса у испытуемых с Нк в сосудах левого бедра отражает снижение интенсивности артериального пульсового кровенаполнения на 7% относительно состояния покоя. А снижение индекса Симонсона свидетельствует о понижении тонуса венозных сосудов и уменьшении оттока крови из артерий в вены на 5,6% относительно исходного уровня.
Уменьшение базового сопротивления в сосудах правого бедра у испытуемых с Тк свидетельствует о повышении кровенаполнения данного сегмента, но степень вазодилятации на 4,7% меньше, чем после СП без ИГФН. Низкоамплитудная ИГФН вызывает снижение максимальной и средней скорости кровотока в сосудах левого бедра в группе испытуемых с Тк на 7% и 13% относительно состояния покоя соответственно, что вероятно, связано с растяжением стенок артерий. Это снимает с сердца дополнительную нагрузку по перекачке крови, тем самым подобная нагрузка является меньшим стресс-фактором для КВС у испытуемых с Тк.
Таким образом, низкоамплитудная ИГФН оказывает менее выраженный эффект на КВС испытуемых чем традиционный присед, однако проприоцептивная стимуляция скелетных мышц при низкоамплитудной ИГФН выше и частота сокращения мышечных волокон больше, а следовательно быстрее достигается тренировочный эффект при меньшей нагрузке на КВС.
После высокоамплитудной ИГФН наблюдается снижение базового сопротивления тканей в сосудах правого бедра у испытуемых с Нк относительно исходного уровня, но это снижение на 1,9% меньше относительно изменений параметра после СП без ИГФН (рис 1). Это свидетельствует о повышении кровенаполнения в данном сегменте, однако растяжение стенок артерий после высокоамплитудной ИГФН происходит в меньшей степени, чем после традиционного СП. Время распространения пульсовой волны у испытуемых с Нк в сосудах левого бедра снижается после данного воздействия относительно состояний покоя, что свидетельствует о повышении эластичности стенок артерий и повышении тонуса сосудов на 3,8% больше, чем после СП без ИГФН и на 6,1% больше, относительно снижения параметра после низкоамплитудной ИГФН (рис. 2). Увеличение времени анакроты свидетельствует о повышении кровенаполнения и расширении артериальных сосудов правого бедра после высокоамплитудной ИГФН на 10% относительно состояния покоя (табл. 1).
В группе юношей с Тк наблюдается повышение эластичности стенок артерий и тонуса сосудов на 11,4% и 12% в левом и правом сегментах соответственно относительно исходного уровня (табл. 2). Однако при других воздействиях показатель изменяется недостоверно. Снижение скорости быстрого кровенаполнения в сосудах правого бедра говорит о понижении тонуса стенок артерий крупного калибра в данном сегменте на 22%. Повышение тонуса сосудов левого бедра сопровождается повышением средней скорости кровотока на 12,3%, что обусловлено вазокон-стрикцией в данном сегменье.
Таким образом, высокоамплитудная ИГФН вызывает изменение отдельных параметров региональной гемодинамики, однако возмущающий эффект после данного вида воздействия менее выражен в сравнении с СП без ИГФН и более выражен в сравнении с низкоамплитудной ИГФН у испытуемых с Нк. Активизация гемодинамики, у испытуемых с Тк происходит преимущественно за счёт сосудов крупного калибра. Однако для функционального состояния организма испытуемых этой группы высокоамплитудная ИГФН переносится тяжелее.
Литература
1. Королев В.В., Пятин В.Ф., Еськов ВМ., Широлапов И.В. Особенности восстановления вариабельности сердечного ритма у молодых испытуемых после вибрационной физической нагрузки
// Вестник восстановительной медицины. 2010, № 1. С. 13-16.
2. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине: Монография. Часть VII. Синергетический компартментно - кластерный анализ и синтез динамики поведения вектора состояния организма человека на севере РФ в условиях саногенеза и патогенеза. / Под ред. В. М. Еськова. А. А. Хадарцева. Самара: ООО «Офорт» (гриф РАН), 2008. 159 с.
3. Bongiovanni L., Hagbarth K., Stjenberg L. Prolonged muscle vibration reducing motor output in maximal voluntary contractions in man // J. Physiol. 1990. Vol. 423. P. 15-23.
4. Hazell T., Thomas G., DeGuire J. Vertical whole-body vibration does not increase cardiovascular stress to static semi-squat exercise // Eur. J. Appl. Physiol. 2008. Vol.104, № 5. P. 903-908.
5. Lythgo N., Eser P., Groot de P. et al. Whole-body vibration dosage alters leg blood flow // Clin. Physiol. Funct. Imaging. 2009. Vol. 29, № 1. P. 53-59.
6. Otsuki T., Takanami Y., Aoi W. et al. Arterial stiffness acutely decreases after whole-body vibration in humans // Acta Physiol. 2008. Vol. 194, № 3. P. 189-194.
7. Van der Meer G., Zeunstra E., Tempelaars J. Handbook of Acceleration Training. Monterey: Healthy Learning, 2007. 181 p.
THE SYSTEM ANALYSIS OF PARAMETERS OF HAEMODYNAMICS AT YOUNG MEN WITH NORMAL AND SPEEDED UP RHYTHM OF HEART AFTER PULSE HYPERGRAVITATIONAL PHYSICAL ACTIVITY
V.M.ESKOV, V.V. ESKOV, V.V. KOROLEV, V.F.PYATIN, V.B.SIVKOV
Surgut state university, Research institute of Biophysics and Medical Cybernetics Samara State Medical University
The system analysis of hemodynamic indices at 20 young men aged 20,3±0,99 years with the normal and speeded up heart rate after physical activity with lowly - and highly amplitude impulse hypergravitation in comparison with usual static physical activity. Influence lowly amplitude impulse hypergravitation causes the smaller haemo-dynamic response, than traditional squat, despite the activation of the proprioceptive system at the given influence is higher and training effect is obtained faster. Strong proprioceptive stimulus at high-amplitude pulse hypergravitation influence favorably, possibly, at persons with developed proprioceptive system.
Key words: quasiattractor, impulse hypergravity physical loading, linear accelerated training, rheovasography, hemodynamic.
УДК 578.08:621.317
РАСЧЕТ СТЕПЕНИ СИНЕРГИЗМА В КАРДИО-РЕСПИРАТОРНОЙ СИСТЕМЕ ЧЕЛОВЕКА В УСЛОВИЯХ ПЕРЕПАДА ТЕМПЕРАТУРЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
В.М. ЕСЬКОВ, В.В. ЕСЬКОВ, Е.В. МАЙСТРЕНКО,
А.С. ПАШНИН, А.А. УСТИМЕНКО*
Метод численного расчета степени синергизма в кардио-респираторной системе (КРС) человека на примере обследования двух групп людей (молодежь с небольшими сроками проживания на Севере и лица старше 40 лет с более длительным проживанием на Севере) был использован для количественной оценки существенных различий в параметрах синергизма по реакциям систем регуляции КРС на резкие перепады температуры окружающей среды. Приведены результаты измерения степени синергизма в КРС на основе разработанного алгоритма.
Ключевые слова: вектор состояния, фазовое пространство, синергизм.
В рамках компартментно-кластерного подхода (ККП) в настоящее время разработаны методы моделирования различных биосистем [5,7], находящихся в квазистационарных состояниях, когда вектор состояния биосистемы (ВСБС) х=(хj, Х2,...,Хщ)Т имеет приблизительно постоянные значения (х =const х). Степень этого приближения определяется величиной погрешности измерительных приборов (в пределах 5-10%) или степенью вариа-бильности ВСБС, что определяется уже 5 основными свойствами всех биосистем [7]. В рамках ККП уже сейчас становится возможным количественная идентификация изменений синергетических взаимоотношений в нейросетях мозга, в отдельных органах и тканях, а также в функциональных системах организма (ФСО)
* НИИ биофизики и медицинской кибернетики при Сургутском государственном университете E-mail: [email protected]
человека под действием внутренних перестроек или внешних возмущающих воздействий (например, экофакторов среды). Это позволяет по-новому оценивать механизмы функционирования биосистем или эффекты действия факторов внешней среды на организм человека.
Метод расчета частичного или полного синергизма ранее был представлен на примере нейросетей мозга [4,5]. Результаты идентификации степени синергизма в ФСО человека под действием резких перепадов температуры (например, в течении 10 часов) представляются в настоящем сообщении. Синергетические взаимоотношения в системах регуляции ФСО могут изменять свои показатели (они представляются в разработанном методе) или вообще могут исчезнуть. Особенно ярко это регистрируется у людей с длительным периодом проживания на Севере. В перспективе, для людей длительно проживающих на севере, такие периодические (апериодические) процессы потери синергизма и выходы за интервалы стабильности ФСО, приводят к медленному «расшатыванию» всех систем регуляции жизненно важных (висцеральных) функций [1,2,4,6]. Основной подход, используемый в разработанном методе базируется на построении в рамках ККП биологических математических моделей, которые достаточно точно описывают поведение синергетических систем. При этом считается, что модель биосистемы, также как и размерность фазового пространства, в котором движется ВСБС, может не изменяться под действием экофакторов или внутренних перестроек. Разработанный компартментно-кластерный подход успешно применяется для биологических динамических систем (БДС), которые описываются вектором состояния х=хф в фазовом т-мерном пространстве состояний и могут быть представлены графовыми структурами в виде разложимых или неразложимых систем. В общем случае математические модели и графовые структуры имеют иерархическую структуру [4,5].
Материалы и методы исследования. В выполненных исследованиях изучалась динамика поведения основных параметров кардио-респираторной системы (КРС) человека в условиях резкого перепада температуры окружающей среды. Обследовались две группы людей: молодежь с небольшими сроками проживания на севере и лица старше сорока лет с более длительным проживанием на Севере (20 и более лет).
Исследования проводились в условиях перепада температуры воздуха на 10 градусов за 10 часов. Испытуемым предлагался тест в виде 30 приседаний и регистрировалась частота сердечных сокращений ЧСС - БОР, систолическое и диастолическое давление СД - 8Р, ДД - ЭР.
Анализировалась динамика изменения этих трех показателей в ответ на стандартную нагрузку до падения температуры воздуха и после. Строились матрицы компартментных моделей вида (1) биорегуляции КРС. Далее, по разработанной программе ЭВМ [6] анализировались матрицы А модели (1) и идентифицировалась степень синергизма во взаимодействии ФСО и организма в целом с окружающей средой.
Отметим, что в рамках ККП [4,5] любая БДС может описываться системой уравнений вида:
($х/& = АР (у )х - Ьх + ud
у = с х. (1)
Система (1) является базовой в рамках ККП для изучения любой ФСО, а также любой биосистемы, находящейся в стационарном (например, физиологически относительно неизменном) состоянии. Иерархическая организация ФСО представляется в общем случае блочно-треугольной матрицей А = {Аг ] } ^, где
матрицы Ау (#3) представляют межкластерные связи, а матрицы Ау описывают каждый кластер ьго уровня, состоящий из ком-партментов. Тогда у,ё и с уже будут иметь вид матриц, а система (1) будет описывать компартментно-кластерную структуру БДС [5]. Синергетические взаимоотношения между блоками (компар-тментами) могут описываться неотрицательными элементами матриц А компартментных моделей ФСО (вида (1)), которые идентифицируются в рамках бихевиористического подхода (система «черный ящик»), например, методом минимальной реализации (ММР).
Наиболее важное условие синергизма в ФСО, это требование А>0 (а>0, для \=1, 2, ..., т). Фактически, при ау>0 мы не имеем тормозных (угнетающих) взаимодействий между компар-
тментами и это означает полный синергизм во взаимоотношениях между элементами ФСО. Для точного ответа на этот вопрос надо убедиться в возможности или невозможности приведения матрицы A к окончательно неотрицательному виду. Для этих целей используется авторская программа ЭВМ [6].
В ее основе лежит первоначальная идентификация с помощью метода минимальной реализации самой матрицы A (в некотором первоначальном виде) и ее инвариант согласно базовой модели в виде разностных уравнений (РУ) вида:
x(n +1) = Ax(n) + Bu(n)
T
y(n) = C x(n). (2)
Здесь вектор xeR™ описывает динамику процесса поведения КРС в ответ на резкое падение температуры воздуха. Матрица AeRmxm представляет межкомпартментные связи в ФСО, вектор BeRm и скаляр u представляют характер внешних управляющих воздействий, вектор CT описывает весовые вклады xi в функцию выхода y=y(t). Последнее регистрируется после воздействия стандартной нагрузки в разные периоды времени до падения температуры и после. В наших исследованиях фиксировался через период времени Т=30 сек. показатель ЧСС, что и являлось марковскими параметрами системы.
Если среди собственных значений матрицы A найдется наибольшее положительное собственное значение Xi такое, что оно превышает модули любого из остальных Xj , т.е.:
max \ Xi \ = Xj, \ Xi \ < Xj при i Ф j, (3)
i=J,...,m,
то по теореме Фробениуса-Перрона возможно приведение матрицы A к окончательно неотрицательной (подобной) матрице Q.
Если в идентифицированной математической модели существовал перронов корень Xj=X(A) , то находилась новая матрица:
Ag =A/X(A) . (4)
В результате ряда преобразований исходная матрица A преобразовывалась в некоторую матрицу Q, которая могла быть окончательно неотрицательной матрицей (если исходно существовал перронов корень и процедура допускала изменение периода дискретизации т кратно некоторому f=J,2,3,..). В любом случае, разработанный алгоритм приводил к матрице Q, у которой число отрицательных элементов qij было минимальным. Окончательно неотрицательная матрица Q входит во вновь преобразованную систему уравнений - модель синергической ФСО.
Для оценки величины и числа отрицательных обратных связей в компартментных моделях ФСО был введен некоторый параметр асинергизма исследуемых биосистем в виде:
X=k(Eq\j(<G))*(max qij(<G),) (5)
где k - число элементов qij отрицательных обратных связей, Zq ij(<G) - суммарная величина модулей элементов матрицы Q, представляющих отрицательные обратные связи, max q j <G-наибольший (взятый по модулю) из отрицательных элементов матрицы Q. Чем больше х, тем более значителен асинергизм в изучаемых ФСО.
При различных биологических изменениях под действием экофакторов среды в ФСО эта величина х может увеличиваться (усиливается потеря синергизма в БДС) или уменьшаться (обратный процесс - синергизм нарастает, теряются веса отрицательных обратных связей). В идеале, для полностью синергичных биосистем х=0. Отметим при этом, что вся наука синергетика (в противоположность кибернетике) возникла как наука об изучении систем с положительными обратными связями. Поэтому наш алгоритм реализует решение главной проблемы синергетики -регистрации наличия положительных связей в биосистемах, а х дает картину нарастания асинергизма в БДС.
Результаты и их обсуждение. Анализируя динамику изменения показателя ЧСС в ответ на стандартную нагрузку в разные периоды времени (до падения температуры воздуха и после), нами были идентифицированы и построены матрицы моделей систем регуляции КРС и сделаны выводы о степени синергизма во взаимодействии ФСО и организма в целом с окружающей средой.
Кривые динамики поведения коэффициента асинергизма х для 2 групп населения (до и после перепада температуры окру-
жающей среды) при условии вариации первых марковских параметров представлены на рис. 1 и 2. Оригиналы статистически усредненных марковских параметров представлены в табл. 1-4. Матрицы моделей имеют вид Ах, А2, Аз, А4 (матрицы представлены ниже), что позволяет сделать вывод о потере синергизма в условиях перепада температур для старшей возрастной группы. Более существенные изменения (у менее адаптированной группы) наблюдается у лиц старшего возраста с более длительным проживанием на Севере. В табл. 1 (и последующих) представлены результаты изменения частоты сердечных сокращений (ЧСС) у групп испытуемых (двух возрастов), которые были зарегистрированы сразу после стандартного теста - 30 приседаний за 30 секунд и с последующей регистрацией ЧСС каждые 30 секунд.
Таблица 1
Марковские параметры выходной величины ЧСС системы регуляции
КРС (регуляция пульса) для первой группы испытуемых (молодежь в возрасте 14-15 лет) при исходной температуре окружающей среды -10 0С
о II и У1 У2 у3 У4 У5 у6 У7 У8 У9
ЧСС 72 116 103 92 84 79 72 72 72
Матрица А1 для табл. 1 имеет порядок т = 5 и может быть записана в виде:
1.611 -1.165 0.000 0.000 0.000
1.000 - 0.730 - 0.022 0.000 0.000
0.000 1.000 1.301 - 2.793 0.000
0.000 0.000 1.000 -3.071 - 2.864
0.000 0.000 0.000 1.000 1.408
Собственные значения матрицы А1 имеют перронов корень 1=1.360, сами значения имеют вид *х = -0,842+0,8681, *2 = -0.8420.6861, *3 = 1.360, *4 = - 0.42, *5 = 0.885
Следовательно, по теореме Фробениуса-Перрона имеется возможность приведения матрицы А1 к окончательно неотрицательному виду Q. Это значит, что для этой группы испытуемых возможен полный синергизм в системе регуляции КРС.
Результаты расчета величины х (при вариации 1 марковского параметра) позволили получить итоговые значения коэффициента асинергизма для этой группы испытуемых %х = 2.832 (значение невелико).
Таблица 2
Марковские параметры выходной величины ЧСС системы регуляции кардио-респираторной ФСО (регуляция пульса) для первой группы испытуемых (молодежь в возрасте 14-15 лет) при понижении температуры окружающей среды до -25 0С за 10 часов.
1°,С = -25 У1 У2 У3 У4 У5 У6 У7 У8 У9
ЧСС 72 110 86 79 76 75 72 72 72
1.528 -1.140 0.000 0.000 0.000
1.000 - 0.889 -0.082 0.000 0.000
0.000 1.000 0.726 - 0.424 0.000
0.000 0.000 1.000 -1.650 - 1.513
0.000 0.000 0.000 1.000 1.085
После понижения температуры до -25 0С за 10 часов у этой же возрастной группы для табл. 2 матрица А2 модели ФСО примет вид:
—
Собственные числа матрицы А2: = - 0.237+05161, *2 = -
0.237-0.5161, *3 = 1.013, *4 = 0.675. Имеется перронов корень матрицы: * = 1.013 (несколько уменьшился).
Отсюда видно, что молодые люди в возрасте до 15 лет более приспособлены к перепаду температуры окружающей среды, чего нельзя сказать о людях с более длительным проживанием на Севере. В данном случае существует возможность приведения матрицы А2 к окончательно неотрицательному виду Q.
Результаты расчета величины х2 при вариации первого марковского параметра представлены на рис. 2, из которого легко видеть, что он изменяется незначительно (даже меньше, чем на рис.1). В целом, общая вариация 1 марковского параметра показала изменение х и других величин, но коэффициент асинергизма невелик: ^2=0.312 (уменьшился, что объясняется адаптационными свойствами любого организма).
Рис. 1. Зависимость коэффициента х и других параметров модели от вариации 1 марковского параметра у 1 для молодежной группы при резком понижении температуры.
Иная картина изменения показателей асинергизма х получается при исследовании старшей возрастной группы. Так, например, до перепада температур возможна регистрация перроно-ва корня при невысоком значении коэффициента асинергизма х.
Таблица 3
Марковские параметры выходной величины системы регуляции кар-дио-респираторной ФСО (регуляция пульса) для второй группы испытуемых (возраст 38-40 лет). Результирующий график для первой группы испытуемых (жители в возрасте 38-40 лет) в условиях перепада температуры окружающей среды (при исходной температуре -10°С)
1 1°,С = -10 У1 У2 У3 У4 У5 У6 У7 У8 У9
I ЧСС 75 119 105 103 86 79 77 76 76
Для табл. 3 имеем модель системы регуляции КРС и ее матрицу А3 в виде:
1.587 -1.118 0.000 0.000 0.000'
1.000 - 0.828 0.152 0.000 0.000
А3 — 0.000 1.000 - 0.253 - 0.811 0.000
0.000 0.000 1.000 0.546 0.517
0.000 0.000 0.000 1.000 0.240
Для этой матрицы А3 имеется перронов корень матрицы: *= 0.996. Ее собственные значения имеют вид: *1 = -0.250+0.3081, *2 = -0.250-0.3081, *1 = 0.398+0.2651, *1 = 0.398-0.2651, *5 = 0.996.
Таблица 4
Марковские параметры выходной величины (ЧСС-РИ) системы регуляции КРС для второй возрастной группы (жители ХМАО в возрасте 38-40 лет) после резкого понижения температуры окружающей среды на 10° С (с - 100С до -25°С.)
1°,С = -250 У1 У2 У3 У4 У5 У6 У7 У8 У9
ЧСС 72 110 88 79 86 75 72 72 72
Легко видеть, что существование перронова корня у матрицы А3 означает, что до резкого похолодания у этой группы людей в системе регуляции КРС также возможны синергетические взаимоотношения, т.к. матрица А3 может быть приведена к окончательно неотрицательной форме. Однако после резкого похолодания были получены другие марковские параметры ЧСС которые представлены в табл. 4. Для матрицы А3 можно получить итоговую величину коэффициента асинергизма %3 = 0.976. Однако, после перепада температуры (похолодания) для марковских параметров из табл. 4 мы получаем матрицу А4 модели системы регуляции КРС для 2 группы испытуемых следующего вида:
'1.528 -1.112 0.000 0.000 0.000 '
1.000 - 0.835 - 0.210 0.000 0.000
А4 — 0.000 1.000 - 0.546 0.000 0.000
0.000 0.000 1.000 -155.416 - 24998.308
0.000 0.000 0.000 1.000 160.698
Собственные значения матрицы А4 системы регуляции КРС для 2 группы испытуемых, имеют вид: *1 = -0.951, *2 = -
0.402+0.5201, *3 = - 0.402-0.5201, *4 = 2.641+4.0361, *5 = 2.6414.0361. Перронов корень для матрицы А4 не существует.
Здесь по сравнению с первым случаем после падения температуры (см. А2 и табл.2) перронов корень пропадает. Это озна-
чает, что для этой возрастной группы пропадает возможность синергетических взаимоотношений в системе регуляции КРС под действием резкого перепада температур окружающей среды.
7 000'
6 500 6 000'
5 500'
5 000'
4 500'
4 000 3 500'
3 000'
2 500'
2 000 1 500'
1 000'
500'
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
Рис. 2. Зависимость коэффициента х и других параметров системы от вариации 1 марковского параметра У 1 для старшей возрастной группы при резком понижении температуры.
Метод численного расчета степени синергизма в кардио-респираторной системе (КРС) человека на примере обследования двух групп людей (молодежь с небольшими сроками проживания на Севере и лица старше 40 лет с более длительным проживанием на Севере) был использован для количественной оценки существенных различий в параметрах синергизма по реакциям систем регуляции КРС на резкие перепады температуры окружающей среды. Приведены результаты измерения степени синергизма в КРС на основе разработанного алгоритма.
Выводы:
1. Резкое изменение параметров среды влияет и на интервалы устойчивости БДС, выводя их за пределы исходных интервалов, при этом изменяется степень синергетических взаимоотношений в системах регуляции КРС.
2. Синергические взаимоотношения в системах регуляции ФСО могут вообще исчезнуть, под действием резких перепадов температур окружающей среды, что можно трактовать как возникновение пердпатологических (или даже патологических) процессов в системах регуляции ФСО.
3. Резкая потеря синергизма в условиях перепада температур происходит у лиц старшего возраста с более длительным проживанием на Севере РФ.
4. Молодые жители Югории после резкого похолодания хоть и могут терять возможность полного синергизма в системах регуляции КРС (под действием резкого перепада температур), но все-таки у них меньше возникает тормозно-угнетающих связей в исследуемых регуляторных системах, чем это наблюдается для систем регуляции КРС у жителей с большим сроком проживания на Севере РФ и с возрастом около 40 лет.
5. Люди старшего возраста более тяжело переносят перепады температуры, а потери степени синергизма в их системах регуляции КРС в рамках разработанного алгоритма могут быть оценены количественно сравнительно с молодежной группой.
Литература
1.Авцын А.П., Жаворонков А.А., Марачев А.Г. Патология человека на Севере. М.: Медицина, 1985.
2. Агаджанян Н.А., Ермакова Н.В. Экологический портрет человека на Севере. М.: «КРУК», 1997. 208 с.
3.Давыденко В.И., Мошкин М.И. Метеотропные реакции в субкстремальных климатических условиях Сибири и Антарктиды // Бюл. СО АМН СССР. 1985, №5. С. 34-35.
4. Еськов В.М. Введение в компартментную теорию респираторных нейронных сетей. М.: Наука, 1994. 160 с.
5. Еськов В.М. Компартментно-кластерный подход в исследованиях биологических динамических систем (БДС). Часть 1. Межклеточные взаимодействия в нейрогенераторах и биомеханических кластерах: Монография. Самара: изд-во «НТЦ», 2003. 198 с.
6. Еськов В.М., Кулаев С.В., Папшев В.А., Пашнин А.С., Есь-ков В. В. Программа расчета степени синергизма в биологических динамических системах с хаотической организацией. // Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ №2005612885 РОСПОТЕНТ. Москва, 2005.
7. Еськов ВМ., Хадарцев АЛ., Филатова О.Е. Синергетика в клинической кибернетике. Часть I. Tеоретические основы системного синтеза и исследований хаоса в биомедицинских системах. (монография) / Под ред. Aкадемика PAH и PAМH Григорьева A.M. Самара: ООО “Офорт”, 2006. 233 с.
8.Хакен Г. Принцип работы головного мозга. Per Se. М. 2001. 351 с.
THE SYNERGETIC DEGREE OF HUMAN CARDIO-RESPIRATORY SYSTEM WHILE TEMPERATURE DROP
V.M. YESKOV, V.V. YESKOV, E.V. MAISTRENKO,
A.S. PASHNIN, A.A. USTIMENKO
Surgut State University, Research Institute of Biophysics and Medical Cybernetics
The method of numerical computation of synergism degree in human's cardio-respiratory functional system (CRS) by example of examination of two groups of people (young people with small period of dwelling in the north and people with over forty years living in the north) was used for quantitative evaluation of differences in parameters of synergism according to the reactions of CRS regulation while rapid temperature drop. The results of measuring the degree of synergism in the CRS on the basis of the developed algorithm are presented.
Key words: state vector, phase space, synergism.
УДК 616.1-615.224.
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ЛИЗИНОПРИЛА НА ЦЕРЕБРАЛЬНУЮ ГЕМОДИНАМИКУ У БОЛЬНЫХ ДИЛАТАЦИОННОЙ КАРДИОМИОПАТИЕЙ И НЕДОСТАТОЧНОСТЬЮ КЛАПАНА АОРТЫ
Т.М. ГАТАГОНОВА, А.С. ПЛИЕВА, О.А. ХАДОНОВА,
И.Б. БУРНАЦЕВА, С.А. КЦОЕВА, Л.В. ОСИПОВА, Л.Б. ГАДЖИНОВА, Л.М. ХУТИЕВА, З.С. БРЦИЕВА, А.Т. ЛОЛАЕВА, О.Т. ЦАЛЛАГОВА,
А.А. КЦОЕВА*
Под влиянием лизиноприла у больных дилатационной кардиомио-патией и недостаточностью клапана аорты происходило улучшение эластонических свойств мозговых сосудов и показателей мозговой гемодинамики, обусловленное не только вазодилатирующим действием на сосуды головного мозга, но и одновременно положительным воздействием на общую гемодинамику.
Ключевые слова: дилатационная кардиомиопатия, недостаточность клапана аорты, хроническая сердечная недостаточность.
Несмотря на значительные научные достижения последних десятилетий, хроническая сердечная недостаточность (ХСН) продолжает оставаться одной из главных причин смертности взрослого населения во многих развитых странах мира. Среди прочих ведущих причин ее развития следует назвать идиопатическую дилата-ционную кардиомиопатию (ДКМП) и ревматические пороки сердца, занимающие четвертое место в ее этиологической структуре, после ИБС, артериальной гипертонии и сахарного диабета.
В исследованиях последних десятилетий продемонстрирована тесная взаимосвязь между кардиальной и церебральной патологией. Сердечная недостаточность обусловливает возможность структурных изменений регионарных (в частности, церебральных) сосудов. Влияние патологических изменений деятельности сердечно-сосудистой системы на мозговой кровоток формирует клинический синдром хронической цереброваскулярной недостаточности, усугубляющей клиническую картину ДКМП и приобретенных пороков сердца. Известно, что дисфункция левого желудочка и сердечная недостаточность являются одними из основных факторов риска развития мозгового инсульта Результаты крупных рандомизированных плацебо-контролируемых исследований убедительно показали эффективность использования ИАПФ в лечении пациентов с ХСН, в том числе на фоне ДКМП и приобретенных пороков сердца. Однако специальных сравнительных исследований по изучению влияния ИАПФ лизиноприла у этой категории больных не проводилось, что, несомненно, представляет особый клинический интерес. Кроме того, мало изученным остается и вопрос о возможности коррекции церебральных нарушений в зависимости от исходного состояния показателей общей и регионарной гемодинамики у таких пациентов.
* Кафедра поликлинической терапии с внутренними болезнями педиатрического и стоматологического факультетов и фтизиопульмонологией ГОУ ВПО «Северо-Осетинская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию», г. Владикавказ.
