Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Матрицы межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния дозированных физических нагрузок на организм человека
ВАК РФ 03.00.02, Биофизика

Автореферат диссертации по теме "Матрицы межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния дозированных физических нагрузок на организм человека"

На правах рукописи

005044*

Л

КОЗЛОВА ВИКТОРИЯ ВИКТОРОВНА

МАТРИЦЫ МЕЖАТТРАКТОРНЫХ РАССТОЯНИЙ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЛИЯНИЯ ДОЗИРОВАННЫХ ФИЗИЧЕСКИХ НАГРУЗОК НА ОРГАНИЗМ ЧЕЛОВЕКА

03.01.02 - Биофизика (биологические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук

2 4 МАЙ 2012

Сургут - 2012

005044979

Работа выполнена в НИИ Биофизики и медицинской кибернетики при Государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа - Югры»

Научные консультанты:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор биологических наук, профессор ФИЛАТОВА ОЛЬГА ЕВГЕНЬЕВНА доктор биологических наук, доцент ФИЛАТОВ МИХАИЛ АЛЕКСАНДРОВИЧ ФУДИН НИКОЛАЙ АНДРЕЕВИЧ

член-корр. РАМН, доктор биологических наук, профессор, НИИ нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН, заместитель директора по научной работе

КОВАЛЕВ ИГОРЬ ВИКТОРОВИЧ

доктор медицинских наук, профессор, ГБОУ ВПО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздравсоцразвития России, кафедра биофизики и функциональной диагностики, профессор БАЛЬСЕВИЧ ВАДИМ КОНСТАНТИНОВИЧ член-корр. РАО, доктор биологических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет физической культуры, спорта, молодежи и туризма», советник при ректорате

Учреждение Российской академии наук Институт биофизики клетки Российской академии наук (г. Пущино)

Защита состоится "07" июня 2012 г. в 14.30 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.02 в ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа -Югры» по адресу: 628400, г. Сургут, пр. Ленина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа - Югры» по адресу: 628400, г. Сургут, пр. Ленина, 1.

Автореферат разослан "_" мая 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор биологических наук, доцент Е.В. Майстренко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Гипокинезия - один из базовых факторов, влияющих на продолжительность и качество жизни любого человека, проживающего в особых экологических условиях Ханты - Мансийского автономного округа -Югры. Малоподвижный образ жизни, проживание основной части населения в условиях закрытых помещений и ограниченной подвижности порождает целый ряд проблем в организации и поддержании основных функций организма взрослого человека и особенно детского организма. Детско-юношеский период развития требует повышенной подвижности и физической нагрузки, которая существенно снижена в условиях Югры.

Возникающие негативные изменения в организме подростка или молодого человека проще всего зарегистрировать на уровне изменений в состоянии функциональных систем организма (ФСО) и в первую очередь это касается нервно-мышечной системы (НМС) и сердечно-сосудистой систем (ССС). Характер изменений ФСО в норме и при выполнении дозированных (стандартных) физических нагрузок представляет несомненный интерес для биофизики сложных систем, физиологии и для специалистов в области экологии человека, а также для родителей, которые заинтересованы в нормальном развитии организма своего ребенка. Такая информация может обеспечить прогноз развития жизни человека на последующих этапах и оценить качество его жизни в условиях Севера. Именно эта проблема и составляет основу настоящих исследований с позиций биофизики сложных систем.

Нарушения деятельности НМС приводит не только к снижению уровня качества жизни, но и провоцирует развитие ряда тяжелых патологий. Все это настоятельно требует организации специальных биофизических методов мониторинга состояния двигательных функций человека и нервно-мышечной системы в целом. Именно в связи с важностью решения этой проблемы нами разработаны как новые методы исследования, так и методы обработки получаемой информации с помощью различных математических моделей на базе метода многомерных фазовых пространств.

Известны модели, описывающие тремор как сумму автоколебаний, связанных с наличием обратных связей в НМС и существованием времени запаздывания в ней сигнала, и вынужденных колебаний, обусловленных сокращением мышечных волокон (A.M. Багодеева, 1989). В модели В.В. Кузнецова (1986) тремор рассматривался как результат автоколебаний конечности, возбуждение которых связано с нелинейными механо-химическими взаимодействиями в мышцах. Тремор как автоколебания, возникающие вследствие нестабильности рефлекторных реакций, также описан нелинейными динамическими уравнениями в моделях А.Г. Фельдмана (1979). Автоколебательная природа сокращения мышц в некоторых случаях почти не вызывает сомнения, например в моделях движения летательных мышц В.И. Дещеревского (1975). В исследованиях В.А. Антонца и его коллег (1996-2009 гг.) предлагаются модели непроизвольных микроколебаний конечности, связанных со случайным включением двигательных единиц, способных развить чуть большую или чуть меньшую силу, а также зависимость

уровня тремора от уровня нагрузки, которая совпадает с одним из основных законов психофизиологии - законом Вебера-Фехнера.

Особый интерес представляют подобные исследования в рамках компарментно-кластерного подхода (ККП), когда можно поставить и решить проблему идентификации синергизма в работе отдельных мышц и мышечных систем Эта проблема продолжает оставаться наиболее сложной и интересной не только в физиологии труда и спорта, но и в биофизике и физиологии в целом (Зилов В Г Фудин H.A. (1992-2006), Еськов В.М., Хадарцев A.A. (1996-2011)). Попытка формализовать эту проблему, подойти к ее решению с позиций точных количественных методов биофизики представляется весьма актуальной Как отмечают Tuller В. и. Kelso J.A.S. (1989), нервная система имеет специфическую динамику, и как многие другие сложные диссипативные динамические системы встречающиеся в природе, эффективно уменьшает количество степеней свободы и ведет себя подобно системе связанных нелинейных осцилляторов Формирующаяся при этом сложная система нервных процессов названа ритмическим стереотипом (A.M. Алексеев, Н.В. Крылов и др 1965) а динамический анализ подобных движений в спокойном состоянии и 'при кратковременных помехах, указывает на присутствие целевого объекта (аттрактора) (Kay В.А., Saltzman E.L., Kelso J.A.S. (1988-2001)).

Для описания, моделирования и прогнозирования подобных сложноорганизованных биосистем необходимо, чтобы объекты, явления процессы были повторяемы или воспроизводимы или хота бы они имели неравномерное распределение в пределах некоторых областей фазового пространства (в этом случае мы изучали и находили функции распределения для компонент вектора состояния * = *(/) = (^..„xjсистемы - ВСС). В природе существует огромное число объектов, которые не имеют уже установленных законов развития и функционирования в рамках неравномерного распределения В этом случае эта объекты и их ВСС имеют некоторые ограниченные области в фазовом пространстве состояний - ФПС, т.е. имеются числовые ограничения на динамику движения ВСС в ФПС. При этом, движения ВСС в ФПС, т.е. изменения параметров системы в пределах этих областей, имеют хаотический характер За 30 лет исследований в этой области В.М. Еськовым и его научной школой получено огромное число информационных кластеров, которые демонстрируют определенные закономерности в динамике поведения ВСС в ФПС с позиций компартментно-кластерного подхода (частичный список этих публикаций на сайте СурГУ httpy/www.Hb.surgu.ru/upload/662-evm.pdf), что может быть успешно применено и к описанию тремора, и к описанию микрохаотического поведения различных ФСО человека, находящегося в покое, в условиях дозированных нагрузок или при патологии НМС. В рамках этого нового подхода решается проблема двигательных функций человека, находящегося в различных физиологических состояниях.

Наиболее сложная динамика отмечается у биообъектов, для которых компоненты вектора состояния системы постоянно не только изменяются, но и из-за эволюции и телеологических свойств реальных биологических динамических систем (БДС) сами их внутренние системы контроля и подстройки обеспечивающие гомеостаз, также постоянно изменяются. Тогда в рамках нового

подхода возникают возможности иной трактовки самого гомеостаза, изучение его особенностей в условиях действия внешних возмущающих воздействий в качестве которых выступают динамические или статические нагрузки. Такие системы постоянно варьируют в пределах некоторых объемов ФПС (квазиаттракторов) и при этом сами объемы этих квазиатгракторов непрерывно смещаются в этом фазовом пространстве. Последнее полностью исключает повторение или воспроизводимость Любого математически регистрируемого состояния БДС, т.к. их параметры одновременно «мерцают» («glimmering or flickering property») и одновременно «плывут» в ФПС. Иными словами, и ВСС, и сами квазиатгракторы могут варьировать и смещаться в ФПС.

В рамках этих новых биофизических представлений о динамике БДС становится возможным выполнять расчет и построение матриц межаггракторных расстояний для разных групп обследуемых (с учетом пола и возраста), для разных групп спортсменов, для разных групп обследуемых с учетом особенностей их психоэмоционального статуса и учетом их заболеваний и т.д. Становится важным изучение эволюции организма человека, т.к. проживание отдельных групп населения в разных экологических условиях накладывает ограничения на параметры «мерцания» ВСОЧ и на параметры квазиатгракторов и, как следствие, на поведение их ВСС. Таким образом, становится актуальным разработка методов расчета и их использования для диагностических целей, выявления эффектов синергии или характеристики адаптационных процессов. Эти методы можно также успешно использовать в спортивной физиологии, психологии, психофизиологии при оценке эффективности тренерской работы, в физиологии трудовых процессов, что и определило актуальность настоящих исследований.

Цель исследования: на основе метода расчета матриц межаттракторных расстояний установить закономерности в динамике поведения вектора состояния организма человека, находящегося в различных условиях дозированных физических нагрузок (как внешних возмущающих факторов) и различных экологических условиях проживания.

Данная цель определила постановку и решение следующих задач:

1. Изучить взаимосвязь между возрастными изменениями параметров нервно-мышечной системы и спектральной характеристикой тремора конечностей учащихся в условиях статических нагрузок и на этой основе выявить наиболее информативные составляющие амплитудно-частотного спектра тремора.

2. Методом фазовых пространств выявить степень произвольности в непроизвольном, хаотическом движении (треморе).

3. С помощью матриц межаттракторных расстояний выявить и установить особенности и закономерности динамики поведения показателей нервно-мышечной и сердечно-сосудистой систем у лиц, занимающихся игровыми и индивидуальными видами спорта и степенью их тренированности в рамках системного синтеза. ,

4. Выявить закономерности изменения параметров межаттракторных расстояний поведения вектора состояния организма человека у тренированных и нетренированных молодых жителей городов Сургута и Самары в условиях выполнения физических нагрузок и на этой основе оценить степень влияния

гипокинезии на организм молодого человека в условиях северо-западной Сибири и средней полосы РФ.

5. Сравнивая параметры динамики вектора состояния организма человека в фазовом пространстве состояний в условиях влияния мышечной нагрузки на организм, идентифицировать наличие параметров порядка для оценки степени детренированности организма жителей Югры и установить наиболее важные диагностические признаки вектора состояния системы (параметры порядка) при проведении дозированных физических нагрузок на разные группы испытуемых.

6. Методом многомерных фазовых пространств установить особенности в динамике поведения вектора состояния организма мужского и женского населения г. Сургута в условиях выполнения^физических нагрузок.

Научная новизна работы:

1. Изучена взаимосвязь между возрастными изменениями нервно-мышечной системы и спектральной характеристикой тремора конечностей и на этой основе впервые выявлены наиболее информативные составляющие спектра тремора при разных режимах нагрузки с учетом возраста обследуемых.

2. Выполнено сравнение эффективности оценки влияния произвольного управления (непрямого контроля) на параметры тремора в физиологии спорта. ^

3. С использованием метода многомерных фазовых пространств у лиц с разной степенью тренированности установлен характер связей между показателями НМС и ССС при различных видах нагрузки.

4. В условиях выполнения физических нагрузок выявлены закономерности изменения параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных молодых жителей Югры, а также произведена оценка степени влияния гипокинезии на организм в условиях

северной территории.

5. С позиций компарментно-кластерного подхода разработаны математические критерии для оценки влияния мышечной нагрузки на параметры вектора состояния организма человека.

6. Предложен метод идентификации по межаттракторным расстояниям наличия маркеров степени детренированности в динамике поведения вектора состояния организма мужчин и женщин Югры в фазовом пространстве состояний. Теоретическая и практическая значимость работы:

1. Разработаны, запатентованы и внедрены в практику алгоритмы и программные продукты для анализа биомеханических показателей человека, которые позволяют более точно производить анализ нормального или патологического изменения треморограмм человека, параметров функциональных систем в условиях покоя и дозированных нагрузках, в условиях статических и динамических нагрузок в зависимости от возрастно-половых особенностей

регуляции движений.

. 2 Разработанный биофизический измерительный комплекс (БИК) может быть использован в практической работе физиолога и практического врача для автоматизированной оценки двигательных функций при профессиональном отборе, при допуске на работу и при контроле состояния человека-оператора, для оценки точности и координации целевых движений в спорте, на производстве.

3. Авторские алгоритмы и компьютерные программы позволяют идентифицировать параметры основных функций организма человека в различных физиологических и климатических условиях, что обеспечивает количественную классификацию и идентификацию показателей функций организма.

4. Разработанные системные методы оценки показателей состояния вегетативной нервной системы позволяют внедрять их в практику работы органов управления образования для оценки степени утомления учащихся в ходе учебного процесса, выбирать оптимальную траекторию учебных нагрузок у учащихся по различным видам учебной деятельности. В качестве индикатора влияния экологических факторов и условий жизни на состояние показателей сердечно-сосудистой и нервно-мышечной систем человека можно эффективно использовать матрицы межаттракторных расстояний.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Спектральные характеристики непроизвольных движений (тремора) верхних конечностей учащихся могут быть использованы в качестве маркера пубертатного периода и маркера степени утомления обследуемых (на основе анализа интервала до 15 Гц и около 10 Гц в, частности). Для оценки влияния статической нагрузки на нервно-мышечную систему достаточен анализ амплитудно-частотных характеристик микродвижений конечности в области 2 Гц и 10 Гц.

2. Используя данные параметров' квазиатгркторов и матриц межаттракторных расстояний вектора состояния организма человека, можно оценивать степень негативных эффектов гипокинезии у жителей Югры.

3. Разработаны математические методы оценки влияния мышечных нагрузок на параметры вектора состояния организма человека в рамках теории хаоса и синергетики.

4. Расчет расстояний г,] между центрами квазиапракторов обеспечивает идентификацию степени тренированности и детренированности испытуемых в условиях северной территории РФ, что используется в тренерской работе.

5. Матрицы межаттракторных расстояний можно эффективно использовать в качестве индикатора влияния экологических факторов и условий жизни на состояние показателей сердечно-сосудистой и нервно-мышечной систем жителей Югры и других территорий России.

Декларация личного участия автора заключается в получении первичных данных мониторинга двигательных функций человека, а также показателей сердечно-сосудистой системы разных возрастных групп испытуемых; в анализе современного состояния проблемы; с непосредственным участием автора разработаны методы оценки параметров квазиапракторов и выполнены исследования характера динамики параметров сердечно-сосудистой системы человека в многомерном фазовом пространстве; в построении моделей. Автором самостоятельно осуществлена статистическая обработка материалов, их интерпретация и анализ данных. В диссертационной работе использованы результаты исследований, выполненных и опубликованных в соавторстве с долей личного участия автора 50-70%.

Апробация работы. Материалы диссертации доложены на: Ш-м Конгрессе молодых исследователей Западно-Сибирского Региона (Сургут, 1999); Всероссийской научно-практической конференции "Медико-биологические и экологические проблемы здоровья человека на Севере" (Сургут, 2000); Конференции "Наука и инновация XXI века" (Сургут, 2005, 2006, 2007); материалы международной конференции по нейрокибернетике (Ростов-на-Дону,

2005); International conference on modeling and simulation (Minsk, 2005); Всероссийской конференции "Экологическое образование и здоровый образ жизни" (Сургут, 2005); Открытой окружной конференции «Спасти и сохранить» (Сургут, 2006); Международном междисциплинарном симпозиуме «От экспериментальной биологии к превентивной и интегративной медицине» (Судак,

2006); Всероссийской научно-практической конференции «Современные аспекты клинической физиологии в медицине» (Самара, 2008); Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях» (Нижний Новгород, 2011); XV-й международной конференции по нейрокибернетике (Ростов-на-Дону, 2009); международной научной конференции «Системный анализ в медицине» (Благовещенск, 2009,2010,2011); Кафедральных семинарах и в НИИ Биофизики и медицинской кибернетики при ГОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО-Югры».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 45 работ, в том числе: 1 свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ, 1 патент на изобретение, 2 учебно-методических пособия, 2 монографии, 16 статей в изданиях, рекомендованных ВАК для соискания ученой степени доктора биологических наук и 23 статьи в различных научных журналах, материалах отечественных и международных конференций.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа содержит 283 страницы машинописного текста. Она выполнена в традиционном стиле и состоит из введения, главы по анализу современного состояния проблемы, главы описания объектов и методов (в том числе авторских) исследования, четырех оригинальных глав, содержащих результаты собственных наблюдений, заключения, выводов, списка литературы. Работа содержит 28 рисунков и 31 таблицу. Список используемой литературы включает в себя 268 источников, в том числе 56 на иностранном языке.

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Исследование параметров движения вектора х=х(1)=(х|,х2,...,хт)т организма человека в фазовом пространстве состояний производилось в рамках традиционной статистики и методами теории хаоса и синергетики (ТХС). В рамках ТХС нами идентифицировались параметры квазиатгракторов, которые существенно отличаются у учащихся разных возрастных групп.

Дизайн исследования включал 7 блоков исследований. В первый блок вошли исследования возрастных аспектов динамических параметров непроизвольных движений (тремора) верхних конечностей учащихся. (330 человек), а также исследования влияния статической нагрузки на возрастные изменения параметров нервно-мышечной системы и спектральной характеристикой тремора конечностей учащихся (330 человек). Второй блок посвящен выявлению степени произвольности в непроизвольном движении (треморе) учащихся с

использованием метода фазовых пространств И т» - с

—- поведения п^ТоГсСС^ГеТ(4 Л^вТиИ

г- ~

споРрГ(30 человек в г СургутГ^ З0 ^ГТ" РаЗНЬШИ ~

физической нагрузки и п™я В Самаре) в Условиях влияния

Сургут и г сТапаГв ,2т^ТЩИХ В Р™чньк экологических условиях (г сК^ ией" уРс1^ГвлИя1?ия°Г0ШЛИ ИСИеД0ВаНМ динамики параметров физической тре„и^аншсГ Г ПпФп СК°И НаГ1РУЗКИ С Р^личным уровнем

территориях ^^ ГоГГг СургуГГгТГю^ГгТм4'1^ ™™ исследований посвящен юношей г. Самары). Седьмой блок

Для идентификации компонент V „ „о ' ^

пульсоксиметр «ЭЛОКС^СгГ ™ исследова™** применялся

Новые Приоры г Сама^^^ И «пленный ЗАО ИМЦ

г, - ФиииРЬ1, Г. ьамара (Калакутскии Л.И., Еськов В.М 2003-20(№

Прибор снабжен программным продуктом <<ЕШ01МРнГ. -

автоматическом режиме позволяет ото^ажятГ ' КОТОрыи в

режиме реального времени Т™Р изменение ряда показателей в

распределения доитап>ности к^Г'Гов "ТьГ" П,СТО1РаММЫ модификация программы в отаошеГ у^е™ИЯ по«й я"^ симпатического и парасимпатического ¿ГВН™ й Н0Ш представление процессов на фазовой плоской или*' обеспечивает

пространстве в виде динамики хаотаческж^троцессов Фа3°В°М

п^ГиГрГо^Гфии п^звГлоГТГ даЯ ИССЛ— относительно комфортньГуслоГях С ГГ"™ Испь^емого ^ в нивелировки влияния1^ицаСнь*' обраГ^ И

ретировался пятиминутный интерв. и^Гк^ди^

у'рГлГи^ характеризующие процессы

экологических условГх сред 7б та1ПКГиМИв °РгаНИЗМа Ч6Л0ВеКа в стандартизированных физических нафузГ УСЛ°ВИЯХ ВЬШОЛне™я

——ьном точность измерений и шипп^ий „„„ Р УР у> обеспечивает высокую

-же обработ^^лу^енно^^шф^^^,Н « а

использовании сигнал™ пт „„1. ф нцип Раооты ЬИК заключается в

помещаете« исслетей оЕТ^^ даРИ,юв' МЮВДУ ^™рь,ми

Обработку сигнадов^ даетикон пппн-» измеРения е"> микроперемещений, программ!, (Х™Об1059"Г200о7Гп°гдаЛИ ° ИСПОЛЬЗ«м запатентованной характеристик и их мм^ в^азовом'гдо спектральных

Расчет параметров квазиаттракторов производился по программам для ЭВМ, зарегистрированным в Федеральном агентстве по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (свидетельства № 2006613212 и № 2010108496)

Алгоритм выполнения процедуры основывается на следующих шагах: Исходно в программу расчета на ЭВМ поочередно вводятся исходные компоненты ВСОЧ в виде матриц А биосистемы по каждому из 'к кластеров (всего таких матриц Р). Данные могут вводиться вручную либо из текстового файла; получаем матрицу состояний для всех р кластеров в т - мерном фазовом пространстве, причем / - бегущий индекс компонента вектора х (/ = ц....«), а j -номер биообъекта (испытуемого) 0 = 1,...,и), бегущий индекс кластера к'

определяет число массивов (групп испытуемых) данных (* = i.....р), т.е. элемент

такой (А) матрицы а) представляет к -й кластер биосистем, 1-й компонент ВСОЧ

для j -го испытуемого.

Далее, производится поочередный расчет координат граней параллелепипеда объемом VG, внутри которого находится квазиатграктор движения ВСОЧ для всех7-х исследуемых (у = 1,...,л) из ¿-го кластера (i = u.,p); их длинны

о,' =*/(тю) -^(min) • И объема k-го параллелепипеда v* = П D'' где

~ координаты крайних точек, совпадающих с нижней и верхней (левой

и правой) границей области ФПС, внутри которой движется ВСОЧ по координате Х|. В итоге ЭВМ рассчитывает весь вектор объемов квазиаттракторов (General Value) v = (У0,У,~У,)Т, ограничивающих все р квазиатгракторов, а также показатели асимметрии (Asymmetry) стохастического

X,* •(*',,л],-*',т?-хр' -<*',,^--»'гтГ и хаотического центров квазиатгракторов

для каждого к-го массива данных х,с = fx', >Т~х / - (*'„-x'pi~*epm >' •

Отметим, что xi. ±.. /. - формула для идентификации стохастического центра

квазиаттрактора, который находится путем вычисления среднего арифметического одноименных (по номеру кластера - массива к и координате / ФПС) координат j точек (/-й номер обследуемого учащегося), представляющих проекции конца вектора состояния БДС на каждую из координатных осей /. Мы определили, что для любых кластеров х< = х,(Ш + d',/2 ~ формула для идентификации хаотического центра квазиаттракторов, с/- ширина фазовой области ¿-го квазиаттрактора, для ¿-го массива данных, в проекции на /-ую координату, т.е. ширина грани ш-мерного параллелепипеда.

Затем вводили параметр R, показывающий степень изменения объема квазиаттракторов для к-го кластера данных до и после уменьшения размерности фазового пространства. В исходном приближении вычисляем Ra = <vj - v,!)/vj-

После исключения поочередно каждой из i координат вектора X (например, для двухкластерных систем) вычисляются вторые приближения параметров я Таким образом, получаем вектор д = (д„.....т.е. вектор значений,

по которым можно определить уменьшилась или увеличилась относительная

ю

величина квазиаттракторов VG при изменении размерности фазового пространства. При уменьшении относительных размеров V, анализируются параметры системы и на основе их неизменности или малой изменчивости делается заключение о существенной (если параметры существенно меняются) или несущественной (параметры почти неизменны) значимости конкретного, каждого Х| компонента ВСОЧ для всего вектора^ =(дг„дгг,...,^)г, т.е. для j-ro

испытуемых из к-го массива данных.

Указанные показатели рассчитывались на ЭВМ. Определялись все интервалы изменения Дх; по 5-ти координатам, показатели асимметрии Rx, а также рассчитывался общий объем m-мерного параллелепипеда V (General value), ограничивающего квазиаттрактор ВСОЧ. Были получены таблицы данных, представляющие размеры Дх/ и показателя асимметрии Rx для каждой координаты Xj и объемы параллелепипедов Vx.

Основной блок связан с методом расчета матриц межаттракторных расстояний, который заключается в том, что анализ параметров ССС (СИМ, ПАР, ИНБ, SP02, ЧСС) проводили в отношении нескольких групп испытуемых, находящихся в приблизительно одинаковых условиях, сходных физиологическому по состоянию организма, мы регистрировали параметры функций организма каждого человека и/или группы. Эти параметры ФСО образовывали наборы (компартменты) диагностических признаков в пределах одной фазовой координаты х,- из набора всех координат ш-мерного фазового пространства с одинаковыми диагностическими характеристиками,, а каждый человек со своим набором признаков (компоненты вектора состояния организма данного человека задавался точкой в этом фазовом пространстве состояний так, что группа испытуемых образовывала некоторое "облако" (квазиатграктор) в фазовом пространстве состояний. При этом разные группы обследуемых из-за разных воздействий на них образовывали разные "облака" - квазиатгракторы в ФПС и расстояния Zv-(к и /- номера групп обследуемых) между хаотическими или стохастическими центрами этих разных квазиаттракторов формировали матрицу Z. Эта матрица задает все возможные расстояния между хаотическими или стохастическими центрами квазиаттракторов, описывающих состояние разных групп обследуемых с учетом, например, до и после влияния физической нагрузки (для разных видов спорта с учетом пола и возраста испытуемых) и характера воздействия (нумеруются по вертикали, например, в расчетной матрице Z). Полученные расстояния между центрами А:-го и/-го хаотического (или стохастического) квазиаттракторов количественно представляют степень близости (или, наоборот, удаленности) этих 2-х сравниваемых квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний, что является интегративной мерой оценки состояния НМС или ССС человека, находящегося в различных экологических условиях, или в разных возрастно-половых группах, или с учетом других различий.

Статистическая обработка данных осуществлялась при помощи следующих программных пакетов - «Excel MS Office-2003» и «Statistica 6.1». Соответствие структуры данных закону нормального распределения оценивалось на основе вычисления критерия Шапиро-Уилка. Выявлено, что параметры спектра ВСР не описываются законом нормального распределения, поэтому дальнейшие

исследования зависимостей производились методами непараметрической статистики. Сравнения переменных выполнялись при помощи критерия парных сравнений Вилкоксона. Сравнение групп осуществлялось с использованием U-критерия Манна-Уитни.

Данные представлены в виде расчета доверительного интервала. Надежность используемых статистических оценок принималась не менее 95%.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Разработанная аппаратура и программное обеспечение были апробированы в биологических исследованиях тремора у учащихся МОУ СОШ №1 п. Барсово (Сургутский р-н ХМАО-Югры), а также у студентов 1-3 курсов ГОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО-Югры» (первый блок исследований). Для выявления возрастно-половых различий в треморограммах было обследовано 330 человек (150 девочек и 150 мальчиков в возрасте 7-16 лет и 15 девушек и 15 юношей 18-20 лет). Адаптивные проявления в работе нервно-мышечной системы учащихся и студентов определялись в условиях статических нагрузок по амплитудно-частотной характеристике (АЧХ) треморограмм.

cJ" cf ^r" wf

in

Частоты с амплитудой боям tO: 0,2 Гц - SI; 0.4 Ги-47; 0.6 Ги - 43; О.І Ги - 23; t,О Ги - 39; 1.2 Ги — 22; 1.4 Ги - 23; 1.« Ги - 14; I.S Ги - 17; 2.0 Ги - IB: 2.2 Ги - 17; 2.4 Ги - ІЗ; 2.« Ги - ІЗ; 3,4 Ги - 12; 4.2 Ги - 12: 3.0 Гц- 11.

Рис. 1. Амплитудно-частотные характеристики микродвижений пальцев кисти руки мальчиков 10-х классов (суперпозиция 15 человек) при опоре в лучезапястном суставе - а), локтевом - б), плечевом - в) с нагрузкой 1 кг Здесь: по оси у - амплитуда в условных единицах (у.е.): по оси х- на а), б) и в) -

частота в герцах (Гц).

Во всех случаях фиксировались треморограммы для разных биомеханических звеньев верхней свободной конечности испытуемого:

• кисти (фиксация руки в лучезапястном суставе);

• кисти + предплечья (фиксация руки в локтевом суставе);

• кисти + предплечья + плеча (фиксация руки в плечевом суставе).

Таким образом, был прослежен спектральный «вклад» каждого биомеханического звена в общую микроструктуру движений. В ходе исследования были выделены основные характерные частоты тремора различных (кисть, плечо, предплечье) звеньев биокинематической цепи:

• 9-12 Гц для кисти;

• 4-6 Гц для предплечья;

• 1,5-3 Гц для плеча.

Наиболее характерный пример АЧХ тремора различных звеньев биокинематической цепи приведен на рисунке 1.

Необходимо отметить, что практически во всех подгруппах при общих усреднениях четко наблюдался локальный максимум АЧХ в области 9-11 Гц, причем, у девочек он был более выражен, чем у мальчиков в возрасте 11-12 и 1314 лет соответственно. Установлено, что имеется отличие от старшей группы школьников, где более была выражена 10 Гц компонента у мальчиков. Таким образом, статистически достоверно установлено, что имеет место увеличение амплитуды колебаний с частотой около 10 Гц, как у мальчиков, так и у девочек с увеличением возраста испытуемых и, особенно, это проявляется в пубертатный период онтогенеза.

Таким образом, полученные в исследованиях тремора значения амплитуды характерных частот (например, около 10 Гц) могут служить количественными признаками, описывающими формирование системы регуляции двигательных функций у подростков. Мы считаем, что это обусловлено в первую очередь особенностями возрастной и половой организации НМС детей и юношества Югры. Выполненные нами измерения амплитудно-частотных характеристик микроперемещений конечности человека позволили сделать вывод о существенной значимости анализа треморограмм именно в области до 15 Гц.

В первом блоке исследований также осуществлялась регистрация показателей треморограмм мышц верхней конечности человека в условиях дозированной статической нагрузки, дающая информацию о состоянии ЦНС и её периферических отделов. Нами с использованием новых авторских методов регистрации непроизвольных движений человека выполнен анализ АЧХ микродвижений верхних конечностей. Применяя спектральный анализ Фурье, были установлены существенные различия в амплитудно-частотных характеристиках разных возрастных групп испытуемых. Установлены закономерности влияния статической нагрузки на показатели треморограмм в области низких частот у учащихся.

Выполненные исследования с использованием разработанного в лаборатории Биокибернетики и биофизики сложных систем при СурГУ диагностического БИК впервые представили данные массового обследования НМС учащихся Югры как в норме, так и при различных патологических состояниях.

В результате этих исследований выявлена закономерность: непроизвольные движения кисти, предплечья и плеча имеют ряд характеристик, выраженных для всех возрастных групп учащихся, а именно:

1. Установлены максимумы амплитудно-частотной характеристики вблизи 24 Гц, характерные для кисти, предплечья и плеча.

2. Зарегистрированы выраженные гармоники низкочастотных компонент в области 0,5 Гц, 1 Гц, 1,5 Гц и 2 Гц.

3. Отмечены в некоторых гистограммах четкие максимумы в области 9-11 Гц, которые более выражены в амплитудно-частотных характеристиках старшеклассников и студентов (симпатотоников).

Нами также было изучено влияние статической нагрузки на амплитудно- . частотные показатели тремора учащихся. Установлено что, увеличение нагрузки с 1 кг до 2,5 кг приводит к уменьшению амплитуды колебаний в области 8-10 Гц, т.е. высокочастотных составляющих (по амплитуде они не превышают 2,5-5 у.е.), вплоть до почти их полного нивелирования. Одновременно увеличивается амплитуда колебаний в области низкочастотного диапазона и происходит смещение в область более низких частот (с 3-4 Гц до 1-1,5 Гц). Полученные нами данные согласуются с результатами других авторов (А. Гидиков 1974; В.А. Антонец 1991-2001; A.M. Багодеева 1989).

Таким образом, выполненные нами исследования доказывают возможность выделения характерных частот в области низкочастотного диапазона треморограмм, которые значимо могут представлять физиологические характеристики конкретного человека и его реакцию на те или иные внешние воздействия.

Такой вывод находится в определенном противоречии с результатами работ других авторов, в которых высказываются предположения о хаотическом характере возникновения и существования тремора у человека. Результаты наших собственных исследований показывают, что тремор по своей природе действительно носит хаотический характер, однако, суперпозиция нескольких временных отрезков у одного и того же человека (при непрерывной регистрации тремора) и ее амплитудно-частотный анализ позволяет выделить определенные (характерные) частоты, которые свойственны именно данному человеку и в данных условиях среды.

Известно, что качество первичного отбора будущих спортсменов можно оценивать по очень простым тестам на произвольность (или непроизвольность) в организации физиологического тремора у испытуемых (второй кластер исследований). С этой целью нами был разработан специальный биофизический комплекс на базе токовихревых датчиков, который позволяет регистрировать с помощью специальной стальной пластинки (крепится например, на пальце) абсолютное смещение конечности (*(0) и скорость этого смещения, т.е. У = dx!dt. Эти две координаты могут образовывать двумерное ФПС, в котором отсутствует время I, а имеется только координата x(t) и скорость V смещения x(t), т.е. dxldt.

На фазовой плоскости можно наблюдать хаотический характер движения вектора состояния системы (ВСС) и измерять параметры такого хаотического

движения. Такими параметрами являются: объем V0 квазиаттрактора (объем параллелепипеда, внутри которого движется ВСС, т.е. изменяются координаты V(t) и *(/)); координаты центра квазиаттрактора — хс , Z — матрица межаттракторных расстояний. Если рассматривается несколько состояний БДС, то для каждого рассчитывается два выше указанных параметра (VG и хс ). Используя эти величины, можно говорить о степени хаотичности в динамике поведения сложных биосистем (complexity). Для иллюстрации разработанного метода измерения параметров микрохаоса в оценке тремора на рисунке 2 (а) показан фрагмент записи микродвижений пальца кисти руки испытуемого в состоянии покоя, на котором видны колебания низкой частоты с большим размахом и модулированные колебаниями более высокой частоты. Амплитудно-частотная характеристика микродвижений на этом временном интервале показана на рисунке 2 (б).

б)

ШЙШ

rl'l-l'mfm.l

Ч.с 5 3

Рис. 2. Кинематограмма микродвижений конечности в состоянии покоя - а, амплитудно-частотная характеристика микродвижений конечности в состоянии покоя - б. Здесь: по оси у - амплитуда в условных единицах (у.е.): по оси х: на а) - время в секундах (с); на б) - частота в герцах (Яг).

На частотограмме (рис. 26) ярко выражены пики вблизи частот 1 Гц, 3 Гц, 6 Гц, 8 Гц и 10 Гц с амплитудой 30 у.е., 25 у.е., 14 у.е., 5 у.е. и 4 у.е. соответственно.' Следует отметить, что десятигерцовый компонент невелик, а низкочастотные компоненты выражены весьма значительно. Кроме этого (рис. 2(а)) отмечен выраженный дрейф параметров АЧХ испытуемого, что пьезодатчиками зафиксировать невозможно, а токовихревыми датчиками (безинерционными) сделать возможно.

На рисунке 3 представлен фрагмент кинематограммы микродвижений испытуемого во время целевого удержания верхней свободной конечности (статическая нагрузка). На рисунке видно, что рука совершает медленный дрейф от линии прицеливания, но в течение 2 с возвращается к ней. Удержание цели осуществлялось при задержке дыхания для устранения дыхательных возмущений. Частотограмма микродвижений (рис. 36) показывает, что низкочастотные компоненты тремора вблизи 1 Гц и 2 Гц уменьшились до величин 18 у.е. и 12 у.е. соответственно. Десятигерцовая составляющая, напротив, увеличилась с 4 до 8

у.е. Отметим, что целевое удержание требует психического напряжения испытуемого, что вызывает кратковременное утомление.

б)

|||||!|||| п.||,| iii.i-iiiiiiit.il

Рис. 3. Кинематограмма микродвижений конечности учащегося во время целевого удержания - а, амплитудно-частотная характеристика микродвижений конечности во время прицеливания - б. Здесь: по оси у — амплитуда в условных единицах (у.е.): по оси х- на а)- время в секундах (с); на б) - частота в герцах

(№).

Следующий этап выполненных исследований - исследование структуры микродвижений конечности после прицеливания. Колебания с наибольшей амплитудой в этой серии опытов начинаются после команды «отбой», когда рука фактически расслаблена, но сказывается утомление, что и приводит к появлению колебаний с частотой около 4 Гц, величина которых достигает 10 у.е. Причем, чем тщательнее осуществлялось прицеливание, тем сильнее проявляется утомление. В это время десятигерцовый компонент наоборот, резко снижается, что можно трактовать как уменьшение компартментного влияния на нижележащие регуляторные структуры (спинальный уровень, механорецепторы).

а б

Рис. 4. Фазовый портрет тремора конечности во время прицеливания - а; после

прицеливания - б.

По полученным кинематограммам были построены фазовые портреты микродвижений в координатах X (удаление пальца от датчика) и У=с1Х/Л (скорость перемещения пальца) (рис. 4).

Аналогичное исследование микродвижений конечности проводилось в 1996 г. В.А. Антонцом в условиях статической нагрузки на предплечье, причем для регистрации микродвижений конечности использовался пьезоакселерометр, а фазовый портрет микродвижений строился в координатах амплитуды сигнала и ее производной.

Нами был проведен сравнительный анализ поведения динамической системы управления движениями в режиме покоя и прицеливания на фазовой плоскости методом многомерных фазовых пространств, в данном случае размерность фазового пространства была равна двум. Полученные значения объёмов квазиаттракторов изображающей точки были следующие: до прицеливания - 0,22 10 у.е.; во время прицеливания - 4,6 106 у.е., то есть объем уменьшился в 4,8 раза, что характеризует изменение состояния системы в сторону меньшей степени хаотичности (рис.4). Следует отметить, что предлагаемый метод фазовых пространств на основе определения объемов квазиаттракторов, позволяет дать оценку квалификации испытуемого по уровню его подготовки.

Известно, что организация произвольных движений (в том числе и микродвижений) находится в условиях управляющих воздействий со стороны иерархических структур ЦНС, в частности, моторной зоны коры головного мозга. В рамках разработанного В.М. Еськовым компартментно-кластерного подхода для кластеров, составляющих двигательные единицы и организовывающих непосредственно акты движения (это кластеры нижнего уровня иерархии), существуют кластеры верхнего иерархического уровня в виде нейросетей головного мозга. Следовательно, в простейшем случае система управления движением конечностей человека может быть представлена в виде двухкластерной иерархической системы, причем нижний уровень (кластер) может при этом находиться в хаотическом режиме функционирования, когда ВСС совершает движение в фазовом пространстве в рамках хаотического (или равномерного) движения в отличие от вероятностных моделей с неравномерным распределением.

Верхний уровень иерархии может быть представлен в простейшем случае трехкомпартментным кластером, где первый и третий компартменты представляются совокупностями нейронов спинного мозга, отвечающих за афферентные и эфферентные сигналы (цепи афферентных и эфферентных нейронов). Центральное звено (средний компартмент в кластере) можно рассматривать как передаточно-обрабатывающий компартмент, на который приходят управляющие воздействия из центральных отделов мозга, т.е. внешние для этого кластера драйвы.

• Выбор нами компартментного подхода обусловлен возможностью учета наибольшего числа базовых биологических принципов: пуловая организация управления биосистемами; диссипативность структур; наличие тормозных и возбуждающих процессов; существование информационных и возбуждающих связей между пулами (компартментами); выполнение принципов оптимального управления; иерархичность в организации движений. В рамках такого подхода

была использована система дифференциальных уравнений, описывающих циклическую трехкомпартментную организацию управления, когда выход последнего компартмента формирует воздействие на вход первого компартмента (определенный аналог модели В.А. Антонца, 1996). Интегральная выходная биоэлектрическая активность НМС (у), которая определяет частотную характеристику тремора (является объектом управления), в этом случае зависит от состояния компартментов линейно, т.е.

у = С,Х,+ С2Х;+ СзХз= стх, (1)

где: х, - состояние активности /'-го компартмента мотонейронного пула, с, -весовой коэффициент вклада х, в у. При этом, скорость изменения активности (возбуждения) каждого компартмента системы (мышцы) в общем виде находится по формуле:

• от

Х1= "ЕацР ¡(У1х1 ~Ьх1 +1Ч' (2)

при 1 = 1,..,т; 1 Ф В данной формуле ау - весовой коэффициент влияния .¡-того компартмента на ¡-тый (условие 1 Ф 3 показывает, что мотонейронный пул не может влиять сам на себя), р;(у) - описывает тормозную связь, обеспечивающую перекрытие возбуждающих потоков между компартментами (отрицательная обратная связь); Ь - коэффициент диссипации (рассеяния) возбуждения; и -скалярная величина внешнего воздействия (например, управляющих драйвов); с^ - весовой коэффициент влияния управляющего драйва на /-ый компартмент.

В рамках компартментно-кластерного подхода можно предположить, что имеется наиболее простая система управления движениями с числом компартментов т = 3 и числом кластеров п = 2, причем верхний кластер осуществляет управляющие тонические воздействия, регулирует амплитуду и частоту колебаний нижнего (мышечного) кластера. При этом, фактически, уменьшается стохастичность (хаотичность) биосистемы. Однако, сама амплитуда колебаний при этом изменяется за счет притока дополнительного управляющего возбуждения со стороны кластера верхнего уровня иерархии на нижний мышечный кластер.

Согласно (2) получили для двухкластерной модели следующие системы дифференциальных уравнений:

(3)

Л =с21*| +с1л.

где: Ам и А22 - матричные функции; у] и у2 образуют вектор выходных характеристик биосистемы.

Результаты математического моделирования графически представлены на рисунке 5, где выходное значение уф характеризует временную зависимость суммарной активности групп двигательных единиц (образующих три компартмента), влияющей на положения объекта управления - конечности при различных значениях коэффициента диссипации Ь. На рисунке видно, что амплитуда колебаний конечности уменьшилась более чем в 2 раза при увеличении коэффициента диссипации Ь с одновременным увеличением частоты

колебании. Такая динамика поведения биомеханической системы сопровождающаяся локальным напряжением мышц (порождающая тремор)' качественно соответствует переходу АЧХ на рисунках 2 и 3

к К !У к к LyUl

¡WfTTiiWr

коэффициент

к* ■ ^Чк.

ЙУ'СИ

Рис. 5. Модельная динамика поведения функции выхода (у) системы от времени

(а, в) и на фазовой плоскости (б, г) для 2-х разных значений коэффициента диссипации Ь, который регулируется первым кластером (спинальный уровень) здесь параметры модели:xl=10; х2=35;х3=15; dt=0.05; dl =0.01; d2=0 15■ d3='l-

cl= -1.5; c2=l; c3= -3.5.

Проживание на такой северной территории как Югра откладывает определенный отпечаток на работу различных функциональных систем организма человека. Особенно это касается нервно-мышечной системы развивающегося организма. Эти особенности связаны с хронической гипокинезией и действием ряда экологических факторов на формирование и развитие НМС в предпубертатный, пубертатный и постпубертатный периоды жизни молодого человека.

Главным фактором, усложняющим процесс развития НМС человека в условиях Севера РФ, остается гипокинезия при длительном пребывании в закрытых помещениях. Именно этот фактор проявляется в ряде компенсаторных реакций НМС человека на уровне сердечно-сосудистой системы. Наши исследования показали, что любая значительная физическая нагрузка вызывает у среднестатистического учащегося школ Югры реакцию, которая существенно отличается от такой же у ученика средней полосы РФ. Особенности реакции НМС проявляются в существенной разнице показателей индекса активности симпатического отдела вегетативной нервной системы (СИМ), индекса активности парасимпатического отдела вегетативной нервной системы (ПАР) и индекса напряжения по P.M. Баевскому (ИНБ) на стандартные физические

коэффициент Диссипации возбуждения Ь-0.7

нагрузки как у спортсменов (с учетом разных видов спорта), так и у нетренированных лиц.

В третьем блоке исследований участвовали студенты Сургутского государственного университета (юноши и девушки) с разным уровнем физической подготовки. Показатели снимались до и после физической нагрузки. Обследуемых юношей условно разделили на три группы: 1 группа наблюдения -студенты, занимающиеся игровыми' видами спорта (футбол, волейбол, баскетбол); 2 группа наблюдения - студенты, занимающиеся индивидуальными видами спорта (тяжелая атлетика, пауэрлифтинг); 3 группа сравнения - студенты, занимающиеся физической культурой (ФК) не регулярно, а лишь 2 раза в неделю в рамках государственной программы по ФК. Обследуемых девушек условно разделили на две группы: 4 группа наблюдения - студентки, занимающиеся игровыми видами спорта (футбол, волейбол, баскетбол); 5 группа сравнения -студентки, занимающиеся физической культурой (ФК) не регулярно (2 раза в неделю в рамках государственной программы по ФК).

Используя методы традиционного математического анализа в данном блоке настоящей диссертационной работы, произведена статистическая обработка результатов исследований показателей ССС тренированных и нетренированных юношей до и после предъявления физической нагрузки до доверительного интервала (с уровнем значимости р < 0,05).

Проверка данных на соответствие закону нормального распределения оценивалось на основе вычисления критерия Шапиро-Уилка. Выявлено, что не все параметры спектра ВСР описываются законом нормального распределения, поэтому дальнейшие исследования зависимостей производились методами непараметрической статистики за исключением параметров ПАР и ЧСС в 1-й группе, СИМ и ЧСС во 2-й группе наблюдения и параметра ЧСС в 3-й группе сравнения. Сравнения переменных выполнялись при помощи критерия парных сравнений Вилкоксона, а параметров СИМ, ПАР и ЧСС с использованием двухвыборочного критерия Стьюдента.

Различия, полученные до и после предъявления физической нагрузки статистически достоверны во всех группах юношей по всем параметрам ВНС Определение показателей баланса отделов ВНС у 3-х групп испытуемых в ходе выполнения стандартных физических упражнений в соответствующих видах спорта позволило установить, что обобщенный показатель СИМ студентов 1-ой группы наблюдения до физкультурных тренировок составил 2,29±0,86 у.е. После тренировок показатель СИМ составил соответственно: 6,07±2,35 у.е (р=0,0033) Показатели ПАР до тренировок у этой же группы испытуемых составили: 19,86±2,88 у.е., а после тренировок ПАР имел значение 11,64±2,87 у.е. (р=0,0001) (табл.1). ИНБ до и после нагрузки был равен 33,57±13,27 у.е. и 131 43±74 85 у е соответственно (р=0,0029). По показателям ЧСС и SP02 (процент' содержания оксигемоглобина в крови испытуемых) существенные различия не наблюдались, однако были получены статистически достоверные различия до и после полученной нагрузки для параметра ЧСС, которые составили (р=0,0016) и не достоверные различия для параметра SP02 (р=0,0929) (табл. 1 ).

Во 2 группе наблюдения установлены значительные различия в показателях активности СИМ и ПАР до и после полученной нагрузки. В частности, средние

20

арифметические• значения СИМ до и после физической нагрузки составили 4,42±2,03 у.е. и 12,00±4,29 у.е. соответственно (р=0,0006).

п„ Таблица I Результаты статистической обработки данных измерений показателей ССС и ВНС тренированных (1-я и 2-я группы) и нетренированных юношей (3-я группа) до и после физической нагрузки_

_Юноши

Показатели

вне

(<х>± dx)

СИМ

ПАР

ИНБ

SPOi

ЧСС

Нагрузка

До

после

До

после

До

после

До

после

До

после

1 группа наблюдения

2,29±0,86

6,07±2,35*

2 группа наблюдения

19,8б±2,88

11,64±2,87**

33,57±13,27

131,43±74,85*

98,07±0,58

97,43±0,74

80,50±8,16

95,43±7,62"

4,42±2,03 12,00±4,29**

14,50±5,16

4,92±2,40*

77,92±44,40

309,17*111,37*

98,75+0,29

97,75±0,55* 88,33± 11,93

111,08 ±6,42**

3 группа сравнения

3,27±1,91

18,73±4,50*

14,20±3,46

3,40±1,27*

49,00±20,56

458,00±136,79*

98,33±0,62

98,07±0,39

85,00±9,03

120,60±6,45**

физической нагрузки с

р< 0,05 при сравнении показателей ВНС до и после воздействия использованием критерия Вилкоксона.

р< 0,05 при сравнении показателей ВНС до и после воздействия физической нагрузки с использованием двухвыборочного критерия Стьюдента.

В качестве X/ выступали: хо - СИМ - показатель активности симпатического отдела ВНС ly-ej, X! - ПАР - показатель активности парасимпатического отдела ВНС (у е) х2- ИНБ -показатель индекса напряжения по P.M. Баевскому (у. е.), х3 - SP02 -'содержание оксигемоглобина в крови испытуемых (%), Х4- ЧСС - частота сердечных сокращений (уд/мин). <х> - среднее арифметическое значение; dx - погрешность измерения

^nn^fi ПЛР ДЛЯ Этой же - 14,50±5,16 у.е., после - 4,92±2,40 у.е.

(р=0,0068). ИНБ до и после нагрузки существенно изменяется - увеличился практически в 4 раза после нагрузки и составил 309,17±111,37 у е (р=0 0022) (до нагрузки ИНБ - 77,92±44,40 у.е.). В показателях SP02 существенных различий не наблюдалось, которые были статистически достоверными (р=0 016605) ЧСС

Г™— после нагрузки до 111,08 ±6,42 уд/мин относительно исходной 88,33±11,93 уд/мин (р=0,0001) (табл.1).

По всем показателям существенно отличаются юноши 3-ей группы сравнения до и после предъявления нагрузки. Средние арифметические значения после нагрузки возрастают в несколько раз и составляют для СИМ: с 3,27±1 91 у е до У-е. соответственно (р=0,0007). Показатели ПАР снижаются с ыЛ^ У-е" Д0 3'4±1>27 У-е- (Р=0.00065) Наибольшее различие установлено для S Т«ОН,„ПраШ,еСКИ в 10 Раз'возрастает после нагрузки и составляет 45о,0±136,79 у.е. при значении 49,0±20,56 у.е. до нагрузки (р=0 00065) Показатель SP02 до нагрузки составил 98,33±0,62%, а после 98,07±0 39% те

Д0 так и П0СЛе' 0днак0 он не «шляется достоверным (P=u,j»2ji) (табл.1). ЧСС сильно возрастает с 85,00±9,03 уд/мин до 120 60±6 45 уд/мин после нагрузки (р=0,000004), что говорит о высоких функциональных

21

возможностях ССС нетренированных юношей и о ее мобилизации для обеспечения работы в условиях влияния физической нагрузки.

Существенные различия показателей БР02 установлены у обследованных школьников. В зимнее время среднее значение БРОг составило - 99,1%, а доля лиц, у которых 8Р02 опустился ниже 97% по всем группам (с учетом возраста и пола) не превысила 2%. Вместе с тем, было установлено, что доля учащихся с значениями 8Р02 выше 97% , проживающие в г. Самаре (средней полосе РФ), этих же возрастных категорий, наоборот, не превышает 3-4%, т.е. 96-97% составили испытуемые, у которых БРОг менее 97% (93-94%).

Для сравнения параметров ФСО обследуемых мы брали пять координат ВСОЧ-хо=СИМ, х,=ПАР, х2=ИНБ, х3= 5Р02, х^ЧСС,

Таблица 2

Результаты сравнения параметров квазиатгракторов вектора состояния организма тренированных (1-я и 2-я группы) и нетренированных юношей (3-я

Параметры квазиаттракторов, у.е. 1 группа наблюдения 2 группа наблюдения 3 группа сравнения

нагрузка

до после до после до после

Ус. 9,98-105 3,1 -107 3,16-Ю6 9,87-106 5,72-106 1,51 -107

12,32 128,65 39,67 40,97 16,41 137,19

Из данных таблицы 2 следует, что у юношей 1 группы общий коэффициент асимметрии Лг до тренировки равен 12,32 у.е., а после тренировки - 128,65 у.е. Объем ш-мерного параллелепипеда Ус, ограничивающего квазиатгракгор, составляет 9,98-105 у.е. до нагрузки и 3,1 -107у.е. после, т.е. объем увеличивается в 30 раз после предъявляемой нагрузки по сравнению с исходным объемом.

У юношей 2 группы общий коэффициент асимметрии до тренировки был равен 39,67 у.е., а после тренировки 40,97 у.е. Объем квазиаттрактора Уа составил 3, 16-10 у.е. до нагрузки и 9, 87-Ю6 у.е. после, т.е. увеличился в 3 раза после предъявления нагрузки (табл.2), что также было отмечено и у юношей 3-й группы: Уа составил 5, 72-Ю6 у.е. до нагрузки и 1,51-Ю7 у.е. после (табл. 2), общий коэффициент асимметрии (Я^ до тренировки был равен 16,41 у.е., а после тренировки расстояние сильно увеличилось и составило 137,19 у.е.

Изменения параметров квазиаттракторов ВСОЧ в 5-ти мерном фазовом пространстве состояний более существенны, чем результаты статистической обработки их первичных данных: у юношей 3-й группы исходный объем Ух уже был больше (5, 72 -10б у.е.), а после нагрузки увеличился в 3 раза (1,51-Ю7 у.е.), в то время как у юношей 1-й и 2-й групп исходный объем Уу меньше (9,98-105 у.е.), а после нагрузки он значительно увеличился (3,1 -107 у.е.), т.е. почти в 2 раза сравнительно с результатами юношей 3-й группы.

Показатель /?„ после нагрузки также зависит от уровня подготовленности испытуемых, но в отличие от Ус, оказалось, что чем ниже уровень подготовленности, тем разница между хаотическим и стохастическими центрами больше. Это также подтверждается изменением значений объемов квазиатгракторов после нагрузки по сравнению с данными до нагрузки.

22

Показатели ВСОЧ юношей 1-й группы до и после физической нагрузки, отличаются от таковых юношей 3-й группы весьма существенно (почти в 10 раз) по показателям асимметрии Лх. Также отмечается увеличение объемов квазиаттракторов после предъявляемой нагрузки в 30 раз у юношей 1-й группы и в 3 раза у юношей 3-й группы. Это объясняется тем, что интенсивность нагрузок в игровых видах спорта выше, чем для студентов юношей 3-й группы. Следовательно, можно говорить, что результаты статистической обработки отражают количественные показатели изменения параметров, а обработка данных в рамках теории хаоса и синергетики - качественные и количественные. Причем, методы ТХС дают более выраженные значения различий, чем традиционные статистические.

Следующий этап исследований посвящен расчету матриц межатгракгорных расстояний 2,) тренированных и нетренированных студентов г. Сургута.

Таблица 3

Матрицы идентификации расстояний (¿ф между хаотическими центрами квазиаттракторов вектора состояния организма тренированных и нетренированных юношей до и после предъявления нагрузки в 5-мерном фазовом пространстве

Юноши до нагоузки

Юноши после нагрузки 1 группа наблюдения 2 группа наблюдения 3 группа сравнения

1 группа наблюдения z, ,=99,40 z12=54,09 Zi3=83,l 8

2 группа наблюдения z2I=277,86 z22=232,69 zM=261,78

3 группа сравнения z31=426,95 z32=381,88 z33=410,98

------------------------"U nwiviiotiivjiD uivLriutiuif 1И ^имндшческого

отдела ВНС (у.е.), Х| - ПАР - показатель активности парасимпатического отдела ВНС (у.е.), х2 - ИНБ - показатель индекса напряжения по P.M. Баевскому (у.е.), Хз - SPO2 -содержание оксигемоглобина в крови испытуемых (%), х4 - ЧСС - частота сердечных сокращений (уд/мин).

Таблица 3 представляет весь набор межатгракторных расстояний для двух кластеров испытуемых (кластер юношей до нагрузки, который содержит 3 квазиаттрактора (1, 2 и 3-я группы испытуемых), и кластер юношей (1, 2 и 3-я группы испытуемых) после нагрузки). Параметр 2и - расстояния между (;'-ми, j-ми) центрами хаотических квазиаттракторов двух изучаемых групп (компартментов) испытуемых.

Между положением квазиаттракторов ВСО юношей имеет небольшую разницу при сравнении трех групп испытуемых кластера юношей до предъявления нагрузки со 2 кластером 1-й группы наблюдения после полученной нагрузки. Минимальное межатгракторное расстояние Z,j отмечается при сравнении юношей 2-й группы до предъявления нагрузки с 1-й группой юношей после полученной нагрузки, которое'составляет г/2=54,09 у.е. Продолжая сравнение с 3-й группой z/j=83,18 у.е., а при сравнении с 1-й группой z/f=99,40 у.е.

Наибольшее межаттракторное расстояние отмечено при сравнении юношей 3-й группы после полученной нагрузки с 1-й группой до нагрузки и составляет z31=426,95 у.е., а также при сравнении с 3-й группой юношей до полученной нагрузки - z33=410,98 у.е. Полученный результат свидетельствует о влиянии

23

нагрузки на организм следующим образом: нагрузка вызывает состояние рассогласования параметров ФСО, что наблюдается при сравнении межаттракторных расстояний 3-х групп юношей (кластер юношей до нагрузки) с 3-й группой юношей 2-го кластера после полученной нагрузки, где отмечены наибольшие значения параметров 2/,. В отличие от аналогичного сравнения 3-х групп кластера юношей до нагрузки с 1-й группой 2 кластера юношей после нагрузки, здесь установлены наименьшие значения параметра как результат формирования состояния адекватной мобилизации для групп испытуемых, занимающихся игровыми и индивидуальными видами спорта (табл. 3).

Таким образом, количественные показатели, характеризующие ССС и НМС человека являются по сути косвенными, однако они вполне объективно отражают компенсаторные реакции НМС на стандартные физические нагрузки и дают количественную оценку возможностей уровня активности НМС и вегетативных функций в целом в зависимости от условий проживания: средняя полоса РФ - г. Самара и Север РФ - г. Сургут.

В связи с этим для сравнения было выполнено аналогичное исследование функциональных показателей ССС и НМС студентов этих разных по экологическим условиям территорий (четвертый и пятый блоки исследований).

В исследовании участвовали юноши двух вузов гг. Сургута и Самары. Юношей разделили на три группы: 1 группа наблюдения - студенты, занимающиеся игровыми видами спорта; 2 группа наблюдения - студенты, занимающиеся индивидуальными видами спорта; 3 группа сравнения - студенты, занимающиеся физической культурой (ФК) не регулярно (лишь 2 раза в неделю в рамках государственной программы по ФК), нетренированные.

При сравнении расстояний юношей гг. Самары и Сургута до физической нагрузки было установлено, что наибольшее значение расстояния отмечались при сравнении испытуемых 3-й группы г. Самары с испытуемыми 2-й группы г. Сургута (гзг=49,20 у.е.), а также при сравнении с 1-й группой испытуемых г. Сургута и составило г31=44,69 у.е. (табл. 4).

Таблица 4

Матрицы сравнения расстояний (2ф между хаотическими центрами квазиаттракторов вектора состояния организма тренированных (1-я и 2-я группы) и нетренированных юношей (3-я группа) гг. Самары и Сургута, до предъявления физической нагрузки _

Юноши г. Суш-ута

Юноши г. Самары 1 группа наблюдения 2 группа наблюдения 3 группа сравнения

1 группа наблюдения ъх ,=33,02* г,2=37,89 2.3=9,54

2 группа наблюдения 221=7,17 222=10,36 223=19,86

3 группа сравнения * Г.. „„,...~__________ с ... гз,=44,69 . 232=49,20 г33=20,93

* См. примечание к таблице 3.

Наименьшее межатгракторное расстояние отмечено при сравнении 2-й группы испытуемых г. Сургута и 1-й группы г. Самары и составило г21=7,17 у.е.; также при сравнении расстояний матриц испытуемых 1-й группы г. Самары и испытуемых 3-й группы г. Сургута-2,3=9,54 у.е. (табл. 4).

После тренировки испытуемых картина резко изменяется. На порядок увеличилось расстояние между центрами квазиатгракторов, что характерно для всех групп наблюдения и сравнения. Исключение составили сравнения 1-й группы г. Самары со 2-й группой г. Сургута, где межаттракторное расстояние увеличилось незначительно с 37,89 у.е. до 46,39 у.е. (табл. 5).

Таблица 5

Матрицы сравнения расстояний между хаотическими центрами квазиаттракторов вектора состояния организма тренированных (1-я и 2-я группы) и нетренированных юношей (3-я группа) гг. Самары и Сургута, после предъявления физической нагрузки _

Юноши г. Сургута

Юноши г.Самары 1 группа наблюдения 2 группа наблюдения 3 группа сравнения

1 группа наблюдения z„=343,04* z12=46,39 z13=30,13

2 группа наблюдения 221=439,88 z22=143,12 z23=124,56

3 группа сравнения z31=572,66 z32=276,05 z33 =257,91

* См. примечание к таблице 3.

Наибольшее увеличение данного параметра отмечено при сравнении юношей 3-й группы г. Самары с юношами 1-й группы г. Сургута, которое составило z3i=572,66 у.е.

Такие различия можно использовать для оценки степени развития дезадаптации и гипокинезии у жителей Севера РФ и уже используются нами при количественной оценке степени влияния тренировок на функциональные системы организма жителей Севера РФ. Таким образом, можно сделать важный вывод о возможности формирования типа вегетативной регуляции в экологических условиях среды проживания при воздействии определенного типа физических нагрузок (табл. 5).

В шестом блоке исследований нами был произведен сравнительный анализ параметров квазиаттракторов вектора состояния в 13-ти - мерном ФПС организма тренированных и начинающих заниматься спортом юношей г. Сургута (Югра) и г. Самары (средняя полоса европейской части России). Это следующие параметры ВСОЧ: Хо=СИМ, х,=ПАР, х2= SDNN, х3=ИНБ, Х4= SP02, х5=ЧСС, x6=VLF, x7=LF, xg=HF, x9=LFnorm, x10=HFnorm, xu=LF/HF, x12= Total. Всего было обследовано 40 студентов в возрасте от 18 до 25 лет, которые вошли в 4 группы: 1 - студенты г. Сургута, тоже начинающие заниматься тяжелой атлетикой; 2 - студенты г. Самары, тоже начинающие заниматься тяжелой атлетикой; 3 - студенты г. Сургута, занимающиеся тяжелой атлетикой около 2-х лет; 4 - студенты г. Самары, занимающиеся тяжелой атлетикой около 2-х лет.

Показатели снимались до тренировки после 30 приседаний (тест с физической нагрузкой) и после тренировки (15-ти минутной релаксации) (табл.6). Для каждой группы было выполнено по 30 измерений (в целом 120 измерений). Выбранный нами способ проведения теста - проба с приседаниями, не требует наличия специального оборудования. Количество необходимых для оценки пробы приседаний колебаться в зависимости от возраста и пола. В наших исследованиях, для обследуемых мужского пола до 25 лет - 30 приседаний. Тест

используется для оценки реактивности обоих отделов ВНС, т.е. для оценки адекватности процессов регуляции гемодинамики при физической нагрузке, провокации возникновения нарушений ритма и проводимости.

Квазиаттракторы движения ВСОЧ до и после предъявления физической нагрузки занимают разные области в фазовом пространстве и имеют разные объемы. У юношей 3-й группы общий показатель асимметрии Дх до тренировки равен 8 925,90 у.е., а после тренировки - 835,28 у.е.'

Объем квазиаттрактора Уа у этой группы составил до нагрузки - 2,21-102бу-е. и после 4,24-Ю23 у.е., т.е. после предъявления нагрузки он снижается на три порядка, что говорит о стабилизирующем влиянии физической нагрузки на параметры ФСО студентов 3-й группы и о их более высоком уровне физической тренированности (табл. 6).

У юношей 4 группы общий показатель асимметрии (Я^) до тренировки равен 5 094,51 у.е., а после тренировки - 4 446,61 у.е.; объем квазиаттрактора Ус, до нагрузки - 4,19-Ю28у.е. и 1,33-Ю28 у.е. после, т.е. отмечено увеличение объема Кс приблизительно в 3 раза после предъявляемой нагрузки (табл. 6). Нагрузка на тяжелоатлетов г. Самары также оказывает стабилизирующее влияние, однако объем квазиаттрактора изменяется не так значительно, как у тяжелоатлетов г. Сургута.

Таблица 6

Результаты сравнения параметров квазиаттракторов вектора состояния организма тренированных (3 и 4 группы) и начинающих заниматься спортом (1 и 2 группы) юношей до нагрузки, после 30 приседаний и после предъявления

Юноши г. Сургута

Параметры квазиаттракторов Нагрузка 3 группа сравнения 1 группа наблюдения

Их, у.е. До 8925,90 3443,33

30 приседаний 1715,65 1243,49

После 835,28 25334,93

у.е. До 2,21-Ю26 7,52-1023

30 приседаний 4,24-Ю23 9,35-Ю22

После 2,03-1023 5,86-Ю24

Юноши г. Самары

Параметры квазиаттракторов Нагрузка 4 группа сравнения 2 группа наблюдения

Их, у.е. До 5094,50 15111,68

30 приседаний 2713,98 4446,61

После 4446,61 25933,84

у.е. До . 4,19-1028 1,72-102'

30 приседаний 1,98-1027 1,33-1028

После 1,33-1028 6,43-Ю30

У студентов 1 группы общий показатель асимметрии (Я^ до тренировки составляет 3 443,32 у.е., после - 25 334,93 у.е., т.е. он увеличился практически в 7 раз. Также наблюдается существенное увеличение объема квазиаттрактора с

7,52-10 у.е. до 55,86-10 у.е., что говорит о существенном влиянии физической нагрузки на параметры ФСО юношей, только начинающих заниматься спортом и о наличии у них более высоких функциональных резервов (табл. 6).

Для студентов 2 группы установлено, что общий показатель асимметрии (Я.) до тренировки равен 15 111,68 у.е., после - 25 933,84 у.е., т.е. происходит резкое увеличение данного показателя, что также характерно и для юношей г. Сургута только начинающих заниматься спортом. Объем квазиаттрактора Ус до нагрузки' равен 1,72-10 у.е. и 6,43-Ю30 у.е. после, т.е. возрастает в 30 раз, что говорит об адаптации к спортивным нагрузкам за счет мобилизации резервов преимущественно посредством активации симпатического звена регуляции (табл 6).

Анализ результатов (табл. 6) показывает, что параметры квазиаттракторов компонентов Ус и Я, ВСО юношей Сургута и Самары, существенно отличаются по всем группам испытуемых как до, так и после нагрузки. Причем, до нагрузки наименьший показатель асимметрии (Я,) отмечен у юношей 3 и 4 групп, а наибольший показатель асимметрии (Я^ у студентов 2 группы. После предъявления нагрузки резко увеличивается Ях у начинающих заниматься спортом студентов (2-я группа), такая же ситуация отмечена и у студентов 4-й группы проживающих в г. Самаре (табл. 6).

Таблица 7 представляет весь набор межаттракторных расстояний для двух кластеров испытуемых: 1-й кластер - параметры начинающих заниматься спортом юношей г. Сургута (содержит 3 квазиаттраюшра) и 2-й кластер -начинающих заниматься спортом юношей г. Самары (тоже из 3-х квазиаттракторов), где г0 - расстояния между (/-ми, /-ми) хаотическими центрами квазиаттракторов двух изучаемых групп (компартментов) испытуемых.

. Таблица 7

Матрицы идентификации расстояний (1ф между хаотическими центрами квазиаттракторов вектора состояния организма, начинающих заниматься спортом юношей г. Сургута и г. Самары до нагрузки, после 30 приседаний и после 15-ти

Юноши г. Сургута

Юноши г. Самары до нагрузки 30 приседаний после релаксации

до нагрузки z„=15 317,17 z12=4 543,44 z13=14 725,66

30 приседаний z2,=12 496,54 z22=7 671,78 z23=8 082,29

после релаксации z3)=22 343,47 z32=20 010,35 z33=14 977,39

_ -------- „, лщ — ^rnvi — показатель активности

симпатического отдела ВНС (у.е.), х, - ПАР - показатель активности парасимпатического отдела ВНС (у.е.), х2 - SDNN- стандартное отклонение R-R-интервалов (мс) , хз- ИНБ -показатель индекса напряжения по P.M. Баевскому (у.е.), jl, - SP02 - содержание оксигемоглобина в крови испытуемых; х5 - ЧСС - частота сердечных сокращений (уд/мин), X«- VLF - мощность спеюра сверхнизкочастотого компонента вариабельности (мс2/Гц), х7-LF - мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности (мс2/Гц), х8 - HF -мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности (мс2/Гц), х9 - LFnorm -низкочастотный компонент спектра в нормализованных единицах (%), хш - HFnorm -высокочастотный компонент спектра в нормализованных единицах (%), хп - LF/HF -

отношение значений низкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма (у.е.), Х12- Total - общая спектральная мощность (мс2/Гц).

Расчет матриц межатгракторных расстояний (¿¡) между хаотическими центрами квазиаттракторов показал, что наибольшее ее значение Zy отмечено при сравнении начинающих заниматься спортом юношей г. Сургута после полученной нагрузки (релаксации) и начинающих заниматься спортом юношей г. Самары после 30 приседаний - z32=20 010,85 у.е., а также начинающих заниматься спортом юношей г. Сургута после 30 приседаний и начинающих заниматься спортом юношей г. Самары после предъявления нагрузки -z31=22 343,49 у.е. (табл.7).

Анализ расстояний Zi} между хаотическими центрами квазиатгракторов показал что, наибольшее расстояние отмечено при сравнении начинающих заниматься спортом юношей г. Самары и г. Сургута до предъявления нагрузки и составило /; - -15 317,17 у.е.; после 30 приседаний параметр Z/,- снижается до z22=7 671,78 у.е., что свидетельствует о стабилизирующем влиянии нагрузки, а после полученной нагрузки Ztj увеличилось практически в 2 раза до z33=14 977,39 у.е., т.е. возвратилось почти в исходное состояние рассогласования параметров ФСО, начинающих заниматься спортом юношей (из-за гипокинезии, влияющей на организм молодых людей, проживающих в условиях Севера РФ) (табл. 7). Что также может говорить о перенапряжении регуляторных систем, которые предшествуют появлению клинических признаков перетренированности.

Анализ данных, представленных в таблице 8, показал, что наибольшее расстояние Zjj между хаотическими центрами квазиаттракторов установлено при сравнении тренированных юношей г. Самары и г. Сургута до выполнения нагрузки и составило - гц=6 929,07 у.е.; после 30 приседаний параметр Z,j снизился до Z22=3 832,28 у.е., а после периода релаксации его значение продолжило снижаться - z33=2 584,74 у.е., что свидетельствует о стабилизирующем влиянии физической нагрузки на параметры ФСО тренированных студентов, а также об определенной схожести реакции ФСО тренированных испытуемых на нагрузки.

Таблица 8

Матрицы идентификации расстояний (Ztj) между хаотическими центрами квазиатгракторов вектора состояния организма тренированных юношей г. Сургута и г. Самары до нагрузки, после 30 приседаний и после 15-ти минутной

Юноши г. Сургута

Юноши г. Самары до нагрузки 30 приседаний после релаксации

до нагрузки z„=6 929,07* z12=l 910,61 z13=8 688,10

30 приседаний z2I=4 168,10 z22=3 832,28 z23=6 031,91

после релаксации z31=3 804,78 . z32=8 459,03 z33=2 584,74

* См. примечание к таблице 7.

Сравнительный анализ объемов квазиаттракторов ВСО студентов двух городов показал, что до тренировки объемы квазиаттракторов у начинающих заниматься спортом юношей больше, чем у тренированных юношей. После физической нагрузки наоборот объемы квазиаттракторов ВСО тренированных юношей

становятся меньше, чем у начинающих заниматься спортом, что характерно как для юношей Сургута, так и для юношей г. Самары. Таким образом, физическая нагрузка стабилизирует параметры сердечно-сосудистой системы тренированных юношей и является первым маркером степени детренированности молодых жителей Югры, а также позволяет оценивать степень влияния гипокинезии на организм человека в условиях Севера РФ.

Расчет матриц межатграторных расстояний квазиатгракторов ВСО тренированных юношей г. Сургута и г. Самары показал уменьшение расстояний (2у) между центрами квазиатгракторов, что свидетельствует о стабилизирующем влиянии физической нагрузки. Расстояния между центрами квазиаттракторов начинающих заниматься спортом студентов наоборот увеличивалось после тренировки, что показывает недостаточную сформированность у них адаптационных механизмов, а также существенное напряжение регуляторных процессов и степень рассогласования параметров функциональных систем организма.

В седьмом блоке исследований установлены особенности в динамике поведения вектора состояния организма мужского и женского населения Югры при выполнении физических нагрузок.

При анализе параметров квазиаттракторов динамики поведения ВСО юношей и девушек Югры, не регулярно занимающихся спортом, до и после физической нагрузки, нами было установлено, что более хаотические параметры имеют юноши как до, так и после физической нагрузки (имели большие Уа и Лх, нежели у девушек).

При сравнении значений Ох и Ус квазиаттракторов девушек 4-й и 5-й групп можно отметить определенную тенденцию в изменении параметров квазиаттракторов. В 4-й группе наблюдения интервал разброса данных изначально находится в широком интервале относительно данных девушек 5-й группы сравнения. Это касается как показателей асимметрии, так и показателей объемов квазиаттракторов.

После нагрузки эта разница увеличивается согласно физической активности: чем ниже активность, тем меньше разница между исходными данными. У студенток 4-й группы наблюдения эта разница увеличивается с 1,49-106 у.е. до 1,17-10* у.е., а в 5-й группе студенток с 1,49-105 у.е. до 1,45 -107 у.е. Отмечено повышение объемов как в 4-й группе наблюдения (приблизительно в 90 раз), так и в 5-й группе сравнения (приблизительно в 100 раз) после нагрузки.

Хотя и наблюдалось одинаковое повышение показателя Ус после нагрузки, легко можно заметить, что в 4-й группе наблюдения этот показатель меньше Уа в 5-й группе сравнения, т.е. диапазон разброса показателей хаотической динамики параметров ССС в ответ на нагрузку у нетренированных студенток увеличился и стал больше. Это говорит о том, что параметры ВСО девушек, занимающихся игровыми видами спорта, после нагрузки, не только более стабилизированы, но и носят тренировочный эффект. Таким образом, методы теории хаоса и синергетики позволили установить не только существенные различия между тренированными и нетренированными группами юношей и девушек, но и установить тренировочный эффект.

Анализ результатов расчета матриц межапракторных расстояний 2и между хаотическими центрами квазиатгракторов девушек и юношей до предъявления нагрузки показал, что наибольшее 2у установлено при сравнении 1-й и 4-и групп наблюдения и составляет г,г=48,69 у.е., а наименьшее расстояние при сравнении девушек 4 группы наблюдения с юношами 2-й группы наблюдения - г21-3,57 у.е. Полученный результат свидетельствует о существенном влиянии нагрузки на параметры ФСО как спортсменов, так и нетренированных студентов (табл. 9).

Таблица 9

Матрицы идентификации расстояний (2ф между хаотическими центрами квазиатгракторов вектора состояния организма тренированных и нетренированных девушек (4-я и 5-я группы) и юношей (1, 2 и 3-я группы) до

»явления нагрузки в э-ме Левушки до нагрузки

Юноши до нагрузки 4 группа наблюдения 5 группа сравнения

1 группа наблюдения 2П=48,69* 212=9,04

2 группа наблюдения 221=3,57 г22=39,41

3 группа сравнения 231=32,28 232=10,89

т примечание к чаилицс^.

Методом многомерных фазовых пространств установлены особенности в динамике поведения ВСО мужского и женского населения Югры при выполнении физических нагрузок. Анализ результатов расчета матриц межатракторных расстояний между хаотическими центрами квазиатгракторов девушек и юношей после предъявления нагрузки показал, что наибольшии параметр отмечается при сравнении 3-й группы юношей и 5-й группы девушек и составляет г32=322,08 у.е., а наименьшее расстояние 2ц при сравнении девушек 4-й группы наблюдения и юношей 2-й группы наблюдения и составляет 721=5,81 у.е. т.е. группы спортсменов разных видов спорта не существенно различаются как до, так и после нагрузки, в отличие от нетренированных студентов (табл. 10).

Таблица 10

Матрицы идентификации расстояний (2,) между хаотическими центрами квазиаттракторов вектора состояния организма тренированных и нетренированных девушек и юношей после предъявления нагрузки

мерном фазовом проигран*. Девушки после нагрузки

Юноши после нагрузки 4 группа наблюдения 5 группа сравнения

1 группа наблюдения 2и=175,19* 2,2=6,28

2 группа наблюдения 221=5,81 222=173,54

3 группа сравнения •231=152,77 232=322,08

^ \_/М. 1фпмсм<шп& л іашіпил' •

Таким образом, установленный нами результат показывает, что на параметры ФСО нетренированных студентов нагрузка влияет существенным образом, о чем свидетельствует наибольшее расстояние 2ц. (табл. 10). Метод расчета матриц

межаттракторных расстояний позволяет оценивать эффективность влияния дозированных физических нагрузок на разные группы испытуемых.

Полученные результаты также могут быть использованы для оценки адекватности физических тренировок индивидуальному функциональному резерву. Изучение состояния механизмов регуляции, определение степени напряжения регуляторных систем имеют большое значение для оценки особенностей адаптации организма человека к физическим нагрузкам. Это позволяет подойти к научному прогнозированию физических возможностей спортсменов, что играет большую роль при решении вопросов отбора для занятий спортом, рационального построения режимов тренировок и контроля за функциональным состоянием организма спортсмена. Поэтому крайне важно внедрять в спортивную практику раннее распознавание неадекватности реакции организма на физические нагрузки методом расчета матриц межаттраторных расстояний параметров квазиаттракторов ВСОЧ.

ВЫВОДЫ

1. Статическая нагрузка мышц верхних конечностей вызывает сдвиг амплитудно-частотных характеристик треморограмм в окрестности 2 Гц в область более низких частот (у девочек это менее выражено, чем у мальчиков), а в области 10 Гц первоначально имеем усиление амплитуды (у девочек с 9 до 12 у.е, а у мальчиков - сдвиг до 9 Гц и возрастание до 13 у.е.). Доказано, что именно диапазон до 15 Гц при этом наиболее информативен, а диапазон около 10 Гц является маркером пубертатного периода и маркером развития степени утомления.

2. Анализ результатов спектральных характеристик микродвижений конечности в состоянии покоя, во время целевого удержания и после него показал возможность регистрации величины произвольного (волевого) изменения показателей тремора. Зафиксированное повышение амплитуды колебаний с частотой около 10 Гц можно объяснить управляющим тоническим воздействием со стороны нейросетей верхнего управляющего кластера. Используемая компартментно-кластерная модель позволяет описать степень влияния системы произвольного управления на микродвижения конечности человека, что создает предпосылки для дальнейшего исследования и моделирования системы управления непроизвольным движением человека (тремором). При этом установлено, что усиление драйвов со стороны верхнего (иерархического) кластера снижает низкочастотный компонент и приводит к возникновению высокочастотного (в нашем случае 10 Гц) компонента в амплитудно-частотных характеристиках тремора.

3. Расчет матриц межаттракторных расстояний целесообразно использовать для количественной оценки степени детренированности организма жителей Югры, что выражается увеличением межаттракторных расстояний например нетренированные студенты, с выраженной гипокинезией до и после полученной нагрузки гзз=410,98 у.е., а сравнение юношей, занимающихся игровыми видами спорта до нагрузки и нетренированных юношей после 2у вообще максимальное г31=426,95 у.е.. Минимальные межаттракторные расстояния Иу отмечаются при сравнении юношей, занимающихся индивидуальными видами спорта до предъявления нагрузки с юношами,

занимающимися игровыми видами спорта после полученной нагрузки Пяпя У И В сравнении с нетренированными студентки (z„=83 iKeT Параметры матриц межаттраюорных расстояний могут использоватъ„ оценки качества проводимых дозированных физическ^ шшу^к (тренировок) у спортсменов и не спортсменов в условГяГппоФиГн!

оТнТ^ (С УЧСТ0М ВИДОВ cn°P-> " « Диагностический пР™ ^

а таюке ^^ и

п™ пространстве бьшо установлено, что наиболы^е значен™

расстоянии отмечались у нетренированных испытуемых (3 гоуппа) г Сшшэы

ФУШ« г. Самары (юнощи, занимающиеся шровьши видами сТрта) -

?''ТГ ПРИ СРаВ"е'ШИ РЗССТОЯНИЙ испытуемых 1-й ф^ПЫ

г. Самары и испытуемых 3-й фуппы г. Сургута - z„=9 54 ve пГг,. =—

5 ==== "SSKSSSSSS

после полученной физической нагрузки на Р Д

межаттракторных расстояний, , ^

цен^ми квазиа^ров у тренированных юношей ". ^ 929 01-

штшш^

О недостаточной сформированное™vuL я™314 977,39, что говорит , ™ о существенном ре^л^ГпГцГсов'Т™3"08' 3

1Г"Па ь^ГиГм оТ™ Шл~

целесообразно внедрять в спортивную практику раннее распознавание неадекватности реакции организма на физические нагрузки методом расчета матриц межаттракторных расстояний квазиаттракторов ВСОЧ.

6. Установлено, что изменения параметров квазиаттракторов ВСОЧ в 5-ти мерном фазовом пространстве состояний более существенны, чем результаты статистической обработки их первичных данных: у нетренированных юношей исходный объем Vx уже был больше (5,72-10s у.е.), а после нагрузки увеличился в 3 раза (1,51 -Ю7 у.е.), в то время как у тренированных юношей (1-я и 2-я группы) исходный объем Vy меньше (например, у юношей, занимающихся игровыми видами спорта Vi=9,98-10s у.е.), а после нагрузки он значительно увеличился (Уг=3,1 -107 у.е.), т.е. почти в 2 раза сравнительно с результатами нетренированных юношей. Выявленная особенность показывает, что на параметры ФСО нетренированных студентов нагрузка влияет существенным образом, о чем также свидетельствует наибольшее расстояние Z,j. Метод расчета матриц межаттракторных расстояний позволяет выявлять параметры порядка в условиях влияния дозированных физических нагрузок, а именно: на первом месте находится показатель индекса напряжения по P.M. Баевскому (ИНБ), на втором по значимости показатель активности симпатического отдела вегетативной нервной системы (СИМ) для оценки детренированности (гипокинезии) в условиях Севера РФ.

7. Методом многомерных фазовых пространств установлены особенности в динамике поведения вектора состояния организма мужского и женского населения Югры при выполнении физических нагрузок, а именно большие объемы квазиаттрактров имеют юноши как до, так и после физической нагрузки, нежели девушки. А наибольшее межаттракторное расстояние Z,j отмечается при сравнении нетренированных юношей и девушек после нагрузки (z32=322,08 у.е.), наименьшее расстояние Z/, при сравнении девушек, занимающихся игровыми видами спорта и юношей, занимающихся индивидуальными видами спорта (z21=5,81 у.е.), т.е. группы спортсменов разных видов спорта не существенно различаются как до, так и после нагрузки, в отличие от нетренированных студентов.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. В качестве маркера пубертатного периода и маркера развития степени утомления могут быть использованы спектральные характеристики непроизвольных движений верхних конечностей (тремора) при анализе интервала до 15 Гц ив, частности около 10 Гц.

2. Разработанные методы на основе анализа параметров квазиаттракторов микродвижений конечностей человека могут быть использованы для первичного отбора спортсменов и для оценки качества тренированности в стрелковых видах спорта, если испытуемый реально и существенно может уменьшать низкочастотный компонент тремора (обычно это достигается путем тренировок у спортсменов высокого класса) и объем квазиатграакктора.

3. Метод и программный продукт для идентификации параметров состояния КРС молодежи ХМАО-Югры в условиях дозированных нагрузок можно использовать как эффективный показатель (маркер) степени гипокинезии,

которая существенно влияет на качество жизни молодого населения ХМАО-Югры.

4. Установленные закономерности в динамике поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных лиц целесообразно использовать для количественной оценки степени детренированности организма жителей Югры, а также для оценки качества проводимых дозированных физических нагрузок (тренировок) у спортсменов в условиях профильных подготовок (с учетом видов спорта).

Патенты, изобретения, свидетельства о государственной регистрации

программ ЭВМ:

1. Еськов В.М., Еськов В.В., Козлова В.В., Филатов М.А. Способ корректировки лечебного или ф из культурно-спортивного воздействия на организм человека в фазовом пространстве состояний с помощью матриц расстояний / № 2010108496, РОСПАТЕНТ. - Москва, 2010 от 09.03.2010.

2. Еськов В.М., Брагинский М.Я., Козлова В.В., Филатов М.А. Программа медицинской диагностики по расстоянию между фактической точкой вектора состояния организма человека и ближайшими центрами квазиаттракторов / Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ № 2010613543, РОСПАТЕНТ. - Москва, 2010 от 28.05.2010.

Монография:

1. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине : Часть 6. Системный анализ и синтез в изучении явлений синергизма при управлении гомеостазом организма в условиях саногенеза и патогенеза / Под редакцией A.A. Хадарцева, В.М. Еськова. - Самара: Офорт (гриф РАН), 2005.- 153 с.

2. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть IX. Биоинформатика в изучении физиологических функций жителей Югры / Под редакцией A.A. Хадарцева, В.М. Еськова. - Самара : «Офорт» (гриф РАН), 2011. - 173 с.

Учебно - методические пособия:

1. Козлова, В.В. Биофизические и нейрокибернетические метода в хроноэкологии человека на Севере: учебное пособие для студентов биологического факультета СурГУ (курс лабораторно-практических работ) / сост. С.Н. Русак, Е.А. Мишина; Сургут. Гос. Ун-т ХМАО - Югры. - Сургут: ИЦ СурГУ, 2010. -47 с.

2. Козлова, В.В. Биофизический мониторинг экологических факторов, влияющих на здоровье человека : метод, рекомендации для практ. занятий по курсу «Мониторинг экологических факторов ХМАО». 4.1. Физические факторы / сост. С.Н. Русак, Е.А. Мишина, В.В. Козлова; Сургут. Гос. Ун-т ХМАО -Югры. - Сургут: ИЦ СурГУ, 2010. - 47 с.

Статьи в журналах по> списку ВАК: «

1. Козлова, В.В. Сравнительный системный анализ показателей кардио -респираторной системы учащихся г. Сургута и г. Самары в рамках теории хаоса / И.Л. Пшенцова, A.B. Хисамова, М.А. Филатов // Вестник новых медицинских технологий. - 2007. - Т. XIV, № 1. - С. 29-31.

2. Козлова, B.B. Состояние показателей непроизвольных движений учащихся в условиях физической нагрузки в разные сезоны года. / МЛ. Брагинский, Ю.Г. Бурыкин, Е.В. Майстренко // Вестник новых медицинских технологий. - 2007. -Т. XIV,№1.-С. 61-63.

3. Козлова, В.В. Сравнительный анализ физиологических показателей организма тренированных и нетренированных студентов Югры статистическими и синергетическими методами / В.М. Еськов, A.A. Глущук, Н.Б. Попова, О.В. Климов // Вестник новых медицинских технологий. - 2008. - T.XV, № 3. - С. 35-38.

4. Козлова, В.В. Системный анализ и синтез изменений физиологических параметров студентов Югры в условиях выполнения физической нагрузки / В.М. Еськов, К.А. Баев, А.Р. Балтиков, О.В. Климов П Вестник новых медицинских технологий. - 2008. - Т. XV, № 4. - С. 203-206.

5. Козлова, В.В. Использование метода системного анализа в оценке адаптивных возможностей вегетативной нервной системы организма учащихся Северного региона / Е.А. Багнетова, O.JI. Нифонтова, O.E. Филатова, А.П. Шокарев // Вестник новых медицинских технологий. - 2009. - Т. XVI, № 1. - С. 142-144.

6. Козлова, В.В. Системный анализ аттракторов движения вектора состояния организма работников ОАО «СНГ», занимающихся атлетической гимнастикой / К .А. Баев, А.Р. Балтиков, М.М. Чагов // Информатика и системы управления. -2009.- 4 (22).-С. 51-53.

7. Козлова, В.В. Состояние нейровегетативного системокомплексов учащихся Югры / Е.А.Мишина, Е.В.Майстренко, В.Н. Кочуров, O.A. Синюк II Вестник новых медицинских технологий. - 2009. - Т. XVI, № 1. - С. 136-138.

8. Козлова, В.В. Параметры квазиаттракторов поведения вектора состояния организма пловцов / В.М. Еськов, Е.А. Ананченко, О.В. Климов, Е.В. Майстренко // Вестник новых медицинских технологий. - 2009. - Т. XVI, № 4 -С. 24-26.

9. Козлова, В.В. Методы кибернетики в оценке состояния параметров организма человека в условиях реабилитации / P.A. Антонова, О.В. Климов // Информатика и системы управления. - 2010. - 2 (24). - С. 119-122.

Ю.Козлова, В.В. Диагностика физиологических функций женщин-пловцов Югры методом расчета матриц межкластерных расстояний / В.М. Еськов, МЛ. Брагинский, Е.В. Майстренко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2010. - Т. 9, № 3. - С. 500-505.

И.Козлова, В.В. Исследование функциональных систем организма студентов Югры в условиях мышечной нагрузки методом фазового пространства / МЛ. Брагинский, A.A. Балтикова, Е.В. Майстренко II Современные наукоемкие технологии. - 2010. -№ 12. - С. 23-24.

12.Козлова, В.В. Корректировка лечебного или физкультурно-спортивного воздействия на организм человека в фазовом пространстве состояний с помощью матриц расстояний / О.В. Климов, Е.В. Майстренко, Э.Д. Умаров // Вестник новых медицинских технологий. - 2011. - Т. XVIII, № 3. - С. 333334.

13.Козлова, В.В. Сравнение параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных студентов / В.М.

Еськов, В.Н. Голушков, В.В. Еськов, JI.B. Гизатулина // Теория и практика физической культуры. -2011. - № 10. -С. 92-94.

М.Козлова, В.В. Сравнительный анализ и синтез физиологических параметров организма студентов Югры в фазовых пространствах состояний / В.М. Еськов, В.Н. Голушков // Теория и практика физической культуры. — 2011. — № 11. - С. 88-94.

15.Козлова, В.В. Биомеханическая система для изучения микродвижений конечностей человека: хаотические и стохастические подходы в оценке физиологического тремора / В.М. Еськов, МЛ. Брагинский, М.А. Джалилов, А.Е. Баженова // Вестник новых медицинских технологий. - 2011. - T. XVIII, №4.-С. 44-48.

16.Козлова В.В. Использование метода фазовых пространств состояний в оценке параметров кардио-респираторной системы студентов с разным уровнем физической подготовки / О.В. Климов, Е.В. Майстренко // Информатика и системы управления. - 2011. - № 4. - С. 183-185.

Статьи в других журналах и материалах конференций:

1. Гудкова, В.В. Установление зависимости между вегетососудистыми реакциями и показателями двигательных функций человека //Гудкова B.B. III Конгресс молодых исследователей Западно - Сибирского Региона: сб. тезисов докладов. - Сургут, 1999. - С. 50.

2. Гудкова, В.В. Использование пакета прикладных программ в медико-биологических исследованиях / В.А. Рачковская, А.Ф. Баева, И.В. Бисярина // Медико-биологические и экологические проблемы здоровья человека на Севере: сб. мат-лов Всероссийской научно-практической конференции. -Сургут, 2000.-С. 232.

3. Козлова, В.В. Динамика изменения показателей двигательных функций в зависимости от возраста учащихся / C.B. Асташов, О.И. Кочурова, Е.В. Майстренко, O.A. Синюк // Экологический вестник Югории. - 2004. - Т. 1, № 3-4.-С. 32-41.

4. Козлова, В.В. Возможности теории фазатона мозга в объяснении особенностей регуляции функции организма человека на Севере РФ / O.E. Филатова, В.А. Папшев, Е.В. Майстренко, Е.А. Мишина // Материалы XIV международной конференции по нейрокибернетике. — Ростов-на-Дону, 2005.- С. 222-226.

5. Козлова, В.В. Возрастные закономерности показателей тремора учащихся г. Сургута / Е.В. Майстренко, A.A. Глущук, О.В. Климов // Экологическое образование и здоровый образ жизни: мат-лы науч. конф. - Сургут, 2005. - С. 115-117.

6. Козлова, В.В. Показатели функциональных систем организма (ФСО) тренированных и нетренированных студентов Югры в аспекте теории хаоса и синергетики / О.В. Климов, Н.Б. Попова, К.А. Шаманский, Т.Н. Шипилова // Экологический вестник Югории. — 2005. - Т. И, № 3 — 4. — С. 42-50.

7. Козлова, В.В. Показатели произвольных и непроизвольных движений учащихся, проживающих на Севере РФ / A.A. Глущук, О.В. Климов, Е.В. Майстренко // Наука и инновации XXI века: мат-лы VI откр. окр. конф. молодых ученых. - Сургут: Изд-во СурГУ, 2006. - С. 198-199.

В.А. Вт»™«, ol Э юГ°ТгСе"Ра '

со« „„„. окр. ю„ф. _ Су^Гс-С.Т«"

в„

2006. - с. 92-93 ^ Междисциплинарный конгресс. - Судак,

ученых. - Сургут: ИМ-,,о СурГу, 2007 "™'|2 "ш М"*- М0Л0ДЬК

вестник Югории. - 2007. - Т 4 №1 - СбО-í 8 //Экологический

"■йр r. -ssr rrasr,

gSpiLSírrz^SsrZ

Изд-во «Лаконика», 2010.-C 166-169 практ. конф. - 1'юмень:

Добрынин, В.В. Еськов, Е.В. Майстренко // Современные технологии восстановительной медицины и реабилитации: тезисы 11 междунар. конф. -Сочи, 2010.-С. 83-84.

19. Козлова, В.В. Измерение расстояний между центрами квазиатгракторов вектора состояния организма спортсменов г. Самары и г. Сургута / В.Н. Голушков, О .А. Ведясова, Е.В. Майстренко // Электронное научное издание. Ученые заметки ТОГУ. - 2010. - Т. 1, № 1. - С. 28-31.

20.Козлова, В.В. Измерение расстояний между центрами квазиатгракторов вектора состояния организма спортсменов г. Самары и г. Сургута / В.Н. Голушков, О.А. Ведясова, Е.В. Майстренко // Синергетика природных, технических и социально-экономических систем: сб. статей VIII Международной заочной научной конференции. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2010.-С.95-102.

21.Козлова, В.В. Применение метода идентификации параметров квазиатгракторов поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных студентов г. Сургута и г. Самары / Г.С. Козупица, Л.П. Гудкова, Е.В. Майстренко // Экологический вестник Югории. - 2011. - Т. 7, № 2-3.-С. 39-43.

22.Козлова, В.В. Оценка физиологических параметров человека в условиях влияния физических нагрузок методом измерения расстояний между центрами квазиаттракторов. / В.В. Козлова // Экологический вестник Югории. - 2011. -Т. 8, №3-4.-С. 42-48.

23.Козлова В.В. Синергетические аспекты исследования микродвижений конечностей человека / В.М. Еськов, М.Я. Брагинский, Д.С. Тышкевич // Синергетика природных, технических и социально-экономических систем: сб. статей IX Международной заочной научной конференции. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2011.-С. 13-15.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АЦП - аналого-цифровой преобразователь

АЧХ - амплитудно-частотная характеристика

БДС - биологическая динамическая система

БИК - биофизический измерительный комплекс

ВНС - вегетативная нервная система

ВСО(Ч) - вектор состояния организма (человека)

ВСР - вариабельность сердечного ритма

ВСС - вектор состояния системы

ДСП - детерминистско-стохастический подход

ИНБ — индекс напряжения по Баевскому

КИ — кардиоинтервал

ККП - компартментно-кластерный подход

ККТБ - компартментно-кластерная теория биосистем

КРС - кардио-респираторная система

ЛББСС - лаборатория биофизики и нейрокибернетики при СурГУ НВС — нейровегетативный системокомплекс

НМС - нервно-мышечная система

ПАР - парасимпатический отдел вегетативной нервной системы ПП - параметры порядка

СИМ - симпатический отдел вегетативной нервной системы

ССС - сердечно-сосудистая система

ТХС - теория хаоса и синергетики

ФК - физическая культура

ФПС - фазовое пространство состояний

ФСО - функциональные системы организма

ЦНС - центральная нервная система

ЧСС - частота сердечных сокращений

ЭВМ - электронно-вычислительная машина

ХМАО-Югра - Ханты-Мансийский автономный округ-Югра

VLF - мощность спектра сверхнизкочастотого компонента вариабельности

HF - мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности

HFnorm - высокочастотный компонент спектра в нормализованных единицах

LF - мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности

LFnorm - низкочастотный компонент спектра в нормализованных единицах

LF/HF- отношение значений низкочастотного и высокочастотного компонента

вариабельности сердечного ритма

SP02 - содержание оксигемоглобина в крови испытуемых Total - общая спектральная мощность

Формат 60x84/16. Объем 0,97 уч.-изд.л. Тираж 100 экз. Заказ № 488. Отпечатано на ризографе в полиграфическом отделе СурГУ, 628400, г. Сургут, ул. Лермонтова, 5.

Содержание диссертации, доктора биологических наук, Козлова, Виктория Викторовна

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ХАРАКТЕРИСТИКА ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА В РАМКАХ КОМПАРТМЕНТНО-КЛАСТЕРНОГО ПОДХОДА

1.1. Характеристика климатоэкологических факторов ХМАО-Югры, влияющих на продолжительность и качество жизни человека

1.2. Компартментно-кластерный характер организации движений. Особенности организации непроизвольных движений

1.2.1. Структурная организация и особенности нервно-мышечной системы человека

1.2.2. Утомление человека при статической физической работе

1.2.3. Особенности организации непроизвольных движений

1.3. Механизмы адаптации организма к физическим нагрузкам

1.3.1. Классификации видов спорта по типу воздействия тренировочных нагрузок

1.4. Биофизический анализ параметров сердечно-сосудистой системы человека, проживающего на Севере РФ

1.4.1. Оценка функционального состояния человека при занятиях физической культурой и спортом

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Традиционные методы регистрации параметров сердечнососудистой системы человека, используемые в работе

2.2. Метод идентификации параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния биосистем в га-мерном фазовом пространстве состояний

2.3. Регистрация непроизвольных движений человека с помощью новых аппаратных и методов с учетом возрастных особенностей СТОХАСТИКА И ХАОС В конечностей программных

ГЛАВА 3.

ГЛАВА 4. 4.1.

НЕПРОИЗВОЛЬНОСТИ

ОЦЕНКЕ

ПРОИЗВОЛЬНОСТИ ТРЕМОРА

Возрастные аспекты динамических параметров тремора Влияние статических нагрузок на параметры треморограмм Проблема произвольности в организации тремора при выполнении спортивных упражнений

МАТРИЦЫ МЕЖАТТРАКТОРНЫХ РАССТОЯНИЙ В ОЦЕНКЕ ВОЗРАСТНЫХ И ПОЛОВЫХ РАЗЛИЧИЙ

Статистический метод оценки динамики поведения вектора состояния организма студентов, занимающихся разными видами спорта, при выполнении физических нагрузок

4.2. Особенности параметров квазиаттракторов вектора 174 состояния организма юношей и девушек г. Сургута, занимающихся разными видами спорта при выполнении физических нагрузок в рамках системного синтеза

4.3. Матрицы межаттракторных расстояний в оценке вектора 182 состояния тренированных и нетренированных юношей и девушек г. Сургута в условиях влияния физических нагрузок

ГЛАВА 5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТРИЦ МЕЖАТТРАКТОРНЫХ 187 РАССТОЯНИЙ В ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ КЛИМАТОЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И ОБРАЗА ЖИЗНИ НА ПАРАМЕТРЫ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ СТУДЕНТОВ Г. САМАРЫ И Г. СУРГУТА

5.1. Особенности динамики поведения вектора состояния 187 организма юношей и девушек г. Самары и г. Сургута, при выполнении физических нагрузок с использованием методов классической статистики

5.2. Особенности параметров квазиаттракторов вектора 199 состояния организма тренированных и нетренированных студентов г. Сургута и г. Самары физических нагрузок

5.3. Матрицы межаттракторных расстояний состояния организма тренированных и студентов г. Самары и г. Сургута, физических нагрузок в 5-ти мерном фазовом пространстве

5.4. Матрицы межаттракторных расстояний в оценке влияния 211 климатоэкологических факторов и образа жизни на параметры сердечно-сосудистой системы студентов г. Самары и г. Сургута в 13-ти мерном фазовом пространстве

5.4.1. Методы классической статистики в оценке влияния 212 экофакторов и образа жизни на параметры сердечнососудистой системы студентов г. Самары и г. Сургута в условиях влияния физической нагрузки

5.4.2. Особенности параметров квазиаттракторов движения 225 вектора состояния организма студентов в фазовом пространстве, для занимающихся тяжелой атлетикой г. Сургута и г. Самары при выполнении физических нагрузок

5.4.3. Матрицы межаттракторных расстояний в оценке вектора 228 состояния организма тренированных и только начинающих заниматься тяжелой атлетикой студентов г. Самары и г. Сургута

ГЛАВА 6. ОСОБЕННОСТИ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ 233 ВЕКТОРА СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА МУЖСКОГО И ЖЕНСКОГО НАСЕЛЕНИЯ ЮГРЫ И СРЕДНЕЙ при выполнении в оценке вектора нетренированных при выполнении

ПОЛОСЫ РФ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ФИЗИЧЕСКИХ НАГРУЗОК

6.1. Использование статистического метода в установлении 233 особенностей динамики поведения вектора состояния организма мужского и женского населения Югры, при выполнении физических нагрузок

6.1.1. Особенности динамики параметров квазиаттракторов 237 вектора состояния организма мужского и женского населения Югры, при выполнении физических нагрузок в рамках системного синтеза

6.1.2. Матрицы межаттракторных расстояний в оценке динамики 240 вектора состояния организма мужского и женского населения Югры, при выполнении физических нагрузок

6.2. Особенности динамики поведения вектора состояния 245 организма мужского и женского населения северной территории РФ (г. Сургут) и средней полосы РФ (г. Самара) при выполнении физических нагрузок с использованием статистического метода

6.2.1. Оценка динамики вектора состояния организма мужского и 250 женского населения г. Сургута и г. Самары при выполнении физических нагрузок методом матриц межаттракторных расстояний

Введение Диссертация по биологии, на тему "Матрицы межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния дозированных физических нагрузок на организм человека"

Гипокинезия - один из базовых факторов, влияющих на продолжительность и качество жизни любого человека, проживающего в особых экологических условиях Ханты - Мансийского автономного округа -Югры. Малоподвижный образ жизни, проживание основной части населения в условиях закрытых помещений и ограниченной подвижности порождает целый ряд проблем в организации и поддержании основных функций организма взрослого человека и особенно детского организма. Детско-юношеский период развития требует повышенной подвижности и физической нагрузки, которая существенно снижена в условиях Югры.

Возникающие негативные изменения в организме подростка или молодого человека проще всего зарегистрировать на уровне изменений в состоянии функциональных систем организма (ФСО) и в первую очередь это касается нервно-мышечной системы (НМС) и сердечно-сосудистой систем (ССС). Характер изменений ФСО в норме и при выполнении дозированных (стандартных) физических нагрузок представляет несомненный интерес для биофизики сложных систем, физиологии и для специалистов в области экологии человека, а также для родителей, которые заинтересованы в нормальном развитии организма своего ребенка. Такая информация может обеспечить прогноз развития жизни человека на последующих этапах и оценить качество его жизни в условиях Севера. Именно эта проблема и составляет основу настоящих исследований с позиций биофизики сложных систем.

Нарушения деятельности НМС приводит не только к снижению уровня качества жизни, но и провоцирует развитие ряда тяжелых патологий. Все это настоятельно требует организации специальных биофизических методов мониторинга состояния двигательных функций человека и нервно-мышечной системы в целом. Именно в связи с важностью решения этой проблемы нами разработаны как новые методы исследования, так и методы обработки получаемой информации с помощью различных математических моделей на базе метода многомерных фазовых пространств.

Известны модели, описывающие тремор как сумму автоколебаний, связанных с наличием обратных связей в НМС и существованием времени запаздывания в ней сигнала, и вынужденных колебаний, обусловленных сокращением мышечных волокон [22]. При выполнении человеком определенных двигательных задач, например, при поддержании усилия пальцами руки, возникают непроизвольные колебания (тремор), имеющие мультифакторную природу [244]. Тремор может быть связан с активностью отдельных мотонейронов, иннервирующих двигательные единицы мышц, и с разрядами нейронов двигательной зоны коры, модулирующих активность в нисходящих кортикоспинальных путях [244, 250]. Осцилляции могут возникать в петлях обратных связей между зонами двигательной коры и структурами базальных ганглиев, в транскортикальной петле между соматосенсорной и двигательной зонами коры [241, 244, 261]. Причиной тремора может быть механический резонанс в мышцах и подвижных звеньях скелета, при этом частота резонанса зависит от силы растяжения, приложенной к конечностям [227]. В нормальных условиях непроизвольные колебания имеют малую амплитуду и не мешают выполнению движения [16]. Разброс частот непроизвольных колебаний в диапазоне от 8 до 12 Гц, характерный для здорового человека, свидетельствует об, асинхронности разрядов отдельных моторных единиц и временной задержке распространения импульсов в петлях обратных связей [233]. В условиях, когда задача требует тщательного контроля за устойчивым положением пальцев руки, в дополнение к 8-12 Гц диапазону тремора добавляется также 16-50 Гц диапазон с максимумами около 20 и 40 Гц [242]. Появление высоких частот обычно связывают с вовлечением процесса сенсорной обработки информации, при этом наблюдается изменение частот в спектре по мере выполнения сложных визуально управляемых движений пальцев [256].

В исследованиях В.А. Антонца и его коллег [10-16] предлагаются модели непроизвольных микроколебаний конечности, связанных со случайным включением двигательных единиц, способных развить чуть большую или чуть меньшую силу, а также зависимость уровня тремора от уровня нагрузки, которая совпадает с одним из основных законов психофизиологии - законом Вебера-Фехнера.

Особый интерес представляют подобные исследования в рамках компарментно-кластерного подхода (ККП), когда можно поставить и решить проблему идентификации синергизма в работе отдельных мышц и мышечных систем. Эта проблема продолжает оставаться наиболее сложной и интересной не только в физиологии труда и спорта, но и в биофизике и физиологии в целом [71-85, 76-80, 110, 173-174, 185, 189]. Попытка формализовать эту проблему, подойти к ее решению с позиций точных количественных методов биофизики представляется весьма актуальной. Как отмечают Tuller В. и Kelso J.A.S. [260], нервная система имеет специфическую динамику, и как многие другие сложные диссипативные динамические системы, встречающиеся в природе, эффективно уменьшает количество степеней свободы и ведет себя подобно системе связанных нелинейных осцилляторов. Формирующаяся при этом сложная система нервных процессов названа ритмическим стереотипом [8], а динамический анализ подобных движений в спокойном состоянии и при кратковременных помехах, указывает на присутствие целевого объекта (аттрактора) [236].

Для описания, моделирования и прогнозирования подобных сложноорганизованных биосистем необходимо, чтобы объекты, явления, процессы были повторяемы или воспроизводимы или хотя бы они имели неравномерное распределение в пределах некоторых областей фазового пространства (в этом случае мы изучали и находили функции распределения для компонент вектора состояния х = x(i) = (x,,x2.,xm)/ системы - ВСС). В природе существует огромное число объектов, которые не имеют уже установленных законов развития и функционирования в рамках неравномерного распределения. В этом случае эти объекты и их ВСС имеют некоторые ограниченные области в фазовом пространстве состояний - ФПС, т.е. имеются числовые ограничения на динамику движения ВСС в ФПС. При этом, движения ВСС в ФПС, т.е. изменения параметров системы в пределах этих областей, имеют хаотический характер. За 30 лет исследований в этой области В.М. Еськовым и его научной школой получено огромное число информационных кластеров, которые демонстрируют определенные закономерности в динамике поведения ВСС в ФПС с позиций компартментно-кластерного подхода (частичный список этих публикаций на сайте СурГУ (http://www.lib.surgu.ru/upload/662-evm.pdf), что может быть успешно применено и к описанию тремора, и к описанию микрохаотического поведения различных ФСО человека, находящегося в покое, в условиях дозированных нагрузок или при патологии НМС. В рамках этого нового подхода решается проблема двигательных функций человека, находящегося в различных физиологических состояниях.

Наиболее сложная динамика отмечается у биообъектов, для которых компоненты вектора состояния системы постоянно не только изменяются, но и из-за эволюции и телеологических свойств реальных биологических динамических систем (БДС) сами их внутренние системы контроля и подстройки, обеспечивающие гомеостаз, также постоянно изменяются. Тогда в рамках нового подхода возникают возможности иной трактовки самого гомеостаза, изучение его особенностей в условиях действия внешних возмущающих воздействий в качестве которых выступают динамические или статические нагрузки. Такие системы постоянно варьируют в пределах некоторых объемов ФПС (квазиаттракторов) и при этом сами объемы этих квазиаттракторов непрерывно смещаются в этом фазовом пространстве. Последнее полностью исключает повторение или воспроизводимость любого математически регистрируемого состояния БДС, т.к. их параметры одновременно «мерцают» («glimmering or flickering property») и одновременно «плывут» в ФПС. Иными словами, и ВСС, и сами квазиаттракторы могут варьировать и смещаться в ФПС.

В рамках этих новых биофизических представлений о динамике БДС становится возможным выполнять расчет и построение матриц межаттракторных расстояний для разных групп обследуемых (с учетом пола и возраста), для разных групп спортсменов, для разных групп обследуемых с учетом особенностей их психо-эмоционального статуса и учетом их заболеваний и т.д. Становится важным изучение эволюции организма человека, т.к. проживание отдельных групп населения в разных экологических условиях накладывает ограничения на параметры «мерцания» ВСОЧ и на параметры квазиаттракторов и, как следствие, на поведение их ВСС. Таким образом, становится актуальным разработка методов расчета и их использования для диагностических целей, выявления эффектов синергии или характеристики адаптационных процессов. Эти методы можно также успешно использовать в спортивной физиологии, психологии, психофизиологии при оценке эффективности тренерской работы, в физиологии трудовых процессов, что и определило актуальность настоящих исследований.

Цель исследования: на основе метода расчета матриц межаттракторных расстояний установить закономерности в динамике поведения вектора состояния организма человека, находящегося в различных условиях дозированных физических нагрузок (как внешних возмущающих факторов) и различных экологических условиях проживания.

Данная цель определила постановку и решение следующих задач: 1. Изучить взаимосвязь между возрастными изменениями параметров нервно-мышечной системы и спектральной характеристикой тремора конечностей учащихся в условиях статических нагрузок и на этой основе выявить наиболее информативные составляющие амплитудно-частотного спектра тремора.

2. Методом фазовых пространств выявить степень произвольности в непроизвольном, хаотическом движении (треморе).

3. С помощью матриц межаттракторных расстояний выявить и установить особенности и закономерности динамики поведения показателей нервно-мышечной и сердечно-сосудистой систем у лиц, занимающихся игровыми и индивидуальными видами спорта и степенью их тренированности в рамках системного синтеза.

4. Выявить закономерности изменения параметров межаттракторных расстояний поведения вектора состояния организма человека у тренированных и нетренированных молодых жителей городов Сургута и Самары в условиях выполнения физических нагрузок и на этой основе оценить степень влияния гипокинезии на организм молодого человека в условиях северо-западной Сибири и средней полосы РФ.

5. Сравнивая параметры динамики вектора состояния организма человека в фазовом пространстве состояний в условиях влияния мышечной нагрузки на организм, идентифицировать наличие параметров порядка для оценки степени детренированности организма жителей Югры и установить наиболее важные диагностические признаки вектора состояния системы (параметры порядка) при проведении дозированных физических нагрузок на разные группы испытуемых.

6. Методом многомерных фазовых пространств установить особенности в динамике поведения вектора состояния организма мужского и женского населения г. Сургута в условиях выполнения физических нагрузок.

Научная новизна работы:

1. Изучена взаимосвязь между возрастными изменениями нервно-мышечной системы и спектральной характеристикой тремора конечностей и на этой основе впервые выявлены наиболее информативные составляющие спектра тремора при разных режимах нагрузки с учетом возраста обследуемых.

2. Выполнено сравнение эффективности оценки влияния произвольного управления (непрямого контроля) на параметры тремора в физиологии спорта.

3. С использованием метода многомерных фазовых пространств у лиц с разной степенью тренированности установлен характер связей между показателями НМС и ССС при различных видах нагрузки.

4. В условиях выполнения физических нагрузок выявлены закономерности изменения параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных молодых жителей Югры, а также произведена оценка степени влияния гипокинезии на организм в условиях северной территории.

5. С позиций компарментно-кластерного подхода разработаны математические критерии для оценки влияния мышечной нагрузки на параметры вектора состояния организма человека.

6. Предложен метод идентификации по межаттракторным расстояниям наличия маркеров степени детренированности в динамике поведения вектора состояния организма мужчин и женщин Югры в фазовом пространстве состояний.

Теоретическая и практическая значимость работы:

1. Разработаны, запатентованы и внедрены в практику алгоритмы и программные продукты для анализа биомеханических показателей человека, которые позволяют более точно производить анализ нормального или патологического изменения треморограмм человека, параметров функциональных систем в условиях покоя и дозированных нагрузках, в условиях статических и динамических нагрузок в зависимости от возрастно-половых особенностей регуляции движений.

2. Разработанный биофизический измерительный комплекс (БИК) может быть использован в практической работе физиолога и практического врача для автоматизированной оценки двигательных функций при профессиональном отборе, при допуске на работу и при контроле состояния человека-оператора, для оценки точности и координации целевых движений в спорте, на производстве.

3. Авторские алгоритмы и компьютерные программы позволяют идентифицировать параметры основных функций организма человека в различных физиологических и климатических условиях, что обеспечивает количественную классификацию и идентификацию показателей функций организма.

4. Разработанные системные методы оценки показателей состояния вегетативной нервной системы позволяют внедрять их в практику работы органов управления образования для оценки степени утомления учащихся в ходе учебного процесса, выбирать оптимальную траекторию учебных нагрузок у учащихся по различным видам учебной деятельности. В качестве индикатора влияния экологических факторов и условий жизни на состояние показателей сердечно-сосудистой и нервно-мышечной систем человека можно эффективно использовать матрицы межаттракторных расстояний. Основные положения, выносимые на защиту:

1. Спектральные характеристики непроизвольных движений (тремора) верхних конечностей учащихся могут быть использованы в качестве маркера пубертатного периода и маркера степени утомления обследуемых (на основе анализа интервала до 15 Гц и около 10 Гц в, частности). Для оценки влияния статической нагрузки на нервно-мышечную систему достаточен анализ амплитудно-частотных характеристик микродвижений конечности в области 2 Гц и 10 Гц.

2. Используя данные параметров квазиаттркторов и матриц межаттракторных расстояний вектора состояния организма человека, можно оценивать степень негативных эффектов гипокинезии у жителей Югры.

3. Разработаны математические методы оценки влияния мышечных нагрузок на параметры вектора состояния организма человека в рамках теории хаоса и синергетики.

4. Расчет расстояний г у между центрами квазиаттракторов обеспечивает идентификацию степени тренированности и детренированности испытуемых в условиях северной территории РФ, что используется в тренерской работе.

5. Матрицы межаттракторных расстояний можно эффективно использовать в качестве индикатора влияния экологических факторов и условий жизни на состояние показателей сердечно-сосудистой и нервно-мышечной систем жителей Югры и других территорий России.

Объем и структура диссертации.

Диссертационная работа содержит 283 страницы машинописного текста. Она выполнена в традиционном стиле и состоит из введения, главы по анализу современного состояния проблемы, главы описания объектов и методов (в том числе авторских) исследования, четырех оригинальных глав, содержащих результаты собственных наблюдений, заключения, выводов, списка литературы. Работа содержит 28 рисунков и 31 таблицу. Список используемой литературы включает в себя 268 источников, в том числе 56 на иностранном языке.

Заключение Диссертация по теме "Биофизика", Козлова, Виктория Викторовна

выводы

1. Статическая нагрузка мышц верхних конечностей вызывает сдвиг амплитудно-частотных характеристик треморограмм из области 2 Гц в область более низких частот, причем у девочек этот сдвиг менее выражен, чем у мальчиков. Динамика 10 Гц компонента амплитудно-частотных характеристик в покое у испытуемых в процессе выполнения ими статической нагрузки имела особенности, связанные с полом: у девочек амплитуда тремора увеличивалась с 9 у.е. до 12 у.е.; у мальчиков амплитуда увеличивалась до 13 у.е., при этом частота сдвигалась в область 9 Гц. Установлено, что именно диапазон до 15 Гц при этом наиболее информативен, а диапазон около 10 Гц является маркером пубертатного периода.

2. Анализ результатов спектральных характеристик микродвижений конечности в состоянии покоя, во время целевого удержания и после него показал возможность регистрации величины произвольного (волевого) изменения показателей тремора. Зафиксированное повышение амплитуды колебаний с частотой около 10 Гц можно объяснить управляющим тоническим воздействием со стороны нейросетей верхнего управляющего кластера. Используемая компартментно-кластерная модель позволяет описать степень влияния системы произвольного управления на микродвижения конечности человека, что создает предпосылки для дальнейшего исследования и моделирования системы управления непроизвольным движением человека (тремором). При этом установлено, что усиление драйвов со стороны верхнего (иерархического) кластера снижает низкочастотный компонент и приводит к возникновению высокочастотного (в нашем случае 10 Гц) компонента в амплитудно-частотных характеристиках тремора.

3. Расчет матриц межаттракторных расстояний целесообразно использовать для количественной оценки степени детренированности организма жителей Югры, что выражается увеличением межаттракторных расстояний Например, у нетренированных студентов, с выраженной гипокинезией до и после выполненной нагрузки г33=410,98 у.е., а у юношей, занимающихся игровыми видами спорта до нагрузки и нетренированных юношей после 2у вообще максимальное 2з/=426,95 у.е. Минимальные межаттракторные расстояния 2у отмечались при сравнении юношей, занимающихся индивидуальными видами спорта до выполнения нагрузки с юношами, занимающимися игровыми видами спорта после полученной нагрузки {7.п-54,09 у.е.), и в сравнении с нетренированными студентами (г/з=83,18 у.е.). Параметры матриц межаттракторных расстояний могут использоваться для оценки качества проводимых дозированных физических нагрузок (тренировок) у спортсменов и неспортсменов с учетом видов спорта и как диагностический признак для оценки степени детренированности, а также краткосрочной и долгосрочной эффективности тренировок.

4. Выявлены следующие закономерности изменения параметров межаттракторных расстояний вектора состояния организма юношей, проживающих в разных экологических условиях, а именно: при сравнении расстояний 2у юношей г. Самары и г. Сургута до физической нагрузки в 5-ти мерном фазовом пространстве было установлено, что наибольшие значения расстояний отмечались у нетренированных испытуемых (3 группа) г. Самары при сравнении с юношами, занимающимися индивидуальными видами спорта г. Сургута (2 группа) - г32=49,20 у.е. Наименьшее же межаттракторное расстояние отмечено при сравнении 2-й группы испытуемых г. Сургута и 1-й группы г. Самары (юноши, занимающиеся игровыми видами спорта) - г21=7,17 у.е.; также при сравнении расстояний матриц испытуемых 1-й группы г. Самары и испытуемых 3-й группы г. Сургута - г1з=9,54 у.е. После тренировки испытуемых картина резко изменяется. На порядок и более увеличилось расстояние между центрами квазиаттракторов, что характерно для всех групп испытуемых. Наибольшее увеличение данного параметра отмечено при сравнении юношей 3-й группы г. Самары с юношами 1-й группы г. Сургута, которое составило г31=5 72,66 у.е. Такие различия можно использовать для оценки степени развития дезадаптации и гипокинезии у жителей Севера РФ и уже используются нами при количественной оценке степени влияния тренировок на функциональные системы организма, т.е. возможно формирование особого типа вегетативной регуляции при воздействии определенных типов физических нагрузок в зависимости от экологических условий среды проживания.

5. Выполненный сравнительный анализ параметров квазиаттракторов вектора состояния организма в 13-ти-мерном фазовом пространстве тренированных и начинающих заниматься спортом юношей городов Сургута и Самары до и после выполненной физической нагрузки, на основе расчета матриц межаттракторных расстояний, показал уменьшение расстояний (2у) между хаотическими центрами квазиаттракторов у тренированных юношей 1=6 929,07 у.е.; г22=3 832,28 у.е.; г33=2 584,74 у.е.), что свидетельствует о стабилизирующем влиянии физической нагрузки на эти группы испытуемых. Расстояния между хаотическими центрами квазиаттракторов нетренированных студентов наоборот увеличивались после тренировки и составили г] 1=15 317,17 у.е.; 222=7 671,78 у.е.; г33=14 977,39 у.е., что говорит о недостаточной сформированности у них адаптационных механизмов, а также о существенном напряжении регуляторных процессов и степени рассогласования параметров функциональных систем организма. Полученные результаты могут быть использованы для оценки адекватности физических тренировок индивидуальному функциональному резерву.

6. Установлено, что изменения параметров квазиаттракторов вектора состояния организма человека в 5-ти мерном фазовом пространстве более существенны, чем результаты статистической обработки их первичных данных: у нетренированных юношей исходный объем Ух уже был больше

6 7

5, 72 -10 у.е.), а после нагрузки увеличился в 3 раза (1,51 -10 у.е.), в то время как у тренированных юношей (1-я и 2-я группы) исходный объем Vy меньше (например, у юношей, занимающихся игровыми видами спорта V]=9,98-105 у.е.), а после нагрузки он значительно увеличился (Vt=3,l -107 у.е.), т.е. почти в 2 раза сравнительно с результатами нетренированных юношей. Выявленная особенность показывает, что на параметры функциональных систем организма нетренированных студентов нагрузка влияет существенным образом, о чем также свидетельствует наибольшее расстояние Zy. Метод расчета матриц межаттракторных расстояний позволил выявить параметры порядка (значимости) в условиях влияния дозированных физических нагрузок, а именно: на первом месте -показатель индекса напряжения по P.M. Баевскому (ИНБ), на втором -показатель активности симпатического отдела ВНС (СИМ) для оценки детренированности (гипокинезии) человека в условиях Севера РФ.

7. Методом многомерных фазовых пространств установлены особенности в динамике поведения вектора состояния организма мужского и женского населения Югры при выполнении физических нагрузок, а именно большие объемы квазиаттрактров имеют юноши как до, так и после физической нагрузки, нежели девушки. Наибольшее межаттракторное расстояние Zy установлено при сравнении нетренированных юношей и девушек после выполнения нагрузки (z32=322,08 у.е.), а наименьшее расстояние (Zy) при сравнении девушек, занимающихся игровыми видами спорта и юношей, занимающихся индивидуальными видами спорта (z2i=5,81 у.е.), т.е. группы спортсменов разных видов спорта не существенно различаются как до, так и после выполнения дозированной физической нагрузки, в отличие от нетренированных студентов.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. В качестве маркера пубертатного периода и маркера развития степени утомления могут быть использованы спектральные характеристики непроизвольных движений верхних конечностей (тремора) при анализе интервала до 15 Гц ив, частности около 10 Гц.

2. Разработанные методы на основе анализа параметров квазиаттракторов микродвижений конечностей человека могут быть использованы для первичного отбора спортсменов и для оценки качества тренированности в стрелковых видах спорта, если испытуемый реально и существенно может уменьшать низкочастотный компонент тремора (обычно это достигается путем тренировок у спортсменов высокого класса) и объем квазиаттраакктора.

3. Метод и программный продукт для идентификации параметров состояния ССС молодежи ХМАО-Югры в условиях дозированных нагрузок можно использовать как эффективный показатель (маркер) степени гипокинезии, которая существенно влияет на качество жизни молодого населения ХМАО-Югры.

4. Установленные закономерности в динамике поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных лиц целесообразно использовать для количественной оценки степени детренированности организма жителей Югры, а также для оценки качества проводимых дозированных физических нагрузок (тренировок) у спортсменов в условиях профильных подготовок (с учетом видов спорта). В связи с этим целесообразно внедрять в спортивную практику раннее распознавание неадекватности реакции организма на физические нагрузки методом расчета матриц межаттракторных расстояний квазиаттракторов ВСОЧ.

Библиография Диссертация по биологии, доктора биологических наук, Козлова, Виктория Викторовна, Сургут

1. Авцын, А.П. Патология человека на Севере / А.П. Авцын, A.A. Жаворонков, А.Г. Марачев. - М.: Медицина, 1985. - 415 с.

2. Агаджанян, H.A. Экология человека / H.A. Агаджанян, В.Н. Торшин.- М.: КРУК, 1994.-230 с.

3. Агаджанян, H.A. Экологический портрет человека на Севере / H.A. Агаджанян, Н.В. Ермакова. М.: КРУК, 1997. - 208 с.

4. Агаджанян, H.A. Проблемы адаптации и учение о здоровье : учебник. / H.A. Агаджанян, P.M. Баевский, А.П. Берсенева. М. : Изд-во РУДН, 2006. - 284 с.

5. Агаджанян, H.A. Стресс, физиологические аспекты адаптации, пути коррекции / H.A. Агаджанян, C.B. Нотова. Оренбург. : ИПК ГОУ ОГУ, 2009.-С. 18-57.

6. Айдаралиев, A.A. Комплексная оценка функциональных резервов организма / A.A. Айдаралиев, P.M. Баевский, А.П. Берсенева и др..- Фрунзе : Илим, 1998 195 с.

7. Айзерман, М.А. О некоторых простейших механизмах управления скелетными мышцами /М.А. Айзерман, Е.А. Андреева / Исследование процессов управления мышечной активностью М. : Наука, 1970.- С. 5-49.

8. Алексеев, М.А. О механизмах координации ритмических движений / М.А. Алексеев, Н.В. Крылов, М.П. Лившиц, A.B. Найдель // Вопросы психологии. 1965. - № 5. - С. 82 - 97.

9. Анохин, П.К. Кибернетика функциональных систем / П.К. Анохин. -М. : Медицина, 1998. С. 256 - 265.

10. Андреева, Е.А. О связи суставного тремора с процессом управления суставным углом / Е.А. Андреева, Х.А. Туруханов, В.И. Чернов // Автоматика и телемеханика, 1968. № 7.- С. 66-73.

11. Антонец, В. А. Статистическое моделирование непроизвольных микроколебаний конечности / В.А. Антонец, Э.П. Ковалева // Биофизика.- 1996. Т. 41, вып.З. - С. 704-709.

12. Антонец,^ В.А. Оценка управления статическим напряжением скелетной мышцы по ее микродвижениям / В.А. Антонец, Э.П. Ковалева // Биофизика. 1996. - Т. 41, вып.З. - С. 711 - 717.

13. Антонец, В.А. О возможности количественной оценки восприятия тяжести мышечным анализатором / В.А. Антонец, Н.М. Анишкина, Е.М. Тиманин, А.Л. Грибков, Т.Б. Сингосина // Биофизика. 2000. -Т.45, вып.6. - С.1131 - 1136.

14. Антонец, В.А. Исследование акустических шумов напряженной мышцы / В.А. Антонец, А.Л. Грибков, М.Е. Шестерин // Биофизика. -2000. Т.45, вып.6. - С.1125 - 1130.

15. Антонец, В.А. Количественная оценка восприятия человеком частоты тональных звуков / В.А. Антонец, В.В. Казаков, Н.М. Анишкина // Биофизика. 2010. - Т. 55, № 1. - С. 126 - 132.

16. Антонец, В.A. Hand trecking. Исследование первичных когнитивных функций человека по их моторным проявлениям / В.А. Антонец, С.А. Полевая, В.В.Казаков / Под ред. В. А. Барабанщикова. М.: Изд-во «Институт психологии РАН». - 2011. - Т. 2. - С. 39 - 55.

17. Армовский, Ю.А. Принципы управления движениями / Ю.А. Армовский, И.М. Гельфанд // Молекулярная биология. 1995. - Т.29, №6.-С. 1427- 1435.

18. Арчвадзе, JI.E. Влияние статической нагрузки на точность двигательных реакций : Автореф. . .дис. канд. биол. наук. Тбилиси, 1989.-24 с.

19. Ахмедова, О.О. Психофизиологическое состояние студентов первокурсников с разным уровнем двигательной активности / О.О. Ахмедова, Г.О. Овезгельдыева, А.Г. Григорьян // Физиология человека.-2011.-Т. 37, № 5.-С. 84-90.

20. Ахметов, И.И. Использование молекулярно-генетических методов для прогноза аэробных и анаэробных возможностей у спортсменов / И.И. Ахметов, Д.В. Попов, И.В. Астратенкова и др. // Физиология человека. -2008. -Т. 34, №3.-С. 86-91.

21. Бабунц, И.В. Азбука анализа вариабельности сердечного ритма / И.В. Бабунц, Э.М. Мириджанян, Ю.А. Машаех. Ставрополь, 2002. - 112 с.

22. Багодеева, A.M. Математическое моделирование колебательных процессов в нервно-мышечных системах: Автореф. .дис. докт. биол. наук.-Киев, 1989.-26 с.

23. Баев, К.В. Нейронные механизмы программирования спинным мозгом ритмических движений / К.В. Баев. Киев: Наукова думка, 1984. -156 с.

24. Баев, К.В. Нейробиология локомоции / К.В. Баев. М.: Наука, 1991. -199 с.

25. Баевский, P.M. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний / P.M. Баевский, А.П. Берсенева. М.: Медицина, 1997. - 236 с.

26. Баевский, P.M. К проблеме физиологической нормы: Математическая модель функциональных состояний на основе анализа вариабельности сердечного ритма/ P.M. Баевский А.Г. Черникова // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2002. - № 6. - С. 11 - 17.

27. Баевский, P.M. Физиологическая норма и концепция здоровья // Российский физиологический журнал, 2003. Т.89, №4. - С. 473 — 489.

28. Баевский, P.M. Проблема оценки и прогнозирования функционального состояния и ее развитие в космической медицине / P.M. Баевский // Успехи физиологических наук. 2006. - Т. 37, № 3. -С. 13-25.

29. Бальсевич, В.К. Кинезиологический потенциал человека: возможности управления с позиций теории хаоса и синергетики / С.И. Логинов, В.М. Еськов, В.К. Бальсевич // Теория и практика физ. культ. -2010.-№7.-С. 99-101.

30. Батуев, A.C. К механизмам формирования афферентного синтеза в коре двигательного анализатора / А.С.Батуев // Высшая нервная деятельность. 1973. - Вып. 23. - С. 349 - 356.

31. Батуев, A.C. Механизмы участия сенсомоторной коры в управлении движениями / A.C. Батуев // Физиол. журн. СССР. 1977. - Вып. 63. -С. 239-245.

32. Батуев, A.C. Кортикальные механизмы интегративной деятельности мозга /A.C. Батуев. Л.: Наука, 1978. - 186 с.

33. Батуев, A.C. Мозг и организация движений. Концептуальные модели / A.C. Батуев, О.П. Таиров. Л.: Наука, 1978. - 140 с.

34. Белоцерковский, З.Б. Эргометрические и кардиологические критерии физической работоспособности у спортсменов / З.Б. Белоцерковский. М.: Советский спорт, 2005. - 312 с.

35. Бернштейн H.A. Биомеханика и физиология движений / H.A. Бернштейн. Воронеж: МОДЭК, 2004. - 687 с.

36. Бернштейн, H.A. Очерки по физиологии движений и физиологии активности / H.A. Бернштейн // Лечебная физкультура и спортивная медицина. 2011. - № 2 (86). - С. 4-11.

37. Берсенева, А.П. Донозологическая диагностика в оценке уровня здоровья школьников/ А.П. Берсенева, A.JI. Денисов, Е.Ю. Берсенев и др. // Функциональная диагностика. 2006. - № 3. - С. 5 - 15.

38. Берсенева А.П. Введение в донозологическую диагностику / А.П. Берсенева, P.M. Баевский. М.: Слово, 2008. - 220 с.

39. Божокин, C.B. Анализ вариабельности ритма сердца в условиях стрессовых нагрузок /C.B. Божокин, И.М. Щенкова // Физиология человека. 2008. - Т. 34, № 4. - С. 80 - 87.

40. Варенцова, И.А. Сезонное изменение психофункционального состояния студентов с разным типом вегетативной регуляции сердечного ритма / И.А. Варенцова, В.Н. Чесноков // Экология человека. 2011. - № 2. - С. 47 - 52.

41. Вейн, A.M. Неврологические синдромы / A.M. Вейн, BJ1. Голубев. -М.: «Эйдос Медиа», 2003. 832 с.

42. Вейнер, Г. Неврология / Г. Вейнер, J1. Левит; пер. с англ./ Под. ред. проф. Д.Р. Штульмана, доц. О.С.Левина. М.: ГЭОТАР Медицина, 1998.-256 с.

43. Винер, Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине/ Н. Винер. М.: Наука, 1983. - 344 с.

44. Владимирова, Е. В. Введение в экологию человека: учебное пособие. / Е. В. Владимирова. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2007. - 80 с.

45. Гаврилова, Е.А. Спортивное сердце. Стрессорная кардиомиопатия: монография. / Е.А. Гаврилова. М.: Советский спорт, 2007. - 200 с.

46. Галкин, В.А. Информационное и программное обеспечение антимикробн ой фотодинамической терапии / В.А. Галкин, Ю.А. Белый, A.A. Кучеров // ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. №8. - 2011. - С.74-78.

47. Гидиков, А. Микроструктура произвольных движений человека / А. Гидиков. София: Изд-во болгарской академии наук, 1970. - 196 с.

48. Гидиков, А. Теоретические основы электромиографии / А. Гидиков. -Л.: Наука, 1975.-212 с.

49. Гичев, Ю.П. Загрязнение окружающей среды и здоровье человека. / Ю.П. Гичев. М.: 2002. - 229 с.

50. Горбанева, Е.П. Эффекты применения резистивного и эластического сопротивления дыханию в тренировке спортсменов / Е.П. Горбанева, А.И. Солопов, A.A. Власов и др. // Физиология человека. 2010. -Т.36, № 2. - С. 126-129.

51. Горбунов, Н.П. Изменение показателей сердечного ритма под влиянием учебной деятельности у подростков с задержкой психического развития / Н.П. Горбунов // Физиология человека. -2004. Т.30, №3. - С.70.

52. Городничев, P.M. Спортивная электронейромиография / P.M. Городничев. Великие Луки: ВЛГАФК, 2005. - 229с.

53. Городничев, P.M. Пресинаптическое торможение а-мотонейронов спинного мозга человека при адаптации к двигательной деятельности разной направленности / P.M. Городничев, Р.Н. Фомин // Физиология человека. 2007. - Т. 33, № 2. - С. 98.

54. Городничев, P.M. Влияние напряженной мышечной деятельности на моторные ответы при магнитной стимуляции головного и спинного мозга / P.M. Городничев, Д.А. Петров, Р.Н. Фомин и др. // Физиология человека. 2008. - Т. 34, № 6. - С. 106.

55. Горшков, С.И. Методики исследований в физиологии труда / С.И. Горшков, З.М. Золина, Ю.В. Мойкин. -М.: Медицина, 1974. 238 с.

56. Григорьев, А.И. В.В. Парин и его роль в развитии космической медицины и физиологии / А.И. Григорьев, P.M. Баевский, Н.Ю. Галеева. М.: Фирма «Слово», 2004. - 175 с.

57. Григорьев, А.И. Концепция здоровья и космическая медицина / А.И. Григорьев, P.M. Баевский. М.: Фирма «Слово», 2007. - 208 с.

58. Гудков, А.Б. Эколого-физиологическая характеристика климатических факторов Севера / А.Б. Гудков, О.Н. Попова, Н.Б. Лукманова // Экология человека. -2011.-№ 1.-С. 12-17.

59. Гурфинкель, B.C. Физиология двигательной системы / B.C. Гурфинкель // Успехи психофизиологических наук. 1994. - Т. 25, № 2.-С. 83 - 88.

60. Гурфинкель, B.C. H.A. Бернштейн и современные проблемы физиологии движения: к 100-летию со дня рождения /B.C. Гурфинкель // Физиология человека. 1996. - Т. 22, № 6. - С. 124 -130.

61. Демидов, В.А. Вариабельность комплекса параметров гемодинамики у юношей и девушек, занимающихся и незанимающихся спортом / В.А. Демидов, Ф.А. Мавлиев, Н.Ш. Хаснутдинов // Физиология человека. 2009. - Т. 35, № 1.-С. 84-89.

62. Дещеревский, В.И. Математические модели мышечного сокращения / В.И. Дещеревский. М.: Наука, 1977. - 150 с.

63. Дик, O.E. Энергетические и фрактальные характеристики физиологического и патологического тремора руки человека / O.E. Дик, С.П. Романов, А.Д. Ноздрачев // Физиология человека. 2010. -Т. 36, №2.-С. 92-100.

64. Добрынина, И.Ю. Метод фазовых пространств при оптимизации лечебного и лечебно-оздоровительного воздействия на пациентов / Е.А. Дроздович, И.Ю. Добрынина, В.М. Еськов и др. // Вестник новых медицинских технологий. 2011. - XVIII, № 3. - С. 323-333.

65. Еськов, В.М. Введение в компартментную теорию респираторных нейронных сетей / В.М. Еськов. М.: Наука, 1994. -168 с.

66. Еськов, В.М. Диагностика фазотона мозга путем изучения характерных частот в треморограммах человека с помощью вычислительного комплекса / В.М. Еськов, В.В. Еськов, O.E. Филатова // Вестник новых медицинских технологий. 2001. - № 4. -С. 15-18.

67. Еськов, В.М. Измерение биомеханических параметров непроизвольных движений человека / В.М. Еськов, В.В. Еськов, В.А. Папшев // Вестник новых медицинских технологий. — 2002. № 1. — С. 27.

68. Еськов, В.М. Экологические факторы Ханты Мансийского автономного округа Часть II. Безопасность жизнедеятельности человека на севере РФ: монография. / В.М. Еськов, O.E. Филатова, В.А. Карпин, В.А. Папшев. - Самара: "Офорт", (гриф РАН), 2004. -172 с.

69. Еськов, В.М. Новые направления в клинической кибернетике с позиций теории хаоса и синергетики / В.М. Еськов, В.Г. Зилов, A.A. Хадарцев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2006 - Т.5, №3 - С. 613 - 616. (59)

70. Еськов, В.М. Новые подходы в теоретической биологии и медицине на базе теории хаоса и синергетики / В.М. Еськов, В.Г. Зилов, А.И. Григорьев, A.A. Хадарцев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2006 - Т.5, №3 - С. 617 - 622. (58)

71. Еськов, В.М. Основы теории хаоса и синергетики / В.М. Еськов, A.A. Хадарцев // Экстремальная медицина. Проблемы экстремальных состояний: материалы научно практической конференции. -Владикавказ, 2006.-С. 86-91. (61)

72. Еськов, В.М. Синергетика в клинической кибернетике Часть 1. Теоретические основы системного синтеза и исследований хаоса в биомедицинских системах: монография. / В.М. Еськов, A.A. Хадарцев, O.E. Филатова. Самара: ООО «Офорт», 2006. - 233 с. (62)

73. Еськов, В.М. Разработка новых методов идентификации параметров порядка основная задача современного системного синтеза и синергетики в целом / В.М. Еськов, O.E. Филатова, С.А. Третьяков //

74. Вестник новых медицинских технологий. 2007. -T.XIV, № 1 - С. 193 - 196.

75. Еськов, В.М. Синергетика в клинической кибернетике Часть II. Особенности саногенеза и патогенеза в условиях Ханты -Мансийского автономного округа Югры: монография. / В.М. Еськов. - Самара: Изд-во «Офорт», 2007. (гриф РАН) - 292 с.

76. Еськов, В.М, Анализ параметров квазиаттракторов вектора состояния организма работников железнодорожного транспорта / В.М. Еськов, М.А. Андреевских, В.А. Карпин // Информатика и системы управления. 2009. - № 4 (22). - С. 47 - 49.

77. Живогляд, Р.Н. Состояние функций женского организма в норме и при патологии по параметрам квазиаттрактора / В.В. Еськов, О.В. Жибаркина, А.Р. Насирова / Современные наукоемкие технологии. -2011. № 12.-С. 23-24.

78. Зайцев, A.A. Математическая модель измерения функционального состояния живого организма в период действия регулярных внешних нагрузок / A.A. Зайцев, С.В. Сазонов // Биофизика. 2002. - Т. 47, № 4.-С. 752-758.

79. Захарченко, М.П. Донозология 2006. Проблемы диагностики и коррекции состояния здоровья в напряженной экологической среде обитания: мат-лы 2-й межд. науч. конф. - Санкт-Петербург, 2006. -496 с.

80. Зенков, Л.Р. Функциональная диагностика нервных болезней : руководство для врачей. / Л.Р. Зенков, М.А. Ронкин. 5-е изд. - М.: Медицина, 2004. - 607 с.

81. Зенченко, Т. А. Сравнение случаев индивидуальной метеочувствительности человека в экстремальных условиях зимы северных и средних широт / Т.А. Зенченко, A.M. Мерзлый, Ю.Г. Солонин // Экология человека. 2011. - № 11. - С. 3 - 13.

82. Зорин, P.A. Системный нейрофизиологический анализ болезни Паркинсона / P.A. Зорин, В.А. Жаднов // Физиология человека. 2009. -Т.35, № 1.-С. 52-59.

83. Иваницкий, Г.Р. Модель развития устойчивых конкурирующих отношений при самоорганизации биосистем / Г.Р. Иваницкий, A.A. Деев // Биофизика. 2009. - Т. 54, № 3. - С. 545 - 553.

84. Иванов, Г.С. Анализ динамических характеристик тремора пользователя / Г.С. Иванов // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. 2005. - № 20. - с. 33-36.

85. Ильинич, В.И. Физическая культура студентов и жизнь / В.И. Ильинич. М.: Гардарики, 2005. - 366 с.

86. Казенников, О.В. Исследование возбудимости моторной коры в задаче удержания груза / О.В. Казенников, Ю.С. Левик // Физиология человека. 2009. - Т. 35, № 5. - С. 71 - 78.

87. Казначеев, В.П. Проблемы «Сфинкса XXI века». Выживание населения России / В.П. Казначеев, Я.В. Поляков, А.И. Акулов, И.Ф. Мингазов. Новосибирск, 2000. - 232 с.

88. Калакутский, Л.И., Манелис Э.С. Аппаратура и методы вариационной пульсометрии. Самара: ЗАО Новые Приборы, 2003. - 29 с.

89. Капилевич, Л.В. Физиологические методы контроля в спорте / Л. В. Капилевич, К. В. Давлетьярова, Е. В. Кошельская и др.. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2009. - 172 с.

90. Карпин, В.А. Современные медико-экологические аспекты урбанизированного Севера / В.А. Карпин, В.Н. Катюхин, Н.Г. Гвоздь, A.B. Пасечник. Москва, 2003. - 100 с.

91. Карпин, В.А. Синергетика в клинической кибернетике. Часть 4. Системный синтез в физиологии трудовых процессов на Севере: монография. / В.М. Еськов, В.В. Полухин, В.А. Карпин. Самара: Офорт, 2010.- 199 с.

92. Ковалев, И.В. Проблемы развития Севера и здоровья населения / И.В. Ковалев. М.: Тровант, 2000. - С. 6 - 13.

93. Козлова, В.В. Сравнение параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния организма тренированных и нетренированных студентов / В.М. Еськов, В.Н. Голушков, В.В. Еськов и др. // Теорияи практика физической культуры. 2011. - № 10. - С. 92-94.

94. Козлова, В.В. Сравнительный анализ и синтез физиологических параметров организма студентов Югры в фазовых пространствах состояний / В.М. Еськов, В.Н. Голушков // Теория и практика физической культуры. 2011. - № 11. - С. 88-94.

95. Козупица, Г.С. Оценка типов телосложения женщин, занимающихся шейпингом / Г.С. Козупица, С.И. Логинов, В.М. Еськов // Теория и практика физической культуры. 2010. - № 7. - С. 38-41.

96. Кольцова, М.М. Двигательная активность и развитие функций мозга ребенка (роль двигательного анализатора в формировании высшей нервной деятельности ребенка) / М.М. Кольцова. М.: Педагогика, 1973.- 144 с.

97. Коц, Я.М. Организация произвольного движения /Я.М. Коц. М.: Наука, 1975.-248 с.

98. Кринский, В.И. Методика исследования позы / В.И. Кринский, M.JI. Шик //Биофизика. 1963,- №8.-С. 513-519.

99. Кудря, О.Н. Влияние нагрузок скоростно-силовой напрвленности на функциональное состояние спортсменов разного пола / О.Н. Кудря // Лечебная физкультура и спортивная медицина. 2011. - № 12 (96). -С. 17-23.

100. Кудря, О.Н. Роль вегетативной регуляции в формировании механизмов долговременной адаптации к физическим нагрузкам / О.Н. Кудря // Лечебная физкультура и спортивная медицина. 2011. -№2 (86).-С. 17-24.

101. Куликов, В.Ю. Синдром полярного напряжения / В.Ю. Куликов, И.Д. Сафронов, Л.Б. Ким, А.Ю. Воронин // Бюллетень Сиб. отделения Рос. АМН,-1996.-№ 1. С.27-32.

102. Лапко, A.B. Климат и здоровье (метеотропные реакции сердечнососудистой системы) / A.B. Лапко, Л.С. Поликарпов. Новосибирск: Наука, - 1994. - 104 с.

103. Магнус, Р. Установка тела / Р. Магнус. М.: Наука, 1962. - 624 с.

104. Майстренко, Е.В. Возрастные изменения в характеристиках непроизвольного движения человека на Севере / Е.В. Майстренко, H.A. Рузанкина, O.E. Филатова // Вестник новых медицинских технологий. 2002. - T.IX, № 3. - С. 23 - 24.

105. Макарова, Г.А. Спортивная медицина: учебник. / Г.А. Макарова. -М.: Советский спорт, 2003. 480 с.

106. Малла, С. Вейвлеты в обработке сигналов / С. Мала. -М.: Мир, 2005. -671 с.

107. Матюхин, В. А. Экологическая физиология человека и восстановительная медицина / В.А. Матюхин, А. Н. Разумов. М.: Медицина, 2009, 424 с.

108. Медицинский аппаратный мониторинг у спортсменов с помощью системы интегрального мониторинга «Симона 111». ООО «Окулюс 2000». - Москва, 2011. - 41 с.

109. Меерсон, Ф.З. Адаптационная медицина: защитные перекрестные эффекты адаптации /Ф.З. Меерсон. М.: Медицина, 1993. - 421 с.

110. Мельников, A.A. Сравнительный анализ регуляции вертикальной позы у борцов разной спортивной квалификации / A.A. Мельников, A.A. Савин, JI.B. Емельянова и др. // Физиология человека. 2011. -Т. 37, №5.-С. 113-119.

111. Мизун, Ю. Г. Магнитные бури и здоровье /Ю.Г. Мизун, П.Г. М.: Медицина, 1990. - 47 с.

112. Михайлов, В.М. Вариабельность ритма сердца: опыт практического применения метода / В.М. Михайлов / 2-е изд., перераб. и доп.: Иваново: Иван. гос. мед. академия, 2002. 290 с.

113. Мишина, Е.А. Системный анализ сезонной и суточной ритмики параметров функциональных систем организма, проживающих на Севере РФ: Автореф. . дис. канд. биол. наук. Тула, 2007. - 24 с.

114. Мусолимов, В.М. Параметры действия энергетического спектра вейвлет преобразований / В. М. Мусолимов, О. Е. Дик, А. Е. Тюрин // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2009. - Т 52, № 5. - С. 10.

115. Назаренко, A.C. Сердечно-сосудистые, двигательные и сенсорные реакции спортсменов разных специализаций на вестибулярное раздражение / A.C. Назаренко, A.C. Чинкин // Физиология человека. -2011. Т. 37, № 6. - С. 98 - 105.

116. Наумова, В.В. Особенности колебаний гемодинамики у мужчин и женщин / В.В. Наумова, Е.С. Земцова // Физиология человека. 2009. -Т. 35, № 5.-С. 47-53.

117. Нестеров, J1.H. Реабилитация больных торсионной дистонией / JI.H. Нестеров, В.В. Скупченко, Л.П. Богданова, В.М. Богданов // Вопросы курортологии, физиотерапии в лечебной физической культуре. 1988. -№.6. -С. 31-35.

118. Нетреба, А.И. Оценка эффективности тренирвоки, напрвленной на увеличение максимальной произвольной силы без развития гипертрофии мышц / А.И. Нетреба, Я.Р. Бравый, В.А. Макаров и др. // Физиология человека. 2011. - Т. 37, № 6. - С. 89 - 97.

119. Новиков, Ю.В. Эколого-гигиенические проблемы среды обитания человека / В. М. Черепов, Ю. В. Новиков. Изд-во РГСУ, 2007. - 1076- с.

120. Новотоцкий-Власов, В.Ю. Способ определения момента начала движения с высокой точностью по механограмме /В.Ю. Новотоцкий-Власов, В.П. Ковалев. М.: Научная мысль, 1993. - С. 138 - 144. (92)

121. Ноздрачев, А.Д. Современные способы оценки функционального состояния автономной (вегетативной) нервной системы / А.Д. Ноздрачев, Ю.В. Щербатых // Физиология человека. 2001. - Т. 27, № 6.-С. 95-101.

122. Нормальная физиология человека / Под ред. Ткаченко Б.И. 2-е изд. - М.: Медицина, 2005. - 928 с.

123. О состоянии окружающей среды Ханты-Мансийского автономного округа в 2008-2009 годах / Под ред. Т.Ю. Усмановой и др.. Ханты-Мансийск, 2010.- 132 с.

124. Окулов, Т.С. Реакция сердечно-сосудистой системы на дозированные изометрические нагрузки квалифицированных спортсменов / Т.С. Окулов, М.Н. Кондратьева, С.Л. Совершаева // Экология человека. -2009.-№2.-С. 50-52.

125. Описание изобретения RU 940269626 А61В 5/11 Способ диагностики сколиоза /Серебрякова Н.Г., Молостова Н.Ю., Ефимов А.П, Савиновская З.А. от 27.07.96.

126. Особенности формирования системной деятельности головного мозга и вегетативных функций у детей в условиях Европейского Севера /С.И. Сороко и др. // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2006. - № 8. - С. 905 - 929.

127. Оценка физического развития и состояния здоровья детей и подростков. М.: ТЦ Сфера, 2005. - 64 с.

128. Панкова, Н.Б. Анализ вариабельности сердечного ритма и артериального давления при разных функциональных пробах у женщин и мужчин / Н.Б. Панкова, С.А. Надоров, М.Ю. Карганов // Физиология человека. 2008. - Т. 34, № 4. - С. 64 - 72.

129. Патент РФ № 2008801. Способ диагностики непроизвольных движений конечности и устройство для проведения исследований / Матвеев В.И. Москва. - 1994.

130. Патент РФ № 2028080. Устройство для исследования координации движения / Матвеев В.И. Москва. - 1995.

131. Патент РФ № 2066116. Устройство для биомеханического исследования кисти / Кодин A.B. и др.. Москва. - 1996.

132. Патент РФ № 2102922. Тремометр / Власов Ю.Б. и др.. Москва. -1998. (100)

133. Патент РФ № 2010108496 Способ корректировки лечебного или физкультурно-спортивного воздействия на организм человека в фазовом пространстве состояний с помощью матриц расстояний /

134. B.М. Еськов, В.В. Еськов, В.В. Козлова, М.А. Филатов. Москва, 2010 от 09.03.2010.

135. Перхуров, A.M. Очерки донозологической функциональной диагностики в спорте. М.: РАСМИРБИ, 2006. - 152 с. (74)

136. Пинигина, И.А. Структурно-функциональные изменения сердечнососудистой системы при высокой спортивной активности у коренных жителей Якутии / Й.А. Пинигина, Н.В. Махарова, С.Г. Кривощеков // Физиология человека. 2010. - Т.36, № 2. - С. 130-137.

137. Покровский, В.М. Формирование ритма сердца в организме человека и животных / В.М. Покровский. Краснодар: Кубань-книга, 2007. -144 с.

138. Попов, Ю.М. Роль и место синергентики и компартментно-кластерного подхода в изучении сложных биологических явлений / Ю.М. Попов,

139. C.Н. Сярдова, Ю.Л. Левченко // Вестник Поволжской государственной социально-гуманитарной академии ЕГФ. Вып.7. Самара: - ПГСГА, 2011. - С.58 - 62.

140. Попов, Ю.М. Роль системного анализа в управлении здоровым образом жизни / Попов Ю.М., Сярдова С.Н. // Сб. тр. Междунар. научно-практ. конф. Самара: «Книга», 2011. С. - 65 - 66.

141. Попова, М.А. Экологические проблемы и здоровье населения города Сургута / М.А. Попова // Медико-биологические проблемы здоровья человека на Севере: мат-лы науч. конф. Сургут, 2002. - С. 141.

142. Поеный, B.C. Биоритмологические аспекты адаптации человека к условиям Арктики и Антарктиды / B.C. Поеный. Новосибирск: СО АМН СССР, 1976. - С. 65 - 74.

143. Природа Куйбышевской области. Куйбышев: Кн. изд-во, 1991.-461 с.

144. Разработка методик и макетов устройств акселерометрического контроля движений головы, туловища и конечностей человека: отчет о НИР / ИПФ АН СССР, Рук. Антонец В.А. Н.Новгород, 1991. - № гос. per. 01.9.10.053067, инв. № 02.9.10.052052.

145. Романов, С.П. Характеристики тремора в норме и при диагностике и терапии паркинсонизма / С.П. Романов, З.А. Алексанян, В.В. Манойлов // Российский физиологический журнал. 2002. - Т. 88, №10.-С. 1356.

146. Русанов, В.И. Локальные изменения биотермических условий жизнедеятельности населения в Томске / В.И. Русанов // Атмосфера и здоровье человека: тез. докл. Всероссийской конференции. СПб.: Гидрометеоиздат, 1998. - С. 66.

147. Самохоцский, A.C. Некоторые показатели состояния организма человека, основанные на определении соотношений микроэлементов в плазме крови / A.C. Самохоцский. Одесса, 1987. - 44 с.

148. Сафронов, В.А. К вопросу о локализации тремора / В.А. Сафронов, И.Н. Шевелев, В.А. Шабалов, В.В. Панин //Физиология человека-2001.-Том 27, №4.-С. 77-81.

149. Свидетельство на полезную модель № 7826 Российская Федерация. Комплекс для контроля параметров физиологического состояния человека / Богданов В.Г. Москва. - 1998.

150. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613212 РОСПАТЕНТ. Программа идентификации параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в т-мерном фазовом пространстве. / В.М. Еськов, М.Я. Брагинский, С.Н. Русак,

151. A.A. Устименко, Ю.В. Добрынин. Москва. - 2006.

152. Севостьянова, Е.В. Тендерные различия устойчивочти к природным факторам молодых жителей Сибири в зависимости от типа функциональной межполушарной асимметрии / Е.В. Севостьянова,

153. B.И. Хаснулин // Экология человека. 2011. - № 1. - С. 14-18.

154. Селуянов, В.Н. Определение анаэробного порога по данным легочной вентиляции и вариативности кардиоинтервалов / В.Н. Селуянов, Е.М. Калинин, Т.Д. Пак и др. // Физиология человека. 2011. - Т. 37, № 6.-С. 106-110.

155. Селье, Г. Очерки об адаптационном синдроме / Г Селье. М.: Медгиз, 1960.-297 с.

156. Серебрякова, Н.Г. Динамика спектральной структуры микродвижений при кинезотерапии начальных стадий искривления позвоночника: Автореф. . дис. канд. биол. наук. Москва, 1995. - 22с.

157. Сидоренко, Н.П. Некоторые новые возможности кинетической теории мышечного сокращения В.Н. Дещеревского /Н.П. Сидоренко//

158. Биофизика. 1996. - Т. 41, вып. 1. - С. 33 - 90.

159. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть IX. Биоинформатика в изучении физиологических функций жителей Югры. / Под редакцией A.A. Хадарцева, В.М. Еськова. Самара: Офорт (гриф РАН), 2010. - 173 с.

160. Скоринкин, А.И. Механизм организации некоторых типов целенаправленных движений / А.И. Скоринкин // Высшая нервная деятельность. 1996. - Т. 46, вып. 6, с. 1008 - 1017.

161. Скупченко, В.В. Мозг, движение, синергетика /В.В. Скупченко. -Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 1989. 220 с.

162. Скупченко, В.В. Фазотонный гомеостаз и врачевание: монография. / В.В. Скупченко, Е.С. Милюдин. Самара: СамГМУ, 1994. - 256 с.

163. Скупченко, В.В. Особенности структурно-функциональной организации двигательной системы и синдромы поражения: монография. / В.В.Скупченко, P.M. Балаклеец. Самара: СамГМУ, 1998.-48 с.

164. Смирнов, H.A. Использование спектрального ритма для диагностики заболеваний нервной системы / H.A. Смирнов, В.А. Котельников,

165. B.Ю. Давыденко // Компьтерная электрокардиография на рубеже столетий : мат-лы. Междунар. симпозиума. Москва, 1999. - С. 103 — 105.

166. Смолянинов, В.В. Структура, функция, управление системно-конструктивный подход / В.В. Смолянинов // Биологические мембраны. -1997. - Т.41, № 6, - С. 574 - 583.

167. Сологуб, Е.Б. Корковая регуляция движений человека / Е.Б. Сологуб. -Л., 1981.-181 с.

168. Судаков, К.В. Нормальная физиология: учебник для студентов мед. вузов. -М.: Мед. информ. агентство, 2006. 919с.

169. Токарев, С. А. Популяционная оценка факторов, формирующих здоровье детей Крайнего Севера / С.А. Токарев // Вопросы современной педиатрии. 2007. - Т. 22, № 1. - С. 15 - 17.

170. Трембач, А.Б. Биомеханическая и нейрофизиологическая характеристики произвольных ритмических движений человека / А.Б. Трембач, С.Р. Гутман, Е.В. Назаренко и др..// Биофизика. 1996. - Т. 41, вып. З.-С. 1336- 1339.

171. Унгуряну, Т.Н. Синергетический подход в медицинской экологии / Т.Н Унгуряну, П.И. Сидоров // «Экология человека». 2007 - №4.1. C.3-8.

172. Фарфель, B.C. Управление движениями в спорте / B.C. Фарфель. -М.: Изд-во ФиС, 1975. 276 с.

173. Фельдман, А.Г. Центральные и рефлекторные механизмы управления движениями / А.Г. Фельдман. М.: Наука, 1979. - 194 с.

174. Филатова, O.E. Изучение сложных медико-биологических систем с позиций синергетического подхода / В.М. Еськов, A.A. Хадарцев, O.E. Филатова и др. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2010. - Т. 9, № 4. - С. 787 - 791.

175. Филатова, O.E. Оценка эффективности лечебного воздействия на организм человека с помощью матриц расстояний / В.М. Еськов, М.А. Филатов, Ю.В. Добрынин и др. // Информатика и системы управления. 2010. - № 2. - С. 105 - 108.

176. Фомин, H.A. Физиология человека / H.A. Фомин. М.: «Владос», 1995.-416 с. (2)

177. Фомин, Р.Н. Нейрональная адаптация кортикоспинальных механизмов управления мышечным сокращением у спортсменов / Р.Н. Фомин, М.В. Селяев // Физиология человека. 2011. - Т.37, № 6. -С. 76-88.

178. Фромберг Э.М., Сабитов К.А., Ямпольский B.C. Треморометр. № 1407482 СССР. Опубл. 1988, Бюл. № 25.

179. Фромберг, Э.М. Конструкции на элементах цифровой техники / Э.М. Фромберг. М.: Изд-во: «Горячая линия - Телеком», 2002. - 264 с.

180. Фудин, H.A. Физиологическая целесообразность произвольной регуляции дыхания у спортсменов /H.A. Фудин // Теория и практика физической культуры.- 1983. № 2 - с. 21 - 25.

181. Хадарцев, A.A. Медико биологические аспекты теории хаоса и синергетики /A.A. Хадарцев, В.М. Еськов// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2006 - Т.5, №3 - С. 608 -612.

182. Хакен, Г. Принципы работы головного мозга / Г. Хакен. М.: Изд-во PerSe., 2001.-352 с.

183. Хаснулин, В.И. Основы медицинского отбора в высокие широты /В.И. Хаснулин, В.А. Надточий, А.В Хаснулина. Новосибирск: СО РАМН.-1995,- 128 с.

184. Хаснулин, В.И. Современные проблемы стресса и патологии у жителей Ханты Мансийского автономного округа /В.И. Хаснулин. - Новосибирск: СО РАМН. -1996. - 115 с.

185. Хаснулин, В.И. Кардиометеопатии на Севере /В.И. Хаснулин, A.M. Шургая, А.В. Хаснулина и др.. Новосибирск, 2000. - 180 с. .

186. Хаснулин, В.И. Подходы к районированию территории России по условиям дискомфортности окружающей среды для жизнедеятельности населения /В.И. Хаснулин и др.. // Бюллетень СО РАМН№3 (117), Новосибирск:-2005.-С. 106-111.

187. Хаснулин, В.И. Современные представления о механизмах формирования северного стресса у человека в высоких широтах /В.И. Хаснулин, П.В. Хаснулин // Экология человека. 2012. - № 1. - С. 3 -И.

188. Холодов, Ж.К. Теория и методика физического воспитания и спорта / Ж.К. Холодов, B.C. Кузнецов. М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 480 с.

189. Хрущев, В.А. Здоровье человека на Севере / В.А. Хрущев. М.: Астра, 1994.-508 с.

190. Чеснокова, В.Н. Сезонные изменения сердечного ритма у студентов с различными типами вегетативной регуляции на Европейском Севере /

191. B.Н. Чеснокова, И.Г. Мосягин // Экология человека. 2010. - № 3.1. C. 35 -39.

192. Швалев, В.Н. Феномен ранней возрастной инволюции симпатического отдела вегетативной нервной системы / В.Н. Швалев, Н.А. Тарский // Кардиология. 2001. - Т. 41, №2. - С. 10 - 14.

193. Шлык, Н.И. Сердечный ритм и тип регуляции у детей, подростков и спортсменов: монография. / Н.И. Шлык. Ижевск: Изд-во «Удмуртский университет», 2009. - 255 с.

194. Штульман, Д.Р. Справочник практического врача по неврологии / Д.Р. Штульман, О.С. Левин. М.: «Советский спорт». - 1999. - 720 с.

195. Шубочкина, Е.И. Устройство для записи тремора кисти / Е.И. Шубочкина, З.М. Золина, В.А. Варламов //Физиологические методы исследования трудовых процессов. М., 1969. - С.73 - 76.

196. Экологические проблемы и здоровье населения города Сургута / Медико-биологические проблемы здоровья человека на Севере: мат-лы науч. конф. Сургут: «Дефис», 2002. - 141с.

197. Ярославцев, Д. И. Прибор для диагностики тремора руки / Д. И. Ярославцев // Датчики и системы. 2009. - № 2. - С. 36 - 38.

198. Braith, R.W. Resistance exercise training: its role in the prevention ofcardiovascular disease / R.W. Braith, K.J. Stewart // Circulation. 2006. -V.113.-P. 2642.

199. Brown, P. Does parkinsonian action tremor contribute to muscle weakness in Parkinson's disease? / P. Brown, D.M. Corcos, J.C. Rothwell // Brain. -1997.-V. 120.-P. 401.

200. Burke, D. The effects of voluntary contraction on the H reflex of human limb muscles / D. Burke, R.W. Adams, N.F. Skuse //Brain Research. -1989.-V.112,№ 2.-P. 417-433.

201. Butler, J.E. The nature of corticospinal paths driving human motoneurones during voluntary contractions / J.E. Butler, T.S. Larsen, S.C. Gandevia et. al. // J. Physioi. 2007. - V. 584, Pt 2. - P.651.

202. Carson, R.G. Excitability changes in human forearm corticospinal projections and spinal reflex pathways during rhythmic voluntary movement of the opposite limb / R.G. Carson, S. Riek, D.C. Mackey et. al. // J. Physiol. 2004. - V. 560, Pt. 3. - P. 929.

203. Cheyne, D. Sensory feedback contributes to early movement-evoked during voluntary finger movements in humans / D. Cheyne, H. Endo, T. Takeda, H. Weinberg // Brain Research. 1997. - № 771. - P. 196-202.

204. Coffey, V.G. The molecular bases of training adaptation / V.G. Coffey, J.A. Hawley // Sports Med. -2007. V. 37 (9). - P. 737.

205. Duchateau, J. Training adaptations in the behavior of human motor units / J. Duchateau, J.G. Semmler, R.M. Enoka // J. Appl. Physiol. 2006. - V. 101, №6.-P. 1766.

206. Elble, R. Physiologic and essential tremor // Neurology. 1986. - V. 36. -P. 225.

207. Enoka, R.M. Muscle fatigue: what, why and how it influences muscle function / R.M. Enoka, J. Duchateau // J. Physiol. 2008. - V. 586, № 1. -P. 11.

208. Evans, J.M. Gender differences in autonomic cardiovascular regulation: spectral, hormonal and hemodynamic indexes / J.M. Evans, M.G. Ziegler, A.R. Patwardham et. al. // J. Appl. Physiol. 2001. - V. 91, № 6. -P.2611.

209. Farina, D. Adjustments differ among low-threshold motor units during intermittent, isometric contractions / D. Farina, A. Hotobar, M. Gaupni et. al. // J. Neurophysiol. 2009. - V. 101, № 1.-P.350.

210. Farmer, S.F. Changes in motor unit synchronization following central nervous lesions in man / S.F. Farmer, M. Swash, D.A. Ingram, J.A. Stephens // J. Physiol. 1993. - V. 463. - P. 83.

211. Farthing, J.P. Neuro-physiological adaptations associated with cross-education of strength / J.P. Farthing, R. Borowsky, P.O. Chilibeck et. al. // Brain Topogr. 2007. - V. 20 (2), - P. 77.

212. Faude, O. Lactate threshold concepts / O. Faude, W. Kindermann, T. Meyer // Sports Med. 2009. - V. 39(6). - P. 469.

213. Gates, D.H. Peripheral neuropathy does not alter the fractal dynamics of stride intervals of gait / D.H. Gates, J.B. Dingwell // J. Appl. Physiol.2007.-V. 102, №3.-P. 965.

214. Geertsen, S.S. Voluntary activation of ankle muscles is accompanied by subcortical facilitation of their antagonists / S.S. Geertsen, A.T. Zuur, J.B. Nielsen // J. Physiol. 2010. - V. 588, Pt. 13. - P. 2391.

215. Giesebrecht, S. Facilitation and inhibition of tibialis anterior responses to corticospinal stimulation after maximal voluntary contractions / S. Giesebrecht, P.O. Martin, S.C. Gandevia et. al. // J. Neurophysiol. 2010. -V. 103, №3.-P. 1350.

216. Grillner, S. The motor infrastructure: from ion channels to neuronal networks // Nature Rev. Neurosci. 2003. - V. 4. - P. 573.

217. Gruber, M. Excitability at the motoneuron pool and motor cortex is specifically modulated in lengthening compared to isometric contractions / M. Gruber, V. Linnamo, V. Sirojnik et. al. //J. Neurophysiol. 2009. - V. 101, №4.-P. 2030.

218. Jensen, J.L. Motor skill training and strength training are associated with different plastic changes in the central nervous system / J.L. Jensen, P.C. Marstrand, J.B. Nielsen // J. Appl. Physiol. 2005. - V. 99, № 4. - P. 1558.

219. Kay, B.A., Saltzman E.L., Kelso J.A.S. // J. Experim. Psychology : Human Perception and Performance 1991. - V. 17, № 1. - P. 183.

220. Kejonen, P. The relationship between anthropometric factors and body-balancing movements in postural balance / P. Kejonen, K. Kauranen, H. Vanharanta // Arch. Phys. Med. Rehabil. 2003. - V. 84. - P. 17.

221. Latash, M.L. Neurophysiological basis of movement // Human Kinetics,2008. 427 c.

222. Lewis, E.R. Problems of organization of motor system / E.R. Lewis: Cited by P.N. Green // Progress. Theoretical Biology. New York, London, 1972.-P. 303-338.

223. Manto, M. Bioinformatic approaches used in modeling human tremor / M. Manto, Grimaldi G., Lorivel T. et. al. // Current Bioinformstics. 2009. -V. 4, №2.-P. 1-19.

224. Marsden, C.D. Origins of normal and pathological tremor // Movement disorders: tremor / Eds. L.J.Findley, R.Capildeo. London: MacMillan Press, 1984.-P. 37.

225. McAuley, J.H. Levodopa reversible loss of Piper rhythm in Parkinson's disease / J.H. McAuley, J.C. Rothwell, D.M. Corcos, N.P. Qitinn //J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 2001. - V. 70. - P. 471.

226. McAuley, J.H. Physiological and pathological tremors and rhythmic central motor control / J.H. McAuley, C.D. Marsden // Brain. 2000. - V. 123, № 8.-P. 1545.

227. McKemy, D. How cold is it? TRPM8 and TRPA1 in the molecular logic ofcold // Molecular Pain. 2008. - V. 1. - P. 16.

228. Nielsen, J.B. Sensorimotor integration at spinal level as a basis for muscle coordination during voluntary movement in humans // J. Appl. Physiol. -2004.-V 96.-P. 1961.

229. Noe, F. Is postural control affected by expertise in alpine skiing? / F. Noe, T. Paillard // Br. J. Sports Med. 2005. - V. 39. - P. 835.

230. Olivier, I. Effects of attentional focus on postural sway in children and adults / I. Olivier, E. Palluel, V. Nougier // Exp. Brain Res. 2008. - V. 185.-P. 341.

231. Orizio, C. Spectral analysis of muscular sound during isometric contraction of biceps brachii / C. Orizio, R. Perini, B. Diemont et. al. // J. Appl. Physiol. 1990. - V. 68. - P. 508.

232. Paillard, T. Effect of expertise and visual contribution on postural control in soccer / T. Paillard, F. Noe // Scand. J. Med. Sci. Sports. 2006. - V. 16. -P. 345.

233. Paillard, T. Postural performance and strategy in the unipedal stance of soccer players at different levels of competition / T. Paillard, F. Noe, T. Riviere et. al. // J. Athl. Train. 2006. - V. 41. - P. 172.

234. Rankinen, T. The human gene map for performance and health-related fitness phenotypes: the 2005 update / T. Rankinen, M.S. Bray, J.M. Hagberg et. al. // Med. Sci. Sports Exerc. 2006. - V. 38, № 11 - P. 1863.

235. Rasouli, G. Fractal characteristics of human parkinsonian neuronal spike trains / G. Rasouli, M. Rasouli, F.A. Lent et. al. // Neuroscience. 2006. -V. 139,№3.-P. 1153.

236. Ross, E.Z. Muscle contractile function and neural control after repetitive endurance cycling / E.Z. Ross, W. Gregson, K. Williams et. al. // Med. Sci. Sports Exerc. 2010. - V. 42, № 1. - P. 206.

237. Scafetta, N. Fractal response of physiological signals to stress conditions, environmental changes, and neurodegenerative diseases / N. Scafetta, R.E. Moon, B.J. West // Complexity. 2007. - V. 12, № 5. - P. 12.

238. Sekine, M. Fractal dynamics of body motion in patients with Parkinson's disease / M. Sekine, M. Akay, T. Tamura et. al. // J. Neural Eng. 2004. - V. l.-P. 8.

239. Shea, M.A. Preliminary study of cosmic rays, geomagnetic field changes and possible climate changes / M.A. Shea, D.F.Smart // Adv. Space Res. -2004,-V. 34. P.420^425.

240. Taylor, J.L. A comparison of central aspects of fatigue in submaximal and maximal voluntary contractions / J.L. Taylor, S.C. Gandevia // J. Appt. Physiol. 2008. - V. 104, № 2. - P. 542. (260)

241. Tuller B., Kelso J.A.S. // Experim. Brain Research. 1989. - V. 75. - P.

242. Vallbo, A.B. Organization of motor output in slow finger movements in man / A.B. Vallbo, J. Wessberg // J. Physiol. 1993. -V. 469. P. 673.

243. Vila-Cha, C. Motor unit behavior during submaximal contractions following six weeks of either endurance or strength training / C. Vila-Cha, D. Falla, D. Farina // J. Appl. Physiol. 2010. - V. 109, № 5. - P. 1455.

244. Voets, T. The principle of temperature-dependent gating in cold- and heat-sensitive TRP channels / T. Voets, G. Droogmans, U. Wissenbach et. al. // Nature. 2004. - V. 430. - P.748.

245. Vuillerme, N. The effect of expertise in gymnastics on postural control / N. Vuillerme, F. Damon, L. Marin, A. Boyadjian // Neurosci. Lett. 2001. -V. 303.-P. 83.

246. Walter, G.C. On complex eigenvalues of compartmental models / G.C. Walter // Math. Biosci. 1985. - V. 75. - P. 143-157.

247. Wilmore, J.H. Physiology of sport and exercise. / J.H. Wilmore, D.L. Costill, W. Kenney // Human Kinetics, 2008. 574 p.

248. Xie, A. Exposure to hypoxia produces long lasting sympathetic activation in humans / A. Xie, B. Skatrud, D. Puleo et. al. // J. Appl. Physiol.-2001.

249. Yuasha, H. Coordination of many oscillators and generation of locomotors patterns /H. Yuasha, M. Ito// Biol. Cybernetics. 1990. - V. 63. - P. 177184.

Информация о работе
  • Козлова, Виктория Викторовна
  • доктора биологических наук
  • Сургут, 2012
  • ВАК 03.00.02
Диссертация
Матрицы межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния дозированных физических нагрузок на организм человека - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно
Автореферат
Матрицы межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния дозированных физических нагрузок на организм человека - тема автореферата по биологии, скачайте бесплатно автореферат диссертации