Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Стохастический и хаотический анализ параметров кардиоритма при физиотерапевтических воздействиях

ВАК РФ 03.01.09, Математическая биология, биоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Стохастический и хаотический анализ параметров кардиоритма при физиотерапевтических воздействиях"

На правах рукописи

ГАРАЕВА ГУЛЬНАРА РОБЕРТОВНА

СТОХАСТИЧЕСКИЙ И ХАОТИЧЕСКИ!! АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ КАРДИОРИТМА ПРИ ФИЗИОТЕРАПЕВТИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЯХ

03.01.09 - Математическая биология, биоинформатика (медицинские науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук

2 5 ПАР 2015

005561112

Сургут-2015

005561112

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

Научный ЕСЬКОВ ВАЛЕРИЙ ВАЛЕРИЕВИЧ

руководитель: кандидат медицинских наук, доцент кафедры

биофизики и нейрокибернетики ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры»

Официальные ПЯТИН ВАСИЛИЙ ФЁДОРОВИЧ

оппоненты: доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой

нормальной физиологии Государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

НИКИТИНА ЮЛИЯ ВИКТОРОНВА

кандидат медицинских наук, Муниципальное Бюджетное Учреждение Здравоохранения «Клиническая городская больница №1»

Ведущая Федеральное государственное бюджетное образовательное

организация: учреждение высшего профессионального образования

«Тульский государственный университет», Медицинский институт университета, г. Тула

Защита состоится «20» апреля 2015 г. в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.05 при ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры» по адресу: 628415, Россия, Сургут, пр-т Ленина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры» по адресу: 628415, РФ, Сургут, пр-т Ленина, 1 и на официальном сайте ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа -rorpbi»http://www.surgu.ru/index.php?view=article&aid=13207928

Отзывы на автореферат просим высылать по адресу: 628415, РФ, Сургут, пр-т Ленина, 1; учёному секретарю диссертационного совета Д 800.005.05 Русак С.Н. (e-mail: kafedra_bin@mail.ru)

Автореферат разослан марта 2015 г.

Учёный секретарьдиссертационного совета, доктор биологических наук, профессор

С.Н. Русак

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы

Оценка эффективности лечения того или иного заболевания (в настоящей работе это лечение кинезотерапией острого нарушения мозгового кровообращения (ОНМК) и физиотерапия при гипертонической болезни (ГБ) в условиях Севера РФ) традиционно осуществляется по результатам мониторинга соответствующих для данного заболевания параметров организма больного до лечения и после лечебных мероприятий. Однако, довольно часто при многопараметрическом мониторинге организма больного не все наблюдаемые параметры Xj могут иметь существенные (в рамках стохастических критериев) изменения параметров xi всего вектора состояния организма человека (ВСОЧ) в виде x=x(t)=(xi, хг,..., хт)т, где ш-размерность фазового пространства состояний (ФПС). Если речь идет о системе регуляции работы сердца, то мы обычно наблюдаем 15 параметров Xi всего ВСОЧ x(t), которые лишь небольшим числом k (к<т) могут демонстрировать статистические различия, или эти различия вообще не будут наблюдаться и тогда терапия рассматривается как "не эффективная" (Еськов В.М., Хадарцев A.A., 20012014).

В таких случаях возникает неопределенность 1-го типа (рода), когда стохастика показывает низкую эффективность лечения. Тогда признаётся либо низкая эффективность лечения, или возникает необходимость поиска других методов измерения более точных реальных изменений Xi в ходе выполнения лечебных мероприятий. Такая ситуация сейчас определяется как 1-й тип неопределенности в медицине и она требует разрешения противоречий между реальными усилиями врачей и кажущимся отсутствием положительных лечебных эффектов. Для выхода из этого кризиса лаборатория биокибернетики и биофизики сложных систем при Сургутском государственном университете запатентовала несколько изобретений и методов, реализованных в компьютерных программах, которые эффективно разрешают такую неопределённость. Ряд методов из этого набора новых подходов реализованы в настоящей работе на примере изучения параметров кардиоритма человека (Еськов В.М., Филатова O.E., 1996-2008 г.г.) в условиях лечения ОНМК И ГБ. При этом главное внимание уделяется механизмам лечебного воздействия на длительном этапе лечении (Филатова O.E., Хадарцева К.А., 2008-2013 г.г.).

В рамках этих новых подходов неопределенность 1-го типа может быть устранена с использованием нейрокомпьютерных технологий (с помощью НЭВМ) или на основе расчета параметров квазиаттракторов (КА), внутри которых непрерывно и хаотически движется ВСОЧ x(t). При работе с m-мерным фазовым пространством состояний возникает задача выделения наиболее важных диагностических признаков х, из всего набора т. Фактически, при этом осуществляется переход к системам с меньшей размерностью к (к«т), а это уже определяется как задача системного синтеза (минимизация размерности т фазового пространства состояний). Решение задачи системного синтеза (отыскание параметров порядка xj (j=l, 2, ..., к)) является весьма важной задачей для медицинской диагностики и для оценки эффективности проведённых лечебных мероприятий. Её решение, а также решение задачи, связанной с неопределенностью 1-го типа и определило актуальность настоящего

исследования. Предполагается, что новые методы оценки будут способствовать решению такого рода задач, а также можно будет количественно оценить динамику состояния больных в условиях лечебных воздействий. В целом, решение задачи устранения неопределенности 1-го типа в изучении эффективности проведения лечебных мероприятий и составило основу данного исследования и определило его актуальность.

Цель исследования: доказать эффективность использования нейрокомпьютинга и метода расчета параметров квазиатгракторов в разрешении неопределенности 1-го типа (рода) и в нахождении наиболее важных диагностических признаков к при использовании методов восстановительной медицины у больных с острым нарушением мозгового кровообращения и больных с гипертонической болезнью, проживающих в северном регионе РФ.

Задачи исследования:

1. Выявить наличие неопределенности 1-го типа (рода) при кинезотерапии у больных с острым нарушением мозгового кровообращения и идентифицировать параметры порядка (наиболее значимые диагностические признаки) с помощью нейро-ЭВМ в оценке динамики параметров организма больных на начальной и конечной стадиях их лечения в условиях их проживания в северном регионе РФ.

2. Обосновать целесообразность применения метода многомерных фазовых пространств для исследования динамики параметров кардиоритма у больных с острым нарушением мозгового кровообращения и у больных с диагнозом гипертоническая болезнь в условиях применения физиотерапии в режимах разового и длительного (в течение месяца) воздействия.

3. На основе расчётов кинематических характеристик движения квазиаттракторов вектора состояния организма больных установить наличие скорости движения квазиаттракторов по параметрам кардиоритма больных в условиях физиотерапевтических воздействий.

4. Оценить эффективность кинезотерапии и физиотерапевтических воздействий для больных наблюдаемых групп и выполнить сравнительную оценку эффективности этих воздействий на организм наблюдаемых больных на основе полученных значений наиболее важных диагностических признаков л (параметров порядка), то есть решить задачу системного синтеза в условиях проведения лечебных мероприятий для больных с острым нарушением мозгового кровообращения и больных с гипертонической болезнью.

Научная новизна работы:

1. Впервые установлено, что методы стохастики не позволяют выявить различия между выборками параметров кардиоритма у больных с диагнозом гипертоническая болезнь и диагнозом острое нарушение мозгового кровообращения до и после проведения физиотерапии и кинезотерапии соответственно, что приводит к неадекватному выводу об отсутствии существенного влияния проводимого лечения на параметры функций организма больных, проживающих в серенном регионе РФ.

2. Показано, что неопределённость 1-го типа (рода) в восстановительной медицине устраняется с помощью нейрокомпьютерных технологий, но только в режиме многократных повторений решения задачи бинарной классификации, когда

число итераций к>1000. Это позволяет выявить главные и второстепенные диагностические признаки, а не только разделить выборки параметров кардиоритма больных до и после физиотерапевтических процедур.

3. Впервые выполнено сравнение и доказана эффективность метода расчёта параметров квазиаттракторов в многомерных фазовых пространствах в устранении неопределённости 1-го типа (рода) на основе нейрокомпьютинга и теории хаоса-самоорганизации в рамках расчёта кинематических характеристик изменения параметров квазиаттракторов вектора состояния организма больных.

4. Установлено, что идентификацию параметров порядка (наиболее важных диагностических признаков л из общего набора т=15) можно производить как на основе многократных итераций разделения выборок с помощью нейро-ЭВМ, так и с помощью поочерёдного исключения отдельных признаков д;; и анализа относительного изменения объёмов (Ух) квазиаттракторов и смещения центров квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний.

Теоретическое и практическое значение работы:

1. При оценке эффективности терапевтических воздействий методами восстановительной медицины возможно возникновение неопределённости 1-го типа (рода): выборки х/ до лечения и после не различаются в рамках статистики. Тогда целесообразно использовать нейроэмуляторы в режиме многократных повторений решения задачи бинарной классификации и выделения наиболее значимых диагностических признаков X! из их общего числа (т=15).

2. Для количественной оценки реальных изменений в организме больных при кинезотерапии (больные с ОНМК) и при физиотерапии (больные с диагнозом ГБ) целесообразно рассчитывать относительную скорость изменения объёмов квазиатгракторов (Уг/ VI = уу) и скорость движения центров квазиаттаркторов до и после проведения процедуры лечения V2. Такие расчёты представляют одновременно и направленность действия методов восстановительной медицины, которая проявляется в переходе от парасимпатотонии к нормотонии (уменьшение объёмов квазиаттракторов).

3. Эффективность лечения количественно можно регистрировать как по величинам изменения объёмов квазиатгракторов Уг, так и по матрицам межатгракторных расстояний в ходе разового сеанса (начало и конец лечения) и при сравнении таких параметров в долгосрочном лечении (по завершению всего курса лечения — 1 месяц). Такой подход (кратковременные эффекты и долговременные) даёт полную (общую) картину проводимых мероприятий и он реально конкурирует со статистическими методами, которые демонстрируют низкую эффективность в оценке лечения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. В восстановительной медицине при кинезотерапии и при физиотерапевтическом воздействии возможно возникновение неопределенности 1-го типа (рода), когда стохастика не позволяет разделить выборки и тогда необходимо использовать нейроэмуляторы и расчёт параметров квазиатгракторов в фазовых пространствах состояний.

2. Использование нейро-ЭВМ и расчёт параметров квазиатгракторов вектора состояния организма больных по показателям кардиоритма обеспечивают оценку эффективности кинезотерапии и физиотерапевтических воздействий у больных с

острым нарушением мозгового кровообращения и гипертонической болезнью, а также позволяют выявить наиболее важные диагностические признаки (параметры порядка), что обеспечивает количественную оценку проводимого лечения.

3. Расчёт скорости изменения квазиаттракторов (Vг) и скорости относительного изменения объёмов квазиаттракторов (о*} дают информацию о механизмах влияния физиотерапевтического лечения на параметры кардиоритма у больных с диагнозом гипертоническая болезнь и диагнозом острое нарушение мозгового кровообращения.

Декларация личного участия автора Личное участие автора осуществлялось на всех этапах работы, включая сбор и анализ научной литературы, проведение обследований больных, статистическую и синергетическую обработку данных, содержательную интерпретацию результатов и их публикацию. С непосредственным участием автора исследованы закономерности изменения параметров реальных квазиаттракторов вектора состояния организма больных.

Апробация работы

Материалы диссертации доложены на III Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях» (г. Нижний-Новгород,

2013), II Всероссийской конференции молодых ученых "Наука и инновации XXI века" (г. Сургут, 2014), международной конференции «Математика и информационные технологии в нефтегазовом комплексе» (г. Сургут, 2014), Всероссийской научно-практической конференции "Экология и природопользование в Югре" (г. Сургут, 2014), IV Международной научной конференции «Биомедицинские науки и третья парадигма» «Теория хаоса и синергетики (самоорганизации) в научном познании мира» (г. Хургада, Египет,

2014), V Международной научной конференции «Биомедицинские науки и третья парадигма» «Теория хаоса и синергетики (самоорганизации) в научном познании мира» (г. Хургада, Египет, 2015).

Внедрение результатов исследования Разработанные методы и программы для ЭВМ на базе многомерных фазовых пространств, а также методы идентификации коэффициента асинергизма внедрены в НУЗ «Отделенческая клиническая больница на станции Сургут ОАО «РЖД» (г. Сургут), в ГБОУ ВПО «Ханты-Мансийская государственная медицинская академия» (г. Ханты-Мансийск), в НИИ «Новых медицинских технологий» (г. Тула), в БУ ХМАО «Сургутская окружная клиническая больница» (г. Сургута).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 12 работ, в том числе 5 работ в журналах, рекомендуемых в перечне ВАК Министерства образования и науки РФ, 2 главы в монографии, 6 статей в других журналах.

Структура и объем диссертации Диссертация изложена на 162 страницах машинописного текста и состоит из «Введения», в котором раскрывается актуальность использования новых методов оценки эффективности лечении больных с различными заболеваниям и в разные периоды реабилитации; 1-й главы «Восстановительная медицина в условиях севера РФ», представляющей обзор литературных данных по рассматриваемой проблеме; 2-й главы «Объект и методы исследования», представляющей объект исследования,

общие традиционные и оригинальные авторские методы, применяемые в настоящей работе; 3-й главы «Результаты исследования и их обсуждение», посвященной представлению и обсуждению применения новых методов в изучении эффективности использовании методов восстановительной медицины восстановительных процессов организма человека; «Выводов»; "Приложения". Библиографический указатель содержит 166 наименований работ, из которых 125 на русском языке и 41 иностранных. Текст диссертации иллюстрирован 28 таблицами и 14 рисунками.

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В настоящей работе приводятся результаты исследования, проведенного в период с 2008-2010 г.г. на базе двух медицинских учреждений г. Сургута - БУ ХМАО - Югры областная клиническая больница "Травматологический центр" и НУЗ "Отделенческая клиническая больница на ст. Сургут ОАО «РЖД РФ»".

Дизайн первого блока обследований представлен на рисунке 1. В первом блоке исследования всего было обследовано 35 больных, перенёсших острое нарушение мозгового кровообращения (ОНМК) и имеющих стойкие нарушения со стороны центральной нервной системы — ЦНС (гемипарез, пирамидальная недостаточность). Методами реабилитации для обследуемых пациентов являлись механотерапия и лечебная физкультура. В первые дни процедуры лечебной гимнастики выполнялись в исходном положении лежа, позже - индивидуально для каждого пациента сидя и стоя, а по мере улучшения состояния - групповым методом. Широко использовались упражнения в произвольном расслаблении мышц, направленные на расширение диапазона моторных навыков.

Регистрация основных параметров состояния ВНС обследуемых пациентов производилась в пятнадцатимерном фазовом пространстве

состояний вектора x(t) в виде x=x(t)=(xi, хг,...,хт)г, где m=15. Эти координаты х, состояли из: xi -SIM - показатель активности симпатического отдела вегетативной нервной системы, у.е.; хг -PAR- показатель активности парасимпатического отдела, у.е.; хз - SDNN - стандартное отклонение измеряемых кардиоинтервалов, мс; Х4 - INB - индекс напряжения (по P.M. Баевскому); xs - SSS - число ударов сердца в минуту; хе - SP02 - уровень оксигенации крови (уровень оксигемоглобина); xi - TINN - триангулярная интерполяция гистограммы NN-интервалов, мс; хя - pNN50 - число NN-интервалов, отличающихся от соседних более чем на 50 мс; хя - VLF - спектральная мощность очень низких частот, мс2; хю -LF- спектральная мощность низких частот, мс ;хп- HF -спектральная мощность высоких частот, мс2; хп - Total— общая спектральная мощность, мс2; хи — LFnorm - низкочастотный компонент спектра в нормализованных единицах; хн -HFnorm - высокочастотный компонент спектра в нормализованных единицах; хи -LF/HF - отношение низкочастотной составляющей к высокочастотной.

Из этих 15-ти компонент были выбраны наиболее значимые пять в виде: СИМ, ПАР, Sp02,SDNN, индекс по P.M. Баевскому, ЧСС (нумерация Xi изменилась соответственно). Для этих 5-ти компонент рассчитывались параметры квазиаттракторов (объемы Vx и координаты центров) по разработанным ранее программам движения КА рассчитывалось по всем координатам Xi для двух случаев: разовая процедура кинезотерапии в первым день начала всего курса

восстановительной медицины («начальный этап лечения» - НЭЛ) и в последние дни всего курса («конечный этап лечения» - КЭЛ). Для этих двух случаев (НЭЛ и КЭЛ) определяли параметры квазиатгракторов в период начала процедуры ("до") и после ("после"). За интервал времени Д1=30 мин проводили наблюдение как за изменением объемов V (от VIй до У2Н для НЭЛ и от У(К до Угк для КЭЛ), так и за изменением координат центров хщС|, хщС2 (для НЭЛ) и хасс|, х,кС2 (для КЭЛ). Отдельно рассчитывали скорости изменения для параметров объемов УУ и для смещения центров КА в виде ус. Обе эти кинематические характеристики (и по объемам V* и по скорости смещения координат центра Ъ) являются важными характеристиками эффектов разовой терапии и всего курса реабилитации.

Пациенты с диагнозом острое нарушение мозгового кровообращения

(п=35)

I

Ранний

восстановительный период Оп=30)

I

После процедуры кинезиотерапии

Начало курса (п=30)

{ \ До начала процедуры ^ кинезиотерапии J

1

Конец курса (3 недели) (п=30)

До начала

процедуры кинезиотерапии

После процедуры кинезиотерапии

Поздний

восстановительный период (п=30)

Начало

курса (п=30)

Конец курса (3 недели) (л=30)

I

До начала

процедуры кинезиотерапии

До начала

процедуры кинезиотерапии

После процедуры

кинезиотерапии

После процедуры

кинезиотерапии

ч_

г

Координаты вектора состояния организма пациентов: X, - СИМ (у. е.), Х2 - ПАР (у. е.), Х3 - SDNN (л/с),

Х4-индекс по Баевскому P.M. (y.e.),Xs-ЧСС (уд./мин.).

■

1.Стандартные методы математической статистики. 2.Идентификация параметров вектора состояния организма пациентов в 5-ти мерном фазовом пространстве состояний 3.Расчёт матриц расстояний КА. _4.Методы нейрокомпьютинга

Рис. 1. Дизайн первого блока исследования

Объем квазиаттрактора находили как произведение вариационных размахов Д хi по каждой координате х; , т.е. Д х,= xj шах" X/ min (разность крайне правой координаты х/ шах и крайне левой координаты х/ min на оси xi ). Одновременно координаты центра квазиаттракторов Xic можно найти из уравнения х,с= xi mm+((A Xi)/2)=( х,-max+ xjmin)/2. Иными словами объем Vg будем определять из (1):

Vc=№xl. (i)

i.i

а координаты центра квазиатграктора Xic находятся из уравнения (2):

XiC = (Ximax^~ Ximin)/2. (2)

Для кинематики движения КА в ФПС группой ученых СурГУ были введены основные критерии ненулевой скорости движения центра квазиатграктора и критерии существенного или несущественного изменения объема квазиаттрактора Vg- На основании понятия квазиатграктора, введены критерии существенных или несущественных различий в параметрах изменения положения центра квазиаттрактора и объемов многомерных КА. Точку отсчета для существенных изменений объемов определяли как двукратное изменение объема КА вектора состояния организма больного. Для этого сравнивали исходный объем КА до воздействия (до начала изменений) — Vg1 и объем КА после воздействия (после изменения) - Vg2. Иными словами, если 1/2< Vg1/ Vg2<2, то изменение Vg будет несущественным (например, в пределах вариационных размахов). Если же Vg1/ Vg2>2 или Vg1/ Vg2<0,5, то следует говорить о существенном изменении биосистемы по параметрам объема КА. Таким образом, объем Vg2 может уменьшиться в 2 раза (и более) или увеличиться в 2 раза (и более) по отношению к исходному Vg1 и следует говорить о значимых изменениях вектора состояния организма пациента по параметрам изменения объемов квазиаттракторов. Таким образом использовали две единицы измерения: скорость vv по относительному изменению объема КА и скорость движения центра КА vz в ФПС.

Во втором блоке исследования (рис. 2) выполнялась идентификация параметров организма больных с диагнозом гипертоническая болезнь (ГБ) (п=40), находившихся в условиях физиотерапевтического лечения. В рамках второго блока исследования всего было обследовано 45 больных с диагнозом гипертоническая болезнь, которые подвергались лечебным воздействиям и измерениям параметров вектора состояния их вегетативной нервной системы (ВНС) в виде x=x(t)=(xi,x2,...,xm)j, где размерность т фазового пространства состояний (ФПС) составила т=15. Были сформированы две группы наблюдаемых по 40 человек в каждой, обследование которых проведено в начале курса лечения и в конце. Для пациентов с гипертонической болезнью применялись следующие методы: магнитотерапия (аппарат «AJIMA», программа «АГ»); скипидарные ванны с «желтой эмульсией»; аудиовизуальная вибротактильная музыкальная программа «Сенсориум»; гипербарическая оксигенация; иглорефлексотерапия.

Рис. 2. Дизайн 2-го блока исследования

Критерии включения пациента в исследование:

1) возраст обследуемого - мужчины 22- 60 лет, женщины 21-55 лет;

2) добровольное письменное соглашение пациента на участие в обследовании и обработку полученной информации.

3) проживание на территории, приравненной к крайнему Северу в течение последних 5 лет и более.

Критерии исключения пациента из исследования:

1) осложнённые формы, а также деструктивные формы основного заболевания;

2) наличие тяжёлой сопутствующей патологии;

3) пациенты, перенёсшие острый инфаркт миокарда в ближайший год.

В настоящем исследовании выполнено более 540000 измерений, обследовано 80 пациентов.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Неопределённости 1-го типа (рода) возникают при сравнении групп испытуемых, когда выборки значений координат х, их вектора состояния х=х(1)=(х1,х2,...,хш)т не могут демонстрировать различий в рамках стандартных стохастических критериев. Это означает с медицинской точки зрения, что методы

8

терапии не эффективны. Однако, в действительности, это не так и теория хаоса-самоорганизации (ТХС) предлагает другие методы и подходы в изучении таких сложных систем. В нашем исследовании использовалась оценка кинезотерапии, которая по параметрам кардиоритма пациентов в рамках стохастики была якобы мало эффективной. Однако, в рамках ТХС можно выявить не только эффективность методов восстановительной медицины, но и получить параметры порядка. В этом случае можно решить задачу системного синтеза -найти наиболее значимые диагностические признаки. В таблице 1 представлены результаты статистической проверки значимости различий по Вилкоксону при парном

Таблица 1

Статистическая проверка (значимость р<0.05 по Вилкоксону) различий между параметрами выборок до показателей вариабельности кардиоритма у пациентов «до» разовой процедуры кинезотерапии и «после» кинезотерапии (число обследуемых N=30) на начальном этапе всего курса лечения больных с ОНМК _ _ _

1 2 3

SIM PAR INB

Медиана До 14,70 3,57 172,74

После 15,52 2,41 169,54

Оценка р<0.05 0,045 0,057 0,060

сравнении выборок в раннем периоде лечения (начало кинезотерапии). Если различия существенны, то уровень значимости должен быть р<0,05 (согласно рассчитанному статистическому критерию Вилкоксона), что показал только 1-ый параметр - тонус симпатического отдела вегетативной нервной системы (SIM) (р=0,045) из всех 5-ти параметров Xi (i=l,2,...,m, где ш=5) вариабельности сердечного ритма (ВСР). Отметим, что при этом общее расстояние между центрами квазиаттракторов перед кинезотерапией и после её применения (разовая процедура в период начала курса) составило rci,2=594,8 у.е. Стохастические расстояния между средними арифметическими составило значительно меньшую величину Is!,2=126,8 у.е. в пятимерном фазовом пространстве состояний, что дополнительно подчёркивает большую эффективность методов многомерного фазового пространства.

Таким образом, стохастика показывает значительное различие только для SIM, остальные координаты Xi всего вектора состояния сердечно-сосудистой системы изменяются несущественно. Однако, расчёт параметров квазиатгракторов даёт другую картину. Объём квазиапрактора в пятимерном ФПС изменяется (перед кинезотерапией) от V'g=240,23*106 у.е. до V2g=1256,38*106 у.е. после кинезотерапии на этом начальном периоде лечения.

Гистограммы на рисунке 3 представляют относительное изменение объемов квазиаттракторов V,=[V'x/V2x]* 100% (левый график) и изменение расстояний Z* между центрами квазиатгракторов Zi, тоже при последовательном исключении каждого Xi. Легко видеть, что для этих двух оценок на первом месте тоже стоит хз — INB, который для объёмов V вызывает двукратное уменьшение V2a по отношению

к исходному У'хз. Параметр Z3 вообще уменьшается кратно. Отсюда следует, что по двум критериям одновременно параметром порядка является хз - INB. На втором месте по значимости находится параметр xi - SIM. который по объёму V вызывает уменьшение почти на 40%, но по межаггракторному расстоянию это всё весьма незначительно.

Существенно, что в рамках стохастики только xi - SIM даёт различие при применении кинезотерапии (разово, при одной процедуре). По критерию Вилкоксона (р<0,05) статистически значимо различается хь При этом хз - INB не удовлетворяет этому критерию (р=0,06), что означает отсутствие статистических различий в величинах параметров INB до и после кинезотерапии на начальном этапе всего курса лечения (1 месяц), xs - в рамках стохастики вообще незначимый признак (рис. 3). В рамках стохастики мы имеем самые худшие показатели для Х5 (р=0,845), что говорит почти о полном совпадении этого параметра до начала

Гнстограииа V

Гистограмма Z

120 100

Рис. 3. Гистограммы относительных изменений объёмов квазиаттракторов ([V'x/V2x]* 100%) и относительные расстояния Z, между центрами квазиаттракторов при последовательном исключении отдельных диагностических признаков Xi (m=5) на начальном этапе лечения кинезотерапией у больных с диагнозом острое нарушение мозгового кровообращения.

лечения и после применения кинезотерапии (разово) на первых этапах всего лечения (1 месяц). Таким образом, использование метода расчёта параметров квазиаттракторов, в частности, расчёт координат центров КА и его объёмов в ФПС, позволяет не только количественно идентифицировать различие между состоянием организма группы больных с ОНМК до начала процедуры кинезотерапии и после её проведения, но и установить параметры порядка. Это уже задача системного синтеза, когда из набора координат Xi всего вектора состояния биосистемы мы можем выбрать наиболее важные. Эти параметры порядка не могут быть определены для наших задач в рамках стохастики (только одна координата xi -SIM ещё как-то различается), а в рамках ТХС такая процедура возможна и она обеспечивает системный синтез.

Как и в самом начале курса терапии, статистическая проверка всех парных сравнений выборок (до процедуры и после кинезотерапии в одном сеансе) для изучаемых 5-ти Xi не даёт статистически значимых различий, более того, ситуация резко ухудшилась, что представлено в таблице 2. Из этой таблицы видно, что все х;

показывают не просто р>0,05, но даже минимальное значение xi - SIM показывает теперь р=0,171.

Tadnuiia 2

Статистическая проверка (значимость р<0,05 по Вилкоксону) различий менаду параметрами выборок да показателей ВСР у пациентов после 1-го месяца кинезотерапии «до» разовой процедуры кинезотерапии и «после» кинезотерапии (число обследуемых N=30), т.е. в конце курса лечения больных с ОНМК _

Па раметры ВСР

1 2 3 4 5

SIM PAR INB Sp02 SDNN

Медиана До 7,39 8,63 73,22 98,16 31,99

После 12,78 5,65 119,12 97.92 27.38

Оценка р<0.05 0,171 0,262 0,254 0,909 0,644

С позиций ТХС, на основе анализа параметров квазиаттракторов, мы также имеем иную картину различий в самом начале курса и в конце его между параметрами кардиоритма до разовой процедуры и после процедуры кинезотерапии. Так, например, общий объём КА теперь Ух не увеличивается, а уменьшается. Это говорит не об возмущении - активации сердечно-сосудистой системы, а о некотором нормализующем эффекте воздействия методами восстановительной медицины. Теперь объём уменьшается с У'х=883,64* 10б у.е. до У2х=318,16*106 у.е. после процедуры кинезотерапии, т.е. при разовом воздействии в конце всего курса лечения.

На рисунке 4 представлены итоговые гистограммы изменения относительных величин объёмов Ух до и после исключения х, из общего числа т=5. Легко видеть, что теперь Х5 становится параметром (по гистограмме V)

гистограмма V Гистограмма Z

45 40 30 1125 20 15 10 5 О

—j—■

Рис. 4. Гистограммы относительных изменений объёмов квазиаттракторов ({(Уа/Уа)*Ю0%]) и относительные расстояния Ъ\ между центрами квазиатгракторов при последовательном исключении отдельных диагностических признаков Х| (т=5) на конечном этапе лечения кинезотерапии.

порядка, т.к. Vx относительно уменьшается до 30%. Далее по значимости на втором месте находится х» (около 60% уменьшение V при исключении хд из т) и на третьем месте находится хг - PAR. Третий признак (хз -INB - индекс по P.M. Баевскому) теряет своё решающее значение и становится слабо значимым признаком для Xi в конце курса лечения при разовом воздействии кинезотерапии (при анализе Vx). Возникает совершенно иная картина ранжирования значимости признаков xi, а то, что было ранее параметром порядка теперь не имеет существенного значения.

Ещё более существенные результаты получены при сравнении исходных выборок Xi до начала процедуры кинезотерапии в исходном состоянии (начало лечения) и аналогично (т.е. до процедуры), но в конце лечения. Статистическое различие между этими двумя наборами х, весьма существенно. Здесь кроме параметра xi — SIM (р=0,041) различие уходит за пределы критерия р=0,05. Это демонстрирует весьма достоверные различия в параметрах кардиоритма между начальным этапом курса ("до-до") и в конце курса ("до-до"), т.е. перед применением процедуры кинезотерапии (разово). Более того, квазиаттракторы вектора состояния организма больных по параметрам кардиоритма в режиме сравнения "до-до" резко приблизились (z=97,12 у.е.), хотя в режиме "до-после" в начале z=594,77 у.е. Это показывает, что месяц лечения не очень существенно сдвинул КА в фазовом пространстве, но резко изменился характер самого влияния кинезотерапии на сердечно-сосудистую систему (табл. 3).

Таблица 3

Статистическая проверка значимости (р<0,05) по Вилкоксону различий между параметрами выборок xi показателей ВСР у больных до кинезотерапии на раннем периоде и до кинезотерапии на позднем периоде (число обследуемых N=30) _

Па раметры ВСР

1 2 3 4 5

SIM PAR IN В Sp02 SDNN

Медиана До 14,70 3,57 172,74 97,97 20,42

После 7,39 8,63 73,22 98,16 31,99

Оценка р<0.05 0,041 0,025 0,034 0,217 0,025

Таким образом, наши случаи выраженных статистических различий на основе методов стохастики и ТХС (в виде значений р для хз, хг, Х5 и этих же параметров для квазиатгракторов) даже дают определённое совпадение при идентификации параметров порядка (хотя по хг это не выражено). Однако, гораздо чаще наблюдались несовпадения между стохастикой и ТХС. Так, например, при сравнении 5-ти выборок параметров кардиоритма после проведения разовой кинезотерапии (но исходно это было начало курса и в конце (но "до" начала процедуры) месяца лечения кинезотерапией) установлено полное отсутствие возможности получения нормального закона распределения. Однако, как и при сравнении в предыдущем случае ("до-до") при статистическом сравнении всех 10-ти выборок получили достоверное различие по критерию Вилкоксона. Иными

словами, ситуация "до-до" и "после- после" демонстрирует некоторое сходство в аспекте существенных различий между параметрами, чего не было в двух предыдущих случаях (когда сравнивали эффекты разовой терапии "до-после" в самом начале лечения и через один месяц лечения).

Таким образом, можно утверждать, что методы ТХС, основанные на расчёте параметров квазиаттракторов являются весьма эффективными методами расчёта наиболее важных диагностических признаков в медицине. Они количественно решают задачу системного синтеза, определения параметров порядка, когда стохастические методы демонстрируют наиболее худший результат -неопределённость первого типа (выборки между собой статистически не различаются). Более того, даже когда стохастика даёт различие между выборками, то найти параметры порядка (задача системного синтеза) не решается однозначно. ТХС и в этом случае даёт эффект, т.е. показывает ранжирование значимости параметров. При этом ТХС даёт оценку и по относительным изменениям объемов Vx и по расстояниям Z между центрами квазиаттракторов. Эти два критерия весьма существенны и независимы. В стохастике же мы имеем один критерий р<0,05 и только он сравнивает выборки.

При сравнении выборок х, до лечения и после лечения можно сделать вывод об эффективности и самого лечения. Если из статистики известно, что конкретный параметр ВСОЧ - Xi должен изменяться существенно, то мы можем по величине этого изменения судить о начале патологии или об эффективности лечебных мероприятий. При существенном изменении средних значений <xj'> до начала лечения и <xi2> после лечения можно говорить о высокой эффективности лечения. При низкой дифференцировке (различиях) мы говорим о слабом эффекте лечебных мероприятий. Для нормальных законов распределений выборки могут различаться по средним <Xi > или по дисперсиям Dx или одновременно и по <Xi > и Dx.

В настоящее время мы подошли к решению задачи о неопределенности 1-го типа (рода), которая тоже очень важна для практической медицины. При этом мы не только говорим о разделении выборок, которые в стохастике не различаются, но мы говорим о необходимости ранжирования значимости диагностических признаков путём решения задачи на НЭВМ. Существенно, что мы не можем точно обозначить какие Xi наиболее значимые, а какие - нет, т.к. веса этих Xi в виде Wi будут хаотически изменяться. Имеем колебания W, при 50-ти итерациях (повторов решения задачи бинарной классификации) при одинаковом представлении двух выборок Xi (до начала сеанса КЗТ и после такового). Здесь все признаки (начиная с xi-SIM и заканчивая xs-SDNN) демонстрируют при каждой итерации (величина Wij, где j=l,2,...,50- это номер итерации решения задачи бинарной классификации) свои значения весов признаков (высоты столбиков - Wij).

На рисунке 5 видно, что все Wij для каждого i=l,2.....5 показывают

хаотические величины из интервала (0,1). Более того, результаты усреднений xi по 50-ти итерациям (из 5-ти серий) НЭВМ и вариационные размахи этих средних значений весов признаков <Wi> можно увидеть как результаты усреднения по j при j=k=50. Из данных таблицы 5 следует, что на первом месте по значимости находится признак хг-PAR, его среднее значение по 50-ти итерациям (к=50) равно

пппип

лЛ

Мл

пНМппПпПППпП

ПпПППППппПп

ППпППППИпППППпПпНИпП

- П п п п п i [ i п п п П п П Г ПП П !|ШШ ililiiii wh\ \п

П II II П п П п I

II II П П П П п П II ...........ni

I п II п П П И

JUL

Рис. 5. Гистограммы расчёта весов признаков w, (i=l, 2,...,m) для m=5 (xi - SIM, X2 - PAR, хз - INB , X4 - SPO2, X5 - SDNN) параметров вектора состояния сердечнососудистой системы пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения на раннем периоде лечения в течение месяца до и после разового

сеанса кинезотерапии.

Таблица 4

Усредненные значения отдельных координат Xi весов признаков Wi вектора состояния системы для разных серий итераций (к>50) при идентификации параметров порядка нейроэмулятором после к>50 итераций (настроек ЭВМ) в режиме бинарной классификации, при анализе результатов кинезотерапии

Число итераций нейросети ¿<100=5*50 (всего ¿=250)

Расчеты итераций по выборкам (N>1000) Средние значения весов признаков <Wi> для координат вектора состояния системы XI

к=250]=(1____,250) SIM PAR INB SPO2 SDNN

к=50]=(1....,50) 0.61 0.73 0.73 0.463 0.69

к=50]=(50____,100) 0.61 0.73 0.72 0.461 0.66

к=50]=(100,...,150) 0.58 0.76 0.73 0.437 0.66

к=50)=( 150,.. .,200) 0.65 0.77 0.69 0.463 0.67

к=50]=(200,... ,250) 0.58 0.76 0.74 0.422 0.63

Вариационный размах средних значений Дси^ 0.07 0.04 0.04 0.04 0.05

Среднее <№,> 0.61 0.75 0.72 0.45 0.66

<W3j>=0,75, далее х3 (INB) с <W3j> =0,72 и на третьем месте <W5j>=0,66, значимость признака xi-SIM низкая (в отличие от данных, приведённых в

таблице 1, где xi-SIM имел уровень значимости р=0,045 (согласно рассчитанному критерию по Вилкоксону), т.е. состояние SIM до сеанса кинезотерапии и после разовой процедуры существенно различаются) находится на 4-м месте (малозначимый признак), статистика очень отличается от данных весов Xi для НЭВМ.

Таким образом, результаты сравнений, приведённых в таблицах 1 и 4 (для НЭВМ), существенно различаются. В стохастике xi-SIM единственный значимый признак (различается до начала КЗТ и после). Наоборот, в режиме итераций НЭВМ на 1-м месте хг-PAR, потом хз и наконец xs-SDNN, который в стохастике вообще был совершенно незначим (по Вилкоксону р=0,845 — почти точное совпадение, а в НЭВМ его <Wij>=0,66). Установлены разные параметры порядка и НЭВМ различает выборки, а стохастика — нет.

Получена полностью инвертированная картина в режиме НЭВМ: что было в стохастике значимым признаком (xi) - стало незначительно, наименьший по значимости признак в стохатистике xs занял 3-е место по значению при сравнении выборок Xi в пятимерном ФПС до начала сеанса КЗТ и сразу после него в самом начале курса лечения и при использовании НЭВМ.

Если сравнивать стохастику и НЭВМ для х, в конце всего курса кинезотерапии (1 месяц лечения), то стохастика вообще не даст для всех Xi каких -либо отличий. Для всех Xi на 1-м месте стоит xi-SIM (его р=0,171, что больше критического значения критерия Вилкоксона при уровне значимости р=0,05, т.е. нет статистически значимых различий по Xi), но по другим Xi ситуация еще хуже! Самое незначительное различие по Х4 и xs в рамках стохастики (р4=0,909, ps=0,644), т.е. эти признаки почти совпадают. Совершенно иной результат в НЭВМ (табл. 5).

Таблица 5

Усредненные значения отдельных координат весов признаков >v, вектора состояния системы для разных серий итераций (к>50) при идентификации параметров порядка нейроэмулятором после к>50 итераций (настроек ЭВМ) в режиме бинарной классификации при анализе результатов кинезотерапии («до» сеанса н «после») в конце всего курса кинезотерапии_

Число итераций нейросети £<100=5x50 (всего к=250)

Расчеты итераций по выборкам (N>1000) Средние значения весов признаков <\У|> для координат вектора состояния системы XI

к=250|=(1,...,250) SIM PAR INB SPO2 SDNN

к=50Н1,...,50) 0.69 0.38 0.69 0.335 0.54

к=50]=(50,...,100) 0.72 0.34 0.69 0.331 0.52

к=50 ¡=( 100, ...,150) 0.69 0.37 0.66 0.33 0.56

к=50]=( 150,... ,200) 0.68 0.35 0.68 0.341 0.52

к=50 ¡=(200,.. .,250) 0.72 0.36 0.66 0.346 0.54

Вариационный размах средних значений Д<и>,> 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01

Среднее <мч> 0.70 0.36 0.68 0.34 0.53

Если в конце лечения сравнить стохастику и результаты расчета с помощью НЭВМ (табл. 5), то на первом месте по значимости находится xi-SIM (в стохастике его р=0,171), что несколько совпадает со статистическими расчетами. Однако, SIM в стохастике все-таки не дает статистически значимого различия по критерию Вилкоксона.

Более того, на 2-м месте по значимости находится хз-INB (<W3j>=0,68 против <Wij>=0,7). Иными словами в НЭВМ значимость SIM и INB почти совпадает, хотя в стохастике их критерии Вилкоксона различаются более существенно (pi=0,171, а рз=0,254). Однако хг и Х4 в стохастике различаются почти в 4-е раза (рг=0,254, а Р4=0,909), а в НЭВМ они почти совпадают <W2j>=0,36, <W4j>=0,34).

Таким образом, в конце лечения результаты стохастики и НЭВМ приблизились друг к другу, но полного совпадения все-таки нет. На начальном этапе стохастика и хаос дают противоположную картину. Подчеркнем, что и в первом случае (начальный этап лечения КЗТ) и во втором случае (в конце месяца лечения методом КЗТ) мы имеем выраженную неопределенность 1-го рода, когда выборки xi до воздействия (разового) КЗТ и после воздействия в рамках стохастики не различаются. Нельзя ничего сказать о состоянии и роли в этих процессах парасимпатической (PAR) нейровегетативной системы — НВС и о роли симпатической НВС (SIM), о роли оксигенации крови у больных с ОНМК (БрОг), о спектральных параметрах кардиоритма. Статистически различий между выборками нет и делается "ошибочное" заключение, что кинезотерапия не оказывает на организм пациента существенных воздействий.

Используя нейроэмулятор в режиме бинарной классификации и многократно повторяя настройку НЭВМ, можно судить о роли SIM, PAR, SpOî и других показателей в эффектах реакции сердечно-сосудистой системы у больных с ОНМК в ответ на разовую процедуру КЗТ в самом начале курса лечения и в конце курса Более того, можно выявить значимость диагностических признаков Xi на раннем и позднем периоде лечения, что в стохастике вообще выполнить не представляется возможным. Это уже задача системного синтеза и она в стохастике не решается.

Диагностика различий между состояниями систем регуляций сердечнососудистой системы у больных с ОНМК до и после кинезотерапии, а также диагностика значимости признаков Xi в условиях этих лечебных воздействий - это главная задача восстановительной медицины и она может сейчас решаться в рамках нового подхода. Следует отметить ещё один очень важный факт - разовая идентификация различий между выборками на основе НЭВМ не является окончательным решением задачи системного синтеза (хотя сама диагностика различий в состояниях систем регуляций сердечно-сосудистой системы подтверждается с помощью НЭВМ).

В большинстве случаев терапию проводят длительно, за время Т (исчисляется сутками, месяцами, и даже годами) и тогда можно ставить вопрос о скорости возникновения и развития лечебного эффекта на интервале Т. Такой подход очень часто используется в восстановительной медицине и он позволяет оценить эффективность разрабатываемого нового метода лечения, действий врача или, наоборот, дать негативную оценку данного метода. Иногда терапия не приводит к полному выздоровлению пациента и параметры х, не возвращаются в исходное состояние (в нормогенез). Поэтому возникает необходимость

индивидуального подхода и оценки собственной скорости выздоровления для каждого конкретного больного.

Отметим, что наиболее выраженные и разнонаправленные изменения были получены на краткосрочных интервалах Д1, когда пациенту разово (в виде одной процедуры, Д1=30 мин.) применяли кинезотерапию и наблюдали движение КА в ФПС за интервал Д1 = 30 минут. При этом мы выполняли оценку скорости движения и по относительному изменению объема уу=(Уг/У0/Д1 в относительных величинах и по скорости V1 движения центра КА — X. Последнее выполнялось в рамках расчёта радиусов п для вариационных размахов Ах, , где г,=Дх,/2. Также определялся момент, когда центр второго квазиатграктора х,с2 выходил за пределы 1-го радиуса п1 или он оставался в пределах 1-го КА.

После использования методов расчета уу и V2 рассмотрим кратко основные результаты этих расчетов в конкретных исследованиях результата КЗТ у больных с ОНМК. Отметим различную направленность в характере влияния разовой процедуры кинезотерапии на величину параметров V* и Ъ квазиаттракторов. На начальном этапе лечения разовая процедура приводила к резкому увеличению объёма Ух и относительная скорость VI изменения объема квазиаттрактора составила У1У=5,3 у.е. /0,5 час=10,6 у.е./час. Это показало большое значение скорости относительного изменения объёма квазиатграктора ВСОЧ в сторону увеличения (т.к. начальный объём КА до сеанса КЗТ был У1П=240,23*106 у.е., а после сеанса — У2Н=1256,38*106 у.е.). Однако, в конце всего лечения (1 месяц кинезотерапии) скорость в условиях разовой процедуры кинезотерапии изменила знак (т.к. Угк< У|К), а также изменилась по модулю, т.е. объём квазиатграктора на конечном этапе лечения уменьшается за сеанс.

При изучении характера изменения Ух в условиях разовой процедуре в конце курса лечения скорость изменения объёма квазиатграктора становится отрицательной, а объём квазиатграктора резко уменьшается, т.е. кинезотерапия в этом случае оказывает не возмущающее (как в начале курса терапии), а нормализующее и стабилизирующее воздействие на сердечно-сосудистую систему. Такая динамика квазиаттракторов согласуется с общей концепцией протекания процесса «заболевание-выздоровление».

Кинезотерапия оказывает благоприятное, кондиционирующее действие и в конце курса лечения наблюдали уменьшение объёма Ух с 883,64* 10"6 у.е. до З^З^Ю"4 у.е., т.е. в 2,8 раза. Таким образом, в конце «до-после» лечебной кинезотерапии скорость V изменения объёмов КА становится отрицательной и равна У2У=-2,8/0,5часа=минус 5,6 у.е./час в отличие от исходной положительной скорости У1У=10,6 у.е./час изменения объёма V* в начале терапии (\'|=10,6 у.е./час положительна, а \г — отрицательна!).

С другой, стороны общая динамика (эволюция за 1 месяц лечения) изменения параметров квазиаттракторов в режиме «до-до», т.е. состояние ССС больного ОНМК перед началом курса кинезотерапии (но до начала самого сеанса) и в конце курса (тоже до начала сеанса), характеризуется общим увеличением Ух. Сравнение значений V* в самом начале лечения и в конце всего курса кинезотерапии («до-до») показывает небольшое положительное значение скорости уудд=(883,64*106/240,23*10б)/30 дней=0,12 у.е./сутки. Это будет динамика

относительные изменения параметров КА до начала процедуры кинезотерапии, в аспекте сравнения эффекта действия всего курса кинезотерапии (1 месяц).

Аналогично можно рассчитать месячную динамику относительного изменения V* после разовой процедуры кинезотерапии (такие пары обозначали «после-после»). В этом случае объем менялся от У1П= 1256,37*106 у.е. до У2П=318,31*106 у.е., т.е. он уменьшается почти в 4-е раза от исходного, что дает отрицательную относительную скорость для большого периода времени Т (всего периода лечения) в виде величины у^=(минус у.е./ЗО дней= минус 0,13 у.е./сутки). Расчёт краткосрочных относительных скоростей изменения объёмов КА, т.е. за период Д1 одного сеанса (30 минут), но в самом начале курса лечения, и аналогично в конце лечения существенно отличался от скорости изменения межаттракторных расстояний за период всего лечения (Т=30 дней). Цифровое изложение этому высказыванию мы представляем в таблице 6, где имеется матрица межаттракторных расстояний всех четырёх возможных межаттракторных расстояний, т.е. "до-после" за Д1= 30 мин и за весь цикл лечения Т=30 суток (это «до-до» и «после-после»), В таблице 6 мы представлены результаты расчётов кинематических характеристик относительного изменения объемов КА в краткосрочных режимах (Д-П на НЭЛ и Д-П на КЭЛ) и на долгосрочном этапе, т.е. спустя месяц лечения КЗТ (это режим ДО-ДО и режим ПОСЛЕ-ПОСЛЕ).

Таблица 6

Скорости изменения объемов КА V, в краткосрочном измерении (А^ЗО сек) и при длительном измерении (Т=30 суток) как процесс эволюции ССС в ФПС

Краткосрочные эффекты, разовое воздействие До-После (НЭЛ) До-После (КЭЛ)

10,6 у.е./час -5,6 у.е./час

Эволюция СТТ в ФПС, длительное воздействие До-До После-После

0,12 у.е./сутки -0,13 у.е./сутки

Цифровое изложение по смещению КА мы представлены в таблице 7, где имеется матрица межаттракторных расстояний всех четырех возможных межаттракторных расстояний, т.е. «до-после» за Д1=30 мин. и за весь цикл лечения Т=30 суток (это «до-до» и «после-после»).

Таблица 7

Матрица расстояний Та мевду стохастическими (статистическими) центрами квазиаттракторов параметров ССС (М=5) у пациентов с ранним периодом до и после кинезотерапии и пациентов на позднем периоде до и после кинезотерапии (число обследований 60: 30 на раннем периоде и 30 на позднем периоде)

Ранний период Поздний период

До-НЭЛ После-НЭЛ До-КЭЛ После-КЭЛ

Ранний До 0 594,80 97,10 10,50

период После 594,80 0 167,90 451,10

Поздний До 97,10 167,90 0 178,00

период После 10,50 451,10 178,00 0

Из данных таблицы 7 можно видеть, что наибольшее смещение квазиатгракторов мы наблюдался при сравнении пары «до» начала кинезотерапии, но в поздний период лечения (607,16 у.е.) и «после», но в конце лечения (это расстояние обозначим 2(1Д-2П). Несколько меньшее значение имеет г(1Д-Ш), которое даёт реальную скорость движения КА на начальном этапе лечения в виде движения КА под действием первого (разового) сеанса кинезотерапии. Такое расстояние г(1Д-1П)=594,80 у.е. Эта величина дает краткосрочную скорость У2(1Д-1П)=594,80/30 мин.=19,9 у.е./мин.

В конце лечения такая же краткосрочная (Д1=30 мин.) скорость почти в 3 раза меньше, т.е. расстояние между центрами квазиаттракторов 2(2Д-2П)=178,00 у.е. и тогда скорость движения квазиаттрактора под действием КЗТ (разовая процедура), но в поздний период лечения, будет уже У2(2Д-2П)=178,00/30 мин.=5,9 у.е./мин. По этим краткосрочным (Д1=30 мин.) скоростям движения квазиатграктора мы можем судить об особенностях реакции ССС на разовую процедуру кинезотерапии в самом начале курса и в конце курса, т.е. через месяц. Первая скорость почти в 3 раза больше, чем скорость У2 в конце кинезотерапии и это количественно характеризует процесс лечения больных с ОНМК на интервале А1.

Существенно, что за весь период лечения в течение месяца расстояние между центрами квазиаттракторов изменилось значительно и по тенденции оно подобно краткосрочной динамике в режиме «до-после» на позднем этапе лечения. Действительно, сравнение движения КА в режиме «до-до» на интервале Т=30 дней в этом случае даст г(1Д-2Д)=97,10 у.е., а в режиме «после-после» за 1 месяц лечения 2(1П-2П)=451,12 у.е. Последнее различается не существенно от Ъ (1Д-1П). Однако надо понимать, что за 1 месяц квазиаттрактор сдвинулся в ФПС на величину, которая подобна движению КА в начале лечения, но в условиях одного сеанса кинезотерапии (краткосрочная скорость) движения же КА в виде у2( 1П-2П)=451,12 у.е./ЗО суток=15 у.е./сутки соизмеримо с у=19,9 у.е./мин..

Целью доказательства эффективности использования метода расчета параметров квазиаттракторов в разрешении неопределенности 1-го типа (рода) и нахождении наиболее важных диагностических признаков х, при использовании методов восстановительной медицины у пациентов с гипертонической болезнью (ГБ) нами предприняты усилия по внедрению нейрокомпьютинга и метода многомерных фазовых пространств.

Обследование группы из 40-а пациентов с гипертонической болезнью проводилось перед началом лечения и в конце лечения. Итог статистической обработки по основным пяти координатам вектора состояния вегетативной нервной системы (в табл. 8 это СИМ, ПАР, ШВ, БрОг, НЯ) продемонстрировал отсутствие возможностей представления этих выборок в рамках достоверного разделения (такие выборки в табл. 8 представлены индексом р>0,05). Из 5-ти параметров х, только в двух случаях (ПАР и НЯ) можно говорить о нормальном распределении, поэтому в дальнейшем все расчеты производились для непараметрического распределения.

Таблица 8

Статистическая проверка значимости р<0.05 по Вилкоксону различий между параметрами выборок Х| показателей ВСР у пациентов с гипертонической

Параметры ВСР

XI Х2 ХЗ Х4 Х5

РАЯ 1ЫВ Бр02 НЯ

Медиана До ФВ 5.50 8.50 54.50 97.50 77.50

После ФВ 5.00 10.00 52.50 98.00 75.50

Оценка р<0.05 0.15 0.59 0.34 0.11 0.74

Из таблицы 8 мы имеем неопределенность 1-го типа для всех исследуемых выборок 5-ти наиболее значимых диагностических признаков х,. Итог этих результатов - необходимость применение для разрешения неопределенности 1-го типа (рода) методов теории хаоса-самоорганизации. В этом случае на первом шаге мы производили расчёт параметров КА. Главный результат этих расчётов - это существенное уменьшение объема КА после лечения. Так, например, до начала ФВ объем квазиаттракторов У1х=50,26*10б у.е., а после лечебного воздействия У2Х=8,71*106 у.е., т.е. объем КА резко уменьшился. Произошла стабилизация сразу всех 5-ти параметров ВСОЧ. Уменьшение объема КА составило \У=50,26/8;71=5,8 у.е.

Параметры хз и Х2, можно обозначить как два параметра порядка по критериям изменения объема АУ и расстояний Ъ. В статистике мы не можем их выделить, что следует из таблицы 8: на первом месте стоит признак хд, для которого критерий р=0,11.

Существенно, что увеличение числа итераций до 1000 повышает точность расчета весов признаков. Однако, в нашем случае, параметры порядка существенно не изменились: на первом месте хз(ГМВ) - <Wз>=l, на втором месте Х1(81М) -<Wl>=0,74 и на 3-м месте первых предыдущих весов хг (РАЯ) - <W2>=0,37 (что значительно меньше двух первых признаков). Последнее место в таблице 9 занимает хд (БрОг), который в стохастике был главным, а в НЭВМ его <\У|>=0,3.

Если подвести итог результатов нейрокомпьютинга в оценке эффективности ГБ у всех 40-а пациентов, то можно сказать, что стохастика вообще не показывает эффекты физиотерапии за весь курс лечения по параметрам ССС. Однако, нейроэмулятор не только разделяет выборки, но и показывает эффективность физиотерапии. Наблюдается инверсия значимости диагностических признаков, на первое место выходят ГЫВ-хз и 51М-х,. Наоборот, хд был в стохастике наиболее значимым (хотя различия между выборками были статистически не достоверными) а в НЭВМ этот признак перестал иметь какие-либо значения. Все изменилось в аспекте и оценке эффективности физиотерапии и в оценке параметров порядка.

Таблица 9

Усредненные значения отдельных весов признаков при физиотерапии больных с ГБ координат вектора состояния системы (ВСС) для разных серий итераций (к>1000) при идентификации параметров порядка нейроэмулятором после резкого увеличения числа итераций к>1000 итераций

Число итераций нейросети к<5000=5* 1000 (всего к=5000)

Расчеты итераций по выборкам (N>1000) Средние значения весов признаков <\У1> для координат вектора состояния системы X /

81М РАЯ ШВ 8Р02

k=1000j=(l,...,1000) 0.74 0.369 1 0.301 0.32

к=1000¡=( 1000,... ,2000) 0.74 0.374 1 0.303 0.33

к=1000¡=(2000,... ,3000) 0.74 0.369 1 0.302 0.33

к= 1000¡=(3000,... ,4000) 0.75 0.368 1 0.305 0.32

к=1000]=(4000,...,5000) 0.75 0.372 1 0.297 0.32

Вариационный размах средних значений Д<>1',> 0.01 0.01 0.00 0.01 0.01

к=5000]=(1,...,5 000) Среднее <№> 0.74 0.37 1 0.3 0.33

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Разработанные и апробированные методы теории хаоса-самоорганизации и компьютерные программы целесообразно применять в клинике восстановительной медицине (при цереброваскулярной патологии и гипертонической болезни) для осуществления дифференциальной диагностики и оценке наиболее важных диагностических признаков при проведении мероприятий восстановительной медицины.

2. Разработанные методы и компьютерные программы необходимо использовать для выявления степени информационной значимости регистрируемых клинических признаков с учётом особенностей условий проживания больных (влияние экологических факторов среды, условий жизни и работы), что позволяет минимизировать число наблюдаемых признаков и выделить наиболее существенные (главные) из этих признаков, которые характерны для данной местности.

3. Методы нейрокомпьютинга и анализа параметров квазиаттракторов целесообразно использовать в восстановительной медицине для оценки качества восстановительных процессов в условиях влияния кинезотерапии и физиотерапии на организм жителей северных регионов Российской Федерации.

ВЫВОДЫ:

1. В восстановительной медицине при оценке эффективности методов кинезотерапии для больных с острым нарушением мозгового кровообращения (ОНМК) возникает неопределенность 1-го типа (рода), когда методы стохастики не

позволяют установить различия между выборками значений диагностических признаков у больных до и после проведения процедуры кинезотерапии. Использование нейроэмуляторов позволяет разделить выборки до и после проведения процедуры кинезотерапии и установить диагностическую значимость признаков XI как с позиций стохастики, так и с позиций метода нейро-ЭВМ. Метод нейро-ЭВМ позволил установить, что в начале курса кинезотерапии наибольшую значимость имел такой параметр как тонус парасимпатического отдела вегетативной нервной системы, а в конце месячного курса лечения наиболее значимым параметром стал тонус симпатического отдела вегетативной нервной системы, что показывает переход от патогенеза к нормогенезу за месяц лечения у всей группы больных, проживающих в северном регионе РФ.

2. Для выяснения возможных механизмов воздействия кинезотерапии на параметры кардиоритма у больных с острым нарушением мозгового кровообращения и у больных с диагнозом гипертоническая болезнь целесообразно определять параметры квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний как в аспекте изменения объемов (Ух) квазиатгракторов, так и движения центров квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний. При этом данный метод позволяет наблюдать эффекты как разового (в самом начале курса и в конце курса) так и длительного (1 месяц) воздействия кинезотерапии на организм больных, а также выполнять анализ в сравнительном аспекте.

3. Впервые предложены методы расчёта скорости движения квазиаттракторов (Уг) и скорости относительного изменения объёмов квазиатгракторов (о1), которые дают количественную оценку эффективности методов восстановительной медицины по параметрам кардиоритма. Анализ кинематики относительного изменения объемов квазиаттракторов (Ух) в начале курса лечения (скорость изменения уУ1 = 10,6 у.е./час) и в конце курса лечения (скорость уУ2 = минус 5,6 у.е./час) позволил установить их разнонаправленность — положительная скорость изменяется на отрицательную, и почти двукратное изменение по модулю - в конце лечения скорость отрицательна и в 2 раза меньше, чем в начале. Это доказывает, что в начале курса лечения наблюдались парасимпатотонические эффекты (объемы квазиатгракторов увеличиваются), а в конце лечения установлено преобладание симпатотонических эффектов (выздоровление, приближение к нормотонии) после разовой процедуры кинезитерапии. Кинематические характеристики движения центров квазиаттракторов имели сходные закономерности, а именно большие значения скорости (Уг) в самом начале курса лечения и их снижение в конце курса лечения (от 19,9 у.е./мин до 5,9 у.е./мин).

4. Установлено, что для точной диагностики значимости признаков х, необходимо многократное повторение процедуры бинарной классификации (разделения выборок, которые в стохастике не разделяются). В результате тысячи итераций этой процедуры были получены точные значения весов признаков х, в пределах двух знаков после запятой, что для медицины вполне приемлемо. Стохастический подход не позволяет в ряде случаев установить параметры порядка (значимые диагностические признаки) и, как следствие, не может количественно установить эффективность лечебного воздействия курсов физиотерапии на

организм больных, что снижает эффективность применения этих традиционных методов.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монография:

1. Теория и практика в восстановительной медицине (Теория хаоса-самоорганизации в оценке эффективности методов восстановительной медицины) Еськов В.В., Гараева Г.Р., Еськов В.М., Хадарцев A.A. / монография. Самара: «Офорт», 2015.- 120 с.

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

1. Гараева Г.Р., Козлова В.В., Синенко Д.В., Черников H.A., Химиков А.Е. Метод матриц межатгракторных расстояний в оценке особенностей динамики поведения вектора состояния организма мужского и женского населения Югры, при выполнении физических нагрузок//Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2013. - №1. - Режим доступа: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-1/4484.pdf

2. Гараева Г.Р., Ватамова С.Н., Козупица Г.С. и др. Теория хаоса-самоорганизации в описании функциональных системах организма человека // Вестник новых медицинских технологий. - 2014. - № 2. - С. 15-20.

3. Гараева Г.Р., Еськов В.М., Филатова O.E., Химикова О.И., Еськов В.В. Хаотическая динамика кардиоинтервалов трех возрастных групп представителей коренного населения Югры //«Экология человека». - 2014. — №2. - С. 2-6.

4. Гараева Г.Р., Филатова Д.Ю., Вохмина Ю.В., Синенко Д.В., Третьяков С.А. Неопределенность 1-го рода в восстановительной медицине// Вестник новых медицинских технологий. -2015.-Т. 22, №1. - С. 151-153.

5. Гараева Г.Р., Еськов В.В., Синенко Д.В., Филатова Д.Ю. Кинематические характеристики движения квазиаттракторов в оценке лечебных эффектов кинезотерапии // Вестник новых медицинских технологий. - 2015. - Т. 22, №1. - С. 154-156.

Статьи, опубликованные в других журналах и научных сборниках:

1. Гараева Г.Р., Филатов М.А., Гавриленко Т.В., Сидоренко Д.А., Файзулина И.Ф. Сердечно-сосудистая система в условиях раздражения слухового анализатора // « Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях»: сб. статей 111 всероссийской конференции - Нижний Новгород. - 2013. - С. 177-178.

2. Зимин И., Гараева Г.Р., Клюс Л.Г., Кузнецова В.Н. Новый метод оценки риска развития паталогий на основе анализа хаотической динамики параметров сердечно — сосудистой системы человека // Международная конференция « Математика и информационные технологии в нефтегазовом комплексе», посвященная дню рождения великого русского математика академика П.Л. Чебышева: Тезисы докладов - Сургут: ИЦ СурГу. - 2014. - С. 152-154.

3. Еськов В.В., Гараева Г.Р., Дерпак В.Ю., Дерпак Т.В., Синенко Д.В. Персонифицированная медицина и экология человека в рамках теории хаоса -самоорганизации / Экология и природопользование в Югре, мат.-лы Всерос. науч,-пркт. конф., посвящ. 15-летию каферды экологии СурГу,- СурГу.- Сургут. - 2014. -С. 115.

4. Еськов В.М., Джумагалиева Л.Б., Гудкова С.А., Гараева Г.Р. Самоорганизующийся хаос - фундамент эмерджентности биосистем - особый тип хаоса в природе // Экология и природопользование в Югре, мат.-лы Всерос. науч.-пркт. конф., посвящ. 15-летию каферды экологии СурГу. - Сургут. - 2014. - С. 118.

5. Гараева Г.Р., Тотчасова М.В., Бикмухаметова Л.М., Прасолова A.A. Стохастические и хаотические параметры в оценке поведения вектора состояния организма человека на Севере// Наука и инновация XXI века: Материалы И Всеросийской конференции молодых ученых - Сургут. - 2014. - С. 84-86.

6. Еськов В.В., Гараева Г.Р., Синенко Д.В., Ворошилова A.M. Стохастика и хаос в оценке параметров порядка в восстановительной медицине //Сложность. Разум.Постнеклассика. - 2014. - №4. - С. 87-100.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВМ восстановительная медицина

ВНС вегетативная нервная система

ВСР вариабельность сердечного ритма

ГБ гипертоническая болезнь

ГО гипербарическая оксигенация

КА квазиаттрактор

НЭВМ нейро-ЭВМ

ОНМК острое нарушение мозгового кровообращения

ПМП постоянное магнитное поле

СТТ системы третьего типа

ТМВ тонический моторно-вегетативный системокомплекс

ТХС теория хаоса-самоорганизации

ФМВ фазический моторно-вегетативный системокомплекс

ФПС фазовое пространство состояний

ФСО функциональные системы организма (человека)

ЦНС центральная нервная система

Формат 60x84/16. Объем 1,44 уч.-изд.л. Тираж 90 экз. Заказ №511. Отпечатано на ризографе в полиграфическом отделе СурГУ, 628415, г. Сургут, пр-т. Ленина, 1.