Стохастический подход в оценке хаотической динамики произвольных и непроизвольных движений человека

• Автор: Берестин, Дмитрий Константинович
• Шифр специальности: 03.01.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Сургут
• Количество страниц: 186 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Организация произвольных и не произвольных движений человека. Условная произвольность постурального тремора

Глава 2. Биофизические методы регистрации различных видов движения

Глава 3. Стохастическая обработка результатов хаотической динамики произвольных и непроизвольных движений человека

3.1. Стохастическая обработка результатов хаотической динамики тремора и теппинга

3.2. Различия в параметрах квазиаттракторов тремора и теппинга

Глава 4. Практическое применение разработанных методов в биофизике сложных систем

4.1. Применение разработанных методов в биофизике сложных систем на примере звукового воздействия
4.2. Применение разработанных методов в биофизике сложных систем на примере холодового воздействия
Заключение
Выводы
Библиографический список
Приложения
Приложение А
Приложение В
Приложение С
Приложение Б
Список сокращений
ВВЕДЕНИЕ
Проблема сложности биосистем (complexity) является актуальной проблемой естествознания в целом и биомеханики в частности. Последние 50 лет идет активная дискуссия вокруг самого определения «сложность». Считается, что любые сложные биологические динамические системы (БДС), образующие организм человека, популяции животных или биосферу Земли в целом являются уникальными и невоспроизводимыми точно системами. С точки зрения детерминистского подхода многократное повторение любого такого процесса должно обеспечивать идентификацию моделей биологической динамической системы в фазовом пространстве состояний (ФПС). Однако, если биосистемы точно воспроизвести невозможно, то мы переходим к стохастике, т.е. к определению статистической функции распределения биопроцесса. При этом и стохастика всегда требует повторения начальных параметров процесса, в котором его конечный результат все-таки будет флуктуировать около среднего значения.
В этом случае мы всегда имеем неравномерное распределение случайной величины в отличие от активно разрабатываемой теории хаоса, где принято считать, что конечное состояние системы может бьггь представлено равномерным распределением значений всех параметров для вектора состояния системы (ВСС), x=x(t)= (хи Х2, .... хт)т любой сложной биологической динамической системы (complexity). В стохастике такой вектор состояния системы x(t) должен иметь повторяющееся начальное значение x(to) и функцию распределения f(x) для всех конечных состояний x(tK). Если x(to) воспроизвести точно невозможно, то стохастический подход применять нельзя (нет повторений испытаний, система уникальная и невоспроизводимая) именно об этом говорил И.Р. Пригожин в своем обращении к потомкам (The Die is not Cast, I.R. Prigogine, 1999). Однако, нобелевский лауреат говорил о невозможности изучения подобных систем. В отличии от этих пред-

ставлений, мы постараемся разработать методы оценки (количественной) подобных сложных систем на основе теории хаоса-самоорганизации (ТХС), используя в качестве объекта системы регуляции тремора и теппинга.
Следует отметить, что постуральный тремор и теппинг всегда рассматривались как примеры непроизвольных и произвольных движений соответственно. Однако, с позиций биомеханики и теории хаоса-самооргани-зации оба этих движения не могут числиться произвольными движениями, т.к. они с механической точки зрения и с позиций теории хаоса-самоорганизации выполняются непроизвольно, их характеристики (треморограмм и тепингграмм) уникальны и неповторимы. Иными словами повторную траекторию тремора или теппинга воспроизвести совершенно невозможно, начиная с x(t„). Как изучать и описывать тогда такие уникальные системы, про которые И.Р. Пригожин (И.Р. Пригожин, 1999) говорил, что они не являются объектом науки? Один из ответов на этот сложный вопрос естествознания и представляется в настоящем диссертационном исследовании. Причем, его рассмотрение производится как с позиции стохастики, так и в рамках нового направления на основе теории хаоса-самоорганизации.
В целом, в общей проблеме сложных систем (систем третьего типа (СТТ) - complexity) остается дискуссионной проблема возможности использования детерминистных и стохастических подходов в изучении биомеханических систем. В нашем случае она усугубляется проблемой произвольности (или полной непроизвольности) в организации любых движений. В частности, тремор в аспекте его произвольности (или непроизвольности) можно представлять как произвольную непроизвольность.
Исходя из выше сказанного, целью выполненных исследований явилось доказательство возможностей описания хаотической динамики поведения сложных биосистем (конкретно нервно-мышечной системы (НМС)) в рамках стохастического и нового хаотического (с учетом самоорганизации) подходов на примере произвольных и непроизвольных движений человека.

налов. Расстояние от пластины до поверхности датчика пропорционально разности частот кварцевого генератора и собственной частоты соответствующего колебательного контура, в цепь которого включен датчик [23-27, 42,43].
Каждый канал содержит свой усилитель на биполярном транзисторе, свой контур, фильтр, повторитель и усилитель постоянного тока. Таким образом схема может отслеживать микроперемещения по четырем каналам, что позволяет организовать сложные комплексы съема информации [23-27, 42, 43].
Блок преобразователей конструктивно выполнен в отдельном корпусе со своим источником питания от электрической сети. По степени защиты от поражения электрическим током блок преобразователей относится к типу Н (электромедицинское изделие с нормальной степенью защиты, которая эквивалентна защите бытовых приборов). По способу дополнительной защиты от поражения током питающей сети блок преобразователей относится к классу 01 (имеется клемма для подключения к внешнему заземляющему устройству) [23-27, 42, 43].
Для ввода данных из измерительного комплекса в ЭВМ применяется АЦП. Съем входной информации происходит в виде определенных переменных напряжений Ц, где 1 - номер канала 0 = 1,.., п) и ввода этой информации в