WWW.ДЕНЬСИЛЫ.РФ

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Медицина

 

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

  матрицы межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния дозированных физических нагрузок на организм человека  

-- [ Страница 3 ] --
  1. кисти (фиксация руки в запястье);
  2. кисти + предплечья (фиксация руки в локтевом суставе);
  3. кисти + предплечья + плеча (фиксация руки в плечевом суставе).

Таким образом, был прослежен спектральный «вклад» каждого биомеханического звена в общую микроструктуру движений. В ходе исследования были выделены основные характерные частоты тремора различных (кисть, плечо, предплечье) звеньев биокинематической цепи:

  • 9-12 Гц для кисти;
  • 4-6 Гц для предплечья;
  • 1,5-3 Гц для плеча.

Отдельным блоком исследовались параметры АХЧ для разных кинематических звеньев. В качестве последних изучался тремор микродвижений конечностей при фиксации в кисти, предплечье и плече. Наиболее характерный пример АЧХ тремора различных звеньев биокинематической цепи представлен на рис. 1.

Необходимо заметить, что практически во всех подгруппах при общих усреднениях четко наблюдался локальный максимум АЧХ в области 9-11 Гц, причем у девочек он был более выражен, чем у мальчиков соответственно в возрасте 11-12 и 13-14 лет. Установлено, что имеется отличие от старшей группы школьников, где более была выражена 10 Гц компонента у мальчиков. Таким образом, статистически достоверно установлено, что имеет место увеличение амплитуды колебаний с частотой около 10 Гц, как у мальчиков, так и у девочек с увеличением возраста испытуемых (особо это проявляется в пубертатный период).

Таким образом, полученные в исследованиях тремора значения амплитуды характерных частот (например, около 10 Гц) могут служить количественными признаками, описывающими формирование системы регуляции двигательных функций у подростков разных возрастных групп. Мы предполагаем, что это обусловлено в первую очередь особенностями возрастной и половой организации ВНС детей и юношества в условиях ХМАО-Югры. Все выполненные нами измерения амплитудно-частотных характеристик микроперемещений конечности человека позволили сделать вывод о существенной значимости анализа треморограмм именно в области до 15 Гц.

 Амплитудно-частотные характеристики микродвижений пальцев мальчиков-46

Рис.1. Амплитудно-частотные характеристики микродвижений пальцев мальчиков 10-х классов (суперпозиция 15 человек) при опоре в суставе запястья (рис. а), локтя (рис. б), плеча (рис. в) с нагрузкой 1 кг.

Регистрация показателей треморограмм мышц верхней конечности человека в условиях дозированной статической нагрузки и без неё дает объективную информацию о состоянии ЦНС и её периферических отделов. Нами (с использованием новых авторских методов регистрации непроизвольных движений человека) выполнен анализ амплитудных микродвижений верхних конечностей. Применяя спектральный анализ Фурье, были установлены существенные различия в амплитудно-частотных характеристиках разных возрастных групп. Изучены закономерности влияния статической нагрузки на показатели треморограмм в области низких частот.

Выполненные исследования с использованием разработанного в ЛББСС при СурГУ диагностического биофизического измерительного комплекса представляют данные массового обследования двигательных функций учащихся как в норме, так и при различных патологических состояниях. Существенно, что проделанные авторские экспресс-исследования в ХМАО проводятся впервые.

В результате этих исследований выявлена закономерность: непроизвольные движения кисти, предплечья и плеча имеют ряд характеристик, выраженных для всех возрастных групп, а именно:

  1. Существуют максимумы амплитудно-частотной характеристики вблизи 2-4 Гц, характерные для кисти, предплечья и плеча.
  2. Регистрируются выраженные гармоники низкочастотных компонент в области 0,5 Гц, 1 Гц, 1,5 Гц и 2 Гц.
  3. Отмечается в некоторых гистограммах наличие четких максимумов в области 9-11 Гц, которые лучше выражены на амплитудно-частотных характеристиках старшеклассников и студентов (симпатотоников).

Основываясь на развитии новых подходов к исследованию опорно-двигательной системы и возможностях применения датчиков токовихревого типа, а также измерительных систем на их основе, нами было изучено влияние статической нагрузки на тремор. Установлено что, увеличение нагрузки приводит к уменьшению амплитуды колебаний в области 8-10 Гц, т.е. высокочастотных составляющих (по амплитуде они не превышают 2,5-5 у.е.), вплоть до почти их полного нивелирования. Одновременно увеличивается амплитуда колебаний в области низкочастотного диапазона и происходит смещение в область более низких частот (с 3-4 Гц до 1-1,5 Гц). Полученные нами данные совпадают с результатами других авторов (А. Гидиков 1974 г.; В.А. Антонец 1991-2001 гг.; А.М. Багодеева 1989 г.).

Нами представлено объяснение полученным экспериментальным данным, которое сводится к следующему. При усилении статической нагрузки усиливается иннервация 2 статических клеток и соответственно активизируется вторая группа афферентов, отходящих от вторичных окончаний. Преобладание активности именно второй группы должно приводить к усилению низкочастотного компонента и ослаблению активности динамических клеток. Последнее, по нашему мнению, обуславливает ослабление высокочастотных компонентов и увеличивает амплитуды низкочастотных компонентов. Таким образом, наблюдаемые биологические эффекты могут быть теоретически объяснены с позиций регуляции нервно-мышечного аппарата.



Тем самым выполненные нами измерения доказывают возможность выделения характерных частот в области низкочастотного диапазона, которые значимо могут представлять физиологические характеристики конкретного человека и его реакцию на те или иные внешние воздействия.

Такой результат находится в определенном противоречии с результатами других работ, в которых высказываются предположения о хаотическом характере возникновения и существования тремора у человека. Результаты наших собственных исследований показывают, что тремор по своей природе действительно носит хаотический характер, однако суперпозиция нескольких временных отрезков у одного и того же человека (при непрерывной регистрации тремора) и ее амплитудно-частотный анализ позволяет выделить определенные (характерные) частоты, которые свойственны именно данному человеку и в данных физических условиях среды.

Известно, что качество первичного отбора будущих спортсменов можно оценивать по очень простым тестам на произвольность (или непроизвольность) в организации физиологического тремора у испытуемых. Для этих целей нами был разработан специальный биофизический комплекс на базе токовихревых датчиков, который позволяет регистрировать с помощью специальной стальной пластинки (крепится на изучаемой конечности, например, на пальце) абсолютное смещение этой конечности () и скорость этого смещения, т.е. . Эти две координаты могут образовывать двумерное ФПС, в котором отсутствует время , а имеется только координата и скорость смещения , т.е. .

На фазовой плоскости можно наблюдать хаотический характер движения ВСС и измерять параметры такого хаотического движения. Такими параметрами являются: объем квазиаттрактора (объем прямоугольника, внутри которого движутся ВСС, т.е. изменяются координаты и ); координаты центра квазиаттрактора – , матрица межаттракторных расстояний (если мы имеем несколько состояний БДС и для каждого рассчитывается два выше указанных параметра ( и )). Используя эти величины, можно говорить о степени хаотичности в динамике поведения сложных биосистем (complexity). Представим конкретный пример для иллюстрации разработанного метода измерения параметров микрохаоса в оценке тремора.

На рис. 2а показан фрагмент записи микродвижений пальца испытуемого в состоянии покоя, на котором видны колебания низкой частоты с большим размахом, и модулированные колебаниями более высокой частоты. Амплитудно-частотная характеристика микродвижений на этом временном интервале показана на рис. 2б.

 Кинематограмма микродвижений конечности в состоянии покоя – а,-60

Рис. 2. Кинематограмма микродвижений конечности в состоянии покоя – а, амплитудно-частотная характеристика микродвижений конечности в состоянии покоя – б.

На частотограмме (рис. 2б) ярко выражены пики вблизи частот 1 Гц, 3 Гц, 6 Гц, 8 Гц и 10 Гц с амплитудой 30, 25, 14, 5 и 4 у.е. (условных единиц) соответственно. Легко видеть, что десятигерцовый компонент невелик, а низкочастотные компоненты выражены весьма значительно. Кроме этого на рис. 2а демонстрируется выраженный дрейф, что пьезодатчиками зафиксировать невозможно, а токовихревыми датчиками (безинерционными) легко это сделать.

На рис. 3 представлен фрагмент кинематограммы микродвижений во время целевого удержания конечности (статическая нагрузка). Из этого рисунка видно, что рука совершает медленный дрейф от линии прицеливания, но в течение 2 секунд возвращается к ней. Удержание цели осуществлялось при задержке дыхания с целью устранения дыхательных возмущений. Частотограмма микродвижений на рис. 3б показывает, что низкочастотные компоненты тремора вблизи 1 Гц и 2 Гц уменьшились до величин 18 у.е. и 12 у.е. соответственно. Десятигерцовая составляющая, напротив, увеличилась с 4 до 8 у.е. Отметим, что целевое удержание требует психического напряжения, что вызывает кратковременное утомление.

Следующий этап выполненных исследований – исследование структуры микродвижений конечности после прицеливания. Колебания с наибольшей амплитудой в этой серии опытов начинаются после команды «Отбой», когда рука фактически расслабляется, но сказывается утомление. Это проявляется в появлении колебаний с частотой около 4 Гц, величина которых достигает 10 у.е. И чем тщательнее осуществлялось прицеливание, тем сильнее проявляется утомление. Наоборот, десятигерцовый компонент резко снижается, что можно трактовать как уменьшение компартментного влияния на нижележащие структуры (спинальный уровень, механорецепторы).

 Кинематограмма микродвижений конечности во время целевого удержания –-61

Рис. 3. Кинематограмма микродвижений конечности во время целевого удержания – а, амплитудно-частотная характеристика микродвижений конечности во время прицеливания – б.

По полученным кинематограммам были построены фазовые портреты микродвижений в координатах Х (удаление пальца от датчика) и V=dX/dt (скорость перемещения пальца). Аналогичное исследование микродвижений конечности проводилось В.А. Антонцом в условиях статической нагрузки на предплечье, причем для регистрации микродвижений конечности использовался пьезоакселерометр, а фазовый портрет микродвижений строился в координатах амплитуды сигнала и ее производной.





 а б Фазовый портрет тремора конечности во время-62

а б

Рис. 4. Фазовый портрет тремора конечности во время прицеливания – а; после прицеливания – б.

Нами проводился сравнительный анализ поведения динамической системы управления движениями в режиме покоя и прицеливания на фазовой плоскости методом многомерных фазовых пространств, в данном случае размерность фазового пространства была равна двум. Полученные значения объёмов квазиаттракторов изображающей точки были следующие: до прицеливания - 2,2 105; во время прицеливания - 4,6 106, то есть объем уменьшился в 4,8 раза, что характеризует изменение состояния системы в сторону меньшей степени хаотичности. Следует отметить, что предлагаемый метод фазовых пространств (на основе измерений квазиаттракторов, позволяет давать оценку квалификаций испытуемого на предмет их подготовки).

Известно, что организация произвольных движений (в том числе и микродвижений) находится в условиях управляющих воздействий со стороны иерархических структур ЦНС, в частности, моторной зоны коры головного мозга. В рамках разработанного В.М. Еськовым компартментно-кластерного подхода для кластеров, составляющих двигательные единицы и организовывающих непосредственно акты движения (это кластеры нижнего уровня иерархии), существуют кластеры верхнего иерархического уровня в виде нейросетей головного мозга. Следовательно, в простейшем случае система управления движением конечностей человека может быть представлена в виде двухкластерной иерархической системы, причем нижний уровень (кластер) может при этом находиться в хаотическом режиме функционирования, когда вектор состояния системы совершает движение в фазовом пространстве в рамках хаотического (или равномерного) движения (в отличие от вероятностных моделей с неравномерным распределением).

Верхний уровень иерархии может быть представлен в простейшем случае трехкомпартментным кластером, где первый и третий компартменты представляются совокупностями нейронов спинного мозга, отвечающих за афферентные и эфферентные сигналы (цепи афферентных и эфферентных нейронов). Центральное звено (средний компартмент в кластере) можно рассматривать как передаточно-обрабатывающий компартмент, на который приходят управляющие воздействия из центральных отделов мозга (внешние для этого кластера драйвы).

Заметим, что выбор авторами компартментного подхода диктовался возможностью учета наибольшего числа базовых биологических принципов (пуловая организация управления биосистемами, диссипативность структур, наличие тормозных и возбуждающих процессов, существование информационных и возбуждающих связей между пулами (компартментами), выполнение принципов оптимального управления, иерархичность в организации движений). В рамках такого подхода была использована система дифференциальных уравнений, описывающих циклическую трехкомпартментную организацию управления, когда выход последнего компартмента формирует воздействие на вход первого компартмента (определенный аналог модели В.А. Антонца). Интегральная выходная биоэлектрическая активность НМС (y), которая определяет частотную характеристику тремора (является объектом управления) в этом случае зависит от состояния компартментов линейно, т.е.

y = c1x1+ c2x2+ c3x3= cTx, (1)

(xi – состояние активности i-го компартмента мотонейронного пула, ci – весовой коэффициент вклада xi в y). При этом, скорость изменения активности (возбуждения) каждого компартмента системы (мышцы) в общем виде находится по формуле:

, (2)

при i = 1,..,m; i j. В данной формуле aij - весовой коэффициент влияния j-того компартмента на i-тый (условие i j показывает, что мотонейронный пул не может влиять сам на себя), pj(y) – описывает тормозную связь, обеспечивающую перекрытие возбуждающих потоков между компартментами (отрицательная обратная связь), b – коэффициент диссипации (рассеяния) возбуждения, u – скалярная величина внешнего воздействия (например, управляющих драйвов), di – весовой коэффициент влияния управляющего драйва на i-ый компартмент.

В рамках такого подхода (компартментно-кластерного) можно предположить, что имеется наиболее простая система управления движениями с числом компартментов m = 3 и числом кластеров n = 2, причем верхний кластер осуществляет управляющие тонические воздействия, регулирует амплитуду и частоту колебаний нижнего (мышечного) кластера. При этом, фактически, уменьшается стохастичность (хаотичность) биосистемы. Однако, сама амплитуда колебаний при этом изменяется за счет притока дополнительного управляющего возбуждения со стороны кластера верхнего уровня иерархии на нижний мышечный кластер.

Согласно (2) получаем для двухкластерной модели следующие системы дифференциальных уравнений:

(3)

где А11 и А22 – матричные функции, y1 и y2 образуют вектор выходных характеристик биосистемы.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |
 


Похожие работы:







 
2013 www.деньсилы.рф - «МЕДИЦИНА-ЛЕЧЕНИЕ-ОЗДОРОВЛЕНИЕ»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.