Харківський національний університет радіоелектроніки

Новікова Анастасія Олександрівна

УДК 615.471+612.014.42+62-503.55(043.5)

Методи та засоби донозологічної діагностики функціонального стану людини

05.11.17 – біологічні та медичні прилади та системи

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Харків-2006

Дисертація є рукопис

Робота виконана на кафедрах „Фізична та біомедична електроніка” Херсонського національного технічного університету та „Біомедичні електронні пристрої та система” Харківського національного університету радіоелектроніки

Науковий керівник: доктор фізико-математичних наук, професор

Бих Анатолій Іванович, Харківський національний університет радіоелектроніки,

завідувач кафедри „Біомедичні електронні пристрої та

системи”

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Смердов Андрій Андрійович, Полтавська державна аграрна академія Міністерства аграрної політики України, завідувач кафедри механізації і електрифікації тваринництва, м. Полтава.

кандидат технічних наук, професор, Швець Євген Якович,

Запорізька державна інженерна академія Міністерства

освіти і науки України, завідувач кафедри „Фізична і біомедична електроніка”, м. Запоріжжя.

Провідна установа: Національний університет „Львівська політехніка”

Міністерства освіти і науки України,

кафедра „Електронні засоби інформаційно–комп’ютерних

технологій”, м. Львів.

Захист відбудеться „16” січня 2007 р. о 1300 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К.64.052.05 Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці ХНУРЕ за адресою:

61166, Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий „11” грудня 2006 р.

Учений секретар спеціалізованої вченої ради М.П. Мустецов

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Перспективним напрямком сучасної медицини є попереджувальна медицина, в основу якої покладена система донозологічної діагностики. Задача, що стоїть перед медиками та фахівцями з суміжних сфер – це розробка і впровадження в мережу медичних установ, в тому числі і в студентські амбулаторії, системи донозологічної діагностики. Актуальність задачі створення такої системи полягає в визначенні інформаційного показника функціонального стану організму практично здорових людей в межах неповної інформації.

Аналіз робіт, що присвячені визначенню інформаційного показника функціонального стану організму, показав переважну рекомендацію ідентифікації стану за характером змін індивідуальних фізіологічних (вегетативних) показників при зовнішньому навантаженні. Робіт, де оцінку функціонального стану організму проводять за інтегральним інформаційним діагностичним показником (ІІДП) з урахуванням його ієрархічних рівнів (фізіологічний – психофізіологічний – психоемоційний), практично немає. Лише в окремих роботах використані методи комплексної діагностики функціонального стану за психологічними і фізіологічними показниками. Але для отримання необхідної якості діагностування необхідний комплексний підхід з аналізом множини вихідних прикмет різного рівня функціонального стану, формуванням інтегрального інформаційного діагностичного показника, визначенням класів об’єкту та вибором адекватної математичної моделі для автоматизації донозологічної діагностики. На сьогоднішній день задача оцінювання функціонального стану за ІІДП та математичним прогнозуванням виникнення патологічних змін організму не вирішена повною мірою і лишається актуальною.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконана на кафедрі „Фізична та біомедична електроніка” Херсонського національного технічного університету та кафедрі „Біомедичні електронні пристрої та системи” Харківського національного університету радіоелектроніки. Наукові дослідження дисертаційної роботи проводилися за тематичними планами НДР ХНТУ відповідно з Указом Президента „Концепція розвитку охорони здоров’я в Україні” від 2 грудня 2000 року, спільним наказом Міністерства охорони здоров’я, Академії медичних наук та Кабінету міністрів України від 01.01.02 № 14 „Про затвердження Міжгалузевої комплексної програми „Здоров’я нації” на 2002-2011 рр.

Робота відноситься до загальної науково – дослідної тематики кафедри „Фізична та біомедична електроніка” на період 2001 - 2005, 2006 - 2010 роки „Розробка методів моделювання електронних систем і матеріалів біомедичної електроніки, біомедичних об’єктів і біомедичних процесів” (№ дер. реєстрації 0106V005885), до державної цільової комплексної програми генетичного моніторингу в Україні на 2001-2003 рр. – НДР „Моніторинг психобіологічних відхилень і немедикаментозних методів їх кореляції”, до цільової комплексної програми генетичного моніторингу в Україні на 1999-2003 рр. від 03.03.1999 № 119, а також до робіт, що проводилися за рішенням Координаційної Ради по впровадженню сімейної медицини від 20.11.2001 та наказу Міністерства охорони здоров’я України від 17.12.04 № 88 „Про розробку методики диференційного розподілу коштів за рівнями надання медичної допомоги з урахуванням потреб первинної медико–санітарної допомоги на засадах сімейної

медицини та проведення експерименту щодо її відпрацювання”.

Крім того, робота виконувалася в рамках Договорів про співпрацю з:

- Феодосійським центральним військовим клінічним санаторієм (ДС-1 від 10.08.99 р.);

- Київською медичною академією післядипломної освіти ім. П.Л. Шупіка в рамках Програми робіт навчально-виробничого комплексу „Кібернетик”, який створений наказом МОН –МОЗ № 410 від 28.05.01;

- Лікарнею Дніпровського району м. Херсон ім. О.С. Лучанського (ДС-2 від 18.02.02) в рамках програми „Здоров’я студента”, яка схвалена МОН України (лист № 1123757 від 22.10.03) та МОЗ України (лист № 03.01.03 - 05,120 від 01.10.03).

- Херсонським обласним лікарсько–фізкультурним диспансером (ДС-3 від 20.10.02).

Мета і завдання дослідження. Метою роботи є розробка методів та засобів донозологічної діагностики функціонального стану (ФС) молодого організму. Для досягнення поставленої мети в роботі сформульовані і вирішені наступні завдання:

- проаналізувати можливість визначення стану організму у відповідності взаємозалежного зв’язку біо – і хроноритмів;

- розробити математичну модель та апроксимувати біологічний сигнал організму;

- провести регіональний статистичний аналіз взаємозв’язку серцево–судинних захворювань (ССЗ) з річними геомагнітними варіаціями та зіставити період погіршення самопочуття студентів з піками геомагнітної активності;

- провести добове моніторування артеріального тиску і показників біологічно активних точок в групах з різним станом здоров’я з подальшим аналізом інформаційних показників та визначенням геомагнітної чутливості і класифікацією відповідності змін адаптаційних резервів до функціонального стану організму;

- розробити експериментальну модель штучного збудження функціональних систем організму за фізіологічною пробою у вигляді музичного навантаження та визначити основні інформаційні показники динаміки її змін і на їх основі встановити інтегральний інформаційний діагностичний показник у відповідності до структури стану організму;

- розробити методики та засоби донозологічної діагностики та ідентифікації ФС, на їх основі розробити біотехнічну систему донозологічної діагностики.

Об’єкт дослідження – динамічний процес змін функціонального стану молодого організму.

Предмет дослідження – показники функціонального стану молодого організму людини та його моделі.

Методи дослідження. При виконанні роботи використані методи:

- експериментального рівня: добове моніторування артеріального тиску (ДМАТ); вимірювання частоти серцевих скорочень (ЧСС); вимірювання опору біологічно активних точок (БАТ); фотоплетізмографічні дослідження гемодинамічних параметрів; кольорометричні дослідження за тестом Люшера;

- експериментально–теоретичного рівня: статистичний аналіз зв’язку захворювань з геомагнітними варіаціями; спектральний Фур’є аналіз; порівняльний аналіз діагностичної інформативності показників ФС;

- теоретичного рівня: математичне моделювання біологічного сигналу та динаміки

- змін ФС; ідентифікація стану за нейромережним класифікатором.

Наукова новизна отриманих результатів.

1. Розроблено метод визначення функціонального стану організму людини за часовими показниками співставлення біо – і хроноритмів на основі запропонованих математичних моделей організму і апроксимації біологічного сигналу, що дає змогу завчасно визначити відхилення в життєдіяльності людини [1].

2. Запропоновано метод діагностики ФС людини за оцінюванням коефіцієнту геомагнітної чутливості при моніторуванні показників серцево–судинної системи та параметрів БАТ, що дозволяє прогнозувати можливий напрямок розвитку серцево–судинних захворювань у молодих людей [2, 3, 4].

3. Запропоновано та обґрунтовано експрес–метод і засоби визначення симптоматики організму людини за інтегральним інформаційним діагностичним показником, що відбиває його адаптаційні можливості при природному або штучному зовнішньому навантажені [1, 5].

Практичне значення.

Результати проведеної роботи є базовими для створення біотехнічної системи первинної прогностичної діагностики в студентських амбулаторіях, що працюють за принципами сімейної медицини.

Результати роботи впроваджені в студентську амбулаторію при лікарні Дніпровського району м. Херсон, ЗАТ КримТУР ТОСК „Примор’є” (м. Феодосія), Вознесенську центральну районну лікарню Миколаївської області, а саме:

- методику діагностування за фізіологічною пробою у вигляді музичного навантаження, що дозволяє проведення швидкого діагностування функціонального стану організму без використання фізико–хімічних досліджень;

- біотехнічну систему донозологічної діагностики, яка побудована з використанням пристрою вимірювання та перетворення біосигналу, програми нейромережного класифікатора та алгоритму прийняття рішення при довготривалому моніторуванні функціональних показників;

- пристрій визначення біосигналу, що дозволяє пацієнту самостійно аналізувати стан організму.

Практичні результати дисертаційної роботи використовуються при виконані держбюджетних робіт навчально–науково–виробничого комплексу „Кібернетик” при Херсонському національному технічному університеті. Теоретичні результати дисертації використовуються в лекційному курсі та лабораторному практикумі дисциплін: „Функціональна діагностика”, „Медична кібернетика та статистика”, „Експертні системи”, „Біомедичний моніторинг”.

Особистий внесок здобувача. Результати досліджень, що проведені автором особисто, а також у співавторстві зі співробітниками університету і медичних закладів: у роботах [6-8] автором запропоновано оцінювати ФС студентів за психоемоційними дослідженнями з використанням музики; в статті [2] проведені результати статистичного аналізу впливу геомагнітних збурень на загострення ССЗ; в роботах [3, 4, 9] запропонований метод оцінки ФС організму в період геомагнітної активності (ГМА); в роботі [10] проведено вивчення стану організму за оцінкою ентропійного фактору; в статті [11] досліджено вплив електромагнітного випромінювання, як на модель біооб’єкту, а в статті [12] на сам біооб’єкт; в роботі [8]

запропоновано методику донозологічної діагностики чутливості до геомагнітних збурень; в статті [5] проведено аналіз плеяд повільних хвиль гемодинаміки при фізіологічній пробі; в роботах [13, 14] розглянуті механізми ідентифікації інформації; в статті [1] розглянуті основні положення та експериментальні результати роботи.

Апробація результатів дисертації

Основні результати роботи докладалися та обговорювалися на наступних конференціях: IV Міжнародному Конгресі “Энилология XXI века”, 9-14 сентября 2002, Одесса; І Всеукраїнській науково–практичній конференції. - 28 травня 2004 – Луцьк; V Міжнародній науково–технічній конференції. – 23-25 квітня 2003, Київ; Міжнародній науково–практичній конференції „Інформаційні технології в охороні здоров’я та практичній медицині”. 2001, Київ; VI Міжнародній науково–практичній конференції „Наука і освіта „2003” Дніпропетровськ – Одеса – Харків: 20-24 січня 2003; ІІ Міжнародній науково–практичній конференції „Дні науки -2006”, Дніпропетровськ. - 17-28 квітня 2006 р.

Публікації. По матеріалам дисертації опубліковано 5 статей в наукових журналах, що входять до переліку ВАК, 1 монографія, а також 8 тез доповідей на науково–технічних и науково – практичних конференціях.

Структура ї та обсяг роботи. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів, висновків по розділах і по роботі в цілому, списку використаних джерел (269 найменувань), додатків з таблицями та рисунками. Загальний обсяг роботи 244 сторінки, з них основного тексту 138, на яких розмішено 67 рисунків, 14 таблиць.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, показано зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами, визначено мету і завдання досліджень, наукову новизну та практичне значення одержаних результатів, наведено відомості про особистий внесок автора, апробації та публікації.

У першому розділі наведений огляд літератури, розглянуті існуючі методи дослідження функціонального стану організму.

В роботах Баєвського Р.М., Лєонова А.Б., Плотнікова В.В. показано, що об’єктом спостереження при донозологічному діагностуванні здоров’я людини можуть виступати показники ФС організму. В поняття ФС вміщено індивідуальна спроможність організму до власного саморозвитку і змін в оточуючому середовищі зі збереженням оптимальної для життєдіяльності стабільності. Таке сполучення визначається просторово – часовою самоорганізацією системи, яка задовольняє співвідношенню між енергією, інформацією та ентропією і характеризується двома взаємопов’язаними складовими – електромагнітною та інформаційною (ентропійною).

За положенням, що визначені Яшиним А.А., Афрамеєвим В.І., Хадарцевим А.А., Гуляєвим Ю.В., Годіка Е.Е. електромагнітна складова визначає біологічне поле (або біосигнал) організму, яке формується за ієрархічною послідовністю від сумарного електромагнітного поля окремих клітин до загального організму. Основну характеристику такої ієрархічної самоорганізації представляють функцією ?(x,y,z,t) – нелокальним самоузгодженим потенціалом. Специфіка потенціальної функції складається у введенні фізичного і біологічного часу як параметру усіх процесів життєдіяльності.

Інформаційна складова є матеріальним носієм біоінформації і виступає регулятором ентропійного вмісту та процесів обміну вільною енергією, що робить їх, свого роду, „анігіляторами”, які підтримують гомеостаз, і визначає основні характеристичні показники організму та рівень ФС.

Рівень співвідношення між ФС організму, стійкістю та змінами системи визначається адаптаційними можливостями. Таким чином, функціональний стан організму розглядають в просторово–часовій організації системи за адаптаційним відгуком на зовнішнє збурення. Тоді якісний аналіз ФС можливо проводити за зміною вигляду формалізованого біологічного сигналу при відхиленні від норми. Для кількісного аналізу ФС визначають адаптаційні можливості організму за статичними або динамічними відхиленнями основних характеристичних показників життєдіяльності у відповідь на фізіологічну пробу. Більш досконалим методом оцінювання вважається оцінювання ФС організму за інтегральним інформаційним діагностичним показником, який сформовано за ієрархічною структурою стану організму. Про якість адаптації судять за активністю стрес–синдрому, площі, що обмежена кривою F(t), яка формально представляє адаптаційний процес в часі, і віссю часу. Інтеграл , де (t1 - t2) – період адаптації називають функцією штрафу і його значення визначає якість адаптації.

Другий розділ присвячений теоретичному аналізу та моделюванню біологічного сигналу в стані „норма” та при появі патологічних утворень.

Організм розглянуто у вигляді системи багатомірних різнотипних рецепторів, які сприймають і передають по енергетично–інформаційним каналам сигнали від кожної функціональної системи до загального сигналу організму з врахуванням його ФС і індивідуальних біоритмів. Загальна енергія системи Е0 є індивідуальною і дорівнює сумі енергій окремих функціональних систем ?ЕSi. Значення цієї енергії носить осцилюючий характер, що відповідає біологічним ритмам людини, але межі відхилень від положення „норма” невеликі і узгодженість потоків в каналах інформація і енергія не порушуються (рис. 1, а). Загальний вихідний сигнал є суперпозицією сигналів інформаційно–енергетичних каналів від клітки до цілісного організму.

За запропонованою молекулярно–клітинною моделлю організму патологічна система представляє собою паразитичне утворення, що змушує організм працювати на себе, забираючи собі не тільки частину енергії, але і частково „закриває” його від корисних сигналів. При цьому змінюються канали передачі енергії та інформації (рис. 1, б). Поява патологічного утворення викликає знижку Е0 на величину енергії патологічного сигналу ЕР і енергія системи стає: E0 –EP = ЕS*.

Таким чином, в залежності від стану організму фізіологічний сигнал може бути двох видів:

, (1)

де - інформаційна складова сигналу; ЕS –енергетична складова сигналу; - вектор параметрів; - трьохвимірний вектор координат

точки, яка визначає місцеположення f – го рецептору в організмі у вибраній системі координат; t –плинний час; Z(t,B,R)- інформаційна складова патологічного сигналу з новим набором параметрів; ?(t) – частота сигналу біоритму.

Рис. 1. Модель внутрішнього середовища організму з каналами енергії і інформації в стані „норма” (а) та „патологія” (б)

Проведено моделювання біологічного сигналу, який може видавати організм в стані „норма” і при зниженні енергії системи, у випадку появи патології. При апроксимації абстрактного біосигналу використано типовий вираз для гармонічного коливання з визначеними квазіперіодами. Вираз сигналу в математичній формі представляють у виді:

(2)

де Т1 –перший період, що дорівнює 11 годинам; Т2 – другий період, що складається з двох півперіодів, які відповідають (24 -16,5 =7,5 годин) і загальне значення періоду дорівнює 15 годинам; К1, К2, К3 – поправкові коефіцієнти; , , - аргументи синусу.

Апроксимація проведена за запропонованим виразом, формує спотворений вигляд біосигналу з перетином графіку в окремій точці (рис. 2, а). Тому була проведена апроксимація сигналу за spline–інтерполяцією засобами математичного процесора Maple v.9.5 (див. рис. 2, б).

Враховуючи, що при виникненні патології порушується узгодженість між біологічними та хроноритмами, яка може проявлятися в зміні частоти або амплітуди біосигналу, було проведено аналіз змін сигналу з різними періодами частотної та амплітудної модуляцій. Приклади отриманих результатів апроксимації приведені на рис. 3.

Побудовані апроксимовані функції з використанням spline–інтерполяції дозволили отримати вигляд апроксимованого біологічного сигналу.

Третій розділ присвячений визначенню теоретичних та експериментальних методів та засобів оцінки функціонального стану організму.

Пошук інформаційних даних проводили з використанням розробленої структурної схеми проведення експерименту (рис. 4).

Статистичний аналіз зв’язку ССЗ з річними геомагнітними варіаціями

проведено за результатами кількісної звітності про ССЗ за період 2001 – 2005 рр. по м. Херсон. Угрупування проведено за типовою ознакою і статистичним аналізом за програмним пакетом „Statistica 5.5 a, SPSS 10.05” з достовірністю Р<0,05.

а) б)

Рис. 2. Форма біосигналу, апроксимована за формулою (а) та за інтерполяційною функцією (б)

а) б)

Рис. 3. Вид біосигналу з амплітудною модуляцією з періодом у 3 (а) і 5 (б) годин

Для визначення геомагнітної чутливості людей було сформовано три групи людей.

В дві перші входило по 30 чоловік, які умовно розділили на групу А –„умовно здоровий” і групи В –„потенційно хворий”.

Третю групу С складали гіпертонічно хворі, що знаходяться на лікуванні (18 чоловік). Кількісний склад та відповідність обстежених до груп проводили з залученням статистичного аналізу розміру вибірки і рандомізації. ДМАТ для третьої групи взято з індивідуальних медичних карток.

В групах А і В для моніторування артеріального тиску (АТ) і показників БАТ використовували автоматизований тонометр „Fuzzy – Logic – Technic” (клас В), прилад „МікроФоль” або мультиметр Ц 4317 М (у відповідності до визначеного графіку вимірів).

Проведено оцінку узгодженості результатів автоматизованого тонометра з результатами стрілочного манометра (середня різниця в мм рт. ст. для систолічного артеріального тиску (САТ) - 2,12, а для діастолічного артеріального тиску (ДАТ) - 0,34, що дозволяє використовувати даний тонометр при медичних вимірах).

Похибка вимірів показників БАТ для току складала ± 2,5 %, при вимірі опору ± 1,5 %.

Гемодинамічні дослідження проведені за вимірюваннями фотоплетізмограм з використанням реоплетизмографу „Кредо” і розробленого датчика. Для отримання інформаційного діагностичного сигналу визначено, що оптимальне притисненням до поверхні шкіри повинно складати не більше 0,5 кг/см2. Точність фіксації сигналу ± 6

%.

Психоемоційний стан оцінювали за тестом Люшера в програмі LUSHER.EXE з інтерпретацією результатів.

Визначення біологічного сигналу проводили на протязі доби з інтервалом в півгодини з співставленням результатів двох однотипних таймерів типу кварцових годинників марки „Cole – Parmep L 09376 - 01”, що працюють спільно – один в режимі датчика, других, який розташовували на тілі людини – у режимі приймача. Точність виміру ± 1%.

Для збудження функціональних систем організму в якості фізіологічної проби використовували музичне навантаження. Ідентифікацію ФС та аналіз за фазовим портретом системи виконано за допомогою математичних пакетів Mat Lab, MathCad, а його класифікацію проведено за допомогою нейромережі (програма STATISTICA Neural network).

У четвертому розділі приведені результати експериментального пошуку інформаційних показників симптоматики ФС організму з метою розробки інтегрального інформаційного діагностичного показника для створення бази даних біотехнічної системи донозологічної діагностики.

Проведено вивчення можливості оцінки ФС за біологічним сигналом. По виду біосигналу в залежності від ФС організму і зовнішнього впливу на нього було виявлено два типи сигналу (рис. 5).

Визначено, що в спокійні дні характер змін ФС для обох груп обстежених практично ідентичний і характеризується певною циклічністю (рис. 5а). Зміна біологічного сигналу під дією ГМА відбувається тільки в групі В. Сигнал стає хаотичним уже напередодні геомагнітних збурень (рис. 5б) і його вигляд зберігається увесь час існування напруженого стану організму. Амплітуда сигналу пацієнтів має індивідуальний характер.

а) б)

Рис. 5. Форма біосигналу: а) в стані норма, б) в стані „патологія”

Порівнюючи експериментально визначений біосигнал для групи А і В з апроксимованим за spline–інтерполяцію, простежується їх ідентичність (див. рис. 2,б і 5,а). Для обстежуваних групи В в період ГМА біосигнал аналогічний апроксимованому сигналу з амплітудною модуляцією і періодом 5 годин (див. 3,б і 5,б). Поява амплітудної модуляції може свідчити про зниження енергоємності системи. Даний метод оцінювання біосигналу за порівнянням узгодженості хроно- і біоритмів відбиває картину ФС організму, що підтверджується високим коефіцієнтом кореляції (R=0,957) зв’язку результатів клінічного діагностування і отриманих за біосигналом.

Другим методом діагностуванням ФС є його ідентифікація за певним показником, що відбиває динаміку адаптації організму до зовнішнього впливу.

Враховуючи особливості періодичного погіршення самопочуття студентів групи В під час підвищення ГМА проведено: регіональний статистичний аналіз взаємозв’язку ССЗ з річними геомагнітними варіаціями; співставлення періоду погіршення самопочуття студентів з піками геомагнітної активності; довготривале моніторування безпосередніх показників серцево-судинної системи (САТ, ДАТ, ЧСС) та опосередкованих (показники БАТ) для різних груп обстежених і подальшим системним аналізом їх з метою складання статистично достовірної інформації про симптоматику стану і розробки його класифікації; вивчена можливість штучного збудження систем організму та визначення ІІДП для експрес–діагностування стану організму.

Отримана пряма залежність загострення ССЗ (крім інфаркту) від сонячної активності, а також високий ступень кореляції (RI = 0,8) взаємозв’язку чисельності серцево–судинних хворих з геомагнітними варіаціями підтвердив правильний вибір причин захворювання.

Для визначення динаміки зміни стану ССС проводили добове моніторування на протязі місяця безпосередніх показників її діяльності (АТ) в групах А, В, С і опосередкованого (стану БАТ) в групах А, В. Виявлена добова і тижнева періодичність змін цих показників, але діагностичне значення, в період ГМА, має лише для групи С. Більш інформативним показником є швидкість наростання АТ в період ГМА і тривалість його існування, а також рівень зниження опору БАТ.

Для підвищення діагностичної точності дослідження „фонового” стану організму було проведено ентропійний аналіз варіабельності кардіоінтервалів з урахуванням показників вегетативної нервової системи (індексу напруги (ІН) та індексу Кердо (ВІ)). Показано, що в період ГМА спостерігається зростання ентропії і знижка відносної організації системи. Тривалість і інтенсивність змін залежать від стану здоров’я. Існування єдиної кореляційної залежності між ентропією Шенона та стандартним відхиленням для трьох груп свідчить про розвиток відхилень в ССС в залежності від ступеня невизначеності стану, який впливає на автоматизм системи. Напрямок змін вегетативної системи для обох груп студентів однаковий: „вегетативна рівновага > ”помірна перевага симпатики” > „вегетативна рівновага”, але ІН, ВІ та час тривалості другої складової для групи В вищий.

Визначивши характер і напрямок змін в функціональних системах організму, при розглянутих вище дослідженнях, був проведений експериментальний і теоретичний пошук узагальненого інформаційного показника, що характеризує динаміку реакції організму на зовнішнє збудження в залежності від його стану. Згідно використанню індексу фізичних змін (ІФЗ) за Р.М. Баєвським було віднесено групу А до класу - задовільна адаптація; групу В – напруга механізмів адаптації; групу С – зрив адаптації. З метою більшої інформативності був проведений також аналіз адаптаційних змін показників БАТ. За узагальненим показником, що складається з ІФЗ та показника змін адаптаційних резервів визначений коефіцієнт геомагнітної чутливості, який відповідно складає: kA= 0,32, kB=1,48.

Запропоновані методи діагностування „фонового” стану організму за відповідністю інформаційних та енергетичних потоків проводяться тривалий час і обмежують можливість використання їх в студентських амбулаторіях.

З метою розробки експрес–методів діагностування проведено аналіз змін

інформаційних показників на стадії відновлення стаціонарного стану організму після фізіологічної проби у вигляді музичного навантаження. В якісних та кількісних показниках фотоплетізмограм (ФПГ) і результатах спектрального аналізу відображена динаміка змін варіабельності серця, стану периферичної судинної, вегетативної та дихальної систем (таблиця) і визначено, що музика у стилі „рок” може виступати ефективним інструментом збудження функціональних систем.

Таблиця

Показники варіабельності серцево-судинної системи

Параметри | Група | Вихідний стан | Сприйняття спокійної музики | Сприйняття музики в стилі “рок”

НF, мс2 | А | 700±33 | 950±59 | 480±43

В | 610±30 | 760±44 | 410±37

HF,% | А | 11,5±0,5 | 24,3±1,5 | 6,3±0,5

В | 9,6±0,5 | 20,4±1,2 | 4,8±0,5

LF, мс2 | А | 1610±72 | 980±47 | 2060±104

В | 1539±77 | 950±53 | 2020±106

LF, % | А | 26,4±1,1 | 25,1±1,2 | 26,9±1,2

В | 24,1±1,3 | 25,5±1,5 | 24,1±1,4

VLF(1) | А | 3600±82 | 1980±55 | 5110±122

В | 4220±77 | 2010±52 | 6003±127

VLF(1), % | А | 62,1±1,4 | 50,6±1,3 | 66,8±1,6

В | 66,3±1,2 | 54,1±1,4 | 71,1±1,5

IC, від.од. | А | 2,9±0,6 | 1,54±0,4 | 4,9 ±1,6

В | 3,14±1,1 | 1,78±0,5 | 5,7±1,8

SNCA, від.од. | А | 0,45±0,02 | 0,49±0,03 | 0,40±0,02

В | 0,37±0,02 | 0,48±0,03 | 0,34±0,02

LFS/HFS, від. од. | А | 2,30±0,5 | 1,03±0,3 | 4,38±0,8

В | 2,50±0,5 | 1,25±0,4 | 4,50±0,8

Для групи В характерна більша загальмованість та напруженість ФС. Кореляційний аналіз плеяд взаємозв’язку коливальних хвиль гемодинаміки в вихідному стані і після фізіологічної проби дозволив визначити коефіцієнт ціни адаптації: , де Sit – потужність відповідної спектральної хвилі в час дослідження, SI0 - потужність відповідної спектральної хвилі у вихідному стані.

Формування ІІДП проведено у відповідності до структури стану організму: від нижчих – фізіологічних (ІФЗ), через психофізіологічні (1–АР), до вищих – психоемоційних інформаційних показників. Останні визначали за психоемоційними факторами: а) неспокій, б) активність, в) працездатність, г) нестабільність вибору, д)

відхилення від аутогенної норми, з) вегетативний тонус, які визначали методами рангової кореляції при колориметричному аналізі. В результаті визначений узагальнений показник динаміки психоемоційних змін (ППЕЗ), використання якого у якості складової загального параметра дозволило сформувати ІІДП = ІФЗ + (1 –АР) + ППЕЗ.

Імовірність відбиття стану здоров’я у ІІДП визначено за допомогою його кореляційного зв’язку з іншим показником змін - коефіцієнтом ціни адаптації. Для обох груп отримана пряма залежність з коефіцієнтами кореляції: 0,98; 0,9.

У п’ятому розділі проведено категорійний аналіз, ідентифікацію і класифікацію ФС за ІІДП, а також запропоновано біотехнічну систему діагностики.

Для оцінки ФС використана категорійна модель інформаційних потоків процесу адаптації до зовнішнього збудження. Оцінку адаптаційних можливостей організму проводили без визначення кількісного вкладу кожної з систем організму за реалізацією і відображенням процесу змін простору станів відповідно простору законів (рис. 6). Тут Q = {Q<k>} – простір впливу зовнішньої середи; X = {X<k> } – простір станів процесу керування центральною нервовою системою (ЦНС); I = {I<k> } – простір середовища організму; F = {F<k>} – множина реалізації процесу керування діяльності серця; Е = {Е<k>} – множина реалізації психоемоційного стану; D = {D<k>} – множина реалізації стану БАТ; V = {V<k>} – простір законів, що описують простір станів систем; MT = {MT} – сімейство математичних перетворень; CL = {CL} – сімейство класифікацій; O = {O<k> } – множина функціонування системи (k =1,2,3…n). Топологія простору Х, завдяки автономному контуру керування ЦНС, реалізує вплив на психоемоційний стан і рецепторну систему, тобто здійснюється гомеоморфне відображення::XЕ і :XВ. Рецепторна система впливає на відвідну зміну показників БАТ з відображенням: ?1: В>D. В свою чергу автономний контур має властивості самозбуджуватися і, відповідно, проходить відображення: :XХ.

Під дією зовнішніх факторів множина елементів середовища організму безпосередньо впливає на ЦНС, т.ч. і11:І1>Х і ССС і12:Х1>А. ЦНС впливає на ССС з відображенням: :XА. При цьому реалізується зміна параметрів показників ССС, тобто ?: А>F, що відповідає простору станів ?: F>X. При відсутності зовнішніх впливів на організм процес адаптації має вигляд: тобто проходить підпорядкування діяльності окремих систем ЦНС з забезпеченням оптимального рівня функціонування. Такий процес саморегуляції організму проходить при малому зовнішньому впливі.

При більш значному зовнішньому впливі на організм процес йде за наступним сценарієм:

При зовнішньому впливі множина елементів внутрішнього середовища безпосередньо впливає на ЦНС і ССС, а за зворотнім зв’язком проходить адаптація внутрішнього середовища до змін показників ССС (завдяки метаболічним процесам) і в той же час внутрішнє середовище впливає на ЦНС і ССС.

В процес адаптації організму, до впливу ГМА, включається рецепторна підсистема і йде за напрямком:

Внутрішнє середовище організму здійснює модульований вплив на ЦНС, ССС і рецепторну систему, для останньої здійснюється відображення і13:І1>В. Результати впливу відбиваються в показниках БАТ. Рецепторна система сигналізує про зміни в ЦНС, яка впливає на адаптацію. Процес регуляції має пряме і зворотне відображення ?2:В>Х, ?3: Х>В. Таким чином, під дією ГМА в організмі збуджуються три рівні стану від фізіологічного до психоемоційного.

Дія штучного збудження системи організму впливає безпосередньо не тільки на внутрішнє середовище, а й на поверхневі рецепторні системи з відображенням: і22: І2>В; і викликає наступну адаптацію:

Таким чином, категорійний аналіз динамічної системи дозволяє встановити одномиттєві причинно-наслідкові зв’язки між входом впливу та виходом, поєднати інформаційні показники в єдиний, за яким можливо оцінити ефективність функціонування ФС і класифікувати його.

Для забезпечення якісного діагностування за експериментально визначеним ІІДП проведено ідентифікацію об’єкту спостереження з визначенням відповідно до фазового портрету перехідної функції, часу і тривалості процесу діагностування. В якості моделі ФС використана детермінована динамічна модель перехідної функції.

За аналізом, виконаним в програмі Mat Lab, знайдено рішення диференціального рівняння - перехідну функцію -і проведено її апроксимацію за кривою розгону з оцінюванням похибки апроксимації для груп А і В) (рис. 8). Точність апроксимації для групи А складає 2,3 %, для групи В -3,8 %, що задовольняє точності інженерних розрахунків і дозволяє проводити ідентифікацію ФС за фазовим портретом експериментальних значень ІІДП.

Використавши принцип Брилюена, визначили функції ефективності пристосування організмів груп А і В за їх фазовими портретами. Рівнем адаптації вважаємо розбіжність між одиницею і стандартним коефіцієнтом відхилення ІІДП при 18 вимірах, а інформаційним правилом - значення ІІДП в стаціонарному стані. Тоді, ефективність пристосування визначається формулою: G = (1 – ?) / І, де ? –стандартне відхилення, І – ІІДП, який складає для групи А: GA =0,33; для групи В: Gв = 0,3. Для визначення часу початку діагностування проведено перетворення простору ознак з координатами Z1, Z2, де за координату Z1 приймається швидкість зміни плинного значення ІІДП відносно стаціонарного значення, а Z2 – швидкість зміни ІІДП відносно показника ефективності пристосування. Співвідношення

характеризує ефективність адаптації відповідно коефіцієнту адаптації -Кад.. Для групи А коефіцієнт адаптації - 0,95, а значення загальмованості адаптації складає 0,05, що за показником стабільності динамічної системи відповідає 180 сек. Відповідно для групи В коефіцієнт адаптації 1,15, значення загальмованості адаптації ¦1,15 -1¦=0,15, а час відновлення стаціонарного стану - 540 сек. Таким чином, різними методами визначено, що при відсутності патологічних змін час встановлення стаціонарно стану складає - 210 сек. При патології цей час значно більше і тому початок діагностування після фізіологічної проби повинен складати не менше 3 хв. і не більше 9 хв. (границя встановлення стаціонарного стану для групи В).

Група А

Рекомендовано вибирати початок діагностування через 3 хв. після

проби з його продовженням до 5 хвилин.

Для створення системи розпізнання моделі ФС використовували одношаровий нейромережний класифікатор з трьома входами, в якості яких виступають ІФЗ, 1-АР і ППЕЗ. Враховуючи, що мережа тільки класифікує стан: „норма” („патологія”), нейрон активували за допомогою логічного правила „АБО” (0,1) з використанням лінійної уніполярної функції насичення.

Навчання проводили на контрольних групах у складі 40 чоловік. В результаті визначені вибірки, діагноз і відповідні помилки.

Запропоновано і визначено біотехнічну систему донозологічної діагностики (рис. 8).

Для визначення достовірності діагностування з використанням запропонованої біотехнічної системи було проведено кореляційний аналіз по співставленню результатів, які отримані за даним експрес-методом і встановлених клінічно. Коефіцієнт кореляції високий (R=0,95), тому дані методики були рекомендовані до застосування і в даний час використовуються в студентській амбулаторії.

Ефективність використання даної біотехнічної системи для донозологічного діагностування організму доведена під час проведення клінічних випробувань і підтверджена актами впровадження.

Виходячи з позитивних результатів апробації біотехнічної системи донозологічної діагностики, можна рекомендувати її для впровадження в студентські амбулаторії при диспансеризації студентів з порушеною комфортністю життя.

ВИСНОВКИ

На підставі теоретичних та експериментальних досліджень розроблено і запропоновано методи та засоби донозологічної діагностики функціонального стану людини, а також біотехнічну систему для її реалізації. При цьому:

1. Показано, що існуючі методи донозологічної діагностики недостатньо повно

2. використовують можливості оцінювання ФС за адаптаційними резервами. В результаті вивчення динаміки змін ФС організму, як об’єкту спостереження, доведена доцільність його аналізу за ІІДП з використанням методів моніторування серцево–судинної і рецепторної систем, а також показників психоемоційного стану, методів ідентифікації і класифікації об’єкту спостереження та методу апроксимації узагальненого біологічного сигналу організму.

3. Запропоновано визначення ФС за біологічним сигналом. Застосування методу визначено експериментально за встановленою залежністю біологічного сигналу від ФС організму, а також теоретично за апроксимацією і аналізом ендогенного сигналу в стані „норма” та „патологія”. Достовірність діагностування за біологічним сигналом підтверджена високим ступенем кореляції (r=0,957) між клінічно встановленим результатом та результатом за біологічним сигналом.

4. Показано прогностичний напрямок можливості розвитку серцево–судинних захворювань у молодих людей, яким притаманні фізіологічні зміни в період підвищення ГМА. За статистичним аналізом визначено, що періоди загострення серцево–судинних захворювань в регіоні пов’язані з річними геомагнітними варіаціями. За нозологією найбільш імовірний зв’язок спостерігається для гіпертонічної хвороби.

5. Встановлено, що геомагнітна залежність людини викликана порушеннями автоматизму саморегуляції систем організму, які проявляються в більш тривалому, напруженому стані адаптації та загальмованості відновлення стаціонарного вихідного стану. Запропоновано визначати геомагнітну залежність за коефіцієнтом геомагнітної чутливості організму і відповідним методом діагностування ФС в системі „ГМА – лікар –пацієнт”.

6. Запропоновано метод експрес–діагностування за динамікою змін інтегрального інформаційного діагностичного показника у відповідь на фізіологічну пробу типу музичне навантаження. ІІДП сформовано згідно ієрархічній будові ФС організму за окремими показниками, що характеризують фізіологічний, психофізіологічний і психоемоційний стани. Встановлено, що оптимальний час зовнішнього музичного навантаження повинен бути не менше 15 хвилин. За кореляційними плеядами повільних хвиль гемодинаміки визначена ціна адаптації і час відновлення стаціонарного ФС.

7. Проведено ідентифікацію і класифікацію об’єкту спостереження за експериментально визначеною динамікою змін інтегрального інформаційного діагностичного показника. Із категорійної моделі інформаційних потоків керування функціонування систем організму визначено, що інтегральний інформаційних діагностичний показник достатньо повно характеризує адаптаційні можливості організму і може використовуватися в якості методу донозологічного діагностування.

8. Запропоновано біотехнічна система діагностики ФС молодої людини і алгоритм програми установлення діагнозу.

ОСНОВНІ РОБОТИ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Бих А.І., Новікова А.О. Методи та засоби донозологічної діагностики: Монографія. - Херсон: ЛДУ, 2006 -120 с.

2. Новиков А.А., Новикова А. А., Таймыр А.А. Взаимосвязь заболеваний сердечно–

сосудистой системы с циклами солнечной активности // Вестник ХГТУ. - 2004. -№ 20. –С. 140 - 143.

3. Новикова Л. В., Новикова А. А. Методика прогнозирования состояния организма с учетом хронобиоритмологии // Матеріали V Міжнародної науково–технічної конференції „АВІА – 2003”. – Київ, 2003. – Т.І. – С. 13.55 -13.58.

4. Новикова А. А., Ходаков В. Е. Донозологическая диагностика чувствительности организма к геомагнитным возмущениям // Матеріали VI Міжнародної науково –практичної конференції „Наука і освіта 2003” . – Дніпропетровськ –Одеса –Харків: Медицина, 2003. –Т. 6. – С. 37 - 40.

5. Бых А.И., Новикова А.А. Оценка механизмов адаптации функционального состояния организма по результатам фотоплетизмографических измерений // Восточно-европейский журнал передовых технологий. – 2006. - № 4/2(22). – С. 51-53.

6. Новиков А. А., Новикова А. А. Организационно–методические вопросы в определении психоэмоционального состояния студентов региональных факультетов // Вестник ХГТУ. -2001. -№ 2(11). –С. 213 -215.

7. Новиков А. А., Новикова А. А., Кшановский А.А. Изучение возможности использования музыки в качестве психоэмоциональной пробы при исследовании функционирования сердечно – сосудистой системы // Матеріали І Всеукраїнської науково–практичної конференції. – Луцьк: Волинська обласна друкарня , 2004. – С. 160 -167.

8. Новікова А.О., Таймир О.О., Новікова Л.В. Донозологічна діагностика психоемоційного стану організму // Матеріали ІІ Міжнародної науково–практичної конференції „Дні науки -2006”. – Дніпропетровськ: Наука і освіта, 2006. – Т.12. – С.57 - 60.

9. Новикова А.А. Общее состояние организма в период геомагнитной активности //Материалы IV Международного Конгресса “Энилология XXI века” , 9 -14 сентября 2002, Одесса. –С. 168.

10. Новикова Л.В., Новикова А.А. Энтропийный анализ функционирования сердечно–сосудистой системы // Матеріали І Всеукраїнської науково–практичної конференції: ”Медичні технології і вища освіта” – Луцьк: Волинська обласна друкарня, 2004. – С. 145–151.

11. Новикова Л.В., Дощенко Г.Г., Новикова А.А. Взаимодействие электромагнитного излучения на биообъекты // Вестник ХГТУ. – 2001. - № 4(13). – С. 152-156.

12. Новиков А.А., Новикова Л.В., Кленов М.В., Новикова А.А. Диагностика состояния оператора // Электроника и связь. -2000. –Т.2. -№2. –С.325 -327.

13. Новиков А.А., Савченков Ю.А., Новикова А.А Медицинские информационные системы // Інформаційні технології в охороні здоров’я та практичній медицині. Наукові праці. – Київ: АМЕТИСТ, 2001. – С. 64.

14. Новиков А.А., Савченков Ю.А., Новикова А.А. Медицинские информационные системы. Эмпатический индекс // Інформаційні технології в охороні здоров’я та практичній