CC BY
12let. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta. 2010;1(107):115-9. Russian.
13. Es'kov VM, Es'kov VV, Kozlo-va VV, Filatov MA, inventors; Sposob korrek-tirovki lechebnogo ili fizkul'turno-sportivnogo vozdeystviya na organizm cheloveka v fazo-vom prostranstve sostoyaniy s pomoshch'yu matrits rasstoyaniy. Russian Federation patent RU 2432895(13). 2011. Russian.
14. Litovchenko OG, Apokin VV, Semenova AA, Nifontova OL. Sostoyanie ser-dechno-sosudistoy sistemy studentov. Teoriya i praktika fizicheskoy kul'tury. 2014;9:90-3. Russian.
15. Matyunin VA, Razumov AN. Eko-logicheskaya fiziologiya cheloveka i vosstano-vitel'naya meditsina. Moscow: GEOTAR MEDITslNA; 1999. Russian.
16. Nifontova OL, Gudkov AB, Sh-cherbakov AE. Kharakteristika parametrov ritma serdtsa u detey korennogo naseleniya Khanty-Mansiyskogo avtonomnogo okruga. Ekologiya cheloveka. 2007;11:6-10. Russian.
17. Nifontova OL, Burykin YuG, Mays-trenko EV, Khisamova AV. Sistemnyy analiz v sravnitel'noy otsenke antropometricheskikh pokazateley detey shkol'nogo vozrasta Tyu-menskogo severa. Informatika i sistemy uprav-leniya. 2010;2:167-70. Russian.
DOI: 10.12737/10872
18. Filatov MA, Filatova DYu, Poskina TYu, Strel'tsova TV. Metody teorii khaosa-samoorganizatsii v psikhofiziologii. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2014;1:17-33. Russian.
19. Filatov MA, Filatova DYu, Sidorki-na DA, Nekhaychik SV. Identifikatsiya parametrov poryadka v psikhofiziologii. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2014;2:5-16. Russian.
20. Eskov VM. Modeling of the hierarchical respiratory neuron networks. Neurocomputing. 1996;11:203-26.
21. Eskov VM, Eskov VV, Filatova OE. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states. Measurement Techniques (Medical and Biological Measurements). 2011;53(12):1404-10.
22. Eskov VM, Gavrilenko TV, Kozlo-va VV, Filatov MA. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems. Measurement Techniques. 2012;55(9):1096-101.
23. Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV, Filatova OE, Filatova DU. Chaotic approach in biomedicine: individualized medical treatment. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2013;6:847.
СТОХАСТИЧЕСКАЯ И ХАОТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ДИНАМИКИ ПАРАМЕТРОВ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА ПРИ ТРАНСШИРОТНЫХ
ПЕРЕМЕЩЕНИЯХ
В В. КОЗЛОВА, А.А. ПРАСОЛОВА, А.А. ПАХОМОВ, А С. СОРОКИНА
Сургутский государственный университет ХМАО - Югры, пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, Россия, 628412
Аннотация. С использованием методов статистического анализа и методов многомерных фазовых пространств (анализ объемов квазиаттракторов и расчет матриц межаттрактор-ных расстояний) изучалось поведение вектора состояния организма девочек (на примере поведения параметров сердечно-сосудистой системы) при трансширотных перемещениях. Показаны различия в оценке динамики поведения параметров сердечно-сосудистой системы человека, а именно: уменьшение объемов квазиаттракторов свидетельствует о хорошем оз-доравливающем эффекте двухнедельного пребывания детей в пансионате Юный нефтяник. Анализ матриц межаттракторных расстояний показал, что движение хаотических и стохастических центров при широтных перемещениях девочек несколько различается: межаттрак-торные расстояния при движении хаотического центра при приезде на отдых снижается. По-
сле двухнедельного отдыха оно становится больше. По возвращению в г. Сургут аналогично результатам по приезду на отдых. Всё это говорит о недостаточной сформированности у девочек адаптационных механизмов, а также о существенном напряжении регуляторных процессов и степени рассогласования параметров функциональных систем организма при трансширотных перемещениях.
Ключевые слова: квазиаттрактор, нервно-мышечная система, параметры порядка.
STOCHASTIC AND CHAOTIC DYNAMICS EVALUATION PARAMETERS OF CARDIOVASCULAR SYSTEM IN HUMAN TRANSSHIROTNYH TRANSFER
KOZLOVA V.V., PRASOLOVA A.A., PAKHOMOV A.A., SOROKINA A.S.
Surgut State University, Lenina, 1, Surgut, Russia, 628412
Abstract. Using the methods of statistical analysis and methods of multidimensional phase spaces (analysis and calculation of the volume of quasi-attractors matrices mezhattraktornyh distances) studied the behavior of the state vector of the body girls (for example, the behavior of the parameters of the cardiovascular system) with transshirotnyh movements. The differences in the assessment of the dynamic behavior of the parameters of the cardio-vascular system, namely the decrease in quasi-attractors indicates good revitalizing effect two-week stay in a boarding house young children oilman. Analysis matrices mezhattraktonyh distances showed that the motion of chaotic and stochastic centers at latitude movements somewhat different girls: mezhattraktornye distance when driving chaotic center upon arrival to rest down, after a two-week vacation, it becomes even more, to return to the city of Surgut is similar to the results for the arrival at rest, indicating the lack of formation of the girls adaptive mechanisms, as well as a significant tension of regulatory processes and the degree of mismatch of functional systems at transshirotnyh movements.
Key words: quasi-attractor, the neuromuscular system, the order parameters.
Введение. С развитием авиации человек научился быстро перемещаться на дальние расстояния, которые как выяснилось позднее, вызывают существенные изменения состояния функциональных систем организма (ФСО), характер и глубина которых зависят от направления, времени, длительности перелета, от индивидуальных особенностей организма, трудовых нагрузок, климатического контраста и т.п. Между тем быстрые дальние перемещения получили массовое распространение во всем мире. Возникла необходимость изучения нового комплекса экологических факторов и эффектов перемещений, т.к. в основе всех нарушений ФСО организма при перемещениях лежит десинхроноз - нарушение структуры биологических ритмов различных физиологических систем. В данной статье изучается трансширотное перемещение с севера (г. Сургут) на юг (Туапсин-ский район) и с юга на север с использованием методов классической статистики и методов теории хаоса-самоорганизации
(ТХС) [6-14,19,20].
В работе представлены результаты нового решения весьма сложной задачи системного синтеза, который заключается в идентификации значимости разных параметров х; организма целой группы испытуемых на трансширотное перемещение. В целом, мы сейчас пытаемся совместить методы теории хаоса-самоорганизации с традиционными стохастическими подходами [3].
Цель исследования - изучение с помощью традиционных статистических методов и методов ТХС особенностей хаотической динамики поведения параметров сердечно-сосудистой системы девочек при резком изменении параметров экосреды (трансширотном перемещении) и на этой основе идентифицировать параметры порядка (задача системного синтеза) [1-8].
Объект, стохастические и хаотические методы исследования. В настоящих исследованиях объектом для наблюдения стали 30 девочек, обучающихся в 1-7 классах школ г. Сургута и Сургутского района,
которые выехали на отдых в пансионат Юный Нефтяник (Туапсинский район). Эксперимент проходил в 4 этапа, было получено 4 кластера данных (4 группы параметров сердечно сосудистой системы девочек): 1 группа - до отъезда из Сургута в пансионат Юный Нефтяник; 2 группа - приезд из Сургута в пансионат Юный Нефтяник; 3 группа
- отъезд из пансионата Юный Нефтяник в Сургут; 4 группа - приезд в Сургут из пансионата Юный Нефтяник.
Количество возможных попарных сравнений было рассчитано по формуле: и=0,5К (N-1), где N - количество изучаемых групп. В нашем случае отмечено 4 группы (1 группа - до отъезда из Сургута в пансионат Юный Нефтяник; 2 группа - приезд из Сургута в пансионат Юный Нефтяник; 3 группа
- отъезд из пансионата Юный Нефтяник в Сургут; 4 группа - приезд в Сургут из пансионата Юный Нефтяник), тогда максимальное количество возможных сравнений составит п = 0,5 • 4 • (4-1) = 6. Если оставить критический уровень значимости без изменений (0,05), то вероятность случайного обнаружения статистически значимых различий составит 1-0,956=0,26 или 26,0%. Критический уровень значимости для данного примера при проведении всех 6 сравнений должен быть установлен на уровне 1-0,951/10 = 0,0085, то есть статистически значимыми могут считаться только те различия, для которых р < 0,0085 [19-21].
Исследование параметров движения вектора х=х(^=(х1,х2,...,хт)т организма человека в фазовом пространстве состояний производилось методами ТХС [8]. В рамках такого подхода идентифицировались параметры квазиаттракторов (КА) сердечнососудистой системы (ССС) девочек, которые существенно отличаются при переезде с севера на юг и с юга на север (при трансширотном перемещении). Для идентификации компонент х; в наших исследованиях применялся пульсоксиметр «ЭЛ0КС-01С», разработанный и дополненный программным продуктом [13-15].
Использование данной методики и аппаратуры для исследования показателей пульсоинтервалографии производилось в положении испытуемого сидя в относительно комфортных условиях. С целью ис-
ключения артефактов и нивелировки влияния отрицательных обратных связей на съем информации, регистрировался пятиминутный интервал измерений кардиоин-тервалов (КИ), т.е. N^>500.
В табл. 3 и 4 аналогично для девочек (т=7) представлен набор межкластерных расстояний в гипотезе равномерного (табл. 3) и неравномерное распределения (табл. 4) распределения. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена между этими матрицами имеет функциональное значение - 0,54. Наибольшее расстояние в гипотезе равномерного распределения мы получили для девочек в первом измерении: абсолютная величина 1,31 у.е., среднее 0,32 у.е., наименьшее в 2д- 0,75 у.е., среднее 0,18 у.е. В гипотезе неравномерного распределения девочки сходны по динамике с мальчиками: наибольшее расстояние в 4-м измерении -4,74 у.е., среднее 1,18, а наименьшее во втором измерении - 3,05, среднее 0,76 у.е.
Результаты и их обсуждение. Выполнено в сравнение двух методов: классической статистики и ТХС (расчета параметров КА и построения матриц межаттракторных расстояний). Первоначально представим данные статистического анализа. При применении критерия Шапиро-Уилка ^Ьар^о^Пк) - W установлено, что изучаемое распределение отличается от нормального, значит, если достигнутый уровень значимости при проверке гипотезы будет меньше, чем критический уровень значимости (р<0,05), то нулевая гипотеза о сходстве распределений отвергается, значит, распределение отличается от нормального. Соответственно, если р>0,05, то распределение не отличается от нормального. Результаты проверки гипотез о соответствии распределения параметров ССС девочек представлены в табл. 1 и на рис. 1. Установлено, что параметры СИМ, ИНБ, БР02 имеют непараметрический тип распределения данных, параметр ПАР имеет нормальное распределение, а ЧСС и SDNN вообще варьируют в разных группах. Поэтому при описании полученных результатов будут использоваться медианы и интерпроцентильный размах.
Таблица 1
Результаты проверки на нормальность типа распределения и статистической обработки интегрально-временных параметров ССС девочек (п=30) при трансширотном перемещении
Группы исследования нормальность распределения описательная статистика
Хср о min max процентили %
W p 5, % 50, Ме (медиана) 95, %
СИМ, (у.е.)
1 группа 0,705 0,000 3,000 3,484 0,000 16,000 0,000 2,000 11,000
2 группа 0,724 0,000 3,600 4,207 0,000 17,000 0,000 2,000 14,000
3 группа 0,896 0,007 5,600 4,469 0,000 15,000 1,000 4,500 15,000
4 группа 0,813 0,000 3,500 3,472 0,000 13,000 0,000 2,000 10,000
ПАР, (у.е.)
W p Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
1 группа 0,944 0,117 15,267 5,650 2,000 25,000 3,000 17,000 24,000
2 группа 0,959 0,299 13,833 5,908 3,000 27,000 3,000 15,000 24,000
3 группа 0,942 0,105 10,700 6,024 2,000 24,000 3,000 10,000 21,000
4 группа 0,966 0,435 13,067 5,413 1,000 22,000 4,000 13,500 22,000
ЧСС, (уд./мин.)
W P Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
1 группа 0,918 0,024 85,233 14,938 35,000 108,000 63,000 88,000 106,000
2 группа 0,903 0,010 88,233 12,445 72,000 116,000 73,000 86,500 114,000
3 группа 0,972 0,597 92,633 9,568 77,000 113,000 78,000 92,000 108,000
4 группа 0,943 0,112 87,700 11,185 72,000 110,000 73,000 84,500 108,000
SDNN, (мс)
W P Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
1 группа 0,980 0,831 62,900 24,824 17,000 113,000 21,000 63,500 106,000
2 группа 0,952 0,187 53,933 22,034 19,000 120,000 21,000 54,500 89,000
3 группа 0,929 0,046 43,900 18,755 21,000 95,000 21,000 41,000 73,000
4 группа 0,952 0,190 53,933 20,681 22,000 90,000 23,000 53,000 90,000
ИНБ, (у.е.)
W p Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
1 группа 0,571 0,000 46,500 59,054 9,000 296,000 10,000 29,000 190,000
2 группа 0,664 0,000 57,767 63,242 10,000 249,000 12,000 33,000 236,000
3 группа 0,854 0,001 78,800 62,851 15,000 257,000 18,000 54,000 212,000
4 группа 0,739 0,000 57,267 57,078 12,000 231,000 13,000 35,500 185,000
SPO2, (%)
W p Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
1 группа 0,618 0,000 97,733 1,484 91,000 99,000 96,000 98,000 99,000
2 группа 0,852 0,001 97,900 0,845 96,000 99,000 96,000 98,000 99,000
3 группа 0,822 0,000 98,100 0,885 96,000 99,000 96,000 98,000 99,000
4 группа 0,845 0,000 98,000 0,788 96,000 99,000 97,000 98,000 99,000
Примечание. В качестве x, выступали: x0 - СИМ - показатель активности симпатического отдела ВНС (у.е.), xj - ПАР - показатель активности парасимпатического отдела ВНС (у.е.), x2 -ЧСС - частота сердечных сокращений (уд./мин.), x3 - SDNN- стандартное отклонение R-R-интервалов (мс) , x4 - ИНБ - показатель индекса напряжения по Р.М. Баевскому (у. е.), x5 - SPO2
- содержание оксигемоглобина в крови испытуемых (%). 1 группа - до ЮН - интегрально-временные параметры ССС у 30-ти девочек до отъезда из г. Сургута в пансионат Юный нефтяник; 2 группа - приезд в ЮН - интегрально-временные параметры ССС у 30-ти девочек по приезду из г. Сургута в пансионат Юный нефтяник; 3 группа - отъезд из ЮН - интегрально-временные параметры ССС у 30-ти девочек до отъезда из Юного нефтяника в Сургут; 4 группа - приезд в Сургут из ЮН - интегрально-временные параметры ССС у 30-ти девочек при приезде в Сургут из Юного нефтяника; W - критерий Шапиро-Уилка (Shapiro-Wilk) для проверки типа распределения признака; р - достигнутый уровень значимости при проверке типа распределения с помощью критерия Шапиро-Уилка (при критическом уровне значимости принятым равным р>0,05); Хср - среднее арифметическое значение; о - стандартное отклонение; min - минимальное значение признака; max - максимальное значение признака; Ме - медиана (5%;95%) для описания асимметричных распределений использована медиана, а в качестве мер рассеяния
процентили (5-й и 95-й)
Таблица 2
Уровни значимости для попарных сравнений интегрально-временных параметров ССС девочек (п=30) при трансширотных перемещениях в четырех связанных выборках с помощью критерия Вилкоксона
Попарные сравнения в группах параметров ССС Число наблюдений т Z р-уровень
СИМ, у.е.
1 группа 2 группа 30 115,500 0,684 0,494
3 группа 30 84,000 2,523 0,012
4 группа 30 144,000 0,498 0,619
2 группа 3 группа 30 85,500 1,843 0,065
4 группа 30 169,000 0,165 0,869
3 группа 4 группа 30 55,500 3,207 0,001
ПАР, у.е.
1 группа 2 группа 30 155,500 1,341 0,180
3 группа 30 73,500 3,270 0,001
4 группа 30 123,000 2,043 0,041
2 группа 3 группа 30 101,500 2,508 0,012
4 группа 30 190,500 0,584 0,559
3 группа 4 группа 30 121,000 2,293 0,022
8БШ, мс
1 группа 2 группа 30 123,500 2,242 0,025
3 группа 30 64,000 3,466 0,001
4 группа 30 134,500 1,795 0,073
2 группа 3 группа 30 110,500 2,509 0,012
4 группа 30 230,000 0,051 0,959
3 группа 4 группа 30 88,000 2,800 0,005
ИНБ, у.е.
1 группа 2 группа 30 163,000 1,178 0,239
3 группа 30 89,500 2,768 0,006
4 группа 30 174,000 0,941 0,347
2 группа 3 группа 30 147,500 1,748 0,080
4 группа 30 205,000 0,270 0,787
3 группа 4 группа 30 105,000 2,433 0,015
Значение параметра СИМ в выборке варьировало от 0 до 11 у.е. при перемещении девочек с севера на юг (Ме=2 у.е.), а при перемещении с юга на север интервал составлял от 0 у.е. до 15 у.е. (Ме изменялась от 2 у.е. до 4,5 у.е.). Наибольшее значение медианы отмечено при отъезде из пансионата ЮН (3 группа Ме=4,5 у.е.). В табл. 2 представлены уровни значимости для попарных сравнений интегрально-временных параметров ССС девочек (п=30) при трансширотных перемещениях в четырех связанных выборках с помощью критерия Вилкоксона.
Анализ табл. 2 показал, что для параметра СИМ статистически значимыми были различия при сравнении 3 группы (отъезд из пансионата в г.Сургут) Ме=4,5 у.е., 5, %=1 у.е., 95, %=15 у.е и 4 группы (приезд в г.
Сургут) Ме=2,0 у.е., 5, %=0 у.е., 95, %=10 у.е., т. к. значения критерия Вилкоксона составляют: Т=55,500, 2=3,207 и р=0,001. В остальных группах по этому показателю статистически значимых различий обнаружено не было.
Параметр ПАР статистически значимо отличается при сравнении 1-й (Ме=17,0 у.е., 5, %=3 у.е., 95, %=24 у.е.) и 3-й группы (Ме=10,0 у.е., 5, %=3 у.е., 95, %=21 у.е.), т.к. критерий Вилкоксона составляет Т=73,500, 2=3,270 и р=0,001.
Наибольшее различие между группами получено для параметра стандартного отклонения Я-Я-интервалов ББКК: между 1-й (Ме=63,5 мс 5, %=21 мс, 95, %=106 мс) и 3-й группами (Ме=41,0 мс, 5, %=21 мс, 95, %=73 мс) и между 3-й (Ме=41,0 мс, 5, %=21 мс, 95, %=73 мс) и 4-й группами (Ме=53,0 мс, 5, %=23 мс, 95, %=90 мс). Критерии Вилкоксона равны: в первом сравнении Т=64,000, 2=3,466, р=0,001 и во 2-м сравнении Т=88,000, 2=2,8, р=0,005 соответственно.
По показателю ИНБ, статистически значимые различия были получены также при сравнении 1-й группы (Ме=29,0 у.е., 5, %=10 у.е., 95, %=190 у.е.) и 3-й группы (Ме=54,0 у.е., 5, %=18 у.е., 95, %=212 у.е.), о чем свидетельствуют значения критерия Вилкоксона Т=89,500, 2=2,768 и р=0,006.
По параметрам ЧСС и БРО2 статистически значимых различий получено не было. Практически во всех сравнениях были получены статистически значимые различия при сравнении с третьей группой (отъезд из пансионата Юный Нефтяник в г. Сургут), что говорит о влиянии смены ча-
совых поясов на параметры вегетативного статуса девочек (растет влияние симпатического отдела ВНС), а также о благотворном влиянии отдыха на параметры ФСО человека.
Методом многомерных фазовых пространств установлены особенности параметров ССС девочек при трансширотных перемещениях. Анализ результатов расчета матриц межаттракторных расстояний 2ц между центрами стохастических КА в 4 группах девушек показал, что наибольшее 2ц установлено при сравнении 1-й и 4-й групп и составляет г14=37,88 у.е., а наименьшее расстояние при сравнении девушек 2 и 3 группы - 223=13,44 у.е.
При общем (суммарном) значении расстояний между центрами стохастических КА (при сложении всех элементов столбцов) наибольшие отличия были получены для 1-й группы девушек (100,17 абсолютно и 33,39 усреднено), во 2-й и 3-й группах межаттракторное расстояние продолжает снижаться, а в 4-й группе девушек оно несколько увеличивается и составляет 69,64 абсолютно и 23,21 усреднено. Наибольшие межаттракторные расстояния отмечаются при сравнении 1 группы (до отъезда из г.Сургута в пансионат Юный Нефтяник) со 2-й и 3-ей группами. Небольшие межаттракторноые расстояния отмечаются у девушек, когда они пребывают на отдыхе, а также когда они возвращаются в г.Сургут после отдыха, что говорит об остаточном оздоровительном эффекте отдыха на организм девочек.
Заключение. Сравнением двух методов (классической статистики и ТХС, то есть расчета параметров КА и построения матриц межаттракторных расстояний), установлено, что параметры СИМ, ИНБ, 8Р02 имеют непараметрический тип распределения данных, параметр ПАР имеет нормальное распределение, а ЧСС и ББКК вообще варьируют в разных группах. Поэтому полученные результаты представлены с помощью медианы и интерпроцентильного размаха.
По параметрам ЧСС и БР02 статистически значимых различий получено не было. Практически во всех сравнениях были
получены статистически значимые различия при сравнении с третьей группой (отъезд из пансионата Юный Нефтяник в г. Сургут), что говорит о влиянии смены часовых поясов на параметры вегетативного статуса девочек (растет влияние симпатического отдела ВНС), а также о благотворном влиянии отдыха на параметры ФСО человека.
Методом многомерных фазовых пространств установлены особенности в динамике поведения ВСО девочек при трансширотных перемещениях. Уменьшение объема КА свидетельствует о хорошем оз-доравливающем эффекте двухнедельного пребывания детей в пансионате Юный нефтяник, а также о напряжении регуляторных механизмов параметров ССС.
Анализ матриц межаттрактоных расстояний показал, что движение хаотических и стохастических центров при широтных перемещениях девочек несколько различается: межаттракторное расстояние при приезде на отдых снижается, после двухнедельного отдыха оно становится еще больше, по возвращению в г. Сургут аналогично результатам по приезду на отдых, что говорит о недостаточной сформированности у девочек адаптационных механизмов.
Литература
1. Адайкин В.И., Брагинский М.Я., Еськов В.М., Русак С.Н., Хадарцев А.А., Филатова О. Е. Новый метод идентификации хаотических и стохастических параметров экосреды // Вестник новых медицинских технологий.- 2006.- Т. 13, № 2.-С. 39-41.
2. Аушева Ф.И., Добрынина И.Ю., Мишина Е.А., Полухин В.В., Хадарцева К.А. Системный анализ суточной динамики показателей сердечно-сосудистой системы у больных при артериальной гипертензии // Вестник новых медицинских технологий.-2008.- Т. 15, № 4.- С. 208-210.
3. Ватамова С.Н., Вохмина Ю.В., Даянова Д.Д., Филатов М.А. Детерминизм, стохастика и теория хаоса-самоорганизации в описании стационарных режимов сложных биосистем // Сложность. Разум. Пост-неклассика.- 2013.- № 4.- С. 70-81.
4. 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.- 213 с.
5. Ведясова О.А., Еськов В.М., Жи-вогляд Р.Н., Зуевская ТВ., Попов Ю.М. Соотношение между детерминистскими и хаотическими подходами в моделировании синергизма и устойчивости работы дыхательного центра млекопитающих // Вестник новых медицинских технологий.- 2005.Т. 12, № 2.- С. 23-24.
6. Гавриленко Т.В., Еськов В.М., Хадарцев А.А., Химикова О.И., Соколова А.А. Новые методы для геронтологии в прогнозах долгожительства коренного населения Югры // Успехи геронтологии.-2014.- Т. 27, № 1.- С. 30-37.
7. Еськов В.М., Добрынина И.Ю., Живогляд Р.Н. Детерминизм и хаос в изучении синергизма и устойчивости биологических динамических систем // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- 2004.- Т. 3, № 4.- С. 143.
8. Еськов В.М., Живогляд Р.Н., Папшев В.А., Попов Ю.М., Пашнин А.С. Системный анализ и компьютерная идентификация синергизма в биологических динамических системах // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- 2005.- Т. 4, № 1.- С. 108-111.
9. Еськов В.М., Живогляд Р.Н., Кар-ташова Н.М., Попов Ю.М., Хадарцев А.А. Понятие нормы и патологии в фазовом пространстве состояний с позиций компар-тментно-кластерного подхода // Вестник новых медицинских технологий.- 2005.-Т.12, № 1.- С. 12-14.
10. Еськов В.М., Коваленко Л.В., Логинов С.И., Филатова О.Е. Адаптивные реакции кардиореспираторной системы детей в условиях кратковременного санаторного лечения на черноморском побережье РФ с позиции теории фазатона мозга, хаоса и синергетики // Вестник новых медицинских технологий.- 2007.- Т. 14, № 3.- С. 10-12.
11. Еськов В.М., Берестин К.Н., Лазарев ВВ., Русак С.Н., Полухин В.В. Хао-
тическая и стохастическая оценка влияния динамики метеофакторов Югры на организм человека // Вестник новых медицинских технологий.- 2009.- Т. 16, № 1.-С.121-123.
12. 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.
13. 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.
14. Еськов В.М., Еськов В.В., Гавриленко Т.В., Зимин М.И. Неопределенность в квантовой механике и биофизике сложных систем // Вестник Московского университета. Серия 3: Физика. Астрономия.-2014.- № 5.- С. 41-46.
15. 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.
16. Литовченко О.Г., Нифонтова О. Л. Некоторые показатели сердечно сосудистой системы уроженцев Среднего Приобья 7-20 лет // Вестник Оренбургского государственного университета.- 2010.- № 1 (107).- С. 115-119.
17. Литовченко О.Г., Апокин В.В., Семенова А.А., Нифонтова О.Л. Состояние сердечно-сосудистой системы студентов // Теория и практика физической культуры.-2014.- № 9.- С. 90-93.
18. Нифонтова О. Л., Гудков А.Б., Щербаков А.Э. Характеристика параметров ритма сердца у детей коренного населения Ханты-Мансийского автономного округа // Экология человека.- 2007.- № 11.- С. 6-10.
19. Нифонтова О.Л., Бурыкин Ю.Г., Майстренко Е.В., Хисамова А.В. Системный анализ в сравнительной оценке антропометрических показателей детей школьного возраста Тюменского севера // Ин-
форматика и системы управления.- 2010.-№ 2.- С. 167-170.
20. Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Kozlova V.V., Filatov M.A. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems // Measurement Techniques.- 2012.- Т. 55, № 9.- С. 1096-1101.
21. 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.- Р. 847.
References
1. Adaykin VI, Braginskiy MYa, Es'kov VM, Rusak SN, Khadartsev AA, Filatova OE. Novyy metod identifikatsii khaoti-cheskikh i stokhasticheskikh parametrov eko-sredy. Vestnik novykh meditsinskikh tekhno-logiy. 2006;13(2):39-41. Russian.
2. Ausheva FI, Dobrynina IYu, Mishi-na EA, Polukhin VV, Khadartseva KA. Sis-temnyy analiz sutochnoy dinamiki pokazateley serdechno-sosudistoy sistemy u bol'nykh pri arterial'noy gipertenzii. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2008;15(4):208-10. Russian.
3. Vatamova SN, Vokhmina YuV, Dayanova DD, Filatov MA. Determinizm, stokhastika i teoriya khaosa-samoorganizatsii v opisanii statsionarnykh rezhimov slozhnykh biosistem. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2013;4:70-81. Russian.
4. Vedyasova OA, Es'kov VM, Filatova OE. Sistemnyy kompartmentno-klasternyy analiz mekhanizmov ustoychivosti dykha-tel'noy ritmiki mlekopitayushchikh. Monogra-fiya; Rossiyskaya akad. nauk, Nauch. sovet po problemam biologicheskoy fiziki. Samara; 2005. Russian.
5. Vedyasova OA, Es'kov VM, Zhivog-lyad RN, Zuevskaya TV, Popov YuM. Sootno-shenie mezhdu deterministskimi i khaoticheski-mi podkhodami v modelirovanii sinergizma i ustoychivosti raboty dykhatel'nogo tsentra mle-kopitayushchikh. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2005;12(2): 23-4. Russian.
6. Gavrilenko TV, Es'kov VM, Khadartsev AA, Khimikova OI, Sokolova AA. Novye metody dlya gerontologii v prognozakh dol-gozhitel'stva korennogo naseleniya Yugry.
Uspekhi gerontologii. 2014;27(1):30-7. Russian.
7. Es'kov VM, Dobrynina IYu, Zhivog-lyad RN. Determinizm i khaos v izuchenii si-nergizma i ustoychivosti biologicheskikh di-namicheskikh sistem. Sistemnyy analiz i upravlenie v biomeditsinskikh sistemakh. 2004;3(4):143. Russian.
8. Es'kov VM, Zhivoglyad RN, Pap-shev VA, Popov YuM, Pashnin AS. Sistemnyy analiz i komp'yuternaya identifikatsiya siner-gizma v biologicheskikh dinamicheskikh sis-temakh. Sistemnyy analiz i upravlenie v bio-meditsinskikh sistemakh. 2005;4(1): 108-11. Russian.
9. Es'kov VM, Zhivoglyad RN, Karta-shova NM, Popov YuM, Khadartsev AA. Po-nyatie normy i patologii v fazovom pro-stranstve sostoyaniy s pozitsiy kompartment-no-klasternogo podkhoda. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2005; 12(1): 12-4. Russian.
10. Es'kov VM, Kovalenko LV, Logi-nov SI, Filatova OE. Adaptivnye reaktsii kar-diorespiratornoy sistemy detey v usloviyakh kratkovremennogo sanatornogo lecheniya na chernomorskom poberezh'e RF s pozitsii teorii fazatona mozga, khaosa i sinergetiki. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2007;14(3):10-2. Russian.
11. Es'kov VM, Berestin KN, Laza-rev VV, Rusak SN, Polukhin VV. Khaoti-cheskaya i stokhasticheskaya otsenka vliya-niya dinamiki meteofaktorov Yugry na orga-nizm cheloveka. Vestnik novykh meditsins-kikh tekhnologiy. 2009;16(1):121-3. Russian.
12. Es'kov VM, Es'kov VV, Kozlo-va VV, Filatov MA, inventors; Sposob korrek-tirovki lechebnogo ili fizkul'turno-sportivnogo vozdeystviya na organizm cheloveka v fazo-vom prostranstve sostoyaniy s pomoshch'yu matrits rasstoyaniy. Russian Federation patent RU 2432895. 2010. Russian.
13. Es'kov VM, Es'kov VV, Filato-va OE, inventors; Sposob korrektirovki le-chebnogo ili lechebno-ozdorovitel'nogo voz-deystviya na patsienta. Russian federation patent RU 2433788. 2010. Russian.
14. Es'kov VM, Es'kov VV, Gavrilenko TV, Zimin MI. Neopredelennost' v kvanto-voy mekhanike i biofizike slozhnykh sistem.
Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 3: Fizika. Astronomiya. 2014;5:41-6. Russian.
15. Es'kov VM, Es'kov VV, Gavrilen-ko TV, Vakhmina YuV. Kinematika biosistem kak evolyutsiya: statsionarnye rezhimy i sko-rost' dvizheniya slozhnykh sistem - complexity. Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 3. Fiz. Astron. 2015;2. Russian.
16. Litovchenko OG, Nifontova OL. Nekotorye pokazateli serdechno sosudistoy sistemy urozhentsev Srednego Priob'ya 7-20 let. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta. 2010;1(107):115-9. Russian.
17. Litovchenko OG, Apokin VV, Semenova AA, Nifontova OL. Sostoyanie serdechno-sosudistoy sistemy studentov. Teoriya i praktika fizicheskoy kul'tury. 2014;9:90-3. Russian.
18. Nifontova OL, Gudkov AB, Sh-cherbakov AE. Kharakteristika parametrov
DOI: 10.12737/10873
ritma serdtsa u detey korennogo naseleniya Khanty-Mansiyskogo avtonomnogo okruga. Ekologiya cheloveka. 2007;11:6-10. Russian.
19. Nifontova OL, Burykin YuG, Mays-trenko EV, Khisamova AV. Sistemnyy analiz v sravnitel'noy otsenke antropometricheskikh pokazateley detey shkol'nogo vozrasta Tyu-menskogo severa. Informatika i sistemy uprav-leniya. 2010;2:167-70. Russian.
20. Eskov VM, Gavrilenko TV, Kozlo-va VV, Filatov MA. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems. Measurement Techniques. 2012;55(9):1096-101.
21. Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV, Filatova OE, Filatova DU. Chaotic approach in biomedicine: individualized medical treatment. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2013;6:847.
АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЯ НЕЙРОВЕГЕТАТИВНОЙ СИСТЕМЫ РАБОТНИКОВ ЗАВОДА ПО СТАБИЛИЗАЦИИ ГАЗОВОГО КОНДЕНСАТА, ПОДВЕРЖЕННЫХ ВОЗДЕЙСТВИЮ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОЙ ЧАСТОТЫ
Г.В. ГАЗЯ, А.В. БОЛТАЕВ, И.Ф. ФАЙЗУЛЛИНА, Д.И. НИГМАТУЛЛИН
Сургутский государственный университет, пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, Россия, 628412
Аннотация. В результате сравнительного анализа параметров вегетативной нервной системы работников нефтегазодобывающей отрасли при помощи методов параметрической и непараметрической статистики, а также метода теории хаоса-самоорганизации, удалось определить степень напряжения вегетативных функций в организме работников. Проанализированы параметры организма работников в среде воздействия электромагнитного поля. В большей степени этот физический фактор влияет на женщин старшего возраста (от 35 лет) и мужчин младшего возраста (до 35 лет).
Ключевые слова: электромагнитное поле, сердечнососудистая система, состояние функциональных систем организма, теория хаоса-самоорганизации.
ANALYSIS OF THE PARAMETERS OF THE NEUROAUTONOMIC SYSTEMS STATE VECTOR OF WORKERS OF GAS CONDENSATE STABILIZATION FACTORY WHO ARE EXPOSED TO ELECTROMAGNETIC RADIATION INDUSTRIAL FREQUENCY
G.V. GAZYA, A.V. BOLTAEV, I.PH. PHAYZULLINA, D.I. NIGMATULLIN Surgut State University, Lenina, 1, Surgut, Russia, 628412
Abstract. After comparative analysis of the parameters of the autonomic nervous system oil and gas industry workers using the methods of parametric and non-parametric statistics, as well as the method of chaos theory and of self-organization. It was possible to determine the degree of ten-
