Разработка структуры биоуправляемых модулей реабилитационного тренинга в рамках сетевой интегрированной информационной системы и автономных биотехнических систем для модификации функционального состояния пациента (02.02.2009)

Автор: Макконен Кристина Феликсовна

Коэффициент стохастичности (гармоничности) рассчитывался по формуле S=H/(H0-H).

В этой формуле Н характеризует меру неупорядоченности, хаотичности системы, (H0-H) – меру структурной организованности временной упорядоченности того или иного паттерна системы.

По результатам этих исследований была построена графическая зависимость между энтропией (Н), избыточностью (R) и стохастичностью (S) (рис.1). Самые высокие значения энтропии регистрируются во время сна или если он и бодрствует, то находится в максимально расслабленном состоянии.

Особое внимание обращает на себя факт практического совпадения численных значений показателей репродуктивности и стохастичности при энтропии, стремящейся в пределе к значениям, равным 0,38.

Следовательно, совмещенные функции репродуктивности и стохастичности имеют одну общую точку (Ф), в которой соотношение хаоса и порядка с позиций структурно-стохастической и функционально-репродуктивной совпадают.

Это особая точка соответствия и пропорционального деления гармонической функции на две части: неопределенности, расположенной от совместной точки в сторону максимальных значений энтропии и определенности, расположенной в противоположную сторону - меньших значений энтропии.

Рассмотренные данные свидетельствуют о том, что структуризация ритмов ЭЭГ осуществляется в строгом соответствии с правилом «золотого сечения», которое характеризует оптимальные отношения, реализуемые в моменты повышенных требований к системе регулирования, управляющей формированием того или иного паттерна ЭЭГ.

В соответствии с этим правилом информационная оптимизация совершается при стремлении системы к такой структурной организации, когда 38 % информации носит определенный характер и 62 % - избыточный, что обеспечивает увеличение репродуктивности и снижение непредсказуемости в системе.

Самые низкие значения показателей энтропии регистрируются у лиц, решающих математическую задачу.

Подобная динамика отражает возрастание организованности и уменьшение неопределенности в формировании паттерна ЭЭГ у лиц в процессе высоких степеней напряжения умственной деятельности.

Рассмотренные данные свидетельствуют о том, что структуризация ритмов ЭЭГ осуществляется в строгом соответствии с правилом «золотого сечения», которое характеризует оптимальные отношения, реализуемые в моменты повышенных требований к системе регулирования, управляющей формированием того или иного паттерна ЭЭГ.

Макроструктурный анализ ритма сердца, отражающий волновую природу ритма сердца и включающий дыхательную периодику, медленные волны первого и медленные волны второго порядка показал аналогичные результаты.

Для макроструктуры ритма, как правило, встречается нормальное распределение (распределение в виде колоколообразной формы кривой–биноминальное распределение).

После ввода в ЭВМ измеряют подряд все 100 или 500 кардиоинтервалов с последующей группировкой по классам через каждые 0,05 секунд.

В наших исследованиях для вычисления максимальной энтропии учитывали алфавит системы (число диапазонов) всегда равный 25 (RR = 0,320 – 1,52 и ЧСС = 39 - 187), это включает все случаи нормо- тахи- и брадикардии. Поэтому максимальная энтропия всегда H0 = log225 = 4,64.

При вычислениях значений энтропии нулевые классы также учитывались.

Подобная фиксация масштаба измерений при выполнении процедуры ритмотестирования, необходимая для построения гистограммы межпульсовых интервалов (вариационной пульсограммы ВПГ) позволяет сравнивать данные, полученные в различных исследованиях.

Теперь перейдем к анализу информационных характеристик макроструктуры ритма сердца здоровых испытуемых, полученных в условиях повседневной жизнедеятельности и представленных в табл. 1.

В условиях отдыха или во время сна непредсказуемость паттерна становится 63 % - 67 %, а его воспроизводимость всего 33 % - 37 %.

При этом отмечается самый высокий коэффициент стохастичности 1,7-2,1. Анализ полученных результатов исследований показывает, что динамика рассматриваемых показателей связана с существующей иерархией управляющих систем в организме пациента.

Из представленных в табл. 1 данных следует, что, если формирование макроструктурного паттерна HRV реализуется под влиянием квазистохастических и стохастических режимов управления, то человек находится в состоянии дремоты или сна.

Таблица 1

Информационные параметры ритма сердца

Функциональное

состояние

Информационные показатели ритма сердца

Ho ( m

1 2 3 4 5

1 Дневной отдых 4,64 2,09(0,090 0,45(0,005 0,55(0,003 0,82(0,090

2 Решение мат. задач 4,64 1,76(0,090 0,38(0,004 0,62(0,005 0,62(0,060

3 Перед

экзаменом 4,64 1,08(0,017 0,23(0,010 0,77(0,012 0,30(0,010

4 Экзамен 4,64 0,22(0,005 0,05(0,003 0,95(0,009 0,05(0,005

5 Работа100 Вт 4,64 0,08(0,003 0,02(0,001 0,98(0,009 0,02(0,003

6 Дремота 4,64 2,93 ( 0,12 0,63(0,005 0,37(0,006 1,7 ( 0,090

7 Глубокий сон 4,64 3,11( 0,21 0,67(0,004 0,33(0,002 2,0( 0,020

В то же самое время показатели макроструктуры отражают влияние квазигармонических и гармонических режимов управления, если испытуемый реализует активную деятельность, подвергается повседневным психоэмоциональным нагрузкам.

Запредельные нагрузки, вызывающие стресс, или достаточно интенсивные физические нагрузки, сопровождаемые мобилизацией адренергических механизмов регуляции, реализуются за счет детерминированных и квазидетерминированнх режимов управления.

Взаимосвязь информационных показателей макроструктуры HRV и режимов управления ритмом сердца рассмотрены в табл. 2.

Из представленных данных следует, что информационные показатели энтропии ритма сердца относятся к интегральным, иначе говоря системным параметрам.


загрузка...