Loading...

This article is published under a Creative Commons license and not by the author of the article. So if you find any inaccuracies, you can correct them by updating the article.

Loading...
Loading...

Эффект Н.А. Бернштейна в оценке параметров тремора при различных акустических воздействиях Creative Commons

Link for citation this article

Еськов Валерий Матвеевич,

Зинченко Юрий Петрович,

Филатов Михаил Александрович,

Поскина Татьяна Юрьевна

Национальный психологический журнал, Journal Year: 2015, Volume and Issue: №4, P. 66 - 73, https://doi.org/10.11621/npj.2015.0406

Published: Dec. 31, 2015

Latest article update: Dec. 19, 2022

This article is published under the license

License
Link for citation this article Related Articles
Loading...

Abstract

С использованием специальных методов (теории хаоса-самоорганизации) и методов традиционной статистики изучалась реакция регуляторных систем нервно-мышечной системы человека на различные акустические воздействия (белый шум, ритмическая музыка, классическая музыка, хард-рок). Исследовалось состояние слухового аппарата человека при акустическом воздействии на него и без воздействия, при этом использовался подход, основанный на анализе параметров квазиаттракторов параметров нервно-мышечной системы (постуральный тремор) при одновременной регистрации треморограмм левой и правой рук испытуемых (в условиях звукового воздействия). Акустическое воздействие играло роль возмущающего фактора для системы регуляции тремора (и мышечной активности), оно изменялся психофизиологическое состояние испытуемого (системы С и Д регуляции по Н.А. Бернштейну). Разработанный метод матричного анализа обеспечивает идентификацию систем с хаотической организацией, которая была продемонстированна в настоящей работе на примере сравнения треморограмм левой и правой рук испытуемых при различных акустических воздействиях.
В работе акустические воздействия рассматриваются как возмущающие воздействия, влияющие на состояние психического гомеостаза. При этом главная задача – это количественная оценка психического состояния испытуемых посредством расчётов параметров треморограмм. Предлагается метод расчёта параметров квазиаттракторов, который демонстрирует различия в треморограммах левой и правой руки и в реакциях тремора на акустические воздействия. Этим, фактически, предлагается новый подход в оценке моторной асимметрии и метод регистрации параметров психического гомеостаза по хаотической динамике треморограмм. Задача регистрации психического статуса человека в когнитивной психологии решена с большой долей неопределённости (Н.А. Бернштейн).
В работе акустические воздействия рассматриваются как возмущающиеся воздействия, влияющие на состояние психического гомеостаза. При этом главная задача – это количественная оценка психического состояния испытуемого посредством расчетов параметров треморограмм. Предлагается метод расчета параметров квазиаттракторов, который демонстрирует различия в треморограммах левой и правой руки и в реакциях тремора на акустические воздействия. Фактически предлагается новый подход в оценке и моторной асимметрии, и метод регистрации параметров психического гомеостаза по хаотической динамики треморограмм.

Keywords

Энтропия Шеннона, психофизиологическое состояние, акустическое воздействие, нервно-мышечная система человека

Около 70 лет назад Н.А. Бернштейн выявил эффект «повторения без повторений» (Бернштейн, 2004) при изучении различных движений че­ловека. Однако до настоящего времени проблема количественного описания ха­рактера и роли субкортикальных уровней в организации движений остается откры­той. Любые сложные психофизиологи­ческие динамические системы (ПФДС) в виде систем регуляции (организации) движений являются уникальными и не­воспроизводимыми точно системами. Именно это пытался сказать Н.А. Берн­штейн, характеризуя четыре уровня построения движения. Для исследования таких сложных систем уже недостаточ­ны традиционные методы, применяемые в детерминистском и стохастическом подходах (ДСП), где мы имеем полную определенность начального состояния системы и необязательно полную (в частности, в стохастике) для конечного состояния (Адайкин, 2008; Ануфриев, 2008; Аушева, 2008; Бернштейн, 2004; Брагин­ский, 2006, 2010). Определённость начального состояния x(t0) любого вектора психофизиологического состояния испытуемого в ДСП является обязатель­ным условием. Обязательным услови­ем ДСП является и неоднократное вос­произведение начального состояния системы в момент времени t0, и наличие возможности стационарных режимов и точек покоя, которые в рамках ДСП пред­ставляются математически как dx/dt=0, где x=x(t)=(x1,…, xm)T – вектор состоя­ния ПФДС, здесь t-текущее время, dx/dt – производная координаты x.


С точки зрения детерминистско­го подхода, многократное повторение процесса обеспечивает идентификацию модели ПФДС в фазовом пространстве состояний (ФПС), а в стохастике – статистической функции распределения f(x). Именно такой подход мы сейчас и используем в анализе повторяемости треморограмм (ТМГ) испытуемых. Сто­хастика всегда требует повторения процесса, в котором его конечный резуль­тат будет флуктуировать около среднего значения <х>. В этом случае мы всегда имеем неравномерное распределение случайной величины x(t) в отличие от теории хаоса и самоорганизации (ТХС), где обычно имеются особые хаотиче­ские изменения распределения значе­ний параметров xi всего вектора состоя­ния системы (ВСС), как любой сложной системы в фазовом пространстве состо­яний (Брагинский, 2006; Буров, 2010; Ведясова, 2012; Вохмина, 2014; Гавриленко, 2013; Добрынина, 2015; Еськов, 2009). Наличие dx/dt=0 или сохранение ста­тистических функций распределения f(x) в ДСП является необходимым условием стационарности x(t), т.е. любых ПФДС. В наших исследованиях обычно x1(t) представляет положение конечно­сти (пальца) по отношению к датчику регистрации тремора, а x2=dx1/dt – скорость изменения этой координаты x1(t).


Одним из наиболее распространен­ных неблагоприятных физических фак­торов в условиях производства или в быту является шумовое воздействие. Любые звуковые воздействия способны существенно повлиять на параметры ПФДС человека. Поэтому можно рассматривать изменения параметров нервномышечной системы (НМС) человека в виде характеристик (треморограмм) левой и правой рук испытуемых при различных видах звукового воздействия (Вохмина, 2014; Гавриленко, 2013; Доб­рынина, 2015; Еськов, 2009, 2010; 2014а, 2014б, 2015) как реализацию НМС на звуковые воздействия. Использование традиционных статистических методов расчета f(x), спектральных плотностей сигнала (СПС) – треморограмм (ТМГ) и их автокорреляционных функций A(t), как мы сейчас доказываем, не является эффективным подход в изучении ПФДС.


Для всех живых организмов акустиче­ское воздействие является одним из важ­нейших факторов окружающей среды. Согласно современным представлени­ям, музыка разных направлений, благодаря ритму и звуку, способна оказывать неоднозначное влияние на все живые организмы, в том числе, и на человека. Очевидно, что в рамках представлений Н.А. Бернштейна о системах регуляции движений на субкортикальном уровне (системы С и Д) мы должны иметь возможность регистрации изменений и са­мих треморограмм (при внешних аку­стических воздействиях). Однако ДСП показывает полное отсутствие возможностей описания тремора из-за хаотической динамки выборок ТМГ. Этот факт и лег в основу настоящей работы (Есь­ков, 2014б, 2015; Козлова, 2010; Филатов, 2010, 2012, 2014).


Управление основными движениями тела человека и его сенсорными фун­кциями равномерно распределено меж­ду двумя полушариями мозга. Однако физическая (морфологическая) симметрия мозга не означает, что правая и левая стороны равноценны во всех отношениях. В связи с этим, изучение функциональной асимметрии мозга – важная проблема физиологии человека и психофизиологии, т.к. участие высшей нервной деятельности человека обеспечивает хаос в ПФДС, который, однако, тоже функционально ассиметричен.


Объект и методы исследования


Эксперимент включал в себя 5 эта­пов исследования. На первом этапе у испытуемых регистрировались пара­метры постурального тремора в виде ко­ординаты пальца по отношению к датчику х1=х1(t) в спокойном состоянии (при отсутствии активного акустического воздействия). На втором этапе испы­туемому было предложено прослушать запись «белого» шума с одновременной регистрацией параметров НМС. На тре­тьем этапе к прослушиванию предлагалась ритмичная музыка, на четвертом – классическая музыка, на пятом – агрессивная музыка Hard Rock.


Объектом наблюдения стали 15 сту­дентов старших курсов и аспирантов (девушек и юношей) в возрасте 21-24 лет, обучающихся в Сургутском государствен­ном университете (СурГУ). Обследование студентов производилось неинвазивны­ми методами и соответствовало этическим нормам Хельсинской декларации (2000 г). Критерии включения: возраст студентов 20-25 лет, отсутствие жалоб на состояние здоровья в период проведения обследований, наличие информирован­ного согласия на участие в исследовании. Критерии исключения: болезнь студента в период обследования.


Обследования производились повтор­но и одновременно для правой и левой рук испытуемых. Между каждым этапом испытуемым предоставлялось время T на восстановление, T≥15 мин. Также необходимо отметить, что акустическое воз­действие осуществлялось на среднем уровне громкости, при котором испыту­емые не испытывали дискомфорта, свя­занного с высокой интенсивностью зву­кового потока.


Использовались датчики токовихре­вого типа в биофизическом измеритель­ном комплексе (БИК), разработанном в лаборатории биокибернетики и биофи­зики сложных систем (ЛББСС) при СурГУ. Они обеспечивали высокую точность из­мерений (погрешность по вертикальной координате х1 менее 0,01 мм) и широкий линейный диапазон усиления для частот регистрируемого тремора (практически от нуля герц до 1000), а также обработку полученной информации. Принцип работы БИК заключается в использовании сигналов от двух токовихревых датчиков, между которыми помещается исследуе­мый объект для измерения его микропе­ремещений (Буров, 2010; Еськов, 2014а, 2014б Филатов, 2010,2012).


Статистическая обработка данных осуществлялась при помощи следую­щих программных пакетов: «Excel MS Office-2003» и «Statistica 6.1». Исследо­вания зависимостей производились методами непараметрической статистики. Выявление различий между конкретны­ми группами (парное сравнение групп) выполнялись при помощи непараметри­ческого критерия Вилкоксона с поправкой Бонферрони (для оценки справед­ливости нулевой гипотезы). Двумерные квазиаттракторы рассчитывались по пло­щади S=Δx1×Δx2, где Δx1 и Δx2 – вариационные размахи этих двух координат тремора (здесь x1 – вертикальная коор­дината пальца в пространстве, х2=dx1/dt) (Адайкин, 2008; Ануфриев, 2008; Ауше­ва, 2008; Бернштейн, 2004; Брагинский, 2006, 2010).


Результаты хаотического и энтропийного подхода в оценке параметров треморограмм


Отметим, что при квантовании тре­морограмм мы получали некоторые выборки x1=x1(t), которые представ­ляли положение пальца в пространст­ве по отношению к датчику регистрации координаты xi (положение пальца в пространстве) в виде выборок треморограмм xi (2-6, 9-13). Далее x1(t) диф­ференцировался, т.е. находилась произ­водная x2(t)=dx1/dt и получался вектор x(t)=(x1, x2)T. Вся установка включала в себя токовихревой датчик, усилители сигнала, аналого-цифровой преобразо­ватель – АЦП и электронно-вычисли­тельную машину – ЭВМ, которая кодировала и сохраняла информацию в виде файла, а полученные вариационные размахи по координатам x1 и х2 в виде Δx1 и Δx2 фиксировались с ее помощью по каждой выборке (в каждой серии по N=15 выборок измерений треморограмм (ТМГ).


Таблица расчета квазиаттракторов (КА) для левой и правой руки без зву­кового воздействия (БВ), с агрессив­ной музыкой (АМ), белым шумом (БШ), классической музыкой (КМ) и ритмической музыкой (РМ) представлена в табл. 1. Здесь показаны значения площади S для КА всех 15-ти испытуемых (левая и правая рука, треморограммы). Очевид­ны различия КА как для левой и правой руки, так и для каждого испытуемого при различных видах звуковых воздействий. Таблица 1 демонстрирует возможности применения метода расчёта КА в пси­хофизиологических исследованиях на фоне отсутствия эффектов в рамках ста­тистических подходов (в статистике две соседние выборки ТМГ у одного испыту­емого различаются).













































































































































































































































 



Значения площадей КА - Z *10-6 (у.е.)



Левая рука - S (у.е.)



Правая рука - S (у.е.)



БВ



АМ



БШ



КМ



РМ



БВ



АМ



БШ



КМ



РМ



1



4,08



0,42



1,40



1,10



1,52



0,06



0,13



0,26



0,06



0,16



2



2,18



0,73



0,77



0,46



3,84



0,34



0,61



0,21



0,09



1,38



3



0,92



1,03



0,55



2,01



4,66



0,38



0,31



1,63



0,67



0,22



4



0,56



0,39



1,15



1,19



1,62



0,25



0,69



1,50



0,15



0,26



5



5,28



1,18



0,99



0,96



3,98



0,43



1,71



0,96



3,21



1,88



6



14,07



1,42



1,14



1,61



2,22



1,18



4,04



2,15



1,55



3,67



7



13,07



6,60



5,99



1,09



1,24



0,26



1,80



0,49



0,49



0,39



8



1,72



4,14



0,44



1,86



1,77



0,71



0,88



0,30



2,16



1,56



9



7,47



15,37



2,83



18,13



2,97



1,31



0,72



4,52



0,63



0,83



10



7,78



10,17



8,48



4,11



11,84



1,95



2,77



4,85



1,11



2,03



11



12,00



3,22



5,89



1,37



2,59



1,20



0,97



3,58



1,52



2,39



12



2,04



0,24



0,15



0,12



0,14



0,19



0,03



0,24



0,05



0,20



13



3,86



4,68



2,52



37,02



0,67



4,59



1,50



1,81



5,97



1,94



14



18,07



21,51



10,55



18,43



5,24



0,97



5,18



0,81



3,44



3,80



15



6,53



1,73



0,92



0,57



0,86



0,51



0,42



0,10



0,25



0,09



Среднее значение



6,64



4,86



2,92



6,00



3,01



0,95



1,45



1,56



1,42



1,39



Примечание: БВ - без воздействия, АМ - агрессивная музыка, БШ - белый шум, КМ - классиче­ская музыка, РМ - ритмичная музыка, как внешние возмущения для ВНД испытуемых.



Таблица 1. Значения площадей S квазиаттракторов (КА) треморограмм левой и правой руки 15-ти испытуемых без воздействия и при различных видах звукового воздействия


Для иллюстрации последнего утвер­ждения в табл. 2 показана матрица пар­ного сравнения треморограмм только для одного испытуемого. Число совпаде­ний пар выборок ТМГ из разных 105 ре­зультатов всего k=3, как для 1-го испы­туемого, так и для 15-ти других разных людей (табл. 2 ипытуемый Горбунов Д.В. – ГДВ). Это означает, что все статистические функции f(x) непрерывно изменяются и статистика не дает эффекта при сравне­нии (хаос ТМГ). Это иллюстрирует и эффект Бернштейна «повторение без повто­рений» (Бернштейн, 2004) количественно. Когда мы говорим об отсутствии повторе­ний (хаос ПФДС), это означает отсутствие произвольного повторения подряд двух или трех выборок. Последнее полностью отвергает любые статистические методы при изучении биомеханических эффек­тов. Это означает, фактически, что любые биомеханические измерения имеют исто­рический характер (артефакты). Следую­щая выборка дает другие f(x), СПС, авто­корреляции A(t) и т.д. Сейчас необходимо пересматривать всю концепцию измере­ний ПФДС в психофизиологии (Еськов, 2014а, 2014б Филатов, 2010,2012; Буров, 2010; Еськов, 2014б, 2015; Козлова, 2010; Филатов, 2010,2012, 2014), если перехо­дить к количественной характеристики в психофизиологии в рамках концепции эффекта Еськова-Зинченко.






































































































































































































































































































 



1



2



3



4



5



6



7



8



9



10



11



12



13



14



15



1


 

0.00



0.00



0.02



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.96



0.00



0.00



2



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



3



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



4



0.02



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



5



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



6



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



7



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.15



0.00



8



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.42



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



9



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.42


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



10



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



11



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



0.00



12



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



0.00



0.00



13



0.96



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



0.00



14



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.15



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

0.00



15



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00



0.00


 

 


Таблица 2. Матрица парного сравнения выборок треморограмм испытуемого ГДВ (число повторов N=15), использовался критерий Вилкоксона (уровень значимости p<0.05, число совпадений k=3)


Одновременно в исследовании нами использовался один из методов стохастики в виде расчета значения энтропии Шеннона. Энтропия Шеннона – мера неопределенности, которая связана со случайной величиной и позволяет по­лучить оценку уровня детерминированности/неопределенности в сигнале. Энтропия Шеннона связана с распределением вероятностей амплитуд коле­баний движения. Фактически, это мера упорядоченности выборок xi – компо­нент ВСС x(t) в фазовом пространстве состояний (ФПС). Такая трактовка эн­тропии в психофизиологии сейчас мо­жет быть пересмотрена из-за вновь открывшихся закономерностей, которые мы представляем ниже.


Формальное определение энтропии для независимых случайных событий x с n возможными состояниями (от 1 до n, p – функция вероятности) рассчитыва­лась по формуле:



Эта процедура нами сейчас выпол­нялась только для одной координаты х1(t), а вторая координата (скорость) х2=dx1/dt входила в вектор х=(х1,х2)Т. Этот вектор состояния системы (ВСС) x(t) совершал непрерывные хаотиче­ские движения в таком двумерном фа­зовом пространстве состояний (ФПС). Само это движение у нас оценивалось в рамках расчета энтропией E (для трех групп) и параметров квазиаттракто­ров (КА). Причем для E мы имеем нор­мальное распределение (см. табл. 3), при обычном непараметрическом рас­пределении для тремора (табл. 1 и 2) (Аушева, 2008; Бернштейн, 2004; Брагин­ский, 2006, 2010; Буров, 2010; Ведясова, 2012; Вохмина, 2104; Гавриленко, 2013; Добрынина, 2015; Еськов, 2009).










































































































































































































































 



Левая рука



Правая рука



БВ



БШ



РМ



КМ



АМ



БВ



БШ



РМ



КМ



АМ



1



3,70



3,78



3,86



3,73



3,84



3,81



3,89



3,67



3,59



4,13



2



3,64



3,94



3,91



3,62



3,78



3,86



3,48



3,65



3,81



3,54



3



3,70



3,70



3,62



3,75



3,34



3,73



3,59



3,75



3,59



3,97



4



3,57



3,83



4,02



3,64



3,46



3,62



3,73



3,51



3,75



3,46



5



3,83



4,02



3,62



3,51



3,67



3,57



3,73



3,75



3,70



3,57



6



3,89



4,13



3,59



3,89



4,02



3,70



3,67



3,73



3,97



3,78



7



3,70



3,56



3,78



3,54



3,70



3,38



3,73



4,02



3,70



3,32



8



3,65



3,56



3,78



3,78



3,97



3,81



3,51



3,53



3,57



3,75



9



3,29



3,59



3,84



3,73



3,67



3,13



3,89



3,70



3,67



3,61



10



3,64



3,86



3,83



3,62



3,70



3,51



3,54



3,38



3,49



3,94



11



3,75



3,89



3,70



3,67



3,91



3,97



3,81



3,83



3,62



3,70



12



3,75



3,54



3,46



3,97



3,92



3,62



3,70



3,78



3,73



4,10



13



3,72



3,72



3,68



3,75



3,59



3,76



3,67



3,49



3,75



3,91



14



3,99



3,78



3,70



3,89



3,89



3,86



3,78



4,05



3,83



3,67



15



3,81



3,51



3,73



3,59



3,94



3,89



3,94



3,89



3,23



3,73



Ср. знач.



3,71



3,76



3,74



3,71



3,76



3,68



3,71



3,72



3,67



3,75



Примечание: БВ - без воздействия, БШ - белый шум, РМ - ритмичная музыка, КМ - классическая музыка, АМ - агрессивная музыка



Таблица 3. Значения энтропии Шеннона E выборок треморограмм левой и правой руки без воздействия и при различных видах звукового воздействия (возмущениях)


Для выявления различий между по­казателями энтропии Шеннона треморограмм левой и правой рук (парное сравнение групп) использовался непа­раметрический критерий Вилкоксона с поправкой Бонферрони (для оцен­ки справедливости нулевой гипотезы). Были изучены возможности статисти­чески значимых различий при сравне­нии энтропии Шеннона треморограмм левой и правой руки в условиях различ­ных акустических воздействий, которые соответствует таблице 3. Как мы уста­новили, критерий Вилкоксона не пока­зал различий между группами выборок энтропии Шеннона (при критическом уровне значимости р<0,05), как для левой, так и для правой рук при различных акустических воздействиях.


Таким образом, установлено, что раз­личные акустические воздействия вызы­вают статистически незначимые изменения в параметрах энтропии Шеннона, хотя отмечается отдельное ее увеличение или уменьшение при этих условиях. Динамика средних значений энтропии Шеннона параметров нервно-мышеч­ной системы (треморограмм) без акустического воздействия и с различными видами акустических воздействий для левой и правой рук испытуемых в статистическом плане слабо различается (как и для всех систем третьего типа) (Еськов, 2014а, 2014б, 2015; Козлова, 2010; Фила­тов, 2010,2012, 2014). Отсюда следует, что при применении статистики в изучении ПФДС мы будем иметь низкую эффек­тивность, психофизиология требует новых подходов и методов. Мы предлагаем рассчитывать параметры квазиаттракторов при оценке особенностей высшей нервной деятельности человека. Именно параметры квазиаттракторов не дают существенных изменений при условии со­хранения гомеостаза психического со­стояния испытуемого.


Из таблицы 1 и 3 можно видеть ре­зультаты моторной асимметрии по зна­чениям квазиаттракторов (КА) и очень малозначимые изменения энтропии Шеннона. Для левой руки при различ­ных видах звукового воздействия про­исходит увеличение энтропии Шенно­на (Ебез возд =3,71; Еагр =3,76; Ебел шум=3,76; Еритм=3,74). И только при прослушива­нии классической музыки энтропия Шенона не изменилась (Еклас=3,71). Одна­ко реакция правой руки на акустические воздействия несколько иная. Для пра­вой руки происходит некоторое увели­чении энтропии Шенона (Ебез возд =3,68; Еагр =3,75; Ебел шум=3,71; Еритм=3,72), а при прислушивания классической музыки произошло небольшое уменьше­ние энтропии (Еклас=3,67), которое ста­тистически незначимо различается при сравнении с другими состояниями ис­пытуемых (Буров, 2010; Ведясова, 2012; Вохмина, 2104; Гавриленко, 2013; Доб­рынина, 2015; Еськов, 2009, 2010; 2014а).


В целом, статистика всегда в биомеха­нике демонстрирует хаотический калейдоскоп статистических характеристик (f(x), СПС, A(t) и т.д.), а параметры ква­зиаттракторов и матрицы парных срав­нений выборок дают устойчивые разли­чия как по моторной асимметрии (левая и правая рука у нас), так и при индивидуаль­ной характеристики испытуемых (квазиаттракторы у каждого человека специфич­ны), что представлены в табл. 1 (Вохмина, 2014; Гавриленко, 2013; Добрынина, 2015; Еськов, 2009, 2010; 2014а, 2014б, 2015).


Выводы:



  1. Любое направленное акустическое воздействие вызывает изменение в состоянии параметров НМС, об этом свидетельствуют изменения параме­тров квазиаттракторов, но энтропии Шеннона при этом изменяются весь­ма незначительно (нет статистических различий).

  2. При воздействии «белого» шума или агрессивной музыки реакция НМС у части испытуемых напоминает реак­цию на физические нагрузки. Это говорит об определенных изменениях в спектральных реакциях треморог­рамм испытуемых.

  3. Реакции левой руки испытуемых на зву­ковое воздействие несколько отличается по энтропии от реакции их правой руки. Однако параметры квазиаттракторов, как реакции на звук (со стороны ВНД), различаются существенно, что от­ражается в параметрах моторной асимметрии. Это имеет диагностическую ценность для психофизиологии и может использоваться на практике для вы­явления индивидуальных особенностей такой моторной асимметрии.


Литература:



  1. Адайкин В.И. Стохастические и хаотические подходы в оценке влияния метеофакторов на заболеваемость населения на примере ХМАО- Югры / В.И. Адайкин, К.Н. Берестин, А.А. Глущук и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2008. – Т. 15. – № 2. – С. 7-9.

  2. Ануфриев А.С. Медико-биологическая трактовка понятия стационарнных режимов биологических динамических систем / А.С. Ануфриев, В.М. Еськов, А.Г. Назин и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2008. – Т. 15. – № 1. – С. 29-32.

  3. Аушева Ф.И. Системный анализ суточной динамики показателей сердечно-сосудистой системы у больных при артериальной гипертензии / Ф.И. Аушева, И.Ю. Добрынина, Е.А. Мишина и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2008. – Т. 15. – № 4. – С. 208-210.

  4. Бернштейн Н.А. Биомеханика и физиология движений : избр. психол. труды / Н.А. Бернштейн ; под ред. В.П. Зинченко. – Москва :Изд-во Моск. психол.-соц. ин-та ; Воронеж : МОДЭК, 2004. – 687 с. : ил., табл.

  5. Брагинский М.Я. Влияние хаотической динамики метеофакторов на показатели кардио-респираторной системы человека в условиях Севера / М.Я Брагинский, В.М. Еськов, С.Н. Русак и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2006. – Т. 13. – № 1. – С. 168-170.

  6. Брагинский М.Я. Исследование функциональных систем организма студентов Югры в условиях мышечной нагрузки методом фазового пространства / М.Я. Брагинский, А.А. Балтикова, В.В. Козлова и др. // Современные наукоемкие технологии. – 2010. – № 12. – С. 23-24.

  7. Буров И.В. Анализ параметров психофизиологических функций учащихся Югры с помощью методов многомерных фазовых пространств / И.В. Буров, М.А. Филатов, Д.Ю. Филатова и др. // Современные наукоемкие технологии. – 2010. – № 12. – С. 12-13.

  8. Ведясова О.А. Биоинформационный анализ макро-хаоса и микродинамического хаоса в биологических системах / О.А. Ведясова, С.С. Беднаржевский, Д.В. Синенко и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2012. – Т. 19. – № 2. – С. 410-411.

  9. Вохмина Ю.В. Стационарные режимы поведения сложных биосистем в рамках теории хаоса-самоорганизации / Ю.В. Вохмина, Л.М. Полухин, Л.М. Бикмухаметова и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2014. – Т. 21. – № 1. – С. 141-144.

  10. Гавриленко Т.В. Метод многомерных фазовых пространств в оценке хаотической динамики тремора / Т.В. Гавриленко, А.Е. Баженова, А.А. Балтикова и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2013. – № 1. – С. 5.

  11. Добрынина И.Ю. Особенности кардиоинтервалов: хаос и стохастика в описании сложных биосистем / И.Ю. Добрынина, Д.В. Горбунов, В.В. Козлова и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2015. – Т. 22. – № 2. – С. 19-26.

  12. Еськов В.М. Математическое моделирование непроизвольных движений в норме и при патологии / В.М. Еськов, В.В. Полухин, В.Ю. Дерпак и др. // Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2015. – № 2. – С. 75-86.

  13. Еськов В.М. Метод системного синтеза на основе расчета межаттракторных расстояний в гипотезе равномерного и неравномерного распределения при изучении эффективности кинезитерапии / В.М. Еськов, В.В. Еськов, А.А. Хадарцев и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2010. – Т. 17. – № 3. – С. 106-110.

  14. Еськов В.М. Насколько экономически эффективно внедрение методов теории хаоса и синергетики в здравоохранение / В.М. Еськов, В.И. Адайкин, Ю.В. Добрынин и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2009. – Т. 16. – № 1. – С. 25-28.

  15. Еськов В.М. Новый метод использования нейроэмуляторов в психофизиологии / В.М. Еськов, В.В. Еськов, Д.Ю. Филатова и др. // Вестник новых медицинских технологий. – 2014а. – Т. 21. – № 3. – С. 7-12.

  16. Еськов В.М. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине / В.М. Еськов, А.А. Хадарцев, В.В. Козлова и др. // Системный синтез параметров функций организма жителей Югры на базе нейрокомпьютинга и теории хаоса-самоорганизации в биофизике сложных систем . Том XI. –Самара : Офорт, 2014б. – 192 с.

  17. Козлова В.В. Измерение Расстояний между центрами квазиаттракторов вектора состояния организматренированных и нетренированных г.Самары и г.Сургута / В.В. Козлова, В.Н. Голушков, О.А. Ведясова и др. // Ученые заметки ТОГУ. – 2010. – Т. 1. – № 1. – С. 27-30.

  18. Филатов М.А. Идентификация параметров порядка в психофизиологии / М.А. Филатов, Д.Ю. Филатова, Д.А. Сидоркина и др. // Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014. – № 2. – С. 4-13.

  19. Филатов М.А. Метод матриц межаттракторных расстояний в идентификации психофизиологических функций человека / М.А. Филатов, Д.Ю. Филатова, О.А. Химикова и др. // Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2012. – № 1. – С. 20-24.

  20. Филатов М.А. Метод фазовых пространств в моделировании психофизиологических функций учащихся Югры : монография. – Самара, 2010.