Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Хаотическая динамика показателей функциональных систем организма студентов в условиях влияния физической нагрузки

ВАК РФ 03.01.09, Математическая биология, биоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Хаотическая динамика показателей функциональных систем организма студентов в условиях влияния физической нагрузки"

Башкатова Юлия Владимировна

На правах рукописи Й

ХАОТИЧЕСКАЯ ДИНАМИКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ОРГАНИЗМА СТУДЕНТОВ В УСЛОВИЯХ ВЛИЯНИЯ ФИЗИЧЕСКОИ НАГРУЗКИ

03.01.09 — Математическая биология, биоинформатика (биологические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

11 ДЕК 2014

Сургут-2014

005556619

005556619

Работа выполнена в Государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

КАРПИН Владимир Александрович

Доктор медицинских наук, профессор, зав. кафедрой факультетской терапии медицинского института.

1.КАПИЛЕВИЧ Леонид Владимирович Доктор медицинских наук, профессор кафедры биофизики ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский государственный университет»

2.САФИН Руслан Маратович

Кандидат биологических наук, старший преподаватель кафедры медико-биологических дисциплин и безопасности жизнедеятельности ГБОУ ВПО «Сургутский государственный педагогический университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры» ГБОУ ВПО «Северный государственный медицинский университет» МЗ РФ, г. Архангельск

Защита состоится «27» декабря 2014 г. в 15:00 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.05 при ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры» по адресу: 628412, г. Сурхуг, пр-т Ленина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа-Югры» по адресу: 628412, г. Сургут, пр-т Ленина, 1. Автореферат разослан ц^р ¿Сф/Лр^иА 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор биологических наук, доцент

С.Н. Русак

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы.

В настоящее время в медицине и в физиологии спорта оценка эффективности проводимых лечебных или физкультурных воздействий производится по характеру изменения отдельных диагностических (физиологических) признаков в рамках измерения некоторых статистических показателей (статистического среднеквадратичного отклонения, статистического математического ожидания и т.д.). При этом используют только отдельные показатели сердечно-сосудистой системы (ССС), которые обрабатываются традиционными методами математической статистики и не учитывают изменчивость параметров вектора состояния организма человека (ВСОЧ) по всем возможным диагностическим признакам в фазовом пространстве состояний (ФПС).

В связи с этим одной из множества научных проблем, интересующих специалистов биологического профиля, является оценка функциональных систем организма (ФСО) и их адаптационных резервов к различного рода воздействиям, в том числе к физическим нагрузкам. Поэтому возникает необходимость внедрения в биомедицинскую практику современных системных методов для изучения функционального состояния ССС и вегетативной нервной системы (ВНС) организма человека.

В рамках нового подхода теории хаоса-самоорганизации целесообразно изучение функциональных резервов организма с помощью системного анализа и синтеза его исходного состояния, выявления морфофункциональных особенностей организма в условиях покоя и после нагрузочных тестов (В. А. Карпин, 2003-2010, В. М. Еськов, 2002-2010, В. М. Еськов, С. И. Логинов, 2009). Несомненный интерес для физиологов и специалистов в области биологии сложных систем представляет изучение корреляционных взаимоотношений ФСО в покое и при выполнении физических нагрузок у тренированных и нетренированных лиц. Такая информация дает возможность оценить качество жизни человека в условиях Севера и обеспечить прогноз его развития во взрослом состоянии.

Более того, такой подход позволяет объективно оценивать динамику резервных возможностей организма и их прогностическую значимость. Назрела необходимость в разработке и использовании новых средств на основе методов многомерных фазовых пространств для определения адаптационных и функциональных резервов организма и проведения ранней диагностики различных патологических состояний и каких-либо функциональных нарушений. Особое значение в работе отводится новым методам системного анализа и синтеза ВСОЧ в многомерных фазовых пространствах, что и определило актуальность настоящего исследования.

Цель работы: выявить особенности хаотической динамики параметров нервно-мышечной и кардио-респираторной функциональных систем организма студентов г. Сургута в условиях дозированной физической нагрузки методами ней-рокомпьютинга и многомерных фазовых пространств состояний (расчет квазиаттракторов).

Для решения поставленной цели были определены следующие задачи:

1. Установить границы чувствительности стохастических методов анализа экспериментальных данных и выявить закономерность поведения параметров квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки.

2. Выявить закономерность состояния стохастических и хаотических параметров сердечно-сосудистой системы у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки.

3. Установить возможность использования нейро-ЭВМ и методов теории хаоса и самоорганизации для решения задач системного синтеза (идентификации параметров порядка).

4. Установить характер связей между динамикой параметров квазиаттракторов нервно-мышечной и кардио-респираторной систем в условиях дозированной физической нагрузки.

Научная новизна исследования.

1. Получены новые данные о состоянии сердечно-сосудистой системы при индивидуальных и групповых измерениях у студентов в условиях дозированной физической нагрузки.

2. Изучение состояния вегетативной нервной системы у нетренированных лиц показало неблагоприятное преобладание парасимпатической иннервации по сравнению с тренированными студентами, что выражалось в противоположной динамике квазиаттракторов.

3. Дозированная физическая нагрузка выявила тенденцию к увеличению площади, объемов и ассиметрии квазиаттракторов ВСОЧ у нетренированных испытуемых в 1,5 раза и также на 6% у тренированных испытуемых, что представляет количественно степень тренированности или детренированности студентов северных территорий РФ.

4. Используемый биоинформационный анализ показал, что расстояния между хаотическими центрами квазиаттракторов интегральных и спектральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной системы в условиях дозированной физической нагрузки у нетренированных студентов более чем в 40 раз превышают таковые по сравнению с группой тренированных лиц, что также является маркером тренированности (или детренированности) испытуемых.

Научно-практическая значимость.

Разработанные методы перспективны в индивидуализированной экологии человека и персонифицированной медицине. Новые модели и программные продукты на базе ЭВМ могут быть использованы для обеспечения физиологического контроля за состоянием функциональных систем организма студентов в условиях Севера РФ.

Внедрение результатов исследований.

Результаты исследований внедрены в научную работу и в учебный процесс Тульского научно-исследовательского института новых медицинских технологий, НУЗ «Сургутская отделенческая больница на станции г.Сургут ОАО «РЖД» и Сургутского государственного университета, а также теоретические и практи-

ческие положения работы используются в лекционных курсах и практических занятиях по биофизике, экологии человека и медицинской кибернетики, о чем свидетельствуют акты о внедрении. Апробация работы.

Материалы диссертации доложены на: XII Международная научно-практическая конференция «Проблемы современной биологии» (г. Москва, 2014 г), ХШ Международная научно-практическая конференция «Актуальные вопросы науки» (г. Москва. 2014 г), Международная научно-практическая конференция «Современные проблемы гуманитарных и естественных наук» (г. Москва. 2014 г), ХШ Заочная научная конференция «Теория и практика современной науки» (г. Москва. 2014 г), Международная конференция «Математика и информационные технологии в нефтегазовом комплексе», посвященная дню рождения великого русского математика академика ПЛ.Чебышёва (г. Сургут, 2014 г). Личный вклад автора.

Автором лично выполнены все исследования показателей сердечнососудистого и нервно-мышечного кластеров студентов ХМАО-Югры с использованием дозированной физической нагрузки. 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 6080%.

Публикации.

По материалам диссертации опубликовано 12 работ, в том числе 6 работ в журналах, рекомендуемых в перечне ВАК Министерства образования и науки РФ, глава в монографии (перечень приведен в конце автореферата). Объем и структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, трёх глав (Теоретическая часть, Материалы и методы, Результаты исследований и их обсуждение), заключения, выводов, списка литературы (151 источников, в том числе 101 отечественных и 50 иностранных). Работа изложена на 121 страницах, содержит 39 таблиц и 17 рисунков.

Положения, выносимые на защиту.

1. Методами статистики затруднительно установить наличие существенных различий в параметрах ФСО между группами тренированных и нетренированных студентов, различия часто получаются статистически недостоверными. Сравнительный анализ результативности применения новых биоинформационных методов показал, что в отличие от методов традиционного статистического анализа на базе детерминистско-стохастического подхода использование биоинформационных методов дает более высокую чувствительность в идентификации параметров порядка (главных диагностических признаков) изучаемых функциональных систем организма.

2. Используя данные параметров квазиаттр'акторов и матриц межаттракторных расстояний вектора состояния организма человека, можно оценивать степень тренированности ( или детренированности).

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Объектом настоящего исследования явились студенты 1-3 курсов ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО — Югры», проживающие на территории округа не менее 5 лет. В зависимости от степени физической активности испытуемых разделили на 2 группы по 30 человек. В первую группу отнесли студентов основной группы здоровья, занимающихся физической культурой в рамках общеобразовательной программы университета. Вторую группу составили студенты СурГУ, профессионально занимающиеся игровыми видами спорта (баскетбол и волейбол).

Все исследования студентов соответствовали этическим нормам Хельсин-ской декларации (2000 г.), которые были связаны с разработкой методов многомерных фазовых пространств в оценке хаотической динамики параметров тремора.

В первом блоке исследования приняла участие группа из 30 тренированных и 30 нетренированных студентов, которым предлагалась динамическая физическая нагрузка в виде 30 приседаний. Регистрация параметров тремора осуществлялась с помощью биофизического измерительного комплекса, разработанного в лаборатории биокибернетики и биофизики сложных систем при СурГУ, состоящего из металлической пластинки (крепится жестко к пальцу испытуемого), токовихревого датчика, усилителя, аналого-цифрового преобразователя (АЦП) и компьютера с программным обеспечением. В качестве фазовых координат, помимо координаты х!=х(0 перемещения, использовалась координата скорости перемещения пальцах2=у(1)=с!х/Л. Каждый испытуемый проходил испытание 2 раза: в покое и после выполнения динамической нагрузки. Перед испытуемым стояла задача удержать палец в пределах заданной области, осознанно контролируя его неподвижность. Обработка данных и регистрация тремора конечности испытуемого проводилась на ЭВМ с использованием программы «СЬаПвЗ». С помощью этой программы осуществлялся анализ данных по временным и спектральным характеристикам кинематограмм у тренированных и нетренированных испытуемых, в низко-, средне- и высокочастотном диапазонах. Благодаря запатентованному программному продукту (В.М. Еськов, М.Я. Брагинский. Свидетельство № 2000610599 от 2000 г.) удалось построить фазовые плоскости и рассчитать площади квазиаттракторов.

Во втором блоке обследование студентов производилось неинвазивным методом с помощью гтульсоксиметра ЭЛОКС-01 М, разработанного и изготовленного ЗАО ИМЦ «Новые Приборы», г. Самара (Л.И. Калакутский, В.М. Еськов, 2003-2009). Специальным фотооптическим датчиком в положении сидя в течение 5 мин регистрировали частоту сердечных сокращений (ЧСС), а затем рассчитывали показатели активности симпатического (СИМ) и парасимпатического (ПАР) отделов вегетативной нервной системы (ВНС), стандартного отклонения ЫТЧ-интервалов (БВКЫ), индекса напряжения Баевского, а также рассчитывали компоненты спектральной мощности ВСР в высокочастотном (НБ, 0,15 -0,4 Гц), низкочастотном (1Л% 0,04 - 0,15 Гц) и ультранизкочастотном (Уи, < 0,04 Гц) диапазонах, а также величину вагосимпатического баланса (ЫТНР). По-

еле выполнения стандартизированной динамической нагрузки (30 приседаний) регистрация продолжалась в течение 5 минут.

Статистическая обработка данных осуществлялась при помощи программного пакета «Statistica 6.1». Анализ соответствия вида распределения полученных данных закону нормального распределения производился на основе вычисления критерия Шапиро-Уилка. Дальнейшие исследования в зависимости от распределения производились методами параметрической и непараметрической статистики (критерий Стьюдента, Вилкоксона, Манна-Уитни). Расчет параметров квазиаттракторов производился при помощи «Программы идентификации параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния биосистем в т-мерном фазовом пространстве» (В.М. Еськов, М.Я. Брагинский, С.Н. Русак, A.A. Устименко, Ю.В. Добрынин. Свидетельство № 2006613212 от 13.09.2006 г.). Результаты исследований позволили получить ряд принципиальных выводов.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Общеизвестно, что воздействие ряда экологических факторов на формирование и развитие нервно-мышечной и сердечно-сосудистой систем накладывает отпечаток на работу функциональных систем организма человека в целом. Воздействие экофакторов на организм человека осуществляется через формирование приспособительных реакций на уровне центральной и вегетативной нервных систем, через закрепление условнорефлекторного влияния. Изменение экологических условий у жителей ХМАО - Югры оказывает выраженное влияние на все ФСО, особенно на ССС и НМС (нервно-мышечная система), гармоничная работа которых существенно влияет на жизненно важные процессы, происходящие в организме.

По результатам исследований первого блока было изучено влияние динамической нагрузки на группу тренированных и нетренированных студентов. Анализ полученных треморограмм по двум независимым направлениям Y и X позволил установить, что амплитуда вертикальных перемещений исходно больше по величине, чем горизонтальные колебания. При этом максимальные выбросы амплитуд наблюдаются в области низких частот, как по оси Y, так и по оси X.

Статистически достоверно установлено, что имеет место рост амплитуды колебаний с частотой около 10 Гц. Регистрация показателей треморограмм мышц верхней конечности человека в условиях нагрузки и без неё дает объективную информацию о состоянии ЦНС и её периферических отделов. В качестве такой нагрузки использовалось 30 приседаний.

Дозированная физическая нагрузка вызывает сдвиг амплитудно-частотных характеристик (АЧХ) треморограмм из области 2 Гц в область более низких частот. Динамика 10 Гц компонента амплитудно-частотных характеристик до и после физической нагрузки у испытуемых имела особенности, зависящие от уровня подготовленности.

Детальный анализ был осуществлен на основе АЧХ полученных сигналов, которые показали, что АЧХ спортсмена Б имеет выраженный максимум около 5 Гц и повышение значения амплитуд в области низких частот (1-2 Гц). По абсолютному значению преобладают АЧХ нетренированных испытуемых. Макси-

мальное значение амплитуды нетренированного испытуемого А до нагрузки 370 у.е., а у тренированного Б около 310 у.е. (рис. 1).

а)

б)

Рис. 1. Амплитудно-частотные характеристики, снятые с пальца испытуемых до стандартизированной нагрузки: а) нетренированного; б) тренированного. (А — амплитуда, у.е., V - частота, Гц.)

На рис. 1-а ярко выражены пики вблизи частот 0,3 Гц, 0,6 Гц и 1,3 Гц с амплитудой 130 у.е., 90 у.е. и 70 у.е. соответственно. Следует отметить, что десяти-герцовый компонент невелик, а низкочастотные компоненты выражены весьма значительно.

Дозированная физическая нагрузка вызывает сдвиг амплитудно-частотных характеристик треморограмм, которые до и после физической нагрузки у испытуемых имели особенности, зависящие от уровня подготовленности: у нетренированных лиц амплитуда тремора увеличилась от 370 у.е. до 500 у.е., а у тренированных испытуемых амплитуда, наоборот, уменьшилась от 310 у.е. до 270 у.е.

В качестве фазовых координат, помимо координаты х,=х(1) перемещения, использовалась координата скорости перемещения пальца х2=у(0=с}х,/с11. Тогда фазовые плоскости динамики тремора пальца испытуемых А и Б до динамической физической нагрузки приняли вид квазиаттракторов, представленных на рис. 2.

А Б

а) -0.02

82=2,7Е-03

Рис. 2. Фазовые траектории движения пальцев руки до стандартизированной динамической нагрузки: а) нетренированного А; б) тренированного Б

Из рис. 2 видно, что КА (квазиаттрактор) тренированного испытуемого Б смещается в область больших значений х,. КА тренированного испытуемого Б исходно характеризуется большим значением (2,7Е-03), чем КА нетренированного А (1.6Е-03).

На рис. 3 демонстрируется изменение размеров квазиаттракторов нетренированного испытуемого А, и тренированного Б после нагрузки. При сравнении квазиаттракторов нетренируемого испытуемого до (рис. 2.-а) и после (рис.3.-а) динамической нагрузки, наблюдалось увеличение КА (с 1,6Е-03до 6.2Е-03). До

нагрузки, по оси X квазиаттрактор располагался в диапазоне от 0,036м до 0,039м, после 0,034м до 0,040м,

А Б

83=6,2Е-03 84=3,2Е-03

Рис. 3. Фазовые траектории движения пальцев руки после стандартизированной динамической нагрузки: а) нетренированного А; б) тренированного Б

Площадь КА нетренированного испытуемого А после нагрузки увеличилась в 3,9 раза. Площадь К А тренированного испытуемого Б увеличилась в 1,2 раза.

Параметры квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных и тренированных студентов представлены в табл. 1.

Таблица 1

Параметры квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки (п=30)

Параметры квазиаттракторов (У.е.) Нетренированные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки Р До нагрузки После нагрузки Р

8 0,964*10"6 1,467*10"6 0,1499 1,196*10"" 1,268*10~6 0,7499

V 0,379*10'6 0,586*10"6 0,1329 0,478*10'" 0,506*10"6 0,6888

Примечание: п-количество обследуемых, Б — площадь постурального тремора, у.е.; V -объем постурального тремора, у.е.; р - достоверность значимых различий, по критерию Вил-коксона (р>0,05)

Установлено, что у нетренированных и тренированных студентов отсутствуют полностью статистически значимые различия параметров квазиаттракторов постурального тремора до и после физической нагрузки (р>0,05).

Из полученных данных, представленных в табл. 1, наблюдалось резкое увеличение показателя площади квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных испытуемых после физической нагрузки (1,467*10"6 у.е.). Таким образом, площадь квазиаттракторов постурального тремора у нетренированных испытуемых после выполненной нагрузки увеличилась в 1,5 раза. У тренированных лиц происходило незначительное увеличение показателей площади и объема квазиатгракторов постурального тремора после физической нагрузки.

Показатель площади квазиатгракторов постурального тремора после нагрузки также зависит от уровня подготовленности испытуемых. Наблюдалась тенденция к увеличению площади квазиаттракторов нетренированных испытуемых после физической нагрузки, что также подтверждалась изменением значе-

ний объемов квазиаттракторов постурального тремора после нагрузки по сравнению с данными до нагрузки.

При использовании непараметрического дисперсионного анализа попарного сравнения средних рангов критерия Ньюмана-Кейлса были получены многочисленные таблицы, в которых представлены результаты сравнения средних рангов для двух групп (нетренированные и тренированные студенты до и после физической нагрузки). В качестве примера представлены результаты обработки данных значений нетренированных студентов до физической нагрузки в виде матрицы (15x15) треморограмм по критерию Ньюмана-Кейлса (см. табл. 2). В нашем случае для представленной таблицы 14 пар выборки не имели статистически достоверных различий у нетренированных студентов. В остальных парах выборки р<0,05.

Таблица 2

Матрица попарных сравнений треморограмм по критерию Ньюмана-Кейлса нетренированных студентов до физической нагрузки

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,22

2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00

4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00

5 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,46

6 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

7 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00

8 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00

9 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

10 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00

11 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

12 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00

13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00

14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00

15 0,22 0,00 0,00 0,00 0,46 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

В выборке у нетренированных студентов после физической нагрузки было выявлено 15 пар (р>0,05), а для группы тренированных студентов после физической нагрузки 14 пар выборок соответственно не имели существенных различий. Такие сходные пары или все сравнения демонстрируют возможность их принадлежности к общей генеральной совокупности.

Для кардиоинтервалов также были построены матрицы (15x15) по критерию Ньюмана-Кейлса нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки. Было получено 19 и 21 пара (р>0,05) до физической нагрузки у нетренированных и тренированных студентов соответственно. Они принадлежат одной генеральной совокупности. После физической нагрузки у нетренированных студентов происходило увеличение пар (приближение к стохастике, переход к некоторому порядку). У тренированных испытуемых, наоборот, происходило сжатие (12 пар после физической нагрузки).

Во втором блоке в ходе исследований и статистической обработки данных были получены следующие сводные количественные характеристики результатов изменения параметров сердечно-сосудистой и вегетативной нервной системы, представленных в табл. 3,4.

Таблица 3

Интегральные и временные показатели регуляции сердечно-сосудистой системы со стороны вегетативной нервной системы у нетренированных и тренированных испытуемых до и после физической нагрузки (п=30)

Показатели Нетренш эованные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки Р До нагрузки После нагрузки Р

SIM 4,93±0,78 6,3±1,79 0,4748 2,7±0,43 2,03±0,38 0,0298

PAR I0,9±0,86 11,8±1,13 0,3463 14,87±1,09 16,45±1,29 0,0554

HR 87,73±2,30 88,2±2,62 0,8854 75,4±2,35 74,72±2,25 0,4935

SDNN 43,77±2,67 44,53±3,18 0,6406 62,57±5,32 69,48±5,96 0,0152

INB 67,6± 10,43 95,47±32,21 0,5377 38,33±6,84 30,14±5,22 0,0158

Sp02 97,73±0,16 97,93±0,14 0,0759 97,87±0,16 97,97±0,14 0,6603

Примечание: n-количество обследуемых, SIM, у.е. - индекс активности симпатического звена ВНС, PAR, у.е. - индекс активности парасимпатического звена ВНС, HR уд/мин - частота сердечных сокращений, SDNN, мс - стандартное отклонение полного массива кардиоин-тервалов, INB у.е. - индекс напряжения регуляторных систем по P.M. Баевскому, Sp02, % -уровень насыщения гемоглобина крови кислородом, р - достоверность значимых различий, по критерию Вилкоксона (р>0,05)

Очевидно, что у нетренированных отсутствуют полностью статистически значимые различия параметров SIM, PAR, HR, SDNN, INB и Sp02 до и после физической нагрузки, что демонстрирует отсутствие резких изменений в параметрах сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем. У тренированных лиц показатели параметров SIM, SDNN и INB статистически значимо различались (р<0,05). Установлены статистически значимые различия параметров SIM (р= 0,0117), PAR (р= 0,0095), HR (р= 0,0007), SDNN (р= 0,0058) и INB (р= 0,0030) у нетренированных и тренированных испытуемых до физической нагрузки по критерию Краскела-Уоллиса (р<0,05).

Из полученных данных, представленных в табл. 3, наблюдалось резкое увеличение INB у нетренированных испытуемых в связи с увеличением показателей SIM. Обратная картина у тренированных испытуемых. Показатели напряжения INB уменьшаются с 38,33±6,84 у.е. до 30,14±5,22 у.е., SIM - с 2,7±0,43 у.е. до 2,03±0,38 у.е. При этом установлены следующие показатели PAR: нетренированные - до нагрузки 10,9±0,86 у.е., после - 11,8±1,13 у.е.; тренированные - до нагрузки 14,87±1,09 у.е., после - 16,45±1,29 у.е., т.е. нагрузка у тренированных оказывает стабилизирующее действие.

Среднее значение ЧСС у нетренированных испытуемых в покое составило 87,73±2,30 уд/мин, у тренированных 75,4±2,35 уд/мин. После нагрузки значение ЧСС увеличилось до 88,2±2,62 уд/мин и 74,72±2,25 уд/мин соответственно.

Установлено, что у нетренированных и тренированных испытуемых отсутствуют полностью статистически значимые различия параметров VLF, LF, HF,

Total, LF norm, Hf norm и LF/HF до и после физической нагрузки (р>0,05). При сравнении спектральных показателей регуляции сердечно-сосудистой системы со стороны вегетативной нервной системы у нетренированных и тренированных испытуемых до физической нагрузки установлены статистически значимые различия параметров VLF (р= 0,0020), HF (р= 0,0333) и Total (р= 0,0110) по критерию Краскела-Уоллиса (р<0,05).

Таблица 4

Спектральные показатели регуляции сердечно-сосудистой системы

со стороны вегетативной нервной системы у нетренированных и тренированных испытуемых до и после физической нагрузки (п=30)

Показатели Нетренированные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки Р До нагрузки После нагрузки Р

VLF 2228,13±339,61 2392,8±348,43 0,7813 6874,03± 1446,68 7363,97±1195,36 0,1589

LF 2683,03±363,52 2404,23±395,60 0,2452 462 8,63± 822,71 5636,45±1284,14 0,2137

iff 1529,27±240,78 1699,53±259,07 0,3709 2668,17±407,92 3797,07±1076,09 0,1204

Total 6440,6±805,74 6496,7±818,47 0,7655 14170,73±2244,79 22904,41 ±6984,39 0,0752

LF norm 63,67±2,61 58,87±2,69 0,117 61 ±2,54 61,66±3,14 0,9672

Hfnorm 36,33±2,61 41,13±2,69 0,117 39±2,54 38,34±3,14 0,9672

LF/HF 2,46±0,42 1,74±0,18 0,0999 1,91*0,21 2,30±0,36 0,9754

Примечание: п-колличество обследуемых, LF, мс - мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности; HF, мс2 - мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности; Total power, мс2 - общая спектральная мощность; VLF, % - мощность спектра свернизкочастотното компонента вариабельности; р - достоверность значимых различий, по критерию Вилкоксона (р>0,05)

По результатам данных табл. 4 VLF до и после нагрузки у нетренированных составляют 2228,13±339,61% и 2392,8±348,43 % (р>0,05) соответственно. У тренированных: 6874,03±1446,68 % и 7363,97±1195,36 % (р>0,05). При сравнении спектральных характеристик у нетренированных, наблюдалось уменьшение LF компонента против увеличения HF.

Диапазон значений общего спектра мощности колебаний ритма сердца (Total) не достоверен у нетренированных и тренированными студентов. У нетренированных происходило уменьшение показателей LF norm, увеличение Hfnorm и уменьшение LF/HF. Обратная картина у тренированных испытуемых: увеличение показателей LF norm (с 61 у.е. до 61,66 у.е.), уменьшение Hfnorm (с 39 у.е. до 38,34 у.е.) и увеличения LF/HF (с 1,91 у.е. до 2,30 у.е.).

Параметры квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки представлены в табл. 5.

Установлено, что у тренированных студентов отсутствуют полностью статистически значимые различия параметров квазиаттракторов кардиоинтервалов до и после физической нагрузки (р>0,05). У нетренированных статистически значимые различия только по площади (р=0,0350).

Из полученных данных, представленных в табл. 5, наблюдалось резкое увеличение показателя площади квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных испытуемых после физической нагрузки (0,099*10б у.е.). Таким образом,

площадь квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных испытуемых после выполненной нагрузки увеличилась в 1,5 раза. У тренированных лиц происходило незначительное увеличение показателей площади (на 6%) после физической нагрузки.

Таблица 5

Параметры квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки (п=30)

Параметры квазиаттракторов (У.е.) Нетренированные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки Р До нагрузки После нагрузки Р

в 0,072*10" 0,099*10' 0,0350 0,152*10" 0,157*10" 0,0937

V 70,35*10" 93,46*10" 0,0545 196,35*10" 179,81*10" 0,1982

Примечание: п-количество обследуемых, Б - площадь кардиоинтервалов, у.е.; V - объем кардиоинтервалов, у.е.; р - достоверность значимых различий, по критерию Вилкоксона (р>0,05)

На основе методов системного анализа и синтеза исследована динамика поведения параметров квазиаттракторов в 6-мерном фазовом пространстве интегральных и временных показателей, в 7-мерном фазовом пространстве спектральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем у нетренированных и тренированных испытуемых до и после физической динамической нагрузки.

Таблица б

Параметры квазиаттракторов в 6-ти мерном фазовом пространстве

интегральных и временных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем до и после физической нагрузки (п=30)

Параметры квазиаттракторов (у.е.) Нетренированные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки До нагрузки После нагрузки

6,42*10'" 15,4*10'" 0,09*10'" 0,03*10'"

Их 133,54 407,83 112,54 111,83

Из данных табл. 6 следует, что у нетренированных испытуемых коэффициент асимметрии Лх до нагрузки равен 133,54 у.е., а после физической динамической нагрузки 407,83 у.е.. Объем 6-мерного параллелепипеда Кс, ограничивающего КА, составлял 6,42*10ш у.е. до нагрузки и 15,4*Ю10 у.е. после. Таким образом, объем КА у нетренированных испытуемых после выполненной динамической нагрузки увеличился в 2,4 раз. Подобная кратность изменения при треморе не наблюдалась, хотя тенденция имелась. У тренированных испытуемых коэффициент асимметрии Ях до нагрузки равен 112,54 у.е., а после физической динамической нагрузки 111,83 у.е. Объем ш-мерного параллелепипеда Кс, ограничивающего КА, составил 0,09*Ю10 до нагрузки и 0,03*Ю10 после. Таким образом,

объем КА у тренированных испытуемых после выполненной динамической нагрузки уменьшился в 3 раза.

Еще более значительные изменения происходили с размерами квазиаттракторов по частотным характеристикам кардиоритма (УЫ% НР, ЬБ и др.), что представлено в табл. 7.

Таблица 7

Параметры квазиаттракторов в 7-ми мерном фазовом пространстве спектральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем до и после физической динамической нагрузки (п=30)

Параметры квазиаттракторов (у.е.) Нетренированные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки До нагрузки После нагрузки

Ус 46,2*10"° 2270*10-" 2,54*10'" 0,97*10""

Их 13137,80 77110,14 4038,89 3242,24

Из данных табл. 7 следует, что у нетренированных испытуемых коэффициент асимметрии Ях до нагрузки равен 13137,80 у.е., а после физической динамической нагрузки 77110,14 у.е. Объем ш-мерного параллелепипеда Кс, ограничивающего КА, составил 46,2*Ю20 у.е. до нагрузки и 2270*Ю20 у.е. после. Таким образом, объем КА у нетренированных испытуемых после выполненной динамической нагрузки увеличился в 49 раз.

Однако, у тренированных испытуемых коэффициент асимметрии Ях до нагрузки равен 4038,89 у.е., а после физической динамической нагрузки 3242,24 у.е. Объем ш-мерного параллелепипеда Ус, ограничивающего квазиаттрактор, составил 2,54*Ю20 у.е. до нагрузки и 0,97*102С у.е. после. Таким образом, объем КА у тренированных испытуемых после выполненной динамической нагрузки уменьшился в 2,6 раза.

Изменения параметров квазиаттракторов ВСОЧ в т-мерном фазовом пространстве состояний более существенны, чем результаты статистической обработки их первичных данных.

Показатель Ях, 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 квазиаттракторов после нагрузки по сравнению с данными до нагрузки.

Установленные различия между обследованными группами испытуемых находят свое объяснение с позиций формирования системной реакции организма. Оценивая параметры квазиаттракторов в группе нетренированных студентов, можно заключить, что у них нагрузка вызывает состояние рассогласования, при котором для обеспечения нормального функционирования организма требуется чрезмерное напряжение и последующая перестройка регулирующей системы. Обратная картина наблюдается у тренированных испытуемых, у которых при физической нагрузке формируется состояние адекватной мобилизации.

В целом можно отметить определенную тенденцию при сравнении объемов квазиаттракторов тренированных и нетренированных студентов. Это касается как показателей асимметрии, так и показателей объемов. После нагрузки эта разница увеличилась согласно уровню физической подготовки: чем ниже уровень, тем больше разница между исходными данными. Таким образом, физическая нагрузка стабилизирует параметры сердечно-сосудистой системы тренированных студентов, что является маркером для степени детренированности студентов.

Методом исключения отдельных признаков был выполнен системный синтез. Его результаты позволили выявить параметры порядка путем сравнения размеров квазиаттракторов до динамической нагрузки и после у нетренированных и тренированных испытуемых. Так, у нетренированных испытуемых среди интегральных и временных показателей таковым является показатель ИНБ - показатель индекса напряжения по P.M. Баевскому (у. е.), а у тренированных показатель SDNN — стандартное отклонение межпульсовых интервалов в анализируемой выборке (мс). Среди спектральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем до и после стандартизированной динамической нагрузки параметрами порядка у нетренированных являются LF - мощность волн низкой частоты, Гц, а у тренированных Total power — общая мощность спектра, мс"/Гц.

Следующий этап исследований посвящен расчету матриц межаттракторных расстояний Zij тренированных и нетренированных студентов, что представлено в табл. 8, 9.

Анализ расстояний Z,y между хаотическими центрами квазиаттракторов интегральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем показал, что наименьшее расстояние отмечено при сравнении тренированных и нетренированных студентов до выполнения динамической нагрузки и составило 78,06 у. е. После выполненной нагрузки расстояние между хаотическими центрами тренированных и нетренированных увеличилось в 5,8 раз, и составило 449,66 у. е.

В табл. 9 представлен весь набор межаттракторных расстояний Z,y(y.e.) между центрами хаотических квазиаттракторов для нетренированных и тренированных испытуемых. Минимальное межаттракторное расстояние Z,у выявлено при сравнении тренированных лиц до и после физической нагрузки (1 754,86 у. е. соответственно). Наибольшие различия в сдвигах адаптационных реакций наблюдались у испытуемых нетренированных и тренированных после нагрузки и нетренированных до и после нагрузки, что подтверждалось величиной межаттракторных расстояний этих групп (92 661,44 у. е. и 77 090,96 у. е. соответственно). При сравнении нетренированных и тренированных испытуемых до и после нагрузки величина межаттракторных расстояний у нетренированных лиц в 43 раза больше. Величина межаттракторных расстояний после нагрузки у нетренированных и тренированных испытуемых в 4, 9 раз больше, чем показатель до физической нагрузки этих испытуемых.

Таблица 8

Матрица идентификации расстояний (Ду, у.е.) между хаотическими центрами квазиаттракторов интегральных и временных показателей сердечнососудистой и вегетативной нервной системы организма нетренированных и тренированных студентов до и после динамической нагрузки в 6-ти мерном фазовом пространстве (п=30)

Нетренированные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки До нагрузки После нагрузки

Нетренированные студенты До нагрузки 0 24,20 78,06 428,95

После нагрузки 24,20 0 100,49 449,66

Тренированные студенты До нагрузки 78,06 100,49 0 361,97

После нагрузки 428,95 449,66 361,97 0

X 531,21 574,35 540,52 1 240,58

Примечание: ш - размерность ФПС, £ - суммарный показатель межатгракторных расстояний (у.е.).

Таблица 9

Матрица идентификации расстояний (Ду, у.е.) между хаотическими центрами квазиаттракторов спектральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной системы организма нетренированных и тренированных студентов до и после динамической нагрузки в 7-ми мерном фазовом пространстве (частотные параметры) (п=30)

Нетренированные студенты Тренированные студенты

До нагрузки После нагрузки До нагрузки После нагрузки

Нетренированные студенты До нагрузки 0 77 090,96 19 088,72 20 684,21

После нагрузки 77 090,96 0 91 171,13 92 660,35

Тренированные студенты До нагрузки 19 088,72 91 171,13 0 1 754,86

После нагрузки 20 684,21 92 660,35 1 754,86 0

У 116 863,89 260 922,44 112 014,71 115 099,42

Примечание: т - размерность ФПС, £ - суммарный показатель межатгракторных расстояний (у.е.).

Анализ расстояний ц между хаотическими центрами квазиаттракторов спектральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем у исследуемых 2-х групп демонстрируют (см. табл.9): до динамической нагрузки

расстояние составил 19088,72 у. е., после выполненной нагрузки расстояние между хаотическими центрами увеличилось в 4,9 раз, и составило 92660,35 у. е.

В результате расчета матриц межаттракторных расстояний 7.ч между центрами хаотических квазиаттракторов нетренированных и тренированных испытуемых (табл. 9) необходимо отметить, что по сумме столбцов суммарный показатель межаттракторных расстояний между хаотическими (геометрическими) центрами квазиаттракторов у нетренированных лиц до нагрузки и у тренированных лиц до и после нагрузки сопоставим по своему значению, а у нетренированных лиц после нагрузки он в 2,3 раза больше по сравнению с тренированными.

Расчет матриц межаттракторных расстояний квазиаттракторов ВСО нетренированных студентов показал увеличение после физической нагрузки, что показывает недостаточную сформированность у них адаптационных механизмов, а также существенное напряжение регуляторных процессов и степень рассогласования параметров функциональных систем организма.

Более эффективно данная проблема может быть рассмотрена в аспекте теории хаоса и самоорганизации, на основе нейросетевых технологий. Нейро-ЭВМ обеспечивает идентификацию различий даже в тех случаях, когда обычный де-терминистско-стохастический подход бывает малоэффективным. Для идентификации параметров порядка ВСОЧ (как наиболее важных диагностических признаков XI) были применены нейросетевые методики. Использовалась стандартная процедура бинарной классификации, а также многокластерной классификации на базе программы №игоРго 0,25. Во всех случаях определялись параметры порядка системы и значимость входных сигналов.

В табл. 10 представлены пятьдесят итераций обучения в нейро-ЭВМ площадей и объемов квазиаттракторов постурального тремора нетренированных и тренированных студентов до физической нагрузки. Как видно из табл. 10 динамика изменения весовых коэффициентов колеблется в среднем от 0,819-0,867, т.е. они сильно варьируют. Усредненные весовые значения площадей квазиаттракторов постурального тремора 50-ти обучений нейронной сети при сравнении до и после физической нагрузки увеличились в 1, 2 раза и составили 0,981 у.е., а показатели объемов наоборот уменьшились в 1,9 раза и составили 0,467 после физической нагрузки.

Нейронная сеть представляла различия между группами, т.е. выполнялась процедура бинарной классификации. При повторении процедуры классификации результат был одинаков, но значения весовых коэффициентов для каждого цикла были различными. Веса диагностических признаков х, хаотически изменялись. Каждый раз нейронная сеть выполняла идентификацию, но с помощью различного типа внутренней конфигурации. Выход (результат бинарной классификации) был одинаков, но внутренняя конфигурация нейронной сети каждого]-того обучения (метод градиентного спуска) была различной. При каждом повторении настройки нашей нейронной сети мы получали различные значения каждого х,- на каждой ]-той настройке. Все неповторимо и невоспроизводимо точно (с точностью до размеров квазиаттракторов). Происходило непрерывное хаотическое изменение значений хно в пределах квазиаттрактора.

Таблица 10

Усредненные значения и>, признаков отдельных координатх; вектора состояния системы (параметры х!постурального тремора нетренированных

и тренированных студентов до нагрузки)при идентификации параметров порядка нейроэмулятором 50 итераций в режиме бинарной классификации

До нагрузки

Расчеты итераций Средние значения координат вектора состояния системы

50 <Х/> У= <х2>

0,819 0,867

Ме*10"6 (5%*106; 95%*10"6) 0,910 (0,397; 1,000) 1,000 (0,416; 1,000)

О 0,049 0,041

Очевидно, что веса признаков х,- изменялись при каждой настройке и эти вариации (распределение каждого нейро-ЭВМ не попадают под закон нормального распределения. Более того, непараметрические распределения для каждой серии (из N=50) тоже получались разными. Мы имели просто некоторые наборы выборок, которые генерируются как бы из разных генеральных совокупностей.

Усредненные значения признаков отдельных координат х, вектора состояния системы интегральных и спектральных параметров сердечно-сосудистой системы со стороны вегетативной нервной системы у нетренированных и тренированных испытуемых до физической нагрузки представлены в табл. 11,12.

Таблица 11

Усредненные значения ^ признаков отдельных координат х1 вектора состояния системы (параметры ^интегральных и временных параметров ССС нетренированных и тренированных студентов до нагрузки) при идентификации параметров порядка нейроэмулятором 50 итераций в режиме бинарной классификации

До нагрузки

Расчеты итераций Средние значения координат вектора состояния системы

50 51М= <х,> РАЯ= <х2> НЯ= <х3> ЗОШ=<х4> ГЫВ= <х,> Бр02= <х^>

0,805 0,683 0,271 0,868 0,605 0,499

Ме (5%; 95%) 0,832 (0,466; 1,000) 0,701 (0,273; 1,000) 0,257 (0,112; 0,529) 1,000 (0,507; 1,000) 0,567 (0,276; 1,000) 0,423 (0,227; 1,000)

О 0,031 0,065 0,020 0,033 0,049 0,045

Из полученных данных, представленных в табл. 11 наблюдалось наибольшее усредненное значение х4 = БОГ-Ш вектора состояния системы интегральных параметров сердечно-сосудистой системы у нетренированных и тренированных испытуемых как до, так и после физической нагрузки. Динамика изменения весовых коэффициентов колеблется в среднем от 0,271-0,868.

Таблица 12

Усредненные значения и>,-признаков отдельных координат дг,- вектора состояния системы (параметры дг,- спектральных параметров ССС нетренированных и тренированных студентов до нагрузки) при идентификации параметров порядка нейроэмулятором 50 итераций в режиме бинарной классификации

До нагрузки

Расчеты итераций Средние значения координат вектора состояния системы

50 <х,> ЬР= НР= <ДГ 3> Т<Ла1= <*<> и погш= <х5> НР погт= <*б> Ц7НР= <*7>

13,375 0,486 0,710 0,649 0,183 0,182 0,474

Ме (5%; 95%) 1,000 (0,360; 1,000) 0,451 (0,161; 1,000) 0,770 (0,265; 1,000) 0,653 (0,308; 0,926) 0,178 (0,080; 0,336) 0,178 (0,078; 0,317) 0,454 (0,171; 0,878)

Р 7764,768 0,055 0,063 0,035 0,006 0,007 0,056

Из табл. 12 следует, что средние значения координат вектора состояния системы как до нагрузки, так и после нагрузки сильно варьируют у нетренированных и тренированных студентов. Наблюдается наибольшее усредненное значение Х\ = УЫ-1 вектора состояния системы спектральных параметров сердечнососудистой системы у нетренированных и тренированных испытуемых как до, так и после физической нагрузки. После нагрузки этот параметр уменьшился в 13,7 раза.

Отсюда следует, что однозначного ответа на установление различий в тре-морограммах и показателях регуляции сердечно-сосудистой системы со стороны вегетативной нервной системы с позиции детерминистско-стохастический подхода выявить не представляется возможным. С позиции теории хаоса и самоорганизации такие различия идентифицируются.

ВЫВОДЫ

1. Установлено, что методами математической статистики разные группы испытуемых существенно различаются, но при сравнении одной группы до и после нагрузки весьма затруднительно установить наличие существенных различий в параметрах НМС для тренированных и нетренированных студентов (различия статистически недостоверны). Расчет параметров квазиаттракторов постурального тремора показывает индивидуальное различие и различие средних значений площадей (5) и объемов (V) квазиаттракторов в 1,5 раза. Однако по всей группе для 5 и К статистически различий нет.

2. Наблюдается тенденция к увеличению площади квазиаттракторов кардиоин-тервагтов нетренированных (в 1,5 раза) и тренированных (на 6%) испытуемых до и после физической динамической нагрузки, что может количественно представлять степень тренированности или детренированности студентов северных территорий РФ. При исследовании влияния динамической нагрузки на

параметры сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем с помощью матриц межаттракторных расстояний установлено, что нагрузка вызывает увеличение расстояния между хаотическими центрами квазиаттракторов как интегральных, так и спектральных показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной систем нетренированных (77 090,96 у.е.) и тренированных (1 754,86 у.е.) студентов. Соотношение расстояний представляет количественную степень тренированности ( или детренированности).

3. Использование нейро-ЭВМ обеспечивает не только идентификацию различий между группами (статистически неэффективно), но и ранжирование диагностических признаков при изучении характера влияния нагрузки на организм нетренированных и тренированных испытуемых. Показано, что число итераций бинарной классификаций должно быть не меньше 100.

4. Выявлен характер связей между активацией нервно-мышечной системы (при физической нагрузке) и изменением параметров сердечно-сосудистой системы. Наблюдается сходная тенденция увеличения параметров квазиаггракто-ров для треморограмм и кардиоинтервапов после физической нагрузки нетренированных и тренированных студентов, что статистически не подтверждается, но в рамках нейрокомпьютинга различия существенны и между группами сравнения (см. вывод 1), что показывает более высокую чувствительность метода нейро-ЭВМ в расчетах параметров порядка как для тремора, так и для кардиоинтервапов.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Разработанные методы на основе анализа параметров квазиаттракторов микродвижений конечностей человека могут быть использованы для первичного отбора спортсменов и для оценки качества тренированности.

2. 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).

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: Монография:

1. Башкатова Ю.В. Теория хаоса-самоорганизации в анализе треморограмм: теппинг и тремор как непроизвольные движения / В.Н. Кузнецова и др. // Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть XI. Системный синтез параметров функций организма жителей Югры на базе нейрокомпьютинга и теории хаоса-самоорганизации в биофизике сложных систем /под ред. В.М. Еськова, A.A. Хадарцева, Самара: Изд-во ООО «Офорт» (гриф РАН), 2014. - С. 121-159.

Статьи, опубликованные в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК при соискании ученой степени кандидата наук:

1. Башкатова Ю.В. Сравнительный анализ и синтез показателей сердечнососудистой системы у представителей арктического и высокогорного адаптивных типов / В.А. Карпин, O.E. Филатова, Т.В. Солтыс, A.A. Соколова, А.Б. Гудков // Экология человека - 2013.- №7- С. 3-9.

2. Башкатова Ю.В. Сравнительный нейрокомпьютерный анализ параметров вегетативной нервной системы коренного населения Югры и жителей высокогорья России / Э.М. Газизова, К.В.Чепуркина, Э.Д.Умаров, Н.А.Митющенко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах - Том 12. - № 3.-2013,- С. 805-808.

3. Башкатова Ю.В. Метод многомерных фазовых пространств в оценке хаотической динамики тремора / Т.В. Гавриленко, A.A. Балтикова, А.Е. Баженова, Е.В. Майстренко // Вестник новых медицинских технологий. - 2013. - Т. 20.

- №1. - Режим доступа: medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-l/4340.pdf.

4. Башкатова Ю.В. Многомерная хаотическая динамика тремора в оценке реакции нервно-мышечной системы человека на физическую нагрузку / A.A. Балтикова, А.Е. Баженова, В.А. Карпин, Н.П. Горленко // Вестник новых медицинских технологий. - 2013. -Т. 20. - №1. - Режим доступа: medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-l/4341.pdf.

5. Башкатова Ю.В. Общая характеристика функциональных систем организма человека в условиях ХМАО-Югры / В.А. Карпин // Экология человека- 2014. -№5.-С. 9-16.

6. Башкатова Ю.В. Оценка состояния параметров нервно-мышечного кластера в условиях дозированной физической нагрузки / В. А. Карпин, Ю. М. Попов, Ю. В. Рассадина, О. С. Шиляева // Вестник новых медицинских технологий. -2014. -№1. - Режим доступа: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4772.pdf.

Статьи, опубликованные в других журналах и научных сборниках:

1. Башкатова Ю.В. Биоинформационный анализ параметров вегетативной нервной системы тренированных и нетренированных студентов // Проблемы современной биологии: Матер. ХП Международ, науч.-практ. конф-ции. - М.: Спутникплюс, 2014. - С. 5-7.

2. Башкатова Ю.В. Состояние показателей непроизвольных движений студентов в условиях физической нагрузки // Актуальные вопросы науки: Матер. ХШ Международ, науч.-практ. конф-ции. - М.: Спутникплюс, 2014. - С. 40-42.

3. Башкатова Ю.В. Оценка функционального состояния организма в условиях физических нагрузок // Современные проблемы гуманитарных и естественных наук: Матер. Международ, науч.-практ. конф-ции. - М.: Спецкнига, 2014.

- С. 50-52.

4. Башкатова Ю.В. Сравнительный анализ показателей функциональных систем организма тренированных и нетренированных студентов // Теория и практика

современной науки: Матер. ХШ Международ, науч.-практ. конф-ции. - М.: Спецкнига, 2014. - Т. 1. - С. 69-73.

5. Башкатова Ю.В. Влияние физической нагрузки на параметры сердечнососудистой системы жителей Югры / В. В. Козлова, А.С.Паламарчук, О. Б. Семерез // Математика и информационные технологии в нефтегазовом комплексе: Матер. Международ, науч.-практ. конф-ции. - Сургут: ИЦ СурГУ, 2014,-С. 173-175.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ФСО - функциональные системы организма

ФПС - фазовое пространство состояний

ЦНС - центральная нервная система

ССС - сердечно-сосудистая система

КРС - кардио-респираторная система ВСОЧ - вектор состояния организма человека

ВНС - вегетативная нервная система

ВСР - вариабельность сердечного ритма

ЧСС - частота сердечных сокращений

NN — длительность кардиоинтервалов

КА - квазиаттрактор

SIM - индекс активности симпатического звена ВНС

PAR - индекс активности парасимпатического звена ВНС

SDNN - стандартное отклонение полного массива кардиоинтервалов

HRV - интеграл плотности распределения R-R

INB - индекс напряжения регуляторных систем по P.M. Баевскому

Sp02 - уровень насыщения гемоглобина крови кислородом

VLF - мощность спектра свернизкочастотного компонента вариабельности

LF - мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности

HF- мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности

Total - общая спектральная мощность

Подписано в печать 07.11.14г. Формат А5. Усл.печ.л.7. Печать трафаретная. Тираж 100 экз. Заказ № 847. Отпечатано ЗАО «МОДО-С», г. Сургут, ул. Щепеткина, 17. Тел. (3462) 25-18-18.