CC BY
26
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2018 - V. 25, № 1 - P. 154-160
УДК: 611.1 DOI: 10.24411/1609-2163-2018-15997
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ХАОТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ПРИШЛОГО ДЕТСКО-ЮНОШЕСКОГО НАСЕЛЕНИЯ ЮГРЫ
И.В. МИРОШНИЧЕНКО*, С.В. ПРОХОРОВ**, К.А. ЭЛЬМАН***, М.А. СРЫБНИК***
**ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный медицинский университет», ул. Советская, 6, Оренбург, 460000, Россия "Самарский государственный аэрокосмический университет им. акад. С.П. Королева (НИУ),
Московское шоссе, 34, Самара, 443086, Россия ***БУВО «Сургутский государственный университет», ул. Ленина, 1, Сургут, 628400, Россия
Аннотация. В рамках подтверждения эффекта Еськова-Зинченко из области биомеханики изучается статистическая неустойчивость параметров сердечно-сосудистой системы молодежного населения ХМАО-Югры - Севера РФ. В работе представлены различия параметров квазиаттракторов в шестимерном фазовом пространстве состояний интегральных показателей сердечно-сосудистой системы функциональной системы у пришлого детско-юношеского населения (учащиеся СОШ № 4 города Сургута). Также представлено сравнение параметров квазиаттракторов кардиоинтервалов для этих же учащихся, разделённых по половым признакам, а также по возрастным группам. Установлено, что средняя возрастная группа девушек и юношей более уязвима к адаптационным условиям проживания на Севере РФ. Эта группа показывает наиболее отличительные значения параметров квазиаттракторов в многомерном фазовом пространстве состояний, что может проявляться в уменьшении устойчивости функциональных систем организма человека на Севере не только в молодом, но и может усиливаться в более зрелом возрасте. В целом состояние сердечно-сосудистой системы школьников Севера РФ характеризуется как дезадаптивное. Это представляется в особом колебательном характере изменения параметров квазиаттракторов с возрастом. В шестимерном фазовом пространстве состояний интегральных параметры квазиаттракторов демонстрируют большую неустойчивость, чем в двумерном фазовом пространстве (параметры кардиоинтервалов демонстрируют снижение площади квазиаттракторов).
Ключевые слова: детско-юношеского население, кардиоинтервал, квазиаттрактор, сердечнососудистая система, эффект Еськова-Зинченко.
Введение. Организм жителей Севера РФ функционируют в условиях воздействия ряда довольно суровых климатических факторов. Последние оказывают влияние на состояние показателей здоровья населения в силу того, что часть резервов как отдельных органов, так и функциональных систем организма (ФСО) задействованы в процессах адаптации к этим сложным условиям и направлена на формирование приспособительных реакций гомеостаза. При воздействии экстремальных факторов приспособляемость организма (порой путем сложных перестроек) достигается за счет определенных изменений, называемых «биосоциальной платой» [1,5,20-24]. Длительное существование в таких условиях приводит к более частому возникновению предпатологических и патологических сдвигов, особенно в тех системах и органах, в которых наиболее полно задействованы резервы и выражены адаптивные перестройки.
Известно, что северяне отличаются меньшими адаптационными способностями органов дыхания и кровообращения, сниженным уров-
нем физического здоровья, ускоренными возрастными изменениями ряда показателей ФСО. В условиях Севера РФ человек вынужден адаптироваться к холоду и резким перепадам суточных температур не только зимой, но и весной, осенью (порой более 9 месяцев в году). Негативное влияние низких температур на приезжий контингент сопряжено с развитием в лёгких морфологических изменений, свидетельствующих о формировании специфического структурного преморбидного состояния [20-24].
Для анализа эффективности применяемых лечебных воздействий особую значимость приобретают методы мониторинга ФСО и, в частности, неинвазивные методы вариационной пуль-сометрии. Ценность материалов, полученных при помощи методов математического системного анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР), подкрепляется использованием для анализа исследуемых массивов данных оригинальных авторских методов, базирующихся на теории хаоса-самоорганизации (ТХС), основанных на исследовании параметров квазиаттракторов (КА) динамики поведения вектора состояния
организма человека (ВСОЧ) в фазовом пространстве состояний (ФПС) и идентификации расстояний между центрами хаотических КА, а именно ВСОЧ, характеризующих количественную меру эффективности лечебного воздействия управляющих физиотерапевтических воздействий [1-9,13-19,25].
Цель исследования - выявить различия параметров КА в 6-ти мерном фазовом пространстве интегральных и временных показателей сердечно-сосудистой (ССС) и вегетативной нервной системы (ВНС) у пришлого детско-юношеского населения, учащихся средней общеобразовательной школы (СОШ) № 4 города Сургута.
Объекты и методы исследования. В настоящей работе приводятся результаты исследования показателей вариабельности сердечного ритма (ВСР) у учащихся СОШ № 4 города Сургута, которые являются пришлым населением и проживают в условиях Севера РФ на протяжении более пяти лет. За осенний период было обследовано 150 учащихся, в дальнейшем группы обследуемых были поделены по половому признаку девочки (девушки) и мальчики (юноши), а также по возрасту на следующие подгруппы по 25 человек в каждой: 7-10 лет -младшее звено; 11-14 лет - среднее звено; 1517 лет - старшее звено.
Для анализа использовались различные параметры ВСР. Координаты xt состояли из: х1 -SIM - показатель активности симпатического отдела ВНС, у.е.; X2 - PAR - показатель активности парасимпатического отдела, у.е.; Хз -SDNN - стандартное отклонение измеряемых КИ, мс; х4 - INB - индекс напряжения (по P.M. Баевскому); xs - SSS - число ударов сердца в минуту; Хб - SpO2 - уровень оксигенации крови (уровень оксигемоглобина) [26].
Обследование школьников осуществлялось неинвазивным методом с помощью пульсок-симетра «ЭЛОКС-01 М», разработанный и изготовленный ЗАО ИМЦ «Новые Приборы», г. Самара. Мониторинг учащихся происходил в одинаковых условиях в течение 5 минут в положении сидя в относительно комфортных условиях.
Исследование параметров движения вектора состояния организма (ВСО) пациентов х=х($=(хьх2,...,хщ)т в ФПС производилось методами ТХС, в рамках которой идентифицировались параметры КА с использованием авторского программного продукта «Программа идентификации параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в m-мерном фазовом пространстве» [10-19].
Методы основаны на идентификации объёма
КА в ФПС первоначально для одного кластера и далее для другого [17-21]. Затем осуществляется поэтапно (поочередно) исключение из расчёта отдельных компонентов вектора состояния ФСО с одновременным анализом параметров КА и сравнением существенных или несущественных изменений в параметрах КА после такого исключения. Алгоритм такой процедуры основывается на нескольких блоках расчетов.
Особое место в ряду этих методов занимает новый способ идентификации матриц z ме-жаттракторных расстояний. Способ реализуется для групповых сравнений, когда имеются несколько кластеров данных (каждый кластер для каждой группы обследуемых, или для каждого типа воздействий на группы обследуемых) и эти кластеры описываются своим ВСОЧ, входящего в обследуемую k-ю группу в виде xk=(xki,xk2,...,xkm), где i=l,2,....m - номер диагностического признака (параметра организма обследуемого), а k - номер кластера (номер группы испытуемых или номер конкретного воздействия, т.е. k=1,2,...,p. При этом для каждого вектора xk в одном и том же ФПС размерностью m имеются одинаковые наборы компонент (диагностических признаков), xki, которые в свою очередь имеют наборы (общим числом n, где n - число пациентов в группе, а j - номер пациента в группе, j=1,2,...,n) конкретных множеств значений самих диагностических признаков по каждой из координат xki, которые описывают состояние каждого (/-го) пациента (из кластера k) в виде точек на соответствующих i-х осях в m-мерном ФПС.
Таким образом, каждая группа обследуемых на i-ой оси xi имеет свою совокупность точек, из которой выделяются крайне левые координаты (xki min) и крайне правые координаты (xki max). Разность этих величин (xki min x i max =Dk) образует отрезок в ФПС, а совокупность для k-ой группы обследуемых всех отрезков (граней) в m-мерном фазовом пространстве образует m-мерный параллелепипед, который представляет в ФПС определённый КА, внутри которого движется ВСОЧ (всех обследуемых, составляющих определённую группу) [27].
Результаты и их обсуждение. Ценность материалов, полученных при помощи методов биоинформационного анализа ВРС, подкрепляется использованием для анализа исследуемых массивов данных - оригинальных авторских методов, базирующихся на ТХС, основанных на исследовании параметров КА динамики поведения ВСОЧ в ФПС и идентификации расстояний Zij между центрами хаотических КА - ВСОЧ, характеризующих количественную меру эффек-
тивности воздействия управляющих ФСО адаптации к условиям проживания на Севере РФ.
Известно, что изменения показателей ритма сердца при стрессе наступает раньше, чем появляются выраженные гормональные и биохимические сдвиги, так как реакция нервной системы обычно опережает действие гуморальных факторов. Это даёт основание предполагать использование таких показателей для идентификации характера протекания различных хронических патологий.
Учитывая, что в методическом плане наиболее обоснованными и изученными на сегодняшний день являются показатели и методика исследования ВРС, предложенные в 1996 году группой экспертов Североамериканского общества электростимуляции и электрофизиологов и Европейского общества кардиологов, основное внимание уделяется методам математического анализа показателей ВСР в соответствии с принятым стандартом [13].
Таблица
Результаты сравнения параметров ВСР девочек и мальчиков (п=25) с помощью критерия Краскела-Уоллиса (при критическом уровне значимости принятым р<0,05)
Необходимо отметить, что система кровообращения может рассматриваться как чувствительный индикатор адаптационных реакций целостного организма, а ВСР хорошо отражает степень напряжения регуляторных систем, обусловленную возникающей в ответ на любое стрессорное воздействие активацией системы гипофиз-надпочечники и реакцией симпато-адреналовой системы [27,28].
По результатам статистического анализа показателей ВСР детско-юношеского населения ХМАО-Югры (табл.) достоверно значимых изменений в показателях спектрального анализа
не выявлено (р<0,05), за исключением групп по показателям БББ: 1-я группа девочек и 2-я группа мальчиков, а также 1-я группа девочек и 3-я группа юношей. Также различия наблюдаются по показателям ЬР(р): 1-я группа девочек и 3-я группа юношей, 2-я группа девушек и 3-я группа юношей; ИР(р) и ЬР/ИР аналогично.
Если рассматривать результаты сравнения только представительниц женского пола параметров ВСР трёх возрастных групп, то различия будут по параметрам БББ: 1-я и 2-я группа, а также 1-я и 3-я группа р=0,00. По показателям ЬР(р), ИР(р) и ЬР/ИР соответственно различия будут между 1-й и 3-й группой р=0,02.
У представителей мужского пола критический уровень значимости р<0,05 будет наблюдаться по параметрам БББ между 1-й и 2-й группой р=0,01, а также 1-й и 3-й группами р=0,03. Помимо параметров ЬР(р), ИР(р) и ЬР/ИР и различий во всех между 1-й и 3-й, а также 2-й и 3-й группой, различие предоставляет параметр ЬР между 1-й и 3-й группой р=0,05.
Данные расчёта кардиоинтервалов (КИ) группы пришлого детско-юношеского населения - Хг и скорости изменения этих КИ, т.е. х2=йхг/йь, позволяют построить КА для КИ всех 150 человек (группа обследуемых), а их общий квазиаттрактор КАг поглотит все КИ испытуемых этой возрастной группы. Установлено, что для пришлого детско-юношеского населения девочки младшей группы 7-10 лет этот общий КАг имеет площадь Бг=0,079*106 у.е., а для мальчиков Бг=0,105*106 у.е., следовательно и объём КАг в трёхмерном ФПС вектора х3=(хг, Х2, Хз)Т, где хз=йх2/й1 представляет ускорение изменения КИ - Хг(Ь)г ,тоже будет вполне определённым Уо и отличным от объёмов КА других возрастных групп, а именно средней 11-14 лет и старшей 15-17 лет.
Такие двумерные векторы х2 и трёхмерные векторы х3 описывают реальный гомеостаз по одному параметру кардио-респираторной системы (КРС) - по значениям КИ, но это уже объективная характеристика. В этом КАг мы имеем хаотическое движение хг, х2 или даже хз (для вектора х3), их х), СПС и Л(Ь). Этот параметр (Б или Уо) реально характеризует состояние го-меостаза КРС пришлого детско-юношеского населения младшей группы.
Следующая возрастная группа (средний возраст 11-14 лет) будет демонстрировать другое значение КА2 и по площади Б и по объёму Уо. Например, для девочек среднего возраста 1114 лет мы имеем Б2=0,076*106 у.е. в фазовом пространстве состояний, что значительно меньше Бг для младшей группы девочек, в отли-
1д1м 1д2м 1д3м 2д1м 2д2м 2д3м 3д1м 3д2м 3д3м
SIM 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
PAR 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
SDNN 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
INB 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
SPO2 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
pNN50 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
TINN 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
SSS 1,00 0,00 0,02 0,31 1,00 1,00 0,15 1,00 1,00
VLF 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
LF 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
HF 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
LF(p) 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,60 1,00 0,64
HF(p) 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,60 1,00 0,64
LF/HF 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,89 1,00 0,61
чие от 52=0,101*106 у.е. в фазовом пространстве состояний мальчиков средней группы (рис. 1).
Таким образом, мы можем теперь сравнивать состояние гомеостаза разных возрастных групп, обследуемых с помощью расчёта параметров квазиаттракторов КА1, КА2 и КА3.
На рис. 1 представлена статистическая обработка данных по расчётам КА КИ всех трёх возрастных групп пришлого детско-юношеского населения, разделённых не только по возрасту, но и по полу (девочки и мальчики). Такой подход используется в статистике и ТХС. Данные показывают возможность понять в рамках старых (статистических) категорий как изменяются реальные параметры гомео-стаза КРС у пришлого детского-юношеского населения трёх возрастных групп [9-19,24].
Рис. 1. График зависимости значений параметров квазиаттракторов КИ у пришлого детско-юношеского населения трёх возрастных групп: а - девочки, б - мальчики
Рис. 2. График зависимости значений параметров КА
в шестимерном фазовом пространстве интегральных и временных показателей ССС и ВНС у пришлого детско-юношеского населения: а - девочки, б - мальчики
Подчеркнём, что с позиций ТХС это не совсем корректно, т.к. уже в ТХС мы имеем другие критерии гомеостаза и изменений гомеостаза в виде эволюции КРС. Показатель объёма шестимерного (по параметрам ССС) параллелепипеда, внутри которого находится КА поведения ВСОЧ, также различается на несколько порядков. Причём он больше у представителей женского пола пришлого населения: младшая группа, девочки - 1,06*109 у.е.; средняя группа, девочки -
0,019*109 у.е.; старшая группа, девочки -1,02*109 у.е. Эта зависимость которых представлена на рис. 2 для мальчиков и девочек.
Такая же картина наблюдается и у представителей противоположного пола пришлого детско-юношеского населения трёх возрастных групп от 7 до 17 лет. Показатель объёма параллелепипеда составляет соответственно: младшая группа, мальчики - 0,023*109 у.е.; средняя группа, мальчики - 0,012*109 у.е.; старшая группа, мальчики - 0,014*109 у.е.
Наличие разбросов в параметрах ВСОЧ для учащихся СОШ № 4 г. Сургута пришлого детско-юношеского населения показывает наличие дизадаптационных процессов в функциях ВНС организма учащихся.
Динамика поведения ВСОЧ, у представительниц женского пола учащихся СОШ № 4 г. Сургута характеризуется большей хаотичностью, что проявляется увеличением параметров КА. Последнее может проявляться в уменьшении устойчивости ФСО человека на Севере не только в молодом, но и может усиливаться в более зрелом возрасте.
Выводы. Результаты комплексных научных исследований показывают, что состояние здоровья людей, мигрировавших на Север, безусловно, отличается от нормы. Происходит процесс адаптации с учётом принципа целенаправленности, который зависит от определённых критериев. В рамках термодинамического, кибернетического, биологического подходов данные критерии приводят к изменению и истощению ФСО, а также регуляторных механизмов. Сердечно-сосудистая система жителей Севера подвержена повышению артериального давления и усилению тонического напряжения периферических сосудов. При этом по КИ девочки показывают лучшие результаты (рис. 1) чем мальчики, на шестимерном ФПС мальчики демонстрируют меньшие объемы КИ.
Особенность адаптации - это бесперебойная работа организма, которая во многом зависит от условий окружающей среды, а также подверженности стрессовым воздействиям. У детско-юношеского населения оказывается четко выраженное влияние на все функциональные системы организма, в том числе и на КРС. Влияние экологических факторов существенно изменяет параметры важно жизненных процессов, происходящих в организме человека, мигрирующего на Север РФ. ФСО человека отражают ранние проявления неблагоприятного воздействия факторов среды, что сказывается в увеличении объемов КА как КИ, так и параметров ССС в шестимерном ФПС.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2018 - V. 25, № 1 - P. 154-160
COMPARATIVE ANALYSIS OF THE CHAOTIC DYNAMICS OF THE CVS ALIEN YOUTH OF UGRA
POPULATION
I.V. MIROSHNICHENKO*, S.V. PROCHOROV**, K.A. ELMAN***, M.A. SRYBNIK***
*Orenburg State Medical University, Sovetskaya st., 6, Orenburg, 460000, Russia "Samara State Aerospace University, Moskovskoe sh., 34, Samara, 443086, Russia ***Surgut state University, Lenin pr., 1, Surgut, 628400, Russia
Abstract. According to Eskova-Zinchenko effect from the field of biomechanics it was investigated stochastic instability of cardiovascular parameters of young population of Russian North - Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug-Yugra. This paper presents the differences of parameters of quasiattractor in the 6th-dimensional phase space integral and the temporal parameters of the cardiovascular and autonomic nervous systems in alien youth population, pupils of school № 4 of the city of Surgut. Also provides a comparison of parameters of quasiattractor of R-R intervals for these students separated by gender and also by age groups. It was founded that average group of boys and girls us not demonstrate good adaptation to conditions in the North of Russian. The group demonstrate more differ value of quasiattractors parameters in multidimensional phase space which can be manifested in a decrease in the stability of human FSO in the North, not only in the young, but can also increase at a more mature age. At all the schoolchildren in the North of Russian of cardiovascular systems is characterized as disadaptive. It was demonstrated special oscillatory change of quasiattractors parameters under aging changes of tested subjects. The quasiattractors parameters us 6th-dimensional phase space of state it was demonstrated more variation and instability then for car-diointervals in two-dimensional phase of space. The cardiointervals demonstrate the stable decrease of square quasiattractor value.
Keywords: children and youth population, cardiointervals, quasiattractor, cardiovascular system, Eskov-Zinchenko effect.
Литература
1. Дармограй В.Н., Карасева Ю.В., Морозов В.Н., Морозова В.И., Наумова Э.М., Хадарцев А.А. Фитоэк-дистероиды и фертильные факторы как активаторы синтоксических программ адаптации // Вестник новых медицнских технологий. 2005. № 2. С. 82-84.
2. Еськов В.В., Башкатова Ю.В., Соколова А.А. Оценка степени синергизма в динамике кардиореспира-торной системы // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 87-96. БОТ: 10.12737/агис1е_58е56ЛЫ47274.77514102
3. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Иля-шенко Л.К. Теорема Гленсдорфа - Пригожина в описании хаотической динамики тремора при холодо-вом стрессе // Экология человека. 2017. № 5. С. 27-32.
4. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Козупица Г.С., Шелим Л.И. Третьея парадигма и детерминистско-стохастическая наука // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 3. С. 60-70. DOI: 10.12737/article_59df76db3a6b33.94271886
5. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Попов Ю.М., Якунин В.Е. Конец определенности в естествознании: хаос и самоорганизация complexity // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 64-74. DOI: 10.12737/article_58ef6ef2f1dde7.21662826
6. Еськов В.М., Срыбник М.А., Эльман К.А., Глазова О.А. Возрастные изменения сердечно-сосудистой
References
1. Darmogray VN, Karaseva YuV, Morozov VN, Moro-zova VI, Naumova EM, Khadartsev AA. Fitoekdisteroidy i fertil'nye faktory kak aktivatory sintoksicheskikh programm adaptatsii [Phytoecdisteroids and fertility factors as activators of syntoxic programmes of coping]. Vestnik novykh meditsnskikh tekhnologiy. 2005;2:82-4. Russian.
2. Es'kov VV, Bashkatova YuV, Sokolova AA. Otsenka ste-peni sinergizma v dinamike kardiorespiratornoy sistemy [Evaluation of the degree of synergy in the dynamics of the cardiorespiratory system]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2017;1:87-96. DOI: 10.12737/article_58ef6fbbd47274.77514102. Russian.
3. Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatov MA, Ilyashenko LK. Teorema Glensdorfa - Prigozhina v opisanii khaoti-cheskoy dinamiki tremora pri kholodovom stresse [The Glensdorf-Prigogine theorem in the description of the chaotic dynamics of a tremor in cold stress]. Ekologiya cheloveka. 2017;5:27-32. Russian.
4. Es'kov VM, Khadartsev AA, Kozupitsa GS, Shelim LI. Tret'eya paradigma i deterministsko-stokhasticheskaya nauka [The Third Paradigm and Deterministic-Stochastic Science]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2017;3:60-70. Russian.
5. Es'kov VM, Khadartsev AA, Popov YuM, Yakunin VE. End of certainty in natural science: chaos and self-organization complexity. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2017;1:64-74. DOI: 10.12737/article_58ef6ef2f1dde7. 21662826. Russian.
6. Es'kov VM, Srybnik MA, El'man KA, Glazova OA. Age-related changes in the cardiovascular system of the alien
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2018 - V. 25, № 1 - P. 154-160
системы пришлого детско-юношеского населения Югры // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 4. С. 5-12. DOI: 10.12737/article_
5 a 1bfeddae4ea5.8191245 7
children and youth of Yugra. Slozhnost'. Razum. Post-neklassika. 2017;4:5-12. DOI: 10.12737/ ar-ticle_5a 1bfeddae4ea5.81912457. Russian.
7. Еськов В.М., Филатова О.Е., Клюс Л.Г., Тен Р.Б. Границы стохастики при моделировании ЭЭГ в норме и при патологии // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 4. С. 13-22. Б01: 10.12737/article_5a1c003abde006.99788062.
8. Химикова О.И., Хадарцев А.А., Еськов В.М., Козлова В.В., Филатов М.А., Филатова О.Е., Гавриленко Т.В., Еськов В.В., Соколова А.А., Башкатова Ю.В., Бе-рестин Д.К., Ватамова С.Н., Даянова Д.Д., Джумага-лиева Л.Б., Кузнецова В.Н. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть XI. Системный синтез параметров функций организма жителей Югры на базе нейрокомпью-тинга и теории хаоса-самоорганизации в биофизике сложных систем / Под ред. В.М. Еськова и А.А. Хадар-цева. Самара: ООО «Офорт», 2014. 192 с.
9. Зилов В.Г., Хадарцев А.А., Еськов В.В., Еськов В.М. Экспериментальные исследования статистической устойчивости выборок кардиоинтервалов // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2017. Т. 164, № 8. С. 136-139.
10. Русак С.Н., Бикмухаметова Л.М., Филатова О.Е., Попов Ю.М. Метеочувстительность и метеопатия: современные хаотические методы оценки погодной динамики на примере ХМАО - Югры // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 19-25. Б01: 10.12737/аГпс1е_58е56с 2d0e9376.86448280.
11. Филатова О.Е., Газя Г.В., Мезенцева Л.В., Соколова А.А. Оценка биоэлектрической активности сердца у представителей коренного населения ханты методами теории хаоса-самоорганизации // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 4. С. 22-28. Б01: 10.12737/artic1e_5a1c029cbef6d9. 89882621.
12. 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.
13. Хадарцев А.А., Морозов В.Н., Карасева Ю.В., Хадарцева К.А., Гордеева А.Ю. Психонейроиммуно-логические программы адаптации, как модели диза-даптации у женщин с нарушенным репродуктивным циклом // Фундаментальные исследования. 2012. № 5 (часть 2). С. 359-365.
14. 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.
7. Es'kov VM, Filatova OE, Klyus LG, Ten RB. Granitsy stok-hastiki pri modelirovanii EEG v norme i pri patologii [The boundaries of stochastics in the modeling of EEG in normal and pathological conditions]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2017;4:13-22. DOI: 10.12737/article_5a1c003abde006. 99788062. Russian.
8. Khimikova OI, Khadartsev AA, Es'kov VM, Kozlova VV, Filatov MA, Filatova OE, Gavrilenko TV, Es'kov VV, Sokolova AA, Bashkatova YuV, Berestin DK, Vatamova SN, Dayanova DD, Dzhumagalieva LB, Kuznetsova VN. Sis-temnyy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii v biolo-gii i meditsine. Chast' XI. Systems analysis, control and information processing in biology and medicine. Part XI. System synthesis of the parameters of the functions of the organism of the inhabitants Of yugry on the base of ney-rokompyutinga and theory of chaos- self-organizing in biophysics of the complex systems. Pod red. V.M. Es'kova i A.A. Khadartseva. Samara: OOO «Ofort»; 2014. Russian.
9. Zilov VG, Khadartsev AA, Es'kov VV, Es'kov VM. Eks-perimental'nye issledovaniya statisticheskoy ustoychi-vosti vyborok kardiointervalov [Experimental studies of the statistical stability of samples of cardiointervals]. Byulleten' eksperimental'noy biologii i meditsiny. 2017;164(8):136-9. Russian.
10. Rusak SN, Bikmukhametova LM, Filatova OE, Popov YuM. Meteosensitivity and meteopathy: modern chaotic methods for estimating weather dynamics on the example of KhMAO-Yugra. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2017;1:19-25. DOI: 10.12737/article_58ef6c2d0e9376. 86448280. Russian.
11. Filatova OE, Gazya GV, Mezentseva LV, Sokolova AA. Otsenka bioelektricheskoy aktivnosti serdtsa u predstaviteley korennogo naseleniya khanty metodami teorii khaosa-samoorganizatsii [Evaluation of the bioelectrical activity of the heart in representatives of the indigenous population of the Khanty using methods of the theory of chaos-self-organization]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2017; 4:228. DOI: 10.12737/article_5a1c029cbef6d9. 89882621. Russian.
12. Filatova OE, Maystrenko EV, Boltaev AV, Gazya GV. 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.
13. Khadartsev AA, Morozov VN, Karaseva YuV, Khadartseva KA, Gordeeva AYu. Psikhoneyroimmunologi-cheskie programmy adaptatsii, kak modeli dizadaptatsii u zhenshchin s narushennym reproduktivnym tsiklom [Psychoneuroimmunological adaptation programs, as models of disadaptation in women with a disrupted reproductive cycle]. Fundamental'nye issledovaniya. 2012;5(chast' 2):359-65. Russian.
14. 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. Russian.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2018 - V. 25, № 1 - P. 154-160
15. Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilenko T.V., 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.
16. Eskov V.M., Eskov V.V., Vochmina Y.V., Gorbu-nov 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.
17. Eskov V.M., Filatova O.E., Eskov V.V., Gavrilenko T.V. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochasticsand Chaos-Self-Organization // Biophysics. 2017. Vol.62, No.5. P. 809-820.
18. 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.
15. 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.
16. 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.
17. Eskov VM, Filatova OE, Eskov VV, Gavrilenko TV. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochasticsand Chaos-Self-Organization. Biophysics. 2017;62(5):809-20.
18. Eskov VM, Gudkov AB, Bazhenova AE, Kozupitsa GS. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North. Human Ecology. 2017. No. 3. P. 38-42.
19. Eskov V.V., Filatova O.E., Gavrilenko T.V., Gorbunov D.V. Chaotic dynamics of neuromuscular system parameters and the problems of the evolution of complexity // Biophysics. 2017. Vol. 62, No. 6. P. 961-966.
20. 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.
21. Filatova D.U., Veraksa A.N., Berestin D.K., Streltso-va T.V. Stochastic and chaotic assessment of human's neuromuscular system in conditions of cold exposure. Human Ecology. 2017. No. 8. P. 15-20.
22. 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. 224232.
19. Eskov VV, Filatova OE, Gavrilenko TV, Gorbu-nov DV. Chaotic dynamics of neuromuscular system parameters and the problems of the evolution of complexity. Biophysics. 2017;62(6):961-6.
20. 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.
21. Filatova DU, Veraksa AN, Berestin DK, Streltso-va TV. Stochastic and chaotic assessment of human's neuromuscular system in conditions of cold exposure. Human Ecology. 2017;8:15-20.
22. 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.
23. Khadartsev A.A., Nesmeyanov A.A., Yeskov V.M., Fudin N.A., Kozhemov A.A., Filatov M.A., Weidong Pan. Fundamentals of Chaos and Self-organization Theory in Sports // Integr Med Int. 2017. Vol. 4. P. 57-65.
24. Mezentseva L.V. Computer modeling of ventricular fibrillation // Biophysics. 2012. Vol. 5, № 2. P. 247-252.
25. Mezentseva L.V. Mathematical modeling of atrial fibrillation // Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2012. Vol. 153, № 5. P. 800-804.
26. Mezentseva L.V., Pertsov S.S. Computer modeling -based analysis of the persistence of different modes of heart- rate dynamics // Biophysics. 2015. Vol. 60, № 5. P. 823-826.
23. Khadartsev AA, Nesmeyanov AA, Yeskov VM, Fudin NA, Kozhemov AA, Filatov MA, Weidong Pan. Fundamentals of Chaos and Self-organization Theory in Sports. Integr Med Int. 2017;4:57-65.
24. Mezentseva LV. Computer modeling of ventricular fibrillation. Biophysics. 2012;5(2):247-52.
25. Mezentseva LV. Mathematical modeling of atrial fibrillation. Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2012;153(5):800-4.
26. Mezentseva LV, Pertsov SS. Computer modeling -based analysis of the persistence of different modes of heart- rate dynamics. Biophysics. 2015;60(5):823-6.
27. Mezentseva L.V., Pertsov S.S., Kopilov F.Yu., Lasto-vetsky A.G. Mathematical analysis of the stability of heart- rate dynamics in postinfarction patients // Biophysics. 2017. Vol. 62, № 3. P. 499-502.
28. Zilov V.G., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Eskov V.M. Experimental Study of Statistical Stability of Cardiointer-val Samples // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 164, No 2. P. 115-117.
27. Mezentseva LV, Pertsov SS, Kopilov FYu, Lasto-vetsky AG. Mathematical analysis of the stability of heart- rate dynamics in postinfarction patients. Biophysics. 2017;62(3):499-502.
28. 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.
