CC BY
20
6. Es'kov VM, Es'kov VV, Filatova OE, Khadart-sev AA. Osobye svoystva biosistem i ikh modelirovanie.
Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2011;18(3):331-2. Russian.
7. Es'kov VM, Es'kov VV, Gavrilenko TV, Zimin MI. Neopredelennost' v kvantovoy mekhanike i biofi-zike slozhnykh sistem. Vestnik Moskovskogo universite-ta. Seriya 3: Fizika. Astronomiya. 2014;5:41-6. Russian.
8. Es'kov VM, Gavrilenko TV, Vokhmina YuV, Zimin MI, Filatov MA. Izmerenie khaoticheskoy dina-miki dvukh vidov teppinga kak proizvol'nykh dvizhe-niy. Metrologiya. 2014;6:28-35. Russian.
9. Es'kov VM, Khadartsev AA, Ausheva FI, Bury-kin YuG, et al. Sistemnyy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii v biologii i meditsine. Tom Chast' VII Siner-geticheskiy kompartmentno-klasternyy analiz i sintez dinamiki povedeniya vektora sostoyaniya organizma cheloveka na Severe RF v usloviyakh sanogeneza i pato-geneza. Pod redaktsiey V.M. Es'kova i A. A. Khadartse-va. Samara; 2008. Russian.
10. Karpin VA, Es'kov VM, Filatov MA, Filatova OE. Filosofskie osnovaniya teorii patologii: problema prichinnosti v meditsine. Filosofiya nauki. 2012;1(52):118-28. Russian.
11. Karpin VA, Gudkov AB, Katyukhin VN. Monitoring zabolevaemosti korennogo naseleniya Khanty-Mansiyskogo avtonomnogo okruga. Ekologiya chelove-ka. 2003;3:10-3. Russian.
12. Karpin VA, Es'kov VM, Filatov MA, Filatova OE. Filosofskie osnovaniya teorii patologii: problema prichinnosti v meditsine. Filosofiya nauki. 2012;52(1):118-28. Russian.
13. Karpin VA, Filatova OE, Soltys TV, Sokolova AA, Bashkatova YuV, Gudkov AB. Sravnitel'nyy analiz i sintez pokazateley serdechno-sosudistoy sistemy u
УДК: 612.821
predstaviteley arkticheskogo i vysokogornogo adaptiv-nykh tipov. Ekologiya cheloveka. 2013;7:3-9. Russian.
14. Nifontova OL, Gudkov AB, Shcherbakov AE. Kharakteristika parametrov ritma serdtsa u detey ko-rennogo naseleniya Khanty-Mansiyskogo avtonomnogo okruga. Ekologiya cheloveka. 2007;11:6-10. Russian.
15. Nifontova OL, Litovchenko OL, Gudkov AB. Pokazateli tsentral'noy i perifericheskoy gemodinamiki detey korennoy narodnosti Severa. Ekologiya cheloveka. 2010;1:15-9. Russian.
16. Rusak SN, Es'kov VV, Molyagov DI, Filatova OE. Godovaya dinamika pogodno-klimaticheskikh fak-torov i zdorov'e naseleniya khanty-mansiyskogo avto-nomnogo okruga. Ekologiya cheloveka. 2013;11:19-24. Russian.
17. Filatova OE, Provorova OV, Volokhova MA. Otsenka vegetativnogo statusa rabotnikov neftegazodo-byvayushchey promyshlennosti s pozitsii teorii khaosa i samoorganizatsii. Ekologiya cheloveka. 2014;6:4-8. Russian.
18. Eskov VM, Filatova OE. Respiratory rhythm generation in rats: the importance of inhibition. Neuro-physiology. 1993;25(6):420.
19. Eskov VM, Kulaev SV, Popov YuM, Filatova OE. Computer technologies in stability measurements on stationary states in dynamic biological systems. Measurement Techniques. 2006;49(1):59-65.
20. Eskov VM, Eskov VV, Braginskii MYa, Pashnin AS. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespiratory system under conditions of physical effort. Measurement Techniques. 2011;54(8):832-7.
21. Eskov VM. Evolution of the emergent properties of three types of societies: The basic law of human development, Emergence. Complexity and Self-organization. 2014;16(2):107-15.
DOI: 10.12737/13293
ТЕРМОДИНАМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ АКУСТИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ НА ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Д.Ю. ФИЛАТОВА, И.В. БУРОВ, Т.Ю. ПОСКИНА, Д.А. СИДОРЕНКО
ГУ ВО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры», пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, Россия, 628400
Аннотация. С использованием стохастических методов (расчет энтропии Шеннона) и методов традиционной статистики изучалась реакция нервно-мышечной системы человека на различные акустические воздействия (белый шум, ритмическая музыка, классическая музыка, хард-рок). В случае акустического воздействия на слуховой анализатор использовался подход, основанный на анализе энтропии Шеннона параметров нервно-мышечной системы (постуральный тремор) при одновременной регистрации треморограмм левой и правой рук испытуемых (в условиях звукового воздействия). Это воздействие играло роль возмущающего фактора для системы регуляции мышечных движений (и мышечной активности) через изменение психофизиологического состояния испытуемого. Разработанный метод матричного анализа обеспечивает идентификацию систем с хаотической организацией, которая была продемонстрирована в настоящей работе на примере анализа треморо-грамм левой и правой рук испытуемых в условиях различных акустических воздействий. Предлагается новый метод в оценке функциональной асимметрии двигательных функций человека.
Ключевые слова: энтропия Шеннона, нервно-мышечная система человека, психофизиологическое состояние, акустическое воздействие.
THERMODYNAMIC ASSESSMENT OF ACOUSTIC EFFECTS ON PSYCHO-PHYSIOLOGICAL PARAMETERS
D.YU. FILATOVA, I.V. BUROV, T.YU. POSKINA, D.A. SIDORENKO Surgut State University, ave. Lenina. 1, Surgut, Russia, 628400
Abstract. Using stochastic methods (calculation of the Shannon entropy) and methods of traditional statistics the authors have studied the response of the neuromuscular system to different acoustic effects (white noise, rhythmic music, classical music, hard-rock). In the case of acoustic stimulation on the auditory analyzer, the authors used an approach based on the analysis of the Shannon entropy of the parameters of the neuromuscular system (postural tremor) with simultaneous registration of tremorogramm left and right hands of the subjects (in terms of sound exposure). This influence played a role of perturbing factor for the system control of muscle movements (and muscle activity) through a change in psycho-physiological state of the subject. The developed method of matrix analysis provides identification of systems with chaotic organization, which has been demonstrated in this article by analyzing tremorogramm left and right hands of the subjects under different acoustic effects. The authors propose a new method to assess the functional asymmetry of motor function of a person.
Key words: Shannon entropy, neuromuscular system, the psycho-physiological state, acoustic effects.
Введение. Любые сложные биологические динамические системы (БДС) в виде организма человека, популяции или биосферы Земли являются уникальными и невоспроизводимыми точно системами. Для исследования таких сложных систем уже недостаточны традиционные методы, применяемые в детерминистском и стохастическом подходах (ДСП), где мы имеем полную определенность начального состояния системы и необязательно полную (в частности, в стохастике) для конечного состояния. Обязательным условием ДСП является неоднократное воспроизведение начального состояния системы x в момент времени и, наличие возможности стационарных режимов и точек покоя. С точки зрения детерминистского подхода многократное повторение процесса обеспечивает идентификацию модели БДС в фазовом пространстве состояний (ФПС), а в стохастике - статистической функции распределения. Стохастика всегда требует повторения процесса, в котором его конечный результат будет флуктуировать около среднего значения. В этом случае мы всегда имеем неравномерное распределение случайной величины в отличие от теории хаоса и самоорганизации (ТХС), где обычно имеется равномерное распределение значений параметров для вектора состояния системы (ВСС), как любой сложной БДС, в ФПС [2-8].
Одним из наиболее распространенных неблагоприятных физических факторов для человека (в частности, на производстве) является шумовое воздействие. Любые звуковые воздействия способны существенно повлиять на параметры различных функциональных систем организма (ФСО) человека. В настоящей работе рассматривается изменения параметров нервно-мышечной системы (НМС) человека (параметры тремора) левой и правой руки при 5-ти различных видах звукового воздействия. Такой подход обеспечивает анализ функциональной асимметрии в психофизиологии, что весьма актуально [1-5,11-15].
Для всех живых организмов, в том числе и человека, акустическое воздействие является одним из воздействий окружающей среды. Согласно современным представлениям, музыка различного тембра и качества, благодаря ритму и качеству звука, способна оказывать неоднозначное влияние на все живые организмы, в том числе и на человека. Так, классическая музыка оказывает благотворное влияние на человека (успокаивает, снимает мышечное напряжение, тонизирует, способствует снижению тревожности). Во второй половине XX века в 60-70 гг. и начале XXI века зародилось и активно развивалось такое музыкальное направление как рок-музыка, которая оказывает негативное влияние на человека. В частности, вызывает агрессию и агрессивные действия у ряда людей, способствует возникновению депрессивного состояния, ослабляет самоконтроль, формирует социальную отчужденность. Классическая музыка, согласно современным исследованиям, оказывает благоприятное влияние на развитие творческих способностей, концентрирует внимание, снимает мышечное напряжение, способствует повышению активности коры головного мозга, нормализует эмоциональное состояние. В этой связи оценка психофизиологических эффектов разных видов звукового воздействия может обеспечить идентификацию индивидуальных особенностей того или иного человека [15-17].
Управление основными движениями тела человека и его сенсорными функциями распределено между двумя полушариями мозга. Однако, физическая симметрия мозга не означает, что правая и левая стороны равноценны во всех отношениях. Выявление функциональной асимметрии является важным разделом психофизиологии и составляет основную цель настоящих исследований.
Объекты и методы исследования. Объектом для наблюдения стали 15 аспирантов и студентов (девушек и юношей), обучающихся на старших кур-
сах ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет (СурГу) ХМАО-Югры». Обследование студентов производилось неинвазивными методами и соответствовало этическим нормам Хельсинской декларации (2000 г.). Критерии включения: возраст студентов 20-27 лет; отсутствие жалоб на состояние здоровья в период проведения обследований. Наличие информированного согласия на участие в исследовании обязательно. Критерии исключения: болезнь студента в период обследования.
Эксперимент включал в себя 5 этапов исследования. На первом этапе у испытуемых регистрировались параметры постурального тремора в виде координаты пальца по отношению к датчику xi=xi(t) в спокойном состоянии (при отсутствии активного акустического воздействия). На втором этапе испытуемому было предложено прослушать запись «белого» шума с одновременной регистрацией параметров нейро-мышечной системы (НМС). На третьем этапе к прослушиванию предлагалась ритмичная музыка, на четвертом - классическая музыка, на пятом - агрессивная музыка - Hard Rock. Обследование производилось повторно и одновременно для правой и левой рук испытуемых. Между каждым этапом обследования испытуемым предоставлялось время T на восстановление (T>15) мин. Также необходимо отметить, что акустическое воздействие осуществлялось на среднем уровне громкости, при котором испытуемые не ощущали дискомфорта, связанного с высокой интенсивностью звукового потока.
Использовались датчики токовихревого типа в биофизическом измерительном комплексе, разработанном в лаборатории биокибернетики и биофизики сложных систем при СурГУ. Они обеспечивали высокую точность измерений и широкий диапазон частот регистрируемого тремора, а также обработку полученной информации. Принцип их работы заключается в использовании сигналов от двух токовихревых датчиков, между которыми помещается исследуемый объект для измерения его микроперемещений.
Статистическая обработка данных осуществлялась при помощи следующих программных пакетов: «Excel MS 0ffice-2003» и «Statistica 6.1». Исследования зависимостей производились методами непараметрической статистики. Выявление различий между конкретными группами (парное сравнение групп) выполнялось при помощи непараметрического критерия Вилкоксона с поправкой Бонферрони (для оценки справедливости нулевой гипотезы).
Результаты и их обсуждение.
1. Энтропийный подход в оценке параметров тремо-рограмм. При квантовании треморограмм мы получали некоторые выборки xi=xi(t), которые представляли положение пальца в пространстве по отношению к датчику регистрации координаты xi (положение пальца в пространстве) в виде выборок треморограмм xi. Далее xi(t) дифференцировался и получался вектор x(t)=(xi, x2)T. Вся установка включала в себя токовихре-
вой датчик, усилители сигнала, АЦП и ЭВМ, которая кодировала и сохраняла информацию.
Использовался один из методов стохастики (и термодинамики) в виде расчета значения энтропии Шеннона. Энтропия Шеннона, как мера неопределенности (связанная со случайной величиной), позволяет получить оценку уровня детерминированности или неопределенности в сигнале. Энтропия Шеннона связана с распределением вероятностей амплитуд колебаний (движения) конечности. Фактически, это мера упорядоченности выборок XI - компонент ВСС х(0 в ФПС. Формально, энтропия для независимых случайных событий х с п возможными состояниями (от 1 до п, р - функция вероятности) рассчитывается по формуле:
п
н (X) = Р (I 2 Р (I).
г =1
Эта процедура нами сейчас выполнялась только для одной координаты хг(У, а вторая координата (скорость) х2=йх1Ш входила в вектор х=(х1,х2)Т. Этот вектор состояния системы хкак мы многократно уже доказывали [8-15], совершает непрерывные хаотические движения в таком двухмерном ФПС. Само это движение у нас оценивалось в рамках расчета энтропией Н (для трех групп) и параметров квазиаттракторов (КА), причем для Н мы имеем нормальное распределение (табл. 1) в ряде случаев (но не всегда).
Для выявления различий между показателями энтропии Шеннона треморограмм левой и правой рук (парное сравнение групп) использовался непараметрический критерий Вилкоксона с поправкой Бон-феррони (для оценки справедливости нулевой гипотезы). Были выявлены статистически значимые различия при сравнении энтропии Шеннона треморо-грамм левой и правой руки без и при различных акустических воздействиях. Значения критерия Вилкок-сона р в виде матрицы представлены в табл. 2, из которой видно, что критерий Вилкоксона не показал различий между группами выборок энтропии Шеннона (при критическом уровне значимости р<0,05), как для левой, так и для правой руки при различных акустических воздействиях (все группы). Таким образом получается, что различные акустические воздействия оказывают статистически незначимые влияния на параметры энтропии Шеннона. Однако, отмечается как увеличение, так и уменьшение энтропии Шеннона при различных видах акустического воздействия.
На рис. 1 представлена гистограмма динамики средних значений энтропии Шеннона параметров НМС (треморограмм) без акустического воздействия и с различными видами акустических воздействий для левой и правой рук испытуемых. Очевидно, что энтропия Н для левой руки всегда выше в сравнении с правой рукой и это важный показатель функциональной асимметрии моторных функций человека. Одновременно из рис. 1 следует и существенное различие между психическими состояниями спокойно-
го человека (влияние классической инструментальной музыки) и параметрами энтропии Н испытуемых (для агрессивной музыки и левая, и правая рука дают наибольшие значения энтропии).
Значения энтропии Шеннона для выборок треморограмм левой и правой руки без воздействия и при различных видах звукового воздействия (в качестве возмущений)
Левая рука П равая рука
Б.В. Б.Ш. Р.М. К.М. А.М. Б.В. Б.Ш. Р.М. К.М. А.М.
1 3,70 3,78 3,86 3,73 3,84 3,81 3,89 3,67 3,59 4,13
2 3,64 3,94 3,91 3,62 3,78 3,86 3,48 3,65 3,81 3,54
3 3,70 3,70 3,62 3,75 3,34 3,73 3,59 3,75 3,59 3,97
4 3,57 3,83 4,02 3,64 3,46 3,62 3,73 3,51 3,75 3,46
5 3,83 4,02 3,62 3,51 3,67 3,57 3,73 3,75 3,70 3,57
6 3,89 4,13 3,59 3,89 4,02 3,70 3,67 3,73 3,97 3,78
7 3,70 3,56 3,78 3,54 3,70 3,38 3,73 4,02 3,70 3,32
8 3,65 3,56 3,78 3,78 3,97 3,81 3,51 3,53 3,57 3,75
9 3,29 3,59 3,84 3,73 3,67 3,13 3,89 3,70 3,67 3,61
10 3,64 3,86 3,83 3,62 3,70 3,51 3,54 3,38 3,49 3,94
11 3,75 3,89 3,70 3,67 3,91 3,97 3,81 3,83 3,62 3,70
12 3,75 3,54 3,46 3,97 3,92 3,62 3,70 3,78 3,73 4,10
13 3,72 3,72 3,68 3,75 3,59 3,76 3,67 3,49 3,75 3,91
14 3,99 3,78 3,70 3,89 3,89 3,86 3,78 4,05 3,83 3,67
15 3,81 3,51 3,73 3,59 3,94 3,89 3,94 3,89 3,23 3,73
Ср. знач. 3,71 3,76 3,74 3,71 3,76 3,68 3,71 3,72 3,67 3,75
Примечание: Б.В. - без воздействия, Б.Ш. - белый шум, Р.М. - ритмич ная музыка, К.М. - классическая музыка, А.М. - агрессивная музыка
Таблица 2
Матрица расчета критерия Вилкоксона (значимое р<0,05) при парных сравнениях выборок энтропии Шеннона треморограмм 15-ти испытуемых для их левой и правой руки без воздействия и при различных звуковых воздействиях
Левая рука П равая рука
Б.В. Б.Ш. Р.М. К.М. А.М. Б.В. Б.Ш. Р.М. К.М. А.М.
Левая рука Б. В. 0,33 0,82 0,97 0,23 0,53 0,57 0,89 0,47 0,63
Б.Ш. 0,33 0,98 0,44 0,95 0,41 0,51 0,50 0,07 0,75
Р.М. 0,82 0,98 0,47 0,69 0,86 0,89 0,61 0,21 0,97
К.М. 0,97 0,44 0,47 0,26 0,75 0,95 0,88 0,38 0,61
А.М. 0,23 0,95 0,69 0,26 0,26 0,43 0,33 0,20 0,83
Правая рука Б.В. 0,53 0,41 0,86 0,75 0,26 0,95 0,92 0,78 0,47
Б.Ш. 0,57 0,51 0,89 0,95 0,43 0,95 0,89 0,80 0,67
Р.М. 0,89 0,50 0,61 0,88 0,33 0,92 0,89 0,61 0,65
К.М. 0,47 0,07 0,21 0,38 0,20 0,78 0,80 0,61 0,36
А.М. 0,63 0,75 0,97 0,61 0,83 0,47 0,67 0,65 0,36
Примечание: Б.В. - без воздействия, Б.Ш. - белый шум, Р.М. - ритмичная музыка, К.М. - классическая музыка, А.М. - агрессивная музыка
Рис. 1. Динамика средних значений энтропии Шеннона параметров НМС (треморограмм) без акустического воздействия и с различными видами акустических воздействий с координатами х1,х2=4х11йь, для вектора НМС Х=(Х1,Х2) для левой и правой рук испытуемых
Из табл. 1 и рис. 1 можно видеть реакцию моторной асимметрии по значениям энтропии Шеннона для треморограмм. Для левой руки при различных видах звукового воздействия всегда происходит увеличение энтропии Шеннона (Ебез возд —3,71; Еагр Таблица 1 —3,76; Ебел шум—3,76; Еритм—3,74). Только при прослушивании классической музыки энтропия Шенона не изменилась (Еклас—3,71). Всегда классика и без воздействия показывают приблизительно одинаковый результат и можно говорить о нормализующем влиянии классической музыки на человека. Однако реакция правой руки на акустические воздействия несколько иная. Для правой руки происходит некоторое уменьшение энтропии Шенона (Ебез возд —3,68; Еагр —3,75; Ебел шум—3,71; Еритм—3,72) и только при прислушивания классической музыки произошло почти полное совпадение Е (без воздействия) энтропии (Еклас—3,67 и Ебв—3,68).
Выводы:
1. С позиций статистики энтропия не является значимым параметром в различиях моторной функциональной асимметрии. Матрица сравнений энтропий треморограмм левой и правой руки не показывает статистически достоверных различий.
2. Любое направленное акустическое воздействие несколько изменяет состояния НМС, об этом свидетельствуют изменения энтропии Шеннона. При воздействии «белого» шума или агрессивной музыки реакция НМС у части испытуемых напоминает реакцию на физические нагрузки, что говорит о значительном стрессе испытуемых. Реакции левой руки при акустическом воздействии испытуемых существенно отличается от реакции на звуковое воздействие для правой руки испытуемых.
3. Попытка сравнения энтропий треморограмм левой и правой руки с позиций статистики демонстрирует неопределенность 1-го типа (различия недостоверны). Однако применение более чувствительных методов (нейрокомпьютинга и теории хаоса-самоорганизации) позволяет установить различия между этими группами данных, т.е. выявить функциональную моторную асимметрию.
Литература
1. Брагинский М.Я., Бурыкин Ю.Г., Майстрен-
ко Е.В., Козлова В.В. Состояние показателей непроизвольных движений учащихся в условиях физической нагрузки в разные сезоны года // Вестник новых медицинских технологий. 2007. Т. 14, № 1. С. 61-63.
2. 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. Постнеклассика. 2013. № 4. С. 70-81.
3. Еськов В.М., Ведясова О.А., Зуевская Т.В., 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. 23-25.
4. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VII. Синергетический компартментно - кластерный анализ и синтез динамики поведения вектора состояния организма человека на Севере РФ в условиях саноге-неза и патогенеза / Еськов В.В., Живогляд Р.Н., Логинов С.И., Филатов М.А., Филатова О.Е. [и др.] // Под ред. В.М. Еськова. А.А. Хадарцева. Самара: ООО «Офорт» (гриф РАН), 2008. 161 с.
5. Еськов В.М., Назин А.Г., Русак С.Н., Филатова О.Е., Хадарцева К.А. Системный анализ и синтез влияния динамики климато-экологических факторов на заболеваемость населения Севера РФ. // Вестник новых медицинских технологий. 2008. Т. 15, №1. С. 26-29.
6. Еськов В.М., Еськов В.В., Козлова В.В., Филатов М.А. Способ корректировки лечебного или физ-культурно-спортивного воздействия на организм человека в фазовом пространстве состояний с помощью матриц расстояний // патент на изобретение RUS 2432895 от 09.03.2010 г.
7. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Еськов В.В., Филатова О.Е. Особенности измерений и моделирования биосистем в фазовых пространствах состояний. // Измерительная техника. 2010. №12. С. 53-57.
8. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатова О.Е., Хадарцев А.А. Особые свойства биосистем и их моделирование // Вестник новых медицинских технологий. 2011. Т. 18, №3. С.331-332.
9. Еськов В.В., Еськов В.М., Карпин В.А., Филатов М.А. Синергетика как третья парадигма, или понятие парадигмы в философии и науке // Философия науки. 2011. №4 (51). С. 88-97.
10. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Хадарцева К.А. Околосуточные ритмы показателей кардиореспираторной системы и биологического возраста человека // Терапевт. 2012. №8. С. 36-43.
11. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Еськов В.В., Гав-риленко Т.В., Филатов М.А. Complexity - особый тип биомедицинских и социальных систем // Вестник новых медицинских технологий. 2013. Т.20, №1. С. 17-22.
12. Еськов В.В., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В.,
Зимин М.И. Модели хаоса в физике и теории хаоса-самоорганизации // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2013. № 2. С. 42-56.
13. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине / Еськов В.М., Хадарцев А.А., Козлова В.В. [и др.] // Том XI. Системный синтез параметров функций организма жителей Югры на базе нейрокомпьютинга и теории хаоса-самоорганизации в биофизике сложных систем. Самара: Офорт, 2014. 192 с.
14. Еськов В.М., Еськов В.В., Гавриленко Т.В., Зимин М.И. Неопределенность в квантовой механике и биофизике сложных систем // Вестник Московского унта. Серия 3: Физика. Астрономия. 2014. №5. С. 41-46.
15. Еськов В.М., Еськов В.В., Гавриленко Т.В., Во-хмина Ю.В. Кинематика биосистем как эволюция: стационарные режимы и скорость движения сложных систем - complexity // Вестник Московского унта. Серия 3: Физика. Астрономия. 2015. № 2. С. 62-73.
16. Eskov V.M. Cyclic respiratory neuron network with subcyclies // Neural network world. 1994. N4. P. 403-416.
17. Eskov V.M., Eskov V.V., Braginskii M.Ya., Pashnin A.S. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespiratory system under conditions of physical effort // Measurement Techniques. 2011. Vol. 54, No. 7. P. 832-837.
References
1. Braginskiy MYa, Burykin YuG, Maystrenko EV, Kozlova VV. Sostoyanie pokazateley neproizvol'nykh dvizheniy uchashchikhsya v usloviyakh fizicheskoy nagruzki v raznye sezony goda. Vestnik novykh medit-sinskikh tekhnologiy. 2007;14(1):61-3. Russian.
2. 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.
3. Es'kov VM, Vedyasova OA, Zuevskaya TV, Popov YuM. Sootnoshenie mezhdu deterministskimi i khaoticheskimi podkhodami v modelirovanii sinergiz-ma i ustoychivosti raboty dykhatel'nogo tsentra mleko-pitayushchikh. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnolo-giy. 2005;12(2):23-5. Russian.
4. Es'kov VV, Zhivoglyad RN, Loginov SI, Filatov MA, Filatova OE, et al. Sistemnyy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii v biologii i meditsine. Chast' VII. Cinergeticheskiy kompartmentno - klasternyy analiz i sintez dinamiki povedeniya vektora sostoyaniya orga-nizma cheloveka na Severe RF v usloviyakh sanogeneza i patogeneza. Pod red. V.M. Es'kova. A.A. Khadartseva. Samara: OOO «Ofort» (grif RAN); 2008. Russian.
5. Es'kov VM, Nazin AG, Rusak SN, Filatova OE, Khadartseva KA. Sistemnyy analiz i sintez vliyaniya dinamiki klimato-ekologicheskikh faktorov na zabole-vaemost' naseleniya Severa RF. Vestnik novykh medit-
sinskikh tekhnologiy. 2008;15(1):26-9. Russian.
6. Es'kov VM, Es'kov VV, Kozlova VV, Filatov MA, inventors; Sposob korrektirovki lechebnogo ili fiz-kul'turno-sportivnogo vozdeystviya na organizm chelo-veka v fazovom prostranstve sostoyaniy s pomoshch'yu matrits rasstoyaniy. Russian Frderation patent RU 2432895. 2010. Russian.
7. Es'kov VM, Khadartsev AA, Es'kov VV, Filato-va OE. Osobennosti izmereniy i modelirovaniya biosis-tem v fazovykh prostranstvakh sostoyaniy. Izmeri-tel'naya tekhnika. 2010;12:53-7. Russian.
8. Es'kov VM, Es'kov VV, Filatova OE, Khadart-sev AA. Osobye svoystva biosistem i ikh modelirovanie. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2011;18(3):331-2. Russian.
9. Es'kov VV, Es'kov VM, Karpin VA, Filatov MA. Sinergetika kak tret'ya paradigma, ili ponyatie paradig-my v filosofii i nauke. Filosofiya nauki. 2011;4(51):88-97. Russian.
10. Es'kov VM, Khadartsev AA, Filatova OE, Kha-dartseva KA. Okolosutochnye ritmy pokazateley kardi-orespiratornoy sistemy i biologicheskogo vozrasta che-loveka. Terapevt. 2012;8:36-43. Russian.
11. Es'kov VM, Khadartsev AA, Es'kov VV, Gavri-lenko TV, Filatov MA. Complexity - osobyy tip biome-ditsinskikh i sotsial'nykh sistem. Vestnik novykh medit-sinskikh tekhnologiy. 2013;20(1):17-22. Russian.
УДК: 577.3
12. Es'kov VV, Vokhmina YuV, Gavrilenko TV, Zimin MI. Modeli khaosa v fizike i teorii khaosa-samoorganizatsii. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2013;2:42-56. Russian.
13. Es'kov VM, Khadartsev AA, Kozlova VV, et al. Sistemnyy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii v biologii i meditsine. Tom XI. Sistemnyy sintez parame-trov funktsiy organizma zhiteley Yugry na baze neyro-komp'yutinga i teorii khaosa-samoorganizatsii v biofi-zike slozhnykh sistem. Samara: Ofort; 2014. Russian.
14. Es'kov VM, Es'kov VV, Gavrilenko TV, Zimin MI. Neopredelennost' v kvantovoy mekhanike i biofi-zike slozhnykh sistem. Vestnik Moskovskogo un-ta. Se-riya 3: Fizika. Astronomiya. 2014;5:41-6. Russian.
15. Es'kov VM, Es'kov VV, Gavrilenko TV, Vokh-mina YuV. Kinematika biosistem kak evolyutsiya: stat-sionarnye rezhimy i skorost' dvizheniya slozhnykh sis-tem - complexity. Vestnik Moskovskogo un-ta. Seriya 3: Fizika. Astronomiya. 2015;2:62-73. Russian.
16. Eskov VM. Cyclic respiratory neuron network with subcyclies. Neural network world. 1994;4:403-16.
17. Eskov VM, Eskov VV, Braginskii MYa, Pashnin AS. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespiratory system under conditions of physical effort. Measurement Techniques. 2011;54(7):832-7.
DOI: 10.12737/13294
ЖИВЫЕ СИСТЕМЫ (COMPLEXITY) С ПОЗИЦИЙ ТЕОРИИ ХАОСА-САМООРГАНИЗАЦИИ
В.М. ЕСЬКОВ*, А.А. ХАДАРЦЕВ**, О.Е. ФИЛАТОВА*, М.А. ФИЛАТОВ*
*ГУ ВО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры», пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, Россия, 628400 "Тульский государственый университет, медицинский инчтитут, ул. Болдина, 128, Тула, Россия, 300028
Аннотация. Попытки описания сложных биосистем (complexity) с позиций современной математики и физики продолжаются. Однако, сейчас становится очевидным, что complexity не могут быть объектом современной науки из-за их непрерывного изменения параметров и отсутствия произвольного повторения начальных параметров x(t0) любой complexity. Представлены аргументы отсутствия возможностей моделирования сложных биофизических систем в рамках детерминистского и стохастического подходов из-за непрерывности хаотического изменения параметров вектора состояния x=x(t)=(xi, x2,...,xm)T любой сложной биосистемы. На любом отрезке времени ti получаемые выборки электромиограмм, нейрограмм, теппинграмм, кардиоинтервалов, электроэнцефалограмм, треморограмм и любых биохимических показателей гомеостаза демонстрируют хаотическую (неповторимую) динамику всех компонент xi. На фоне постоянного и хаотического изменения x(t) (т.е. dx/dt¥0 постоянно) все амплитудно-частотные характеристики, автокорреляционные функции A(t) непрерывно и хаотиче-скии изменяются, свойство перемешивания не выполняется, экспоненты Ляпунова могут изменять знаки (хаотически). Хаос этих сложных биосистем отличен от детерминированного хаоса физических систем и в первую очередь из-за невоспроизводимости начального значения x(t0). Предлагается два способа изучения подобных систем: стохастический, в расчете хаотических выборок на основе построения матриц парного сравнения выборок, и метод расчета параметров квазиаттракторов Vg для x(t) в фазовых пространствах состояний. Показаны примеры таких расчетов в биомеханике и электрофизиологии.
Ключевые слова: complexity, самоорганизация, параметр порядка, живые системы, квазиаттрактор.
