Спросить
Войти
Категория: Математика

ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЙ ПОДХОД В ОЦЕНКЕ БИОПОТЕНЦИАЛОВ МЫЩЦ В ОТВЕТ НА РАЗНОЕ СТАТИЧЕСКОЕ УСИЛИЕ

Автор: Горбунов Дмитрий Владимирович

2. Гавриленко Т.В., Берестин Д.К., Дегтярев Д.А., Химиков А.Е., Клюс И.В. Хаотическая динамика параметров непроизвольных микродвижений тела человека в процессе удерживания статической позы // Вестник новых медицинских технологий. 2013. Т. 20. № 3. С. 7-10.

3. Даянова Д.Д., Гавриленко Т.В., Вохмина Ю.В., Игуменов Д.С. Стохастическая оценка моделей хаотической динамики биологических систем // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. № 1. С. 33.
4. Козлова В.В., Берестин Д.К., Нехайчик С.М., Прасолова А.А. Использование Нейро-Эвм в оценке хаотической динамики параметров нервно-мышечной системы человека при различных акустических воздействиях // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014. № 2. С. 13-28.
5. Филатова Д.Ю., Вохмина Ю.В., Гараева Г.Р., Синенко Д.В., Третьяков С.А. Неопределенность 1-го рода в восстановительной медицине // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т. 22. № 1. С. 136-143.

ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЙ ПОДХОД В ОЦЕНКЕ БИОПОТЕНЦИАЛОВ МЫЩЦ В ОТВЕТ НА РАЗНОЕ СТАТИЧЕСКОЕ УСИЛИЕ

Горбунов Дмитрий Владимирович

аспирант, инженер кафедры биофизики и нейрокибернетики Бюджетного учреждения высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутского Государственного университета»,

РФ, г. Сургут E-mail: Gorbunov. dv@mail. ru

Горбунова Динара Султановна

аспирант кафедры биофизики и нейрокибернетики Бюджетного учреждения высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутского Государственного университета»,

РФ, г. Сургут E-mail: Gorbunova. dinara@mail. ru

Самсонов Илья Николаевич

аспирант кафедры биофизики и нейрокибернетики Бюджетного учреждения высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутского Государственного университета»,

РФ, г. Сургут E-mail: Samsonovin@mail.ru

THERMODYNAMIC APPROACHES IN AN ESTIMATION BIOELECTRIC POTENTIALS OF MUSCLES IN RESPONSE TO DIFFERENT STATIC FORCE

Dmitriy Gorbunov

graduate student and engineer of the Department of Biophysics and Neurocybernetics Surgut State University,

Russia, Surgut

Dinara Gorbunova graduate student of the Department of Biophysics and Neurocybernetics Surgut State University,

Russia, Surgut

Ilya Samsonov

graduate student of the Department of Biophysics and Neurocybernetics Surgut State University,

Russia, Surgut

АННОТАЦИЯ

Представлен сравнительный анализ динамики изменения биоэлетрической активности мышц в ответ на изменение статического напряжения. В качестве базового результата после анализа данных, которые были получены методами теории хаоса-самоорганизации для описания сложных биосистем, была установлена низнакая эффективность детермининистско-стохастического подхода. В частности, производился расчет энтропии Шеннона в разных функциональных состояниях мышцы. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что детерминистско-стохастические методы (в частности, термодинамические методы) в оценки электромиограмм имеют крайне низкую эффективность и целесообразно использовать расчет площади

квазиаттракторов S в оценке физиологического состояния организма человека.

ABSTRACT

It was comparative analysis of the dynamics of change bioeletricheskoy muscle activity in response to a change of static electricity. As a result of the base after the analysis of the data, which were obtained by the methods of the theory of chaos, self-organization to describe complex biological systems, was established niznakaya efficiency determininistsko-stochastic approach. In particular, used for calculating the Shannon entropy in different functional states of the muscles. These results allow us to conclude that deterministic and stochastic methods (in particular, the thermodynamic methods) in electromyogram estimates are very low efficiency and appropriate use of quasi-attractors calculation of the area S in the evaluation of the physiological state of the human body.

В ряде наших предыдущих публикаций [1-3] было установлено, что методы в рамках теории хаоса-самоорганизации (ТХС) могут выявить различия в параметрах гомеостаза, в частности биоэлектрических потенциалов. Метод многомерных фазовых пространств в настоящее время все более активно используется в различных исследованиях параметров гомеостаза [5]. При изучении и моделировании сложных биологических объектов существует возможность внедрения традиционных физических методов в биологические исследования и новых методов теории хаоса-самоорганизации для сравнения их эффективности [4]. В этой связи представляет интерес демонстрация реализации такого подхода на основе метода анализа двумерных фазовых пространств при изучении особенностей реакции нервно-мышечной системы человека в ответ на дозированные статические нагрузки. Вместо традиционного понимания стационарных режимов биосистем в виде dx/dt-ф-О, где x=x(t)=(x1,x2,...,xn)T является вектором состояния системы (ВСС), в этом случае используются параметры квазиатракторов (КА), внутри которых наблюдается движение ВСС в фазовом пространстве состояний (ФПС). Эти движения имеют хаотический характер, т. е. всегда dx/ dt Ф 0, но при этом движение ВСС ограниченно в ФПС

объемом квазиаттрактора [6]. Все это лежит в основе новой теории хаоса-самоорганизации - ТХС [4].

В задачи настоящего исследования входит проверка эффективности термодинамического подхода при анализе миограмм и его сравнение в методами ТХС. В свою очередь возможности использовать в качестве количественной меры, наблюдаемой в экспериментальных измерениях хаотической динамики миограмм мышцы (сгибатель мизинца), величина объемов КА многомерных фазовых пространств была установлена нами ранее [1-4]. Это обеспечивает идентификацию изменений параметров функционального состояния мышц при слабой и сильной статической нагрузке мышц (мышца мизинца). При этом организм испытуемых представлен особым ВСС x=x(t), который совершает непрерывные хаотические движения (т. е. постоянно dx/dtф0) в пределах ограниченных КА [6]. Именно это пытались выразить ученые университета в Стенфорде [4] при изучении произвольных движений, но они не представили меру для таких измерений электрофизиологических процессов [2]. В настоящей работе мы демонстрируем так же модели в рамках ТХС [1].

Поскольку для многих параметров гомеостаза функции распределенияДх) не могут показывать устойчивость (f(x) непрерывно изменяются), то возникает вопрос о целесообразности использования функций распределения Дх) для ЭМГ. Наблюдается их непрерывное изменение при сравнении выборок ЭМГ и любая ЭМГ имеет свой особый закон распределения и Дх) для каждого интервала. Были составлены матрицы парных сравнений выборок ЭМГ для всех 15-ти испытуемых при 2-х силах сжатия динамометра (^=2^) и установлена закономерность изменения числа «совпадений» пар выборок k, получаемых параметров ЭМГ. Оказалось, что в первом случае (для матрица 15*15 (105 разных пар сравнений) при усилии 5даН показывает k1=5. При увеличении напряжения до ^=10 даН наблюдается и увеличение числа совпадений до ^=20. Аналогичные расчеты производились и для 15 выборок ЭМГ от одной испытуемой. Здесь получилось, что число пар совпадений k1=11 при слабой статической нагрузке, а при двукратном увеличении прилагаемого усилия число пар увеличилось до ^=22.

Сравнение площадей £ для КА группы из 15 девушек и 15 выборок от одной испытуемой продемонстрировало, что в обоих случаях четко выражено различие в этих двух состояниях при слабом напряжении и сильном напряжении мышцы. Здесь средние значения S приблизительно отличаются в 5 раз. Например, для группы девушек

<£/>=32721 и <£2>=129155. Сходную кратную динамику демонстрируют данные, полученные от одной испытуемой: <£/>=23992 и <>=П5333.

Одновременно, в сравнительном варианте, для анализа уровня хаотичности во временной развертке миограмм была рассчитана энтропия Шеннона. Оказалось, что энтропийный подход при анализе миограмм не демонстрирует различий. Согласно его результатам, выборки данных для группы девушек и для одной и той же девушке, можно отнести к одной генеральной совокупности. Более того, согласно данных приведенных в таблице 1 все выборки статистически можно отнести к одной генеральной совокупности, даже если сравнивать группу с одним человеком [3].

Таблица 1.

Матрица парного сравнения энтропий от выборок миограмм для группы девушек и одной и той же девушки

группа девушек Одна и та же девушка

Е1 Е2 Е1 Е2

группа девушек Ег 0.82 0.05 0.14

Е2 0.82 0.13 0.27

одна и та же девушка Ег 0.05 0.13 0.28

Е2 0.14 0.27 0.28

Фазовые координаты хг - реальные значения биопотенциалов, а х2=йх1/ж=¥ - это скорость изменения БПМ. Очевидно трехкратное увеличение площади по отношению к Расчет этих двух значений площадей КА в виде и мы производили для многих испытуемых и везде картина одинакова: увеличение силы напряжения мышцы в 2 раза увеличивает площадь квазиаттрактора ЭМГ в 2-3 раза от исходного (при ^=5 даН и при ^2=10 даН). Характерно, что для одного испытуемого (при 15-ти повторах) всегда критерии Вилкоксона р<0,05 (за редким исключением).

Выводы.

1. Сравнение традиционных статистических методов обработки электромиограмм и методов ТХС показывает низкую эффективность подобных моделей. В рамках расчета энтропий Е, расчета АЧХ, автокорреляционных функций АЭМГ испытуемых, находящихся в разных физиологических состояниях (напряжениях мышц), весьма затруднительно (с позиций стохастики).
2. Новые методы расчета ЭМГ на основе теории хаоса-самоорганизации, которые используют двумерное фазовое пространство с координатами ЭМГ xi и х^, и метод расчёта матриц парных сравнений выборок ЭМГ (расчет числа k пар «совпадений» выборок ЭМГ) реально может характеризовать интегральные значение параметров ЭМГ при разных состояниях мышц.

Список литературы:

1. Башкатова Ю.В., Карпин В.А., Попов Ю.М., Рассадина Ю.В., Шиляева О.С. Оценка состояния параметров нервно-мышечного кластера в условиях дозированной физической нагрузки // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. № 1. С. 32.
2. Гавриленко Т.В., Горбунов Д.В., Эльман К.А., Григоренко В.В. Возможности стохастики и теории хаоса в обработке миограмм // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2015. № 1. С. 48-53.
3. Гараева Г.Р., Еськов В.М., Еськов В.В. и др. Хаотическая динамика кардиоинтервалов трёх возрастных групп представителей коренного населения Югры // Экология человека. 2015. № 09. С. 50-55.
4. Дудин Н.С., Русак С.Н., Хадарцев А.А., Хадарцева К.А. Новые подходы в теории устойчивости биосистем - альтернатива теории А.М. Ляпунова // Вестник новых медицинских технологий. 2011. Т. 18. № 3. С. 336.
5. Еськов В.В., Еськов В.М., Карпин В.А., Филатов М.А. Синергетика как третья парадигма, или понятие парадигмы в философии и науке // Философия науки. 2011. № 4 (51). С. 126-128.
6. Еськов В.В., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В., Зимин М.И. Модели хаоса в физике и теории хаоса-самоорганизации // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2013. № 2. С. 42-56.
БИОЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ МЫШЦЫ muscle action potential КВАЗИАТТРАКТОР quasi-attractor ТЕОРИЯ ХАОСА-САМООРГАНИЗАЦИИ chaos theory self-organization ЭНТРОПИЯ entropy
Другие работы в данной теме:
Контакты
Обратная связь
support@uchimsya.com
Учимся
Общая информация
Разделы
Тесты