CC BY
12
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2022 - Vol. 29, № 1 - P. 106-109
УДК: 61 DOI: 10.24412/1609-2163-2022-1-106-109
ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ СЕВЕРА И ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ВОЗРАСТНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ
РАБОТЫ СЕРДЦА
Г.В. ГАЗЯ*, В.В. ЕСЬКОВ**, Е.В. ОРЛОВ***, Н.Ф. СТРАТАН**
*ФГУ «ФНЦНаучно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук», Обособленное подразделение «ФНЦ НИИСИ РАН», в г. Сургуте, ул. Базовая, д. 34, г. Сургут, 628426, Россия,
e-mail: safety.ot86@gmail.com
**БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет», пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, 628408, Россия ***ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации Минздрава России, ул. Чапаевская, д. 89, г. Самара, 443099, Россия
Аннотация. Оценка действия слабых промышленных электромагнитных полей на организм человека связана с возникновением неопределенности 1-го типа, когда статистика становится неэффективной. Цель исследования - установить новые закономерности в отличиях параметров работы сердца человека на Севере РФ на примере групп без воздействия электромагнитных полей и при их воздействии. Материалы и методы исследования. Первоначально была изучена возможность статистического совпадения выборок параметров работы сердца между всеми четырьмя возрастными группами. При этом исследовались группы (1 и 2) без действия промышленных полей и группы (3 и 4) при их воздействии. Производились попарные сравнения 6-ти основных параметров четырех разных групп женщин. Далее использовались искусственные нейронные сети для разделения тех выборок, которые не различались (или различались слабо). Для сравнения групп 1-2, 1-3, 2-3 эти нейросети работали в режиме малых ревербераций и хаотически заданных начальных весов wo диагностических параметров Xi(t). В результате исследования Установлено, что пары 1-2 (без влияния электромагнитных полей) статистически вообще не различаются по всем 6-ти параметрам Xi(t). Пары 1-3 и 2-3 показали различие по наименьшему числу признаков. Наибольшее различие дает 4-ая группа (женщины старше 35-и лет и при длительном действии полей). Нейросети при этом разделяют все 6 пар сравнения. Выводы: возникающая неопределенность 1-го типа в экологии человека (выборки статистически совпадают) достоверно различается с помощью искусственных нейросетей в двух особых режимах (хаосе и реверберации).
Ключевые слова: неопределенность первого типа, слабые электромагнитные поля, хаос, нейросети.
EFFECT OF NORTH FACTORS AND INDUSTRIAL PRODUCTION ON AGE-RELATED CHANGES IN HEART
PERFORMANCE
G.V. GAZYA*, V.V. ESKOV**, E.V. ORLOV***, N.F. STRATAN**
*Research Institute for System Research of the Russian Academy of Sciences, A separate subdivision of the Federal Scientific Center of the Scientific Research Institute of the Russian Academy of Sciences, in the city of Surgut, st. Base, 34, Surgut, 628426, Russia, e-mail: safety.ot86@gmail.com "Surgut State University, Lenin Ave., 1, Surgut, 628408, Russia *** "Samara State Medical University" of the Ministry of Health of the Russian Federation of the Ministry of Health of Russia, st. Chapaevskaya, 89, Samara, 443099, Russia
Abstract. Uncertainty of the first type in human ecology and under north industry condition. The influence of industrial electromagnetic fields on human body presents the uncertainty of the first type. For this case all stochastic methods are not effective. The research purpose was to present new differences between heart parameter for groups with electromagnetic fields influence and without at (for different aging groups). Materials and methods. At first, we produce the argent of distinguishes between group (with effect electromagnetic fields radiation influence and without it for tour different aging groups). It was investigated 1-2 groups without the fields and 3-4 groups with such electromagnetic fields was presented pare comparison of all six cardioparameters for all such 4 groups. At the end we use artificial neuron network (with special reigns of chaos and multiriver be ration. Results and its discussion. It has been established that pairs 1-2 (without the influence of electromagnetic fields) do not statistically differ at all in all 6 parameters xi(t). Pairs 1-3 and 2-3 showed the difference in the smallest number of features. But artificial neuron network presents the difference for all 6 parameters or all 4 groups. Conclusions. It was presented the uncertainty of first type when samples do not demonstrate any distinguishes between samples for real different groups artificial neuron networks present such distinguishes and provide the identification of main human body (as order parameters).
Keywords: uncertainty of the first type, weak electromagnetic fields, chaos, neural networks.
Введение. В экологии человека довольно часто возникают ситуации, когда статистика не может показать существенных различий между выборками. При этом экологические факторы действуют существенно, но статистика не может выявить некоторые различия в выборках между исследуемыми группами [9,15].
Особенно это характерно для анализа работы сердечно-сосудистой системы (ССС) человека, которая
не всегда выраженно реагирует на те или иные экологические факторы [11,14]. На сегодня установилось твердое мнение, что слабые (промышленные) электромагнитные поля не оказывают существенного влияния на ССС. В промышленной экологии отсутствуют жесткие нормативы на ограничение воздействия таких слабых электромагнитных полей (СЭМП).
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2022 - Vol. 29, № 1 - P. 106-109
Однако, длительное воздействие таких СЭМП на ССС человека, проживающего в условиях Севера РФ, где экофакторы особенно значимо действуют на ССС [7,8], может привести к выраженным изменениям именно в параметрах ССС. Изучение эффектов действия СЭМП на организм женщин (работниц нефтегазового комплекса РФ) и составило главную задачу настоящих исследований. Причем эти исследования мы выполнили с применением методов новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС) [1-6].
Объекты и методы исследования. Обследованию (согласно Хельсинской декларации) подвергались четыре группы женщин: 1-я группа - женщины без воздействия СЭМП с возрастом Т^35 лет; 2-я группа - женщины без СЭМП, но с возрастом T2>35 лет; 3-я группы - женщины с Тз^35 лет и подвергающиеся на производстве действию СЭМП. 4-я группа - женщины с Т4>35 лет и с действием СЭМП. Следует отметить, что все женщины длительно проживают в ХМАО-Югре (Север РФ), т.е. имеют выраженную адаптацию к экофакторам Севера РФ.
Первоначально были составлены выборки по всем 4-м группам по следующим параметрам ССС: х1 -КИ - величина кардиоинтервалов (КИ) в миллисекундах; х2 - SIM - показатель состояния симпатической вегетативной нервной системы (ВНС) - СВНС; хз - показатель парасимпатической ВНС - ПВНС; х4 - SSS - количество ударов сердца в минуту; Х5 - SDNN - стандарт отклонений величины КИ; х6 - IBN - индекс Баевского.
В итоге эти 6 признаков xi образуют для 4-х парных групп женщин 36 разных пар сравнения выборок (по всем 6-ти параметрам). Для всех этих 36-ти разных пар сравнения выборок мы рассчитали критерии p Вилкоксона. Если рг>>0,05, то такая пара (статистически) может иметь одну общую генеральную совокупность. В этом случае мы можем говорить о статистическом совпадении выборок параметров ССС испытуемых. В качестве испытуемых были четыре группы женщин-работниц завода стабилизации конденсата (ЗСК), которые имели или не имели влияние СЭМП и длительно проживали на Севере РФ.
В итоге, мы использовали для разрешения неопределенности 1-го типа (статистическое совпадение выборок) искусственные нейронные сети (ИНС) в двух новых решениях: хаосе начальных параметров wio (веса признаков xi(t)) и многократных ревербера-циях (повторные настройки ИНС с хаотичным заданием wio) [10,12,13].
Результаты и их обсуждение. Поскольку каждая выборка КИ (и других параметров ССС) имела не менее 300-т точек (значений xi(t)), то все выборки этих шести параметров первоначально проверились на наличие параметрических распределений. В итоге мы установили, что не только сами выборки этих значений xi(t), в большинстве случаев, не могут показать нормальное распределение, но и выборки их медиан (Ме), которые для каждой группы имели число «=30, не могут показать параметрические распределения.
В итоге мы использовали непараметрические критерии Вилкоксона при парном сравнении всех этих выборок (внутри групп) и критерии Манна-Уитни при межгрупповом сравнении. Поскольку мы имеем 6 разных параметров, а всего групп 4, то число
разных пар сравнения Ме было равно шести (для каждого параметра). В итоге мы получили сводную таблицу (табл.1) парных сравнений выборок Ме (для каждой группы было 30 испытуемых, п=30), в которую заносились критерии Манна-Уитни Щ, т.е. для {й и /-й выборок [16,17].
Такая итоговая матрица парных сравнений всех выборок Ме представлена в табл. 1. Очевидно, что число п пар, для которых критерии и/<0,05 (в этом случае г-я и /-я выборки не имеют общую генеральную совокупность, т.е. они статистически различаются) в этой табл. 1 невелико. Из 36-ти разных пар мы имеем менее 50% пар, которые могут статистически различаться (всего 14 таких пар из всех 36-ти пар).
Таблица 1
Результаты попарного сравнения средних значений рангов допустимого уровня значимости параметров вариабельности сердечного ритма обследованных 1 - 4 групп с помощью непараметрического и критерия Манна-Уитни
Параметр Величины критерия р при попарном сравнении
1 - 2 1 - 3 1 - 4 2 - 3 2 - 4 3 - 4
CI 0,308 0,072 0,620 0,018* 0,090 0,171
SIM 0,052 0,045* 0,000* 0,778 0,001* 0,005*
PAR 0,304 0,793 0,000* 0,516 0,003* 0,001*
SSS 0,352 0,109 0,749 0,023* 0,224 0,202
SDNN 0,084 0,050 0,000* 0,655 0,037* 0,108
IBN 0,107 0,084 0,000* 0,808 0,001* 0,007*
Примечания: 1 - женщины до 35 лет без воздействия источников ЭМП, 2 - женщины после 35 лет без воздействия источников ЭМП, 3 - женщины до 35 лет под воздействием источников ЭМП, 4 - женщины после 35 лет под воздействием источников ЭМП; р - достигнутый уровень значимости (при критическом уровне р<0,05); * - группы р статистически принадлежат к разным генеральным совокупностям
Существенно, что 1-я и 2-я группы с позиции статистики вообще не различаются по всем параметрам хф. Это две группы без воздействия СЭМП, но они различаются по возрасту. Однако, уже следующая пара (3-4), с группами разными по возрасту, демонстрирует существенные различия по трем параметрам хгф. Эти две группы различаются не только по возрасту (это тоже группа до 35 лет - 3 и группа старше 35 лет - 4), но они различаются и по длительности действия СЭМП.
Очевидно, что длительность воздействия СЭМП существенно изменяет состояние ССС. Это приводит к существенному отличию не только 4-й группы от 3-й, но и от всех остальных групп сравнения. Если 1-я и 3-я группы (1-3 столбец) различаются весьма слабо, то группы 1 и 4 уже показывают почти полное различие. Напомним, что группы 1 и 3 - это одинаковые по возрасту группы женщин, но на группу 3 действует СЭМП, а на 1-ю группу не действует. С другой стороны, группы 1 и 4 различаются полностью (и по действию СЭМП и по возрасту). Это доказывает, что возраст и длительное действие СЭМП приводит к очень существенным различиям в 6-ти параметрах ССС.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2022 - Vol. 29, № 1 - P. 106-109
Аналогичный результат показывает и столбец 24, где 4-я группа уже более сильно отличается от 2-й группы, зато они одинакового возраста. При этом обе эти группы имеют приблизительно одинаковый возраст (старше 35-ти лет), но они имеют разные эко-факторы воздействия (без СЭМП и с СЭМП).
Характерно, что 2-я и 3-я группы различаются незначительно (как и пары 1-3). Это означает, что старший возраст дает результат (по параметрам ССС), как и младшая группа, но в условиях действия СЭМП. Использование ИНС показало существенные различия между всеми 6-ю сравниваемыми парами групп для всех шести параметров хф. При этом ликвидируется неопределенность 1-го типа (статистика показывает совпадение выборок).
Представляем табл. 2, где даны веса всех признаков после 50-ти (настроек нейросети - ИНС) итераций и сравнений пар выборок для двух разных групп. Поскольку в табл.1 мы показываем для пары 1-2 полное статистическое совпадение по всем 6-ти параметрам, то ИНС дает четкие различия этих выборок. При этом главные диагностические признаки (у которых т> 0,5) не всегда совпадают с данными табл. 1. Различаются (в ИНС) и пары 1-3 и 2-3, которые почти совпадали в табл. 1.
Таблица 2
Результаты статистической обработки значений весов после 50-ти итераций, выборки х(Ь) для групп сравнения 1-2, 1-3, 2-3
Например, наименьшее значение pi-2 в табл. 1 показали два первых признака (КИ и SIM). Худший результат показали PAR и SSS (0,304 и 0,352). В табл. 2 мы имеем несколько другие результаты, здесь SIM, PAR и IBN лидируют. Отметим, что в табл. 2 мы предоставляем три пары (из табл. 1), которые показали наибольшие статистические совпадения (т.е. худшие результаты в статистике). Здесь пара 1-2 вообще не различается, 1-3 показали одно и то же (из 6-ти), а пара 2-3 показала только 2 отличия (по статистике).
Таким образом, ИНС четко разделяют все пары выборок по всем 6-ти параметрам Xi(t). Этого не может показать статистика (табл. 1), которая для большей половины пар сравнения показывает статистические совпадения. Эти параметры были выявлены для пар 1-2; 1-3; 2-3. Только 4-я группа демонстрирует определенные статистические различия (но не полные).
Статистический расчет разных пар сравнения (для всех 4-х групп) показал существенное статистическое совпадение для пар 1-2; 1-3; 2-3. Это означает,
что различие в возрасте (1-2) или различие в эффектах СЭМП (для младших возрастов (1-3)) весьма несущественны.
Существенно, что 2-я (старшая) возрастная группа и 1-я (младшая возрастная группа с действием СЭМП) существенно не различаются. Такой результат можно трактовать (при сравнении групп 1 и 3) как влияние СЭПМ на параметры ССС (для группы 3) и это приводит их к состоянию, которое можно трактовать как эквивалент возрастных изменений. СЭМП как бы вызывает ускоренное старение (по параметрам ССС). Еще более разительны результаты нам демонстрирует группа 4. Она существенно отличается от всех трех других групп.
В этом случае мы имеем эффект суперпозиции и возрастных изменений, и действия СЭМП. Подчеркнем, что это все происходит на фоне действия неблагоприятных экологических условий Севера РФ. Здесь и резкие перепады температур (в зимнее время), и крайне низкая влажность в помещениях, и много других экологических факторов, которые характерны для Северо-Запада Сибири (Югры) [7-11].
Суперпозиция этих экофакторов вместе с возрастными изменениями и действием СЭМП (на 4-ю группу) приводит к тому, что 4-я группа существенно отличается от всех остальных. Однако, следует отметить, что 1, 2 и 3-я группы не показали существенных различий при их попарном сравнении. Такой результат говорит о слабых возрастных изменениях (и слабом действии СЭМП на 3 -ю группу). В итоге статистика не может нам продемонстрировать эффекты возрастных изменений и действия СЭМП (на 3-ю группу).
Однако, применение ИНС сразу и четко нам показало такие различия (для этих 3-х групп) и позволило находить (с помощью ИНС) главные диагностические признаки. Эти признаки мы обозначаем как параметры порядка. Сама процедура их нахождения обозначена как хаос начальных параметров (весов диагностических признаков •Wю перед настройкой ИНС) и многократные реверберации (повторные настройки ИНС с хаотичным заданием ж^.
В итоге, мы можем ранжировать все конечные веса диагностических признаков хф и находить среди них главные. Это является решение задачи системного синтеза, а найденные главные хф являются параметрами порядка. При этом мы разделили выборки, которые в рамках статистики совершенно невозможно разделить. Это сейчас нами представляется как неопределенность 1-го типа.
Выводы. Статистический анализ выборок всех 6-ти параметров хф, описывающих состояние ССС для четырех исследуемых групп, показал, что многие пары выборок статистически не различаются. В частности, три первые группы почти совпадают (между собой). Пары сравнений 1-2, 1-3 и 2-3 почти полностью статистически совпадают. Это трактуется как неопределенность первого типа в экологии человека.
Группы сравнения Wi CI SIM PAR SSS SDNN IBN
1-2 M±a 0,514±0,233 0,776±0,233 0,610±0,247 0,581±0,232 0,546±0.242 0,716±0,266
1-3 M±a 0,527±0,250 0,719±0,267 0,512±0,254 0,447±0,238 0,632±0,250 0,692±0,262
2-3 M±a 0,797±0,247 0,640±0,248 0,521±0,231 0,795±0,207 0,565±0,269 0,538±0,228
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2022 - Vol. 29, № 1 - P. 106-109
Сочетанное воздействие СЭМП, климатических факторов и увеличение возраста резко выделяет 4-ю группу из общего списка. Однако, многие пары статистически совпадают, и мы применили ИНС. В итоге, все четыре группы показали различия. Одновременно можно выявить главные диагностические признаки из всех 6-ти исследуемых. При этом решается задача системного синтеза - находятся параметры порядка. Такая задача в современной математике не имеет общего решения.
Литература / References
1. Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О.Е. Complexity: хаос го-меостатических систем: монография / Под ред. Г.С. Розенберга. Самара: изд-во ООО «Потро-принт», 2017. 388 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Filatova OE. Complexity: khaos gomeostaticheskikh sistem: monografiya [Complexity: chaos of homeostatic systems: monograph]. Pod red. G.S. Rozenberga. Samara: izd-vo OOO «Potro-print»; 2017. Russian.
2. Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О.Е. Конец определенности: хаос гомеостатических систем. Тула, 2017. 596 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Filatova OE. Konets opredelennosti: khaos gomeostaticheskikh sistem [End of certainty: chaos of homeostatic systems]. Tula; 2017. Russian.
3. Еськов В.М., Галкин В.А., Пятин В.Ф., Филатов М.А. Организация движений: стохастика или хаос? / Под. ред. член-корр. РАН, д.биол.н., профессора Г.С. Розенберга. Самара: Издательство ООО «Порто-принт», 2020. 144 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Pyatin VF, Filatov MA. Organizatsiya dvizheniy: stokhastika ili khaos? Pod. red. chlen-korr. RAN, d.biol.n., professora G.S. Rozenberga [Organization of movements: stochastics or chaos?. Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Doctor of Biology, Professor G.S. Rosenberg]. Samara: Izdatel'stvo OOO «Porto-print»; 2020. Russian.
4. Пятин В.Ф., Еськов В.В., Филатова О.Е., Башкатова Ю.В. Новые представления о гомеостазе и эволюции гомеостаза // Архив клинической и экспериментальной медицины. 2019. Т. 28, № 1. С. 21-27 / Pyatin VF, Es'kov VV, Filatova OE, Bashkatova YuV. Novye predstavleniya o gomeostaze i evolyutsii gomeostaza [New ideas about homeostasis and the evolution of homeostasis]. Arkhiv klinicheskoy i eksperimental'noy meditsiny. 2019;28(1):21-7. Russian.
5. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Еськов В.В. Эффект Еськова-Зинченко опровергает представления I.R. Prigogine, JA. Wheeler и M. Gell-Mann о детерминированном хаосе биосистем -complexity // Вестник новых медицинских технологий. 2016. №2. C. 34-43. DOI: 10.12737/20422 / Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatov MA, Es'kov VV. Effekt Es'kova-Zinchenko oprovergaet predstavleniya I.R. Prigogine, JA. Wheeler I M. Gell-Mann o determinirovannom khaose bio-sistem - complexity [The effect of Eskova-Zinchenko refutes the ideas of I.R. Prigogine, JA. Wheeler and M. Gell-Mann on the deterministic chaos of biosystems - complexity]. Journal of New Medical Technologies. 2016;2:34-43. DOI: 10.12737/20422. Russian.
6. Еськов В.М., Пятин В.Ф., Еськов В.В., Миллер А.В., Веденеев В.В. Существуют ли отличия между произвольными и непроизвольными движениями? // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №3. C. 88-91. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16688 / Eskov VM, Pyatin VF, Eskov VV, Miller AV, Vedeneev VV. Sushchestvuyut li otlichiya mezhdu proizvol'nymi i neproizvol'nymi dvizheniyami? [Are the destiqueshes between voluntary and envoluntary movement?]. Journal of New Medical Technologies. 2020; 3:88-91. DOI: 10.24411/1609-21632020-16688. Russian.
7. Филатов М.А., Прохоров С.А., Ивахно Н.В., Головачева Е.А., Игнатенко А.П. Возможности моделирования статистической неустойчивости выборок в физиологии // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №2. C. 120-124. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16668 / Filatov MA, Prochorov SA, Ivakhno NV, Golovacheva EA, Ignatenko AP. Vozmozhnosti modelirovaniya statisticheskoy neustoychivosti vyborok v fiziologii [The possibilities of modeling stochastic instability samples in
physiology]. Journal of New Medical Technologies. 2020;2:120-4. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16668. Russian.
8. Филатов М.А., Нувальцева Я.Н., Оразбаева Ж.А., Афане-вич К.А. Медицинская кибернетика и биофизика с позиций общей теории систем // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №2. C. 116-119. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16667 / Khadartsev AA, Starikov NE, Grachev RV. Professional'nyy stress u voennosluzhashchikh (obzor literatury) [Professional stress in military service (literature review)]. Journal of New Medical Technologies. 2020;2:74-82. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16667. Russian.
9. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Филатов М.А., Григорьева С.В. Стохастика и хаос в организации движений // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №2. C. 101-106. DOI: 10.24411/1609-21632019-16376 / Zinchenko YuP, Es'kov VM, Filatov MA, Grigor'eva SV. Stokhastika i khaos v organizatsii dvizheniy [Stochastics and chaos in the organization of movements]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2019;2:101-6. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16376. Russian.
10. Зилов В.Г., Киричук В.Ф., Фудин Н.А. Экспериментальное обоснование иерархической организации хаоса в нервно-мышечной физиологии // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №1. C. 133-136. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16375 / Zilov VG, Ki-richuk VF, Fudin NA. Eksperimental'noe obosnovanie ierarkhicheskoy or-ganizatsii khaosa v nervno-myshechnoy fiziologii [Experimental justification of the chaos hierarchical organization in nervous-muscular physiology]. Journal of New Medical Technologies. 2019;1:133-136. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16375. Russian.
11. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Филатов М.А., Григорьева С.В. Квантово-механический подход в изучении сознания // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №2. C. 111-117. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16392 / Zinchenko YUP, Eskov VМ, Filatov МА, Grigorieva SV. Kvantovo-mekhanicheskiy podkhod v izuchenii soznaniya [Quantum-mechanical approach to the study of consciousness]. Journal of New Medical Technologies. 2019;2:111-117. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16392. Russian.
12. Еськов В.М., Филатова О.Е., Галкин В.А., Мельникова Е.Г. Классификация систем искусственного интеллекта // Сложность. Ра Es'kov VM, Filatova OE, Galkin VA, Mel'nikova EG. Klassifikatsiya sistem iskusstvennogo intellekta [Classification of artificial intelligence systems]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2021;4:19-30. Russian.
13. Буданов В.Г., Аршинов В.И. Этические императивы сценариев Большого антропологического перехода // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2021. № 4. С. 58-64 / Budanov VG, Arshinov VI. Etich-eskie imperativy stsenariev Bol'shogo antropologicheskogo perekhoda [Ethical imperatives of scenarios for the Great Anthropological Transition]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2021;4:58-64. Russian.
14. Filatov M.A., Poluhin V.V., Shakirova L.S. Identifying objective differences between voluntary and involuntary motion in biome-chanics. // Human. Sport. Medicine. 2021. Vol. 21, N1. P. 145-149 / Filatov MA, Poluhin VV, Shakirova LS. Identifying objective differences between voluntary and involuntary motion in biomechanics. Human. Sport. Medicine. 2021;21(1):145-9.
15. Eskov V.M., Galkin V.A., Filatova O.E. Are the Connectedness Between Past and Future States of Biosystems? // AIP Conference Proceedings Camstech-II-6032 / Eskov VM, Galkin VA, Filatova OE. Are the Connectedness Between Past and Future States of Biosystems? AIP Conference Proceedings Camstech-II-6032.
16. Eskov V.M. Methods for Identifying Two Types of Uncertainty in BioCybernetics // AIP Conference Proceedings 2402, 050042 (2021); https://doi.org/10.1063/5.0072488 / Eskov VM. Methods for Identifying Two Types of Uncertainty in BioCybernetics. AIP Conference Proceedings 2402, 050042 (2021); https://doi.org/10.1063/5.0072488.
17. Eskov V.M., Filatov M.A., Grigorenko V.V., Pavlyk A.V. New information technologies in the analysis of electroencephalograms // Journal of Physics Conference Series. 2020. Vol. 1679. P. 032081 DOI: 10.1088/1742-6596/1679/3/032081 / Eskov VM, Filatov MA, Grigorenko VV, Pavlyk AV. New information technologies in the analysis of electroencephalograms. Journal of Physics Conference Series. 2020;1679:032081. DOI: 10.1088/1742-6596/1679/3/032081.
Библиографическая ссылка:
Газя Г.В., Еськов В.В., Орлов Е.В., Стратан Н.Ф. Влияние факторов севера и промышленного производства на возрастные изменения работы сердца // Вестник новых медицинских технологий. 2022. №1. С. 106-109. DOI : 10.24412/1609-2163-2022-1 -106-109.
Bibliographic reference:
Gazya GV, Eskov VV, Orlov EV, Stratan NF. Vliyanie faktorov severa i promyshlennogo proizvodstva na vozrastnye izmeneniya raboty serdtsa [Effect of north factors and indus-trial production on age-related changes in heart performance]. Journal of New Medical Technologies. 2022;1:106-109. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-1-106-109. Russian.
