Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Обзор литературы 25
1.1. Этиопатогенез артериальной гипертонии 25
1.1.1. Основные положения этиопатогенеза артериальной гипертонии 25
1.1.2. Функционирование полушарий головного мозга при артериальной гипертонии 26
1.1.3. Роль вегетативной нервной системы в патогенезе артериальной гипертонии 31
1.1.4. Значение полового диморфизма в процессе развития и становления артериальной гипертонии
1.2. Методы исследования состояния вегетативной нервной системы 40
1.3. Метод газоразрядной визуализации
1.3.1. История развития метода газоразрядной визуализации 45
1.3.2. Принцип формирования газового разряда и его регистрация 46
1.3.3. Физические основы метода газоразрядной визуализации 47
1.3.4. Биофизические основы метода газоразрядной визуализации 48
1.3.5. Диагностическая таблица метода газоразрядной визуализации. Физиологические факторы, влияющие на газоразрядное изображение 49
1.3.6. Применение метода газоразрядной визуализации в медицине 51
1.3.7. Оценка состояния вегетативной нервной системы с помощью метода газоразрядной визуализации 54
1.4. Автоматизированные системы оценки состояния вегетативного баланса 59
ГЛАВА 2. Материалы и методы исследования 61
2.1. Характеристика обследуемых лиц 61
2.2. Методы исследования
2.2.1. Обследование с помощью кардиоинтервалографии 63
2.2.2. Обследование с помощью метода газоразрядной визуализации
2.2.2.1. Методика обследования пациентов с помощью газоразрядной визуализации 74
2.2.2.2. Обработка газоразрядных изображений
2.3. Подготовка базы данных для статистических расчетов 81
2.4. Методы статистического анализа
2.4.1. Проверка закона распределения исследуемых параметров 82
2.4.2. Непараметрический метод сравнения нескольких независимых групп по количественным данным 83
2.4.3. Точный критерий Фишера 84
2.4.4. Методы многофакторного анализа данных: дискриминантный анализ и логистическая регрессия з
2.4.4.1. Дискриминантный анализ 87
2.4.4.2. Логистическая регрессия 90
ГЛАВА 3. Результаты и их обсуждение 93
3.1. Исследование вегетативного статуса у практически здоровых и больных артериальной гипертонией 93
3.1.1. Исследование вегетативного статуса методом кардиоинтервалографии 93
3.1.2. Исследование вегетативного статуса методом газоразрядной визуализации
3.1.2.1. Сравнение группы контроля с группой больных АГ по параметрам ГРВ-грамм 98
3.1.2.2. Сравнение группы здоровых мужчин с группой здоровых женщин и группы больных АГ мужчин с группой больных АГ женщин по параметрам ГРВ-грамм
3.2. Оценка статистической зависимости показателей вагосимпатического индекса и индекса напряжения регуляторных систем 106
3.3. Разработка решающего правила, позволяющего диагностировать симпатикотонию у больных артериальной гипертонией, на основе метода газоразрядной визуализации
3.3.1. Построение правила для выявления больных артериальной гипертонией с высоким симпатическим тонусом на всем множестве исследуемых параметров ГРВ 107
3.3.2. Построение правила для выявления больных артериальной гипертонией с высоким симпатическим тонусом на основе отобранных параметров ГРВ 109
3.4. Разработка решающего правила, позволяющего диагностировать высокое напряжение регуляторных систем у больных артериальной гипертонией, на основе метода газоразрядной визуализации 115
3.4.1. Построение правила для выявления больных артериальной гипертонией с высоким напряжением регуляторных систем на всем множестве исследуемых параметров ГРВ 115
3.4.2. Построение правила для выявления больных артериальной гипертонией с высоким напряжением регуляторных систем на основе отобранных параметров ГРВ 116
3.5. Автоматизированная оценка вегетативного статуса больных артериальной гипертонией на основе метода газоразрядной визуализации 122
Заключение 127
Выводы 134
Практические рекомендации 136
Список литературы 1
- Основные положения этиопатогенеза артериальной гипертонии
- Обследование с помощью метода газоразрядной визуализации
- Методы многофакторного анализа данных: дискриминантный анализ и логистическая регрессия
- Разработка решающего правила, позволяющего диагностировать симпатикотонию у больных артериальной гипертонией, на основе метода газоразрядной визуализации
Основные положения этиопатогенеза артериальной гипертонии
Артериальная гипертония остается одной из наиболее актуальных проблем современной медицины [27], что определяется ее значительной распространенностью во всех индустриально развитых странах, а также ее ролью в раннем снижении работоспособности, инвалидизации и смертности населения. В России повышение артериального давления наблюдается приблизительно у 42,9% женщин и 36,6% мужчин [122].
Изучение АГ имеет длительную историю [118], однако на сегодня остается немало неясных и спорных вопросов, как в патогенезе этого заболевания, так и в разработке наиболее эффективных методов, средств и схем его лечения. Сложность диагностики и лечения артериальной гипертонии обусловливается многофакторностью ее этиологии, а также многообразием проявлений и вовлеченностью многих систем организма в ее развитие [107]. Кроме того, появляются данные, указывающие на необходимость учета тендерных особенностей при формировании и становлении АГ [23, 43, 44]. Все это затрудняет проведение комплексных исследований у больных, страдающих данным заболеванием, и определяет тот факт, что проводимые исследования посвящаются отдельным звеньям патогенеза - либо особенностям гемодинамики, либо гуморальным факторам, либо психоэмоциональному состоянию, либо состоянию коры головного мозга и подкорковых структур, либо функционированию вегетативной нервной системы. Полученные данные по каждой системе не рассматриваются в единстве функционирования всего организма. Вследствие этого все сложнее становится увязать огромное количество накопленных фактических данных по артериальной гипертонии в рамках единой патогенетической теории [126]. Тем не менее, не вызывает сомнений, что эффективность борьбы с гипертонией определяется точным знанием патогенетических механизмов ее развития и стабилизации, и, соответственно, определением точного места воздействия гипотензивных средств [23]. В сложной цепи нарушений, определяющих развитие АГ, немаловажное значение отводится нервной системе. Несмотря на обширную литературу, посвященную изучению роли нервной системы в патогенезе заболевания, многие аспекты ее функционирования в организме остаются не до конца изученными. Окончательно не установлены сдвиги в системе вегетативного регулирования с учетом тендерных различий, нет единого представления об особенностях функционирования полушарий головного мозга в процессе формирования и становления АГ.
Во многом нерешенные проблемы определяются тем, что с помощью применяемых традиционных методик невозможно исследовать одновременно состояние всех отделов нервной системы и выявить наиболее характерные особенности ее целостного функционирования при заболевании, необходим новый диагностический метод, соблюдающий принцип системного подхода. Одним из таких методов является газоразрядная визуализация (ГРВ) или биоэлектрография - регистрация с помощью программно-аппаратного комплекса и анализ свечения, индуцированного объектами, в том числе и биологическими, при стимуляции их электромагнитным полем с усилением в газовом разряде. Метод основан на комплексном подходе к исследованию организма, что позволяет оценить его состояние и в целом, и со стороны отдельного органа или физиологической системы за короткое время [58, 59]. Проведенный анализ литературы показывает, что диагностическая значимость изменений ГРВ-грамм во многом сходна с таковой для данных инструментальных и лабораторных методов диагностики [131, 149].
Наиболее интересные исследования были проведены с целью изучения взаимосвязи между параметрами ГРВ и клиническими признаками состояния больных с заболеваниями легких [1, 78, 91, 108], пищеварительной системы [3]. Метод ГРВ нашел свое применение в оценке функционального состояния системы «мать - плацента - плод» [33], при функциональном обследовании больных в пред- и послеоперационном периодах [82, 99], для оценки аллергии [92], выявления онкологических заболеваний [38, 143, 169], диагностике аутизма [154, 155] и высших корковых (когнитивных) функций [87]. Сделано предположение, что ГРВ-графия реагирует на изменения в активности отделов вегетативной нервной системе [2, 41, 137]. Однако, в доступной нам литературе не было найдено работ, доказывающих диагностическую значимость метода ГРВ в диагностике артериальной гипертонии и определении вегетативного статуса пациентов при этом заболевании.
В качестве практической реализации в результате проведенного исследования предполагается разработать модуль для оценки вегетативного статуса пациентов с артериальной гипертонией на основе данных ГРВ в составе «Диагностической автоматизированной системы для выявления артериальной гипертонии и её осложнений». Диагностическая система могла бы найти свое применение в качестве скрининговой методики и быть эффективной при решении задач диспансеризации населения. Такая возможная область применения объясняется рядом преимуществ метода, среди которых стоит подчеркнуть нейнвазивность, простоту и удобство в эксплуатации, относительную дешевизну аппаратуры, и, что наиболее важно в решении подобных задач, минимизацию временных затрат, как на проведение обследования пациента, так и на обработку результатов (обследование методом ГРВ занимает не более пяти минут). Последнее отличает газоразрядную визуализацию от других общепризнанных методов, направленных на решение подобной задачи, среди которых особого внимания заслуживает метод анализа вариабельности ритма сердца. В настоящее время данный метод признан одним из наиболее доступных маркеров активности вегетативной нервной системы [11, 24, 81]. Так кардиоинтервалография, за счет распознавания, измерения временных интервалов между R-зубцами электрокардиограммы и последующего математического анализа полученных числовых рядов кардиоинтервалов, дает возможность полного развернутого анализа состояния вегетативной нервной системы и ее отделов. Однако до сих пор этот метод не нашел широкого распространения в массовых профилактических осмотрах, что, по-видимому, связано с относительной длительностью исследования и трудоемкостью обработки результатов. Автоматизация ГРВ и внедрение ее в клиническую практику позволили бы своевременно отбирать больных АГ с повышенным симпатическим тонусом, и, при необходимости, назначать больному дальнейшее, более глубокое, исследование состояния вегетативной нервной системы, что немаловажно в комплексной диагностике артериальной гипертонии [75]. Конечной целью подобной процедуры должен быть подбор адекватной терапии в каждом конкретном случае не только с учетом уровня артериального давления, но и характера функционирования нервной системы, имеющей прямое отношение к регуляции кровообращения.
Обследование с помощью метода газоразрядной визуализации
Для статистического анализа набранного клинического материала была подготовлена база данных в табличном процессоре «MS Excel». Электронная таблица данных строилась в соответствии с общепринятой структурой [32, 50, 85]: в строки заносились единицы наблюдения (пациенты), а в столбцы - исследуемые параметры единиц наблюдения. Первая строка отводилась под название столбцов. Размер таблицы составил 158 строк и 250 столбцов. Исследовались параметры: возраст и пол пациента; частота сердечных сокращений; степень, стадия, риск артериальной гипертонии; показатели кардиоинтервалографии и газоразрядной визуализации, а также группирующие параметры, кодирующие номер группы отнесения пациентов. Значения всех параметров исследовались на наличие случайных ошибок при вводе, с помощью режима сортировки в «MS Excel».
Поскольку база данных формировалась при проспективном исследовании, то она не содержит пропусков.
Для осуществления статистического анализа данных таблица преобразовывалась в формат данных SPSS и Statistica. Расчеты проводились в статистических пакетах SPSS Statistics 17.0, Statistica 7.0.
Статистический анализ данных начинался с проверки характера распределения значений всех исследуемых количественных параметров: параметров вариабельности ритма сердца, параметров ГРВ-грамм, а также возраста и частоты сердечных сокращений. Для этого использовался критерий Колмогорова-Смирнова. По результатам его проведения принималась одна из гипотез: нулевая гипотеза (о том, что распределение исследуемого признака в генеральной совокупности соответствует закону нормального распределения); альтернативная гипотеза (о том, что распределение исследуемого признака в генеральной совокупности не соответствует закону нормального распределения).
Проверка гипотезы о нормальности распределения данных осуществлялась исходя из значения вероятности ошибки первого рода (р), т.е. вероятности ошибочного отклонения верной нулевой гипотезы. Если полученное значение р для данного статистического критерия было больше критического уровня статистической значимости (больше 0,05), то нулевая гипотеза не отклонялась, т.е. распределение исследуемого признака считалось нормальным. Если при использовании критерия нормальности р 0,05, то нулевая гипотеза отклонялась и принималась альтернативная, т.е. распределение признака считалось отличающимся от нормального.
Исследование характера распределения значений исследуемых параметров позволило установить, что параметры вариабельности ритма сердца, а также показатель «возраст», имели распределение, отличное от нормального (р 0,05). Почти все параметры ГРВ-грамм (206 из 226) и показатель частоты сердечных сокращений имели нормальное распределение, как в общей выборке, так и в сформированных группах (р 0,05).
Результаты проверки на нормальность распределения исследуемых параметров определили выбор используемых в работе статистических методов обработки данных.
Непараметрический критерий суммы рангов Манна - Уитни является аналогом параметрического критерия Стьюдента. Метод применялся, если хотя бы одна из двух сопоставляемых выборок имела распределение, отличное от нормального [85].
Суть метода заключается в проверке нулевой гипотезы о том, что сравниваемые независимые выборочные совокупности (группы) принадлежат одной и той же генеральной совокупности (или средние рангов двух выборок сходны между собой). Иными словами проверяется нулевая статистическая гипотеза об отсутствии различий групп. Альтернативной гипотезой в данном случае будет наличие различий средних рангов двух выборок, а значит наличие различий групп. Для проверки нулевой гипотезы данные обеих групп объединяются и ранжируются [35]. Ранг 1 присваивается наименьшему из всех значений, ранг 2 — следующему и так далее. Наибольший ранг присваивается самому большому среди значений в обеих группах. Затем вычисляются средние ранги для каждой из двух групп. Чем больше разница в средних рангах, тем более вероятно, что большая часть меньших рангов относится к одной выборке, а большая часть больших рангов относится к другой выборке [14].
С помощью непараметрического U-критерия Манна-Уитни проводилось сравнение групп: S практически здоровых и больных артериальной гипертнией (I, II, III стадии) по показателям вариабельности ритма сердца и показателям ГРВ-грамм без учета и с учетом тендерного признака; S больных артериальной гипертонией с LF/HF 2 (нормотоников и парасимпатикотоников) и больных артериальной гипертонией с LF/HF 2 (симпатикотоников); S больных артериальной гипертонией с SI 150 (с низкой степенью централизации управления ритмом сердца) и больных артериальной гипертонией с SI 150 (с высокой степенью централизации). При этом критическое значение р устанавливалось равным 0,05. По результатам проведенного анализа принималась одна из гипотез: нулевая гипотеза об отсутствии различий групп, если р 0,05; альтернативная гипотеза о существовании различий групп, если р 0,05. Данные для выборок представлялись в виде медианы и 25-ого, 75-ого процентилей - Me [25%; 75%].
Методы многофакторного анализа данных: дискриминантный анализ и логистическая регрессия
Для минимизации количества переменных в диагностических правилах необходимо было исследовать параметры газоразрядной визуализации на информативность и исключить те из них, что создают «шум» (входят в диагностическое правило, но не имеют дифференциально-диагностической ценности), если таковые имеются.
При минимизации числа параметров, входящих в разработку правил, мы руководствовались статистической значимостью переменных для разделения групп по значению LF/HF. Из всего набора параметров газоразрядной визуализации были выявлены те параметры, значения которых имели статистически значимые различия в группах пациентов с LF/HF 2 и LF/HF 2. При этом в качестве критического порога значимости выбирался уровень 0.1, с целью того, чтобы не упустить намечающиеся параметры, значения которых в группах могут иметь различия [63].
После сравнения групп, полученных при разделении по вагосимпатическому индексу, количество параметров газоразрядной визуализации сократилось с 226 до 22 (табл. 16).
Уравнение дискриминантной функции для выявления больных артериальной гипертонией с высоким симпатическим тонусом выглядит следующим образом: DLF/HF = -1,064 - Пол + 0,030 ЧСС -f 0Д42 F1L - 0,028 GTSH4L - 1,229 NF4R + 0,006 NSS4R - 1,626 Для оценки вклада каждой независимой переменной в различие двух групп рассматривалась полученная в SPSS Statistics 17.0 таблица «Нормированные коэффициенты канонической дискриминантной функции» [54] (табл. 18).
Таким образом, отобранные в уравнение переменные газоразрядной визуализации, которые наилучшим образом различают две исследуемые группы, характеризуют в первую очередь состояние нервной системы (NSS4R), затем состояние секторов, соответствующих зонам головы (F1L), надпочечников (NF4R), гипоталамуса (GTSH4L).
Определение граничного значения дискриминантной функции для двух групп, которое определяет принадлежность нового объекта к одному из известных подмножеств, осуществлялось на основании таблицы, содержащей свод координат центроидов (табл.19).
Группы, полученные при разделении по показателю LF/HF Функция 0 -0,782 1 0,895 - обозначение 1 группы (нормотоники, парасимпатотоники); 1 - обозначение 2 группы (симпатотоники) Среднее значение двух центроидов (0,057) задает граничное значение для отнесения в ту или иную группу пациента: Если DLF/HF 0,057, то пациента относят к группе 0 (парасимпатотоников и нормотоников),Если DLF/HF 0,057, то пациента относят к группе 1 (симпатикотоников). Полученная модель, основанная на 6 переменных, имела специфичность 82,5% и чувствительность 78,2%. Верно были определены 95 из 118 случаев (80,5%). Таким образом, проведенный отбор наиболее информативных параметров газоразрядной визуализации и построение на их основе диагностического правила позволили без существенного изменения специфичности и чувствительности минимизировать количество переменных в правиле с 7 до 6. Для проверки устойчивости модели, проводился скользящий экзамен. При скользящем экзамене специфичность модели составила 76,2%, чувствительность 76,4%, точность 76,3%.
Попытки исключения из полученной дискриминантной функции хотя бы одной из переменных, с целью улучшения качества функции, значимо ухудшало ее характеристики. Полученная комбинация переменных в диагностическом правиле давала максимально возможный процент верных отнесений при наименьшем количестве переменных.
Построение диагностического правила для выявления больных с высоким симпатическим тонусом с помощью логистической регрессии на том же наборе отобранных параметров (22 параметра ГРВ, ЧСС, пол) привело к включению в модель тех же 6 переменных, которые входили в дискриминантную функцию (табл. 20).
Площадь под ROC-кривой AUC = 0,879 (95% доверительный интервал: 0,820; 0,938), что характеризует очень хорошее качество модели [54, 147].
Сформированная на основе отобранных параметрах логистическая модель включила всего 6 переменных, вместо 10-ти, как было получено ранее.
Диагностические правила, построенные с помощью дискриминантного анализа и логистической регрессии на основе отобранных переменных удовлетворяют условию многомерного анализа о соотношении количества наблюдений и количества признаков, входящих в решающее правило [85]. Более того, сходство независимых переменных, вошедших в оба правила (пол, ЧСС, F1L, GTSH4L, NF4R, NSS4R) указывает на неслучайный их отбор, и подтверждает устойчивость найденной комбинации переменных, позволяющей выявлять симпатикотонию у больных АГ с помощью метода газоразрядной визуализации.
Интересно отметить, что из всех исследуемых параметров ГРВ-изображения, относящихся к зонам сердечно-сосудистой системы, нервной системы, эндокринной системы, почек, в правило вошли характеристики изображения секторов гипоталамуса (GTSH4L), надпочечников (NF4R), нервной системы (NSS4R), а также параметр изображения большого пальца целиком (F1L), на котором сосредоточены проекции области головы [59].
Поскольку оба диагностических правила обладают схожей высокой чувствительностью и специфичностью (табл. 21), то не имело принципиального значения, какое из правил будет включено в автоматизированную систему для выявления больных АГ с высоким симпатическим тонусом. Было решено включать правило, разработанное с помощью дискриминантного анализа.
Разработка решающего правила, позволяющего диагностировать симпатикотонию у больных артериальной гипертонией, на основе метода газоразрядной визуализации
Сравнение здоровых и больных АГ II стадии из 226 параметров ГРВ выявило различия по 44 параметрам (26 левой руки и 18 - правой), характеризующим сектора: сосудистая система, сердце, правые отделы сердца, кора головного мозга, сосуды головного мозга, надпочечники, гипоталамус, гипофиз, эпифиз, нервная система.
Сравнение здоровых и больных АГ III стадии из 226 параметров ГРВ выявило различия по 43 параметрам (29 левой руки и 14 - правой), характеризующим сектора: сосудистая система, сердце, левые отделы сердца, правые отделы сердца, кора головного мозга, сосуды головного мозга, коронарные сосуды, гипоталамус, гипофиз, эпифиз, нервная система, почки.
Во всех случаях проведенного сравнения выявленные различия параметров ГРВ характеризовались снижением интегральных площадей свечения пальцев рук (JSL, JSR), нормализованной площади (NS), плотности (PL), ширины спектра (SH) и повышением изрезанности изображения (F) у больных АГ, в сравнении с практически здоровыми людьми.
Обращает на себя внимание тот факт, что различий по параметрам, относящихся к левой руке, больше. Эта особенность была установлена в наших исследованиях ранее, на меньших выборках больных АГ [56, 132]. Можно предположить, что такое проявление право-левосторонней асимметрии в параметрах ГРВ может быть признаком асимметричности вегетативного регулирования на правой и левой сторонах тела у больных АГ, с более выраженным преобладанием у них активности симпатической нервной системы на левой стороне тела. Такое предположение согласуется с мнением ряда авторов, в исследованиях которых получались схожие результаты, но с помощью других методов [53, 66, 103, 104, 105, 139, 172].
Для оценки необходимости учета тендерного признака при проведении исследования методом газоразрядной визуализации проводилось сравнение групп здоровых мужчин и женщин, а также групп больных АГ мужчин и женщин, с учетом стадии заболевания, по 226 параметрам ГРВ.
Сравнение здоровых мужчин и женщин выявило различия по 9 параметрам, среди которых представлены сектора сердца, коры головного мозга, сосудов головного мозга, нервной системы, почек.
Сравнение больных АГ мужчин и женщин, с учетом стадии заболевания, выявило различия в группе больных АГ I стадии по 13 параметрам (среди них характеристики секторов сердца, коры головного мозга, сосудов головного мозга, надпочечников, гипоталамуса, эпифиза, почек), в группе больных АГ II стадии -по 27 параметрам (среди них характеристики секторов сосудистой системы, сердца, левых отделов сердца, правых отделов сердца, коры головного мозга, коронарных сосудов, надпочечников, гипоталамуса, гипофиза, почек), в группе больных АГ III стадии - по 11 параметрам (среди них характеристики секторов сердца, правых отделов сердца, надпочечников, гипоталамуса, гипофиза). Рассмотрение значений выявленных параметров позволило установить тендерные особенности ГРВ-грамм. ГРВ-граммы женщин характеризовались большими, по сравнению с ГРВ-граммами мужчин, значениями интегральных площадей свечения пальцев рук (JSL, JSR), нормализованной площади (NS), площади (S), плотностью (PL), шириной спектра (SH) и меньшими значениями изрезанности контура изображения (F). Полученную картину, вероятно, можно объяснить проявлением разного типа вегетативного регулирования у мужчин и женщин, обусловленного преобладанием симпатического типа регулирования у мужчин и парасимпатического у женщин, что соответствует результатам, полученным нами с помощью кардиоинтервалографии.
Выявленная в процессе исследования чувствительность метода ГРВ к изменениям активности вегетативной нервной системы, позволила перейти к построению диагностических правил для оценки вегетативного состояния и степени централизации управления ритмом сердца у больных АГ.
При разработке диагностического правила для определения вегетативного тонуса у больных артериальной гипертонией с помощью ГРВ-графии использовались данные двух групп пациентов: 63 больных АГ с LF/HF 2 (нормотоники, парасимпатотоники) и 55 больных АГ с LF/HF 2 (симпатикотоники).
При разработке диагностического правила, позволяющего оценить состояние централизации управления ритмом сердца у больных АГ с помощью ГРВ-графии, использовались данные следующих групп пациентов: 46 больных АГ с SI 150 (с низкой степенью централизации управления ритмом сердца) и 72 больных АГ с SI 150 (с высокой степенью централизации).
В разработку правил были включены наиболее информативные параметры ГРВ, отобранные на основе статистической значимости переменных для разделения исследуемых групп. При этом из 226 парамеров ГРВ в анализ было включено 22 параметра, как в первом, так и во втором случае.
Разработка правил осуществлялась с помощью пошагового дискриминантного анализа и логистического регрессионного анализа. Результаты применения обоих статистических методов показали хорошую дискриминационную способность. Сходство переменных, вошедших в правила при применении дискриминантного анализа и логистической регрессии, подтверждает устойчивость найденной комбинации переменных. Интересно отметить, что из всех исследуемых параметров ГРВ-изображения, относящихся к зонам сердечно-сосудистой системы, нервной системы, эндокринной системы, почек, в правила вошли характеристики изображения секторов гипоталамуса, надпочечников, нервной системы, а также параметры изображения большого пальца целиком, на котором располагаются сектора, соответствующие зонам головы.
