Articles / Статьи

Eskov Valery M., Filatov Mikhail A., Streltsova Tatiana V., Zinchenko Yuriy P. (2016). Stress reaction to cooling: entropic and chaotic estimation.National Psychological Journal. 1, 45-52. / Еськов В.М., Филатов М.А., Стрельцова Т.В., Зинченко Ю.П. Стресс-реакция на холод: энтропийная и хаотическая оценка. // Национальный психологический журнал. – 2016. – № 1(21). – С. 45-52.

Эффект Н.А. Бернштейна по выяв­лению особенностей организа­ции движений с позиций «повторение без повторений», открыл новую эпоху в изучении сложных систем – complexity. До настоящего времени этот эффект никем так и не был изучен и не­смоделирован. Постуральный тремор сейчас с позиций новой, разрабатыва­емой нами теории хаоса-самооргани­зации (ТХС) реально представляет на­глядный пример организации движений без повторений (Еськов, 2015, 2016а, 2016б; Майстренко, 2009; Русак, 2014; Филатова, 2015). Эта проблема сейчас нами расширена до понимания произ­вольных и непроизвольных движений и роли хаоса в организации любых ви­дов движения (Гавриленко, 2013, 2015; Добрынина, 2015; Дудин, 2011; Еськов, 2013, 2015). Одновременно, такой под­ход может служить связующим звеном при переходе от движения физическо­го к движению абстрактному в фазовом пространстве состояний (ФПС) вектора состояния x = x(t) = (x1, x2, …, xm)T любой биомеханической системы. В настоящее время хаотические биомеханические системы обычно представляют в рам­ках детерминированного хаоса как осо­бый вид движения, которое совершенно некорректно описывать в рамках традиционной статистики, столь широко рас­пространённой в психологии (Адайкин, 2007; Ануфриев, 2008; Гавриленко, 2013; Еськов, 2004).

Попытки построения детерминист­ских и стохастических моделей в изуче­нии биомеханических процессов (в част­ности теппинга или тремора) неизбежно приводят к изучению возможности моделирования хаотической динамики и по­стурального тремора, и теппинга. При этом возникает одна из фундаменталь­ных задач психологии: чем произволь­ное движение отличается от непроизвольного? Ответ на этот вопрос касается и психологов, и физиологов, что сближает позиции этих двух наук. Решение этой проблемы – ключ к пониманию особен­ностей гомеостаза и эволюции любых биосистем – complexity (Еськов, 2004, 2010а, 2010б, 2012, 2013), в нашем случае речь идёт о психологическом гомеоста­зе как сохранении стабильного психиче­ского состояния.

В новом эффекте Еськова-Зинченко численно доказывается почему любой интервал треморограммы (ТМГ) будет уникальным и неповторимым. Это опи­сывается в эффекте Еськова – Зинченко не только для выборок ТМГ, но и их амплитудно-частотных характеристик (АЧХ), автокорреляционных фун­кций A(t) и фрактальных размерностей. Иными словами, ТМГ и ее любой участок будут уникальны и неповторимы, а лю­бой анализ этого участка с позиции стохастического подхода будет применим только для конкретного интервала вре­мени Δt1. В другой момент времени все статистические параметры будут други­ми и, соответственно, мы будем получать другие результаты стохастическо­го анализа как ТМГ, так и других видов движения (на других интервалах време­ни Δt2, Δt3,…, Δtn) (Гавриленко, 2013, 2015; Добрынина, 2015; Дудин, 2011; Еськов, 2013, 2015; Еськов, 2012, 2013, 2015а, 2015б, 2016а, 2016б).

Все статистические характеристики любых движений будут показывать раз­ные статистические функции f(x), раз­ные их АЧХ, A(t), другие характеристики. Тогда возникает базовый вопрос: может ли сознание человека точно управлять процессом движения (или где граница произвольности?) и какова роль ВНД? Ответы на эти вопросы для психологии имеют фундаментальное значение. Это понимал Н.А. Бернштейн, но количест­венное изучение движений «без повто­рений» было сделано только в наше вре­мя (Ануфриев, 2008; Гавриленко, 2013; Еськов, 2016; Филатова, 2015).

1. Оценка статичности тремора в рамках энтропийного подхода

Исследования проводились на базе Сургутского государственного универ­ситета (СурГУ) в период 2014 – 2015 го­дах. Во все три группы входили студен­ты СурГУ (мужского и женского пола), средний возраст 21 год в каждой группе (студенты старших курсов).

Сразу отметим, что при квантовании треморограмм мы получали некоторые выборки координат x1 = x 1(t), которые представляли положение пальца в про­странстве по отношению к датчику регистрации координаты xi (положение пальца в пространстве). Регистрировался набор дискретных величин xi, т.е. выбо­рок треморограмм xi, как непрерывно из­меняющихся координат. Эти выборки xi для каждого интервала Δtj (j = 1, 2, …, n, где n = 15 обычно в наших исследованиях) статистически обрабатывались. Далее x1(t) дифференцировался, т.е. находилась скорость движения конечности x2(t) = dx1/dt и получался вектор x(t) = (x1, x2)T, в таком двумерном фазовом простран­стве. Причём x1 и скорость x2 с пози­ций физики образовывали сопряжённые координаты (Гавриленко, 2013; Еськов, 2016а, 2016б) для некоторого вектора x = x(t) = (x1, x2)T в двумерном фазовом пространстве состояний (ФПС).


Рис 1. Схема биоизмерительного комплекса регистрации тремора и теппинга

Вся установка включала в себя токо­вихревой датчик (1), усилители сигнала, аналого-цифровой преобразователь – АЦП и ЭВМ, которая кодировала и со­храняла информацию для каждого интервала Δtj в виде отдельных файлов (выборок xi) с реальной длительностью T = 5 сек для каждой треморограммы. Металлическая пластина (2), которая крепилась к пальцу, обеспечивала реги­страцию Δxi с точностью, 0,1 мм в част­ном диапазоне от 0 Гц до 1000 Гц, что весьма затруднительно для акселероме­трических датчиков (или других типов регистраторов).

В целом, мы сейчас говорим о вы­сокоточной регистрации как по х1, так и по частотному диапазону, что позво­ляет оперировать координатой х1 и ско­ростью х2 с высокой точностью (сравнительно с другими работами). Для обработки полученных файлов (вы­борок х1 и х 2 = х 2(t)) первоначаль­но использовались методы статистики (Statistica – 6) для получения статистических функций f(x) (обычно это были непараметрические распределения) а затем определяли АЧХ и A(t). Однов­ременно рассчитывались площади ква­зиаттракторов вектора x(t) = (x1, x2)T, в виде S = Δx1· Δx2, где Δx1 – вариацион­ный размах треморограммы.

Одновременно использовался один из методов стохастики, широко приме­няемой в теории информации и термо­динамике, в виде расчета значения эн­тропии Шеннона. Энтропия Шеннона связана с распределением вероятностей амплитуд колебаний движения. Факти­чески, это мера упорядоченности выбо­рок xi – компонент вектора состояния системы x(t) в фазовом пространстве состояний (ФПС). Характерно, что для странных аттракторов их f(x) для раз­ных Δtj получаются практически оди­наковыми, что для ТМГ невозможно в принципе и это (неповторяемость f(x), АЧХ и A(t)) составляет сейчас основу эф­фекта Еськова-Зинченко (Еськов, 2015; Еськов, 2004, 2010, 2012, 2013, 2015а, 2015б).

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


где p – функция вероятности. Для равно­мерного распределения (как мы проверили экспериментально) обычно число k повторов выборок Е бывает k ≈ 98 %, что отлично от ТМГ при расчёте выбо­рок в режиме неизменного психическо­го и физиологического гомеостаза. Отдельно, нами производилось сравнение значений Е с особенностями функцио­нальных состояний испытуемых. Это де­лалось для учёта возможных влияний высшей нервной деятельности (ВНД) на параметры ТМГ (Еськов, 2012, 2013, 2015а, 2015б, 2016а, 2016б).

Главное во всех наших исследова­ниях – это многочисленные повторы измерений у одного и того же челове­ка, находящегося в условиях одинако­вого или разного гомеостаза. При этом можно считать, что психическое состо­яние испытуемого не изменяется во всех 15-ти сериях повторов (по 15-ти вы­борок ТМГ в каждой серии), т.е. мы мо­жем говорить о сохранении одинакового психического гомеостаза (ПГ). Разработка критериев идентификации ПГ и составляет основу наших всех уси­лий, т.е. разработки и применении ТХС в психологии. Итого, в первой части исследования мы имели всего 225 выборок (по 15 серий). Для каждого испытуемого, находящегося в условиях разной адап­тации к холодовым воздействиям (1-я группа без закаливания, 2-я группа – 1 год и 3-я группа – 2 года закалива­ния), в качестве теста было предложено погружение в воду с t = 4 0С. Результа­ты таких испытаний (для одного человека) представлены в табл. 1, где мы де­монстрируем матрицу статистической обработки поведения площади S квази­аттракторов измеряемых треморограмм всех 15-ти серий испытаний до предъявления стресс-агента (охлаждения) (Доб­рынина, 2015; Дудин, 2011; Еськов, 2013, 2015; Еськов, 2004, 2016а, 2016б, Майс­тренко, 2009).

Эти многократные повторы с одной сто­роны выполняли требования «повторений» Н.А. Бернштейна (в его эффекте «повторение без повторений») и позволяли оценить количественно устойчивость параметров ТМГ, оце­нить само понятие психического гомеоста­за – ПГ, насколько этот гомеостаз статичен с позиций традиционной стохастики. В табл. 1 мы представляем результаты расчёта всех 15- ти серий измерений S для квазиаттракторов по 15-ти выборкам в каждой серии. Итого мы имеем 225 разных (!) выборок значений пло­щади квазиаттракторов S для одного и того же испытуемого. Такое многократное повторение опытов с испытуемым, находящимся в одном гомеостазе, раскрывает нам сущность самого психического гомеостаза (ПГ) и особенности поведения квазиаттракторов при одинаковом гомеостазе. Это составляет основу первой ча­сти наших исследований в области устойчиво­сти параметров квазиаттракторов для одного ПГ испытуемого.

S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

S11

S12

S13

S14

S15

1

1.57

3

2.46

4.13

1.07

1.94

1.37

2.86

1.74

1.02

1.24

1.05

1.56

0.55

0.14

2

1.33

1.34

2.72

2

2.2

1.99

0.81

3.27

1.9

2.2

1.53

1.31

2.59

1.43

5.78

3

1.7

1.61

1.89

3.99

1.6

0.79

1.49

1.99

1.88

1.86

1.45

1.35

4.83

0.55

9.38

4

1.17

1.36

4.36

2.22

1.64

1.61

1.01

1.46

1.6

2.26

2.86

1.47

2.03

1.03

3.48

5

0.87

1.34

3.06

1.5

3.16

1.04

1.26

4.82

1.3

1.07

1.31

1.91

1.9

1.24

3

6

2.93

1.5

2.82

1.06

4.07

1.08

1.13

6.79

1.69

1.8

1.17

3.84

2.7

1.51

3.8

7

2.08

1.86

5.49

1.25

3.33

5.96

0.51

2.56

0.98

1.62

1.48

1.78

1.6

0.93

2.52

8

0.89

4.2

2

1.32

1.9

3.63

0.98

1.94

1.24

1.1

0.50

1.2

0.97

2.07

4.17

9

0.79

1.74

2.76

1.06

1.1

1.82

0.73

1.49

1.67

1.35

0.83

1.39

0.90

1.42

4.67

10

2.03

1.65

1.42

1.94

0.56

2.15

0.79

2

1.25

2.72

0.46

1.3

1.95

0.49

4.22

11

3.31

2.75

2.88

1.81

2.22

1.46

2.05

3.54

2.82

1.39

0.79

3.15

0.96

2.21

0.90

12

0.97

1.55

1.25

0.85

1.86

0.85

1.02

1.42

1.79

2.02

1.63

2.57

1.29

1.19

6.22

13

1.31

0.73

3.78

1.17

1.54

1.15

1.42

4.01

2.15

1.87

3.18

1.53

1.18

1.02

2.56

14

1.87

1.29

1.94

1.72

2.16

2.36

2.35

1.81

2.07

1.17

0.62

1.38

1.11

3.22

5

15

1.19

0.67

1.9

1.03

0.95

1.96

1.64

2.71

2.07

0.65

0.81

1.41

0.68

2.39

2.4

<S>

1.6

1.77

2.71

1.8

1.96

1.99

1.24

2.84

1.74

1.61

1.33

1.78

1.75

1.42

4.86


Таблица 1. Результаты статистической обработки динамики поведения S*10-6 – площади квазиаттракторов для тремора одного и того же человека для 225 выборок (n = 15 экспериментов по N = 15 выборок в каждом)

Для идентификации существенных или несущественных различий в повторяющих­ся сериях опытов для полученных 225 выбо­рок расчётов также значения энтропии Шен­нона E (разделенных на N = 15 серий по n = 15 выборок ТМГ в каждой) и строилась матри­ца парного сравнения этих всех n выборок энтропий (число серий N = 15) для одного и того же испытуемого. Результаты такого сравнения показали, что число совпадений пар выборок (т.е. возможность их отнесения к одной генеральной совокупности) k=100. Такое же количество числа совпадений получается и для детерминированного хаоса (выборки, по­лученные с помощью стандартного хаотического генератора чисел), т.е. мы имеем почти абсолютную статистическую устойчивость для Е при одном ПГ. Для квазиаттракторов k = 68, что больше 50 % но меньше, чем у Е.

Для хаоса всегда мы получаем одинаковое равномерное распределение (инвариантность мер). Хаотические выборки всегда демонстри­руют 97-99 % совпадений и имеют равномерное распределение, что демонстрирует дина­мический хаос Лоренца-Арнольда. Однако в нашем случае с ТМГ мы с исходными выбор­ками треморограмм этого не имеем. Обычно для ТМГ мы в подобных матрицах имеем чи­сло совпадений не более k ≈ 5 %. В этом заклю­чается эффект Еськова-Зинченко, когда число статистических совпадений выборок ТМГ или теппинграмм невелико и мы имеем хаотиче­скую динамику самих функций распределения f(x). Выборки не могут быть повторяемыми, мы имеем «повторение без повторений» Н.А. Бернштейна. Суммарные значения числа пар совпадений выборок k для всех 15-ти серий представили для тремора устойчивость (стати­стическую) числа совпадений выборок. Общее число совпадений показало среднее значение <k> для всех пятнадцати выборок k в преде­лах <k> ≤ 5 %.

Таким образом, становится очевидным, что энтропия Е даёт почти абсолютную статистическую устойчивость (kэ = 100) а квазиат­тракторы несколько ниже (≈ 70 %), при пси­хическом гомеостазе (в задачах регуляции тремора), а число совпадений выборок самих треморограмм для k при 15-ти сериях опытов тоже даёт высокую степень устойчивости этих k для ТМГ. Однако при этом сами выборки ТМГ очень далеки от стохастики (k ≈ 5 %).

В целом, энтропия Шеннона Е не даёт су­щественных различий для повторов измерения ТМГ подряд от одного испытуемого (100 совпадений пар из 105 разных) в сравнение с повторением самой энтропии. Если система находится в условном статическом состоянии (в гомеостазе регуляции тремора), то выбор­ки повторить два раза подряд (произвольно!) совершенно невозможно, хаотически иногда происходят повторения отдельных выборок. Этот вывод составил основу эффекта Есько­ва-Зинченко в условиях многократных повто­ров испытаний одного человека в одном гоме­остазе (Добрынина, 2015; Дудин, 2011; Еськов, 2013, 2015; Еськов, 2004, 2010а, 2010б, 2012, 2013, 2015а, 2015б, 2016а, 2016б; Майстренко, 2009; Русак, 2014; Филатова, 2015).

2. Локальные охлаждения как стресс – агент: энтропийный подход в оценке треморограмм

Можно ли объективно зарегистрировать изменения психического гомеостаза по пара­метрам ТМГ? Одновременно к этому возника­ет и закономерный второй вопрос – можно ли создать условия, при которых k изменяются, система регуляции тремора перейдёт в другой гомеостаз? В данном параграфе рассматрива­ется влияние локального холодового воздействия на параметры нервно – мышечной си­стемы (НМС) человека (треморограммы) у 3-х групп испытуемых (1-я группа из 15-ти чело­век, не закаливающихся; 2-я группа из 15-ти человек, закаливающихся менее года; 3-я груп­па из 15-ти человек, закаливающихся более 2-х лет). Для каждого испытуемого производилась регистрация параметров ТМГ до и по­сле локального охлаждения кисти, как стресс- воздействия. Очевидно, что охлаждение кисти вызывает определённый психогенный стресс и возмущение психического гомеостаза (на­ряду с физиологическими изменениями в са­мой НМС, т.е. это комплексное воздействие на психику и НМС). Для охлаждения кисть поме­щалась в воду с t = 4 0С (до субъективной поте­ри чувствительности на время τ = 2 мин). При этом охлаждении регистрировались стандар­тно (за τ = 5 сек.) треморограммы и затем для каждой полученной выборки производился расчет энтропии Шеннона Е. В этом случае мы не использовали повтор измерений, а работа­ли с группой в целом (Еськов, 2010, 2012, 2013, 2015а, 2015б).

Отметим, что всегда для тремора у любо­го человека (если нет нарушений двигатель­ных функций) мы имеем небольшие вариации энтропии Е, что доказывает табл. 2. Поэтому использование группы из разных испытуемых или опыты с одним испытуемым дают несуще­ственные различия. Однако, имеет значение психический статус испытуемого или изме­нение его функционального гомеостаза. В на­шем случае мы сейчас имеем сочетанные из­менения и психики (стрессовая ситуация), и физиологических параметров НМС. В целом, очень часто бывает весьма сложно чётко раз­делить доминанты ВНД или специфику физи­ологии периферической НМС, т.к. изменения на периферии всегда вызывают изменения и в ЦНС (ВНД всегда реагирует). Мы считаем, что это приемлемо именно для психофизиологии, которая и должна сочетать учёт психических и физиологических функций человека (Адай­кин, 2007; Ануфриев, 2008; Бернштейн, 1947; Гавриленко, 2013, 2015; Добрынина, 2015; Ду­дин, 2011; Еськов, 2013, 2015).

1 группа - Е1

2 группа-Е2

3 группа-Е3

до

после

до

после

до

после

1

3,86

3,81

3,68

3,67

3,67

3,73

2

3,40

4,05

3,89

3,48

3,83

3,54

3

3,75

3,89

3,86

4,08

3,78

3,59

4

3,75

4,05

3,67

3,81

4,13

3,59

5

3,81

3,97

3,59

3,94

3,57

3,68

6

3,75

3,75

3,92

3,64

3,81

3,54

7

3,60

3,48

4,13

3,56

3,89

3,68

8

4,16

3,78

3,86

3,64

3,64

3,68

9

3,86

3,65

3,81

3,62

3,62

3,83

10

3,89

3,54

3,51

3,67

3,80

3,59

11

3,65

3,84

3,89

4,02

3,88

4,00

12

3,70

3,94

3,75

3,78

3,59

3,54

13

3,94

3,62

3,68

3,35

3,65

3,97

14

3,64

3,75

3,84

3,78

3,86

3,81

15

3,59

3,62

3,78

3,73

3,56

3,67

<Е>

3,76

3,79

3,79

3,72

3,75

3,70

Примечание: Е - значение энтропии Шеннона, <Е> - среднее значение энтропии Шеннона

Таблица 2. Результаты статистической обработки динамики поведения Е – энтропии Шеннона для тремора до и после локального холодового воздействия (до-после) для трех групп испытуемых (1-я группа – 15 человек не закаливающихся, 2-я группа – 15 человек закаливающихся менее года, 3-я группа – 15 человек закаливающихся более 2-х лет)

Как видно из таблицы 2, первая груп­па испытуемых показала динамику (по­сле локального охлаждения конечности) в сторону небольшого увеличения энтро­пии Шеннона (Едо = 3,76, Епосле = 3,79).Од­нако, такие изменения, как показали наши расчёты, статистически не могут быть выявлены. Лица, не занимающиеся закалива­нием организма, образовали эту первую группу, которая, очевидно, имеет и другие физиологические параметры, и психиче­ские (при реакции на стрессорное воздей­ствие – охлаждение кисти). Вторая группа наблюдения представлена людьми более тренированными к холодовому стрессу, использующими закаливающие проце­дуры менее 1 года. Третья группа наблю­дения – закаливающиеся на протяжении длительного времени (более 2-х лет). Оче­видно, что вторая и третья группы показа­ли обратную динамику в сторону уменьшения (хотя и статистически незначимо) значения энтропии: для второй группы (Едо = 3,79, Епосле = 3,72), для третьей груп­пы (Едо = 3,75, Епосле = 3,70).

Это характерные изменения Е в ре­зультате холодового воздействия у лю­дей, которые адаптируются к холоду. Очевидно, что с позиций теоремы Глен­сдорфа-Пригожина мы не получили су­щественных изменений Е, т.е. скорость изменения (прироста) энтропии Р = dE/ dt у нас почти нулевая (с позиций стати­стики). При уходе из положения равно­весия, ВНД, психический гомеостаз не показывают изменение энтропии Е. Со­гласно базовой теоремы термодинамики неравновесных систем, мы в точке рав­новесия (покое) должны иметь Еmax а dE/dt→0. При уходе от равновесия Е должно убывать (у нас для разных групп получается разная динамика Е), а dE/dt должно нарастать (у нас она статистиче­ски не изменяется, т.к. dE/dt = 0). Это характеризует возможности стохастики и ТХС в оценке физиологических эффек­тов тремора при холодовом стрессе, ког­да точно известно об изменении ПГ (воз­никают болевые ощущения).

Из полученных результатов значений энтропии Шеннона, можно видеть, что при выходе организма из стационар­ного состояния (т.е. гомеостаза) изме­нение величин энтропий Е происходит в сотых или в десятых долях значений. Это говорит о слабой чувствительности метода расчета Е при использовании стохастических подходов для измере­ния параметров гомеостаза и сложных биосистем (complexity). Низкая чувст­вительность энтропии Е может не по­казать различий в состоянии системы регуляции тремора при физических воздействиях на испытуемого или эти различия будут статистически недосто­верны (что мы и имеем в табл. 2). Оцен­ка стрессорных холодовых эффектов и изменений в периферическом звене не­рвно-мышечной системы – НМС следу­ет производить другими методами. Мы предлагаем использовать матрицы парных сравнений самих выборок ТМГ или производить расчёт параметров квази­аттракторов (КА) для сравниваемых ТМГ (Еськов, 2010а, 2010б, 2012, 2013, 2015а, 2015б, 2016а, 2016б, Майстренко, 2009; Русак, 2014).

Выводы

  1. Психический гомеостаз (как требова­ние неизменности состояния психи­ческих функций человека), о котором впервые начал говорить Н.А. Берн­штейн при изучении организаций движений (Бернштейн, 1947), мож­но оценивать энтропией Шеннона Е в режиме многократных повторений тремора. При этом Е как оказалось, не изменяется существенно, если гомео­стаз не изменяется. Получаемые вы­борки для Е дают почти 95% совпадений их статистических функций f(x). Этого нельзя сказать про сами выбор­ки ТМГ, которые хаотически и непре­рывно изменяются вместе с их (ТМГ) статистическими функциями f(x).

  2. Расчет энтропий Шеннона Е может быть использован в оценке адаптив­ных изменений в системе регуля­ции тремора (к холодовым стрессор­ным воздействиям), но он обладает слабой чувствительностью и с пози­ций стохастики может быть вообще не применим для оценки холодового стресса. Требуются другие методы и критерии оценки холодового стресса и других изменений психического го­меостаза.

  3. Оценка стрессорных изменений по параметрам треморограмм с помощью энтропии Е не даёт существенных ре­зультатов. Это означает, что теорема Гленсдорфа-Пригожина для биомеха­нических систем не применима, ско­рость изменения энтропии Р=dE/dt=0 при условии, что система регуляции тремора выходит из состояния равно­весия (психического гомеостаза).

Литература:

Адайкин В.А., Еськов В.М., Добрынина И.Ю., Дроздович Е.А., Полухин В.В. Оценка хаотичной динамики параметров вектора состояния организма человека с нарушениями углеводного обмена // Вестник новых медицинских технологий. – 2007. – Т. 14. – № 3. – С. 17-19.

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

Бернштейн Н.А. О построении движений - М.: Медгиз, 1947. – 254с.

Гавриленко Т.В., Баженова А.Е., Балтикова А.А., Башкатова Ю.В., Майстренко Е.В. Метод многомерных фазовых пространств в оценке хаотической динамики тремора // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. – 2013. – № 1. – С. 5.

Гавриленко Т.В., Горбунов Д.В., Эльман К.А., Григоренко В.В. Возможности стохастики и теории хаоса в обработке миограмм // Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2015. – № 1. – С. 48-53.

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

Дудин Н.С., Русак С.Н., Хадарцев А.А., Хадарцева К.А. Новые подходы в теории устойчивости биосистем – альтернатива теории А.М. Ляпунова // Вестник новых медицинских технологий. – 2011. – Т. 18. – № 3. – С. 336.

Еськов В.В., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В., Зимин М.И. Модели хаоса в физике и теории хаоса-самоорганизации // Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2013. – № 2. – С. 42-56.

Еськов В.В., Гараева Г.Р., Синенко Д.В., Филатова Д.Ю., Третьяков С.А. Кинематические характеристики движения квазиаттракторов в оценке лечебных эффектов кинезотерапии // Вестник новых медицинских технологий. – 2015. – Т. 22. – № 1. – С. 128-136.

Еськов В.М., Еськов В.В., Живогляд Р.Н., Попов Ю.М. Фазатон мозга в норме и при патологии // Вестник новых медицинских технологий. – 2004. – Т. 11. – № 4. – С. 5-8.

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

Еськов В.М., Брагинский М.Я., Козлова В.В., Майстренко Е.В. Диагностика физиологических функций женщин-пловцов Югры методом расчета матриц межкластерных расстояний // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2010б. – Т. 9. – № 3. – С. 500-504.

Еськов В.М., Гавриленко Т.В., Дегтярев Д.А., Еськов В.В., Балтикова А.А. Динамика квазиаттракторов параметров непроизвольных микродвижений конечностей человека как реакция на локальные термические воздействия // Вестник новых медицинских технологий. – 2012. – Т. 19. – № 4. – С. 26-29.

Еськов В.М., Добрынина И.Ю., Дрожжин Е.В., Живогляд Р.Н. Разработка и внедрение новых методов теории хаоса и самоорганизации в медицину и здравоохранение // Северный регион: наука, образование, культура. – 2013. – № 1 (27). – С. 150-163

Еськов В.М., Еськов В.В., Филатова О.Е., Филатова Д.Ю. Сравнительная характеристика возрастных изменений сердечно - сосудистой системы населения Севера РФ // Вестник новых медицинских технологий. – 2015а. – Т. 22. – № 3. – С. 15-20.

Еськов В.М., Полухин В.В., Филатова Д.Ю., Эльман К.А., Глазова О.А. Гомеостатические системы не могут описываться стохастически или детерминированным хаосом // Вестник новых медицинских технологий. – 2015б. – Т. 22. – № 4. – С. 28-33.

Еськов В.М., Газя Г.В., Майстренко Е.В., Болтаев А.В. Влияние промышленных электромагнитных полей на параметры сердечнососудистой системы работников нефтегазовой отрасли // Экология и промышленность России. – 2016а. – № 1. – С. 59-63.

Еськов В.М., Еськов В.В., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В. Эволюция хаотической динамики коллективных мод как способ описания поведения живых систем // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 3. Физ. Астрон. – 2016б. – № 2.

Майстренко Е.В., Еськов В.М., Майстренко В.И., Берестовая А.Ф. Сравнительный анализ параметров функциональной асимметрии полушарий и вегетативной нервной системы учащихся // Информатика и системы управления. – 2009. – № 4. – С. 63-65.

Русак С.Н., Молягов Д.И., Бикмухаметова Л.М., Филатова О.Е. Биоинформационные технологии в анализе фазовых портретов погодно- климатических факторов в m-мерном пространстве признаков // Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014. – № 3. – С. 24-28.

Филатова Д.Ю., Вохмина Ю.В., Гараева Г.Р., Синенко Д.В., Третьяков С.А. Неопределенность 1-го рода в восстановительной медицине // Вестник новых медицинских технологий. – 2015. – Т. 22. – № 1. – С. 136-143.

En

Eskov Valery M., Filatov Mikhail A., Streltsova Tatiana V., Zinchenko Yuriy P. (2016). Stress reaction to cooling: entropic and chaotic estimation.National Psychological Journal. 1, 45-52.

Ru

Еськов В.М., Филатов М.А., Стрельцова Т.В., Зинченко Ю.П. Стресс-реакция на холод: энтропийная и хаотическая оценка. // Национальный психологический журнал. – 2016. – № 1(21). – С. 45-52.

Keywords / Ключевые слова

tremor / тремор ; chaos / хаос ; entropy / энтропия ; quasi-attractors / квазиаттракторы ; cooling stress / холодовой стресс

Abstract

The local limb cooling provides the special psychophysiology reaction as alteration of tremor parameters. Shannon’s entropy after limb cooling is researched. The efficacy of such approaches for quantity estimation according to Eskov-Zinchenko effect at biomechanics is presented. Entropy E value and quasi-attractor parameters for one person with multi repetition of tremor registration (N=225 repetition) is shown. All these 15 samples with 15 series (registration of tremorogramm of one person) present the stable value of E and quasi-attractor sequence for 225 repetitions. When the Lorenz attractors demonstrate mixing property the invariant means correspond the determined chaos. But the stress perturbation (5 min. cooling of limb in water t = 5 ºС) does not change the E value. Three groups of subjects do not present the distinction between groups without stress and after cooling of limb. So it is necessary to construct the new theory for cooling stress (not stochastic approach) in psychophysiology. The new approaches is realized according to the new theory of self-organization chaos. As a result, E entropy parameters are not obtained while the quasi-attractor (S) parameter for termograms differ significantly. This proves the uniqueness of self-organization chaos theory, and opens up new opportunities to use this new theory in psychology and psychophysiology. Objective evaluation of stress – the human response to external agents – is a very difficult task for the quantitative description and simulation. As part of chaos theory self-organizing it now becomes possible. In this case, Eskov-Zinchenko effect will be recorded only regarding quasi-attractors and matrix of pairwise comparison of samples with the calculation of k matches.

Аннотация

Возникновение психофизиологических реакций на локальное охлаждение (кисти) в виде изменения параметров треморограмм изучалось с позиций теории хаоса-самоорганизации и расчета энтропий Шеннона. Показывается эффективность такого подхода для количественной оценки эффекта Еськова-Зинченко в биомеханике. Рассматривается динамика поведения параметров квазиаттракторов и значений энтропий для треморограмм в режиме многократных (N = 225) повторений опытов у одного испытуемого. Доказывается почти полное совпадение энтропии площади квазиаттракторов по 15-ти выборкам в каждой из 15-ти серий треморограмм. Это подобно детерминированному хаосу при инвариантности мер в оценке реальных аттракторов Лоренца. Стрессовое воздействие (5 мин. охлаждение конечности в воде при t = 5 ºС) не вызывает существенного изменения параметров энтропий Е для треморограмм всех трёх групп испытуемых при их сравнении с исходным (спокойным) состоянием. Высказывается необходимость применения других критериев оценки холодового стресса в психофизиологии. Такие новые подходы сейчас нами выполняются в рамках теории хаоса-самоорганизации. В итоге мы получили отсутствие изменений параметров энтропии Е, но при этом параметры квазиаттракторов (S) для треморограмм изменялись существенно. Это доказывает уникальность теории хаоса-самоорганизации и открывает новые возможности использования этой новой теории в психологии и психофизиологии. Объективная оценка стресс – реакции человека на внешние агенты – очень сложная задача для количественного описания и моделирования. В рамках теории хаоса – самоорганизации это сейчас становится возможным. В этом случае эффект Еськова-Зинченко будет регистрироваться только с позиций квазиаттракторов и матриц парного сравнения выборок с расчётом числа совпадений k.

Author(s) / Автор(ы)

Eskov Valery M. / Еськов Валерий Матвеевич ; Filatov, Mikhail A. / Филатов Михаил Александрович ; Zinchenko, Yury. P. / Зинченко Ю. П. ; Streltsova, Tatiana V. / Стрельцова Татьяна Владимировна

Author Affiliation / Основное место работы автора

Surgut State University / Сургутский государственный университет Ханты­ Мансийского автономного округа — Югры

Country / Страна

Russian Federation / Российская Федерация

Categories / Рубрикатор

Physiological Psychology & Neuroscience / Психофизиология и нейронаука

Publication Type / Тип публикации

Journal article/ Журнальная статья

Source / Источник

National Psychological Journal / Национальный психологический журнал

Release Date / Год публикации

2015 - 2019 ; 2016

Pages / Страницы

45-52

DOI Number

10.11621/npj.2016.0106

Language / Язык публикации

Ru

Возврат к списку

There are new articles from the «Moscow University Psychology Bulletin»/ Новые статьи «Вестника Московского университета. Серия 14. Психология»

30.03.2015

We are glad to inform you that the new issue of the journal "Moscow University Psychology Bulletin" - 1, 2015 - was released. Carrent Issue: http://msupsyj.ru/en/articles/volumes/2015_1.php

Мы рады представить вам первый номер «Вестника Московского университета. Серия 14. Психология» за 2015 год. http://msupsyj.ru/articles/volumes/2015_1.php

There are new articles from the «National psychological journal»/ Новые статьи «Национального психологического журнала»

30.03.2015

We are glad to inform you that the new issue of the journal "National psychological journal" - 1(17), 2015 - was released. Carrent Issue: http://npsyj.ru/en/articles/volumes/17_2015.php

Мы рады представить вам первый номер «Национального психологического журнала» за 2015 год. http://npsyj.ru/articles/volumes/17_2015.php

About / О проекте New / Новое All material / Все материалы News / Новости Contacts / Контакты
© 2012 — 2018 Psychology. Online abstract digest of psychological sciences

/ ПСИХОЛОГИЯ. Реферативнй интернет-дайджест психологических наук