CC BY
58
Статья
вым ограничителем глубины начинали формировать костный канал для установки транспедикулярного винта в описанной ранее зоне. Постепенно продвигали шило через кортикальный слой в основание дуги и далее в тело позвонка, ощущая сопротивление по ходу движения шила при формировании канала. Шило вводили до уровня ограничителя на расстояние, равное длине основания дуги и 2/3 длине тела позвонка. Затем его удаляли из вновь сформированного костного канала. Правильность проведения шила дополнительно контролировали костным щупом, мануально ощущая все стенки костного канала. После этого по костному каналу через основание дуги в тело позвонка вводили транспедикулярный винт (заявка на изобретение №2005123277). Винты вводили последовательно во все тела позвонков поясничного отдела с обеих сторон. Правильность установки винтов контролировали путем рентгенографии поясничного отдела позвоночника в боковой проекции.
Рис. 1 Вид заднего опорного комплекса и ориентация дугоотростчатых суставов поясничного отдела позвоночника
Рис. 2. Зона введения транспедикулярного винта
Заключение. Диаметр дуги поясничных позвонков позволяет провести транспедикулярные винты в этом отделе позвоночника у детей младшего возраста. Анатомические особенности и антропометрические измерения послужили основой для методики проведения транспедикулярных винтов у детей 1,5-5 лет. Диаметр транспедикулярного винта должен быть <5 мм. Особенность выполнения транспедикулярной фиксации обусловлена зоной введения винта и педикулярным углом в горизонтальной плоскости. Применение технологии транспедикулярной фиксации позволит обеспечить надежную фиксацию меньшего количества позвоночно-двигательных сегментов по сравнению с крюковыми конструкциями.
Литература
1. Виссарионов С.В. и др. // Человек и его здоровье: Тез. докл. X конгресса СПб., 2005.- С. 134.
2. Виссарионов С.В., Кондрашев И.А. // Человек и его здоровье: Тез. докл. X конгресса СПб., 2005.-С. 134.
3. Ульрих Э.В. и др. // Хирургия позвоночника.- 2005.-№3.- C. 56-60.
4. Brantigan J. W. et al. // Spine.- 1992.- Vol. 6.- P.175-200.
5. Christensen F.B. // Acta Orthop. Scand. Suppl. Abstracts.-2004.- P.2-43.
УДК 547.485.4
ВЛИЯНИЕ ХАОТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ МЕТЕОФАКТОРОВ НА ПОКАЗАТЕЛИ КАРДИО-РЕСПИРАТОРНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА В УСЛОВИЯХ СЕВЕРА
М.Я БРАГИНСКИЙ, В.М. ЕСЬКОВ, С.Н. РУСАК, Т.Н. ШИПИЛОВА *
Развитие синергетики и теории неравновесных систем активно связано с новым пониманием влияния факторов среды на динамику показателей функциональных систем организма (ФСО) человека. Особенно это касается населения, проживающего в условиях северных территорий РФ. Динамика экофакторов урбанизированных экосистем Севера относится к ярко выраженной хаотической динамике, когда, например, показатели метеофакторов (температуры - Т, давления - Р и влажности - К воздуха) невозможно представить в рамках традиционного стохастического подхода. Нами ранее было установлено, что во многих случаях сама динамика ФСО человека на Севере РФ может быть описана в рамках теории хаоса и синергетики, когда необходимо оперировать понятиями русел и параметров порядка [5,7]. В этом случае надо определиться с самыми значимыми фазовыми переменными, т.е. определить минимальную размерность к подпространства измерений общего фазового пространства размерностью т (к <т). Для этого существуют различные подходы, из которых наиболее приемлемый - феноменологический.
В лаборатории биокибернетики и биофизики сложных систем (ЛББСС) при СурГУ разработан новый метод идентификации русел и числа параметров (порядка размерности подпространства к) на базе метода минимальной реализации (ММР) и метода адаптивного наблюдателя (МАН). В первом случае мы должны исследовать биологические динамические системы (БДС), которые находятся в стационарном режиме (СР). При этом в БДС вносится возмущение длительностью т и амплитудой (энергией) А. Далее применяется процедура идентификации выходных переменных у, которые зависят от координат вектора состояния х (например, у=Стх или у=Сх (в последнем случае С - матрица выходов различных компарментов и кластеров БДС)). По отклику БДС у можно сформировать марковские параметры (уг) биосистемы и идентифицировать матрицы А, входящие в базовое уравнение вида: Лх/Л = А(у)х -Вх +иЛ; у =Сх.
Анализ элементов а¡у матрицы А может сразу показать наличие ингибирующих связей между элементами (блоками, ком-партментами или кластерами) БДС, если все а ¡у > 0. Для полной идентификации синергизма в БДС (например КРС) нами были разработаны два программных комплекса (Программа расчета степени синергизма в БДС с хаотической организацией - свидетельство № 2004610656 и Программа расчета коэффициента синергичности БДС - свидетельство № 2004610656).
Разработанный компартментно-кластерный подход (ККП) и компартменто-кластерная теория биосистем ККТБ (реализация ККП) обеспечивают идентификацию степени синергизма в БДС или явление полного синергизма в БДС, находящихся в условиях стационарных режимов - СР (т.е. для точек покоя (ТП) исследуемых БДС). Т.к. метеофакторы значительно меняют коэффициент синергизма ж в БДС или ведут к потере полного синергизма, то мы использовали ККП и ККТБ для идентификации таких явлений на примере КРС. При этом в качестве тестовых воздействий использовалась стандартная нагрузка для испытуемого в виде 30 приседаний, а в качестве ответного (выходного) сигнала использовали данные о частоте сердечных сокращений (ЧСС), артериального давления (САД и ДАД) или данные о степени насыщения кислородом крови (оксигемоглобин - 8Р02).
Параметры хаотической динамики метеофакторов (Р,Т,К) могут порождать хаотическую динамику в параметрах КДС. Неоднократно подчеркивалось возможность хаотической динамики в поведении значений основных параметров порядка описывающих ФСО. В частности, для кардио-респираторной системы (КРС) характер изменений во времени основных показателей для кардиоинтервалов (КИ) может иметь характер хаотической динамики (хаоса) даже для случая нахождения человека в состоянии покоя.
* Сургутский государственный университет, 628400, г. Сургут,Энергетиков 14, СурГУ, (3462)524822, e-mail: evm@bf.surgu.ru
М.Я Брагинский, В.М. Еськов, С.Н. Русак и др.
Рис.1. Результаты измерений хаотических показателей КРС у парасимпа-тотоника Б., находящегося в условиях действия жестких метеофакторов
К параметрам порядка, которые могут характеризовать русло (движение КРС в подпространстве размерностью к), можно отнести значения частоты сердечных сокращений (ЧСС) или значения кардиоинтервалов, значения ПАР и СИМ (характеризуют интегративные показатели состояния парасимпатической и симпатической вегетативной нервной системы - ВНС), индекс Баевского - ИНБ, а также параметры частотных характеристик (УЬЕ, ЬЕ, НЕ и их соотношений) для КИ. Все такие параметры порядка могут характеризовать общее состояние ФСО и БДС всего организма человека в норме и при патологии (сано- и пато-
генез). Важно определиться с параметрами порядка, которые соответствуют минимальной размерности подпространства к.
Хаотическая динамика ФСО (КРС, НМС и др. ФСО) может определяться не только внутренними перестройками БДС организма человека, которая отражается на движении вектора состояния организма человека (ВСОЧ) в т-мерном фазовом пространстве, но и влияниями внешних факторов среды. Метео-, экофакторы среды обитания (концентрация токсического вещества во вдыхаемом воздухе - формальдегида, сероводорода, бензопирена и т.д.) могут влиять на состояние БДС человека и его ФСО. Динамика значений параметров порядка БДС (ФСО) может носить хаотичный характер из-за хаотического характера действия перечисленных выше метео- и экофакторов среды (параметров воздушной среды в нашем случае) обитания. При этом говорить о жесткой корреляции между параметрами ФСО и показателями метеофакторов не приходится, т.к. такие процессы идут опосредованно, с латентным периодом (который тоже флуктуирует). Определенная взаимосвязь этих процессов все-таки есть.
В условиях больших градиентов всех 3-х параметров Р, Т, К, когда они сами могут резко изменяться во времени (ЛР/Ж, ЛТ/Л1, ЛК/Л могут достигать значительных величин) процессы саногенеза и патогенеза могут значительно отличаться от среднестатистических показателей. Резкие перепады Р, Т, К в течение нескольких дней (то нарастание, то спад) приводят к замедлению процессов восстановления функций организма до нормы после перенесенных заболеваний. У нас имеются многочисленные доказательства таких явлений, когда градиенты Р, Т, К (и их резкие изменения во времени) дают необычные картины состояния ФСО. На рис. 1 представлена реакция парасимпатотоника Б.М.Я., у которого ПАР=21, СИМ=0, ИНБ<50, 8р02=98%, а показатели ЬЕ/НЕ весьма велики (4, 39) при крайне низких значения УЬЕ (1877 мс2) и большом значении ЬЕ (14936 мс2). При таких гистограммах и показателях ПАР величина УЬЕ принимает повышенные значения. Метеофакторы изменяют параметры порядка, что отражается на расположении аттракторов состояния ФСО и изменяет характер течения саногенеза или патогенеза.
У практически здоровых людей постоянно наблюдается нейродинамическая перестройка [1^] и подстройка для сдвига всех фазовых координат хг вектора состояния х (описывает системы гомеостаза организма) в область притягивающих множеств, т.е. к аттрактору. В рамках описания динамики вектора состояния на фазовой плоскости (как частный пример фазового пространства) весьма приближенно такую ситуацию можно представить так. Пусть мы имеем две некоторые обобщенные координаты, описывающие вектор состояния х и гомеостаз в целом. Например, в качестве х1 можно выбрать уровень фазического сухожильного рефлекса, а в качестве Х2 - уровень катехоламинов, который искусственно может изменяться под действием Ь-ДОПА (наком, мадопар, синемет) или угнетаться действием нейролептиков (которые индуцируют атетоидные, торсионно-дистонические гиперкинезы). Откладывая по вертикали значения х1 и Х2 — по горизонтали, получим (рис.2): N - норма (пересечение двух областей), фазическая патология (Е), тоническая патология (Т), что согласуется со схемой показателей кластеров Е и Т из [4].
Положение центров областей Т или Е может смещаться (постоянный нейромоторный - вегетативный баланс). А это значит, что и область N может постоянно изменяться (по размерам), а ее центр тяжести смещаться в область Т или Е. При этом у человека может преобладать тонический моторно-вегетативный гомеостаз или фазический моторно-вегетативный гомеостаз.
Обеспечение нейромоторного, нейровегетативного и ней-ромедиаторного гомеостаза в норме препятствует развитию и формированию патологических систем нейромоторных дискине-зий. Вентролатеральный комплекс ядер таламуса (УОД и УОР), участвуя в регуляции активности фазической и тонической систем, обеспечивает нейрофизиологической операции таламотомии универсальный характер. Дисбаланс этих комплексов приводит к развитию различного типа дискинезий и патологий не только нейромоторного комплекса, но и вегетативного, и нейромедиа-торного комплексов [3,4].
Математическая трактовка подобных процессов была дана ранее [3-4] с позиций компартментно-кластерного подхода (ККП) как одного из перспективных направлений развития современной медицинской кибернетики [4-8].
М.Я Брагинский, В.М. Еськов, С.Н. Русак и др.
Рис. 2. Фазовый портрет изменения уровня сухожильного рефлекса (х1) от уровня катехоламинов (х2)
дни ме слца
Рис. 3. Суточные перепады одной фазовой переменной по выборке месячной усредненной регистрации за январь 1995 г. по г. Сургуту
Такие клинико-патофизиологические обобщения дают новую нейродинамическую модель структурно-функциональной организации системы моторно-вегетативной регуляции двигательных и др. функций человека, где тоническая моторная система выступает в комплексе с парасимпатическим отделом вегетативной системы, а фазическая моторная система - с симпатическим отделом вегетативной системы. Обе эти системы образуют иерархическую систему - фазатон. Первым схему фазатона предложил Скупченко В.В., в основе которой лежит нейромедиа-торный комплекс взаимодействия дофамина и ГАМК, оказывающих противоположные влияния на тонический и фазический комплексы (рис. 2). У лиц, особо чувствительных к внешним факторам воздействия (метеофакторам), имеется большая неустойчивость к градиентам Р, Т, К. Их системы регуляции КРС, НМС, др. системокомплексов имеют малые интервалы устойчивости (открытие №285) и под действием изменений параметров среды обитания они выходят из стандартных русел в области джокеров. На фазовой плоскости (только для двух переменных, т.е. к=2) это соответствует хаотической динамике движения из области N (рис.2) в область Т или Е с возвратом опять в область N. В многомерном пространстве состояний (размерность к<26) такая динамика соответствует областям джокеров. Все 26 переменных представляют хаотическую динамику, которая описывает состояние 3 основных системокомплексов: нейромоторного, нейротрасмиттерного и нейровегетативного [3, 8].
Такая хаотическая динамика порождается хаосом в показателях метеофакторов среды. На рис. 3 показан пример суточной динамики изменения температуры за январь 1995 года. Легко видеть перепады Т°К в зимний месяц, когда ЛТ/Л=(250-269)/2= =-9,5К°/сутки. Для ХМАО-Югры такая динамика является характерным признаком резко континентального климата и именно для характеристики суточных перепадов температуры (СПТ) ввели понятие временных градиентов температур (ВГТ), обусловленные большими значениями градиентов температур ЛТ/Лх из-за хаотической динамики движения воздушных масс. Северный ветер дает отрицательные ВГТ (см пример выше: - 9,5 К°/сутки), а южный или западный в ХМАО - положительный ВГТ.
Для оценки ВГТ и др. параметров по месяцам и годам составлена программа обработки данных по всем координатам фазового пространства Р, Т, К и ряда др. параметров (концентрации токсичных веществ в атмосферном воздухе урбанизированных экосистем и пр.). Эта программа на ЭВМ дает новые критерии оценки степени напряжения ФСО и фазатона мозга в целом в
зависимости от экофакторов среды. Она рассчитывает временные градиенты Р, Т, К (и другие экофакторы), строит гистограммы скоростей изменения по интервалам суток, когда временные перепады не меняют своих знаков. Программа вычисляет модули и площади полученных гистограмм, их статистические средние и доверительные интервалы, дает интегративную оценку динамики изменения суточных колебаний Р, Т, К (и др. экофакторов).
Для оценки хаотической динамики метеофакторов мы разработали две программы. Вторая программа для ЭВМ строит фазовые портреты аттракторов состояний Р, Т, К как по месяцам года, так и суммарные аттракторы по большим временным интервалам. Так на рис. 5 мы представляем результаты такой обработки данных за последние 15 лет. Причем, из многомерного пространства всех признаков (т=7) мы демонстрируем результаты только на фазовой плоскости Р, Т (как наиболее характерной).
Вторая программа обеспечивает расчет аттракторов в каждом из подпространств (попарные координаты - двумерные подпространства). Рассчитываются прямоугольные (т-мерные параллелепипеды) границы аттракторов по каждому месяцу. Рассчитываются координаты геометрического центра аттрактора, строятся фазовые траектории во всех 2-мерных фазовых плоскостях (рис.4) и строятся гистограммы распределений плотности попадания координат вектора состояния X метеофакторов среды в условно выбранные интервалы (число их Ь>10).
На рис.4 представлен характерный пример фазового пространства Т, Р для месяца апреля (характеризуется более выраженной стохастической динамикой), для января (характеризуется хаотической динамикой). Легко видеть, что площади аттрактора января больше (5=1935), чем аттрактора апреля (5=1880). т, к
300
1-----'----'---'---1— Р ММ рт СТ
7UU 720 740 760 7S0 800
Рис.4. Размеры аттракторов в динамике метеофакторов (Т, Р) на фазовой плоскости подпространства к=2, где Са - центр аттрактора (средневзвешенное) для апреля, Ся - центр аттрактора для января.
Январь характеризуется хаотической динамикой с отрицательной корреляцией между T и P, а апрель - положительной корреляцией между T и P. Оценивая ВГТ, их интегративные временные показатели, параметры аттракторов состояний экофакторов среды вводим новые количественные данные, которые будут существенно влиять на показатели фазатона мозга, состояние ФСО. [4]. Соответственно организм человека, его вектор состояния х может при этом пребывать по-прежнему в условиях саногенеза и находиться в руслах аттракторов или переходить в патогенез, который сопровождается областями джокеров, а его динамика соответствует правилам таких переходов (джокерам).
Литература
1. Авцын А.П. и др. Патология человека на Севере.- М.: Медицина, 1985.
2. Агаджанян Н.А., Ермакова Н.В. Экологический портрет человека на Севере.- М.: КРУК, 1997.- 208 с.
3. Еськов В.М. Компартментно-кластерный подход в исследованиях биологических динамических систем (БДС). Монография.- Ч. I.- Самара: НТЦ, 2003.- 198 с.
4. Еськов В.М. и др. Реабилитационно-восстановительные технологии в физической культуре, спорте, восстановительной, клинической медицине и биологии.- Тула, 2004.- С. 243-275.
5. Г.ГМалинецкий. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику.- Эдитореал УРСС,
2000.- 262 с.
6. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики.- М.: Эдитореал УРСС.- 2002.- 360 с.
7. Новое в синергетике: Взгляд в 3-е тысячелетие / Под ред.: Г.Г.Малинецкого, С.П. Курдюмова.- М.: Наука, 2002.- 478 с.
8. Скупченк В.В.о, Милюдин Е.С. Фазотонный гомеостаз и врачевание.- Самарский ГМУ.- 1994.- С.256.
9. Хакен Г. Принципы работы головного мозга.- М.: PerSe.,
2001.- 352 с.
