Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Литературный обзор 10
1. Методы обьективной оценки функционального состояния организма 10
2. Хронобиологический подход к изучению жизнедеятельности организма 16
3. Возможности и ограничения современных методов количественной оценки временных характеристик физиологических процессов 20
ГЛАВА II. Разработка метода анализа динамики временной структуры физиологических процессов с неравномерны ми временными шкалами 33
1. Представление физиологических процессов в виде временных рядов 35
2. Математические основы метода тригонометрической аппроксимации временных рядов неравноотстоящих данных 36
3. Построение модифицированного спектра наименьших квадратов и динамической периодограммы 42
4. Разработка программного комплекса ДНА и практическая реализация алгоритмов построения спектра наименьших квадратов и динамического периодогравшого анализа 52
4.1. Система подготовки исходного материала и формирования банка данных на магнитных лен тах ЭВМ 52
4.2. Программная реализация алгоритмов тригонометрической аппроксимации и построения НК-спектра 57
4.3. Разработка алгоритмов анализа динамики временной структуры нестационарных физиологических процессов (динамического периодограммного анализа - ДПА) 59
5. Оценка динамики временной структуры физиологических процессов по картам ДПА 63
ГЛАВА III. Исследование возможностей разработанного метода динамического нериодограмшого анализа на моделях временных рядов 67
1. Генерация тестовых колебаний 67
1.1. Основной алгоритм 67
1.2. Функциональные модули, задающие временную структуру искусственного временного ряда 68
2. Исследование свойств метода периодограммы наи меньших квадратов с помощью искусственных вре менных рядов 69
2.1. Влияние неравномерности временной шкалы на точность оценки параметров одиночного гармонического колебания с постоянными параметрами 69
2.2. Зависимость точности оценки параметров отдельного гармонического колебания от соотношения между периодом колебания и длительностью интервала анализа 73
2.3. Влияние непостоянства параметров колебательных компонент на точность их определения 76
Стр. 3. Исследование свойств динамического периодограммного анализа (ДПА) с помощью искусственных
временных рядов 78
3.1. Результаты динамического периодограммного анализа колебаний с постоянными параметрами 80
3.2. Результаты динамического периодограммного анализа колебаний с переменными параметрами 82
ГЛАВА ІV. Применение разработанных методов анализа синхрони ческой и диахронической временной структуры процес сов при решении конкретных клинжо-йзиояогмеских задач 86
1. Общая характеристика проведенных исследований 86
2. Методы регистрации и подготовки исходных данных 87
3. Изучение особенностей синхронической временной структуры физиологических процессов как индикатора различных функциональных состояний организма 93
3.1. Исследование временной структуры физиологических процессов при эмоциональных реакциях различной модальности 94
3.2. Исследование особенностей временной структуры физиологических процессов в цикле сна 98
4. Определение функциональных резервов организма по характеристикам синхронической временной структу ры физиологических процессов 109
4.1. Оценка функционального состояния организма по параметрам суточной динамики физиологических процессов 110
4.2. Определение влияния ночного сна на временную организацию физиологических процессов 116
Стр. 5. Изучение динамики функциональных состояний организма по результатам анализа диахронической структуры физиологических процессов 118
5.1. Динамика физиологических процессов во время адаптации организма к гипоксии в барокамере 118
5.2. Динамика временной структуры сердечного ритма во время спонтанного развития эмоциональных реакций 122
5.3. Функциональные перестройки во время интенсивной физической и эмоциональной нагрузки 125
Заключение 130
Выводы 135
Списск литературы 137
Приложение 164
- Методы обьективной оценки функционального состояния организма
- Возможности и ограничения современных методов количественной оценки временных характеристик физиологических процессов
- Построение модифицированного спектра наименьших квадратов и динамической периодограммы
- Влияние неравномерности временной шкалы на точность оценки параметров одиночного гармонического колебания с постоянными параметрами
- Исследование временной структуры физиологических процессов при эмоциональных реакциях различной модальности
Введение к работе
Вопросы об"ективной количественной оцен-ж функциональных состояний организма и его отдельных подсистем :риобретают в настоящее время все большее значение в связи с раз-іитием таких разделов медико-биологических наук, как физиология руда и спорта, врачебно-трудовая экспертиза, космическая биология и медицина и многие другие (Ларин и др., 1969; Медведев, 1975, 978а; Зимкина, 1978а; Рудный и др., 1979; Моисеева, Ситникова, 981; Сороко, 1981).
Согласно представлениям В.И.Медведева (19786), функциональное остояние есть интегральный комплекс энергетического, информационно, операционного, активационного и эффекторного обеспечения дея-ельности. Соответственно, наряду с целым классом методов непосред-твенной оценки работоспособности по эффективности выполнения раз-ичного рода тестов и функциональных нагрузок развиваются также [етоды физиологического тестирования, основанные на анализе непо-редственно регистрируемых параметров (электрофизиологических, иохимических и т.д.). При этом, как показывает ряд исследователей Загрядский, Сулимо-Самуйлло, 1976; Зинченко, Леонова, 1978; Ва-илевский, 1979; Бехтерева и др., 1980; Никифоров, 1981), исполь-ование физиологических показателей для диагностики функциональнее состояний организма и их динамики требует высокого уровня развития методов математического анализа получаемых данных.
Дополнительные возможности для более полного извлечения инфор-щии из регистрируемых данных открывает хронобиологический под-:од, интенсивно развиваемый в последнее время как в СССР, так и а рубежом (Halberg, , 1964, 1969; Halberg, Katinas , 1973; шпаков, 1974; Моисеева, 1975а, 1978а, 1981; Руттенбург, Слоним, 976; Василевский, 1977; Катинас, Моисеева, 1980; Моисеева, Сысу-в, 1981).
Однако применяемые в настоящее время методы статистического г спектрально-корреляционного анализа, заимствованные в основном S3 технических дисциплин, не позволяют в полной мере решить задачу анализа физиологических процессов, спецификой которых является многомасштабность и неравномерность "биологического времени" [Моисеева, 1974, 1979, 1980; Zabara , 1976; Winfree , 1980; Меж-керин, 1974, 1980; Романов, 1980 и др.) и, следовательно, неста-щонарность, динамичность временной структуры протекающих в жи-зых организмах явлений, что создает необходимость исследовать ди-гамику колебательных компонент с переменными параметрами. Специаль-ю разработанный для хронобиологических исследований метод "Коси-юр" и его модификации также не дают исчерпывающего решения проблемы, не позволяя, в частности, исследовать динамику одновремен-ю нескольких колебательных компонент, что обусловливает необхо-дамость создания новых методов анализа данных.
Целью работы является создание методологических и методических к количественной оценке состояний организма и его функциональных систем.
Задачами работы являются:
1. Уточнение понятия временной структуры процессов и их временных шкал, а также вопросы выбора временных :кал, адекватных временной структуре процесса.
2. Рассмотрение ограничений традиционных методов анализа вре-1енных рядов и разработка методов, допускающих анализ процессов; неравномерных шкалах времени и позволяющих: а) исследовать провесы, представленные дискретными временными рядами с произвольной временной шкалой; б) выделять колебательные компоненты с пе-еменными параметрами, в том числе компоненты, присутствующие не а всем интервале анализа; в) исследовать динамику одновременно нескольких колебательных компонент путем построения совместного изменения их параметров.
3. Практическая реализация разработанных методов в виде алгоритмов на языке ФОРТРАН для ЭВМ "Минск-32" и их апроба-щя как на моделях временных рядов, так и в конкретных задачах различения функциональных состояний организма и описания их динамики.
Основные положения, выносимые на защиту
1. С целью исследования ритмической структуры изменений физиологических показателей предложен модифицированный метод периодограммного анализа физиологических процессов, дающий возможность юлучать неискаженные оценки параметров колебательных компонент іа всем диапазоне их периодов, а также анализировать процессы с неравномерными временными шкалами и с компонентами, присутствующими не на всем интервале анализа, за счет многократного проведения тригонометрической аппроксимации на смещаемых временных интервалах.
2. С целью анализа динамики временной структуры нестационарных физиологических процессов предложен принципиально новый метод динамического периодограммного анализа (ДПА), позволяющий получать развернутые во времени оценки параметров параллельно нескольких колебательных компонент за счет построения последовательности модифицированных периодограмм на смещаемых временных интервалах.
3. Предложенные методы адекватны для физиологического тестирования функциональных состояний организма человека и их динамики.
Научная новизна. Разработаны новые методы анализа и диахронической временной структуры физиологических процессов, учитывающие такие их особенности как неравномерность временных шкал и не стационарность.
Впервые создана возможность изучения временной динамики колебаний, модулирующих физиологические процессы, одновременным исследованием нескольких колебательных компонент заданном диапазоне периодов. Предложена специальная форма наглядного представления результатов динамического периодограммного зализа - карта ДПА, графически отображающая динамику перестройки и периодов выделенных компонент.
Впервые также показана возможность различения функциональных юстояний организма, исследования динамики их развития и смены по юобенностям синхронической и диахронической временной структуры югистрируемых физиологических процессов.
Практическая ценность работы. Разработанные методы реализованы І виде комплекса программ на языке ФОРТРАН для ЭВМ "Минск-32" и практически используются для решения актуальных научных и клини-со-физиологических задач в ряде научных и научно-практических учреждений Ленинграда и других городов. Так, например, применение )азработанного метода для анализа сердечного ритма детей в раз-шчных эмоциональных состояниях позволило выявить определенные )азличия временной структуры медленноволновых компонент сердечного ритма при развитии положительных и отрицательных эмоциональных реакций. Исследования суточной динамики временной структуры ритма іердца у больных с диэнцефальными расстройствами и больных, черепно-мозговую травму, показали возможность оценки тя-кести состояния пациента и прогнозирования исхода заболевания по параметрам выделенных колебательных компонент. Исследование переходных процессов в сердечно-сосудистой системе здоровых испытуемых в условиях спортивного состязания позволило выявить особенности временной структуры сердечного ритма, специфические для ус-іешного или неуспешного выполнения спортивного задания.
Методы обьективной оценки функционального состояния организма
Понятие функционального состояния организма и отдельных его :одсистем широко используется в современной физиологии труда Медведев, 1975; Багиров, 1975; Зимкина, Лоскутова, 1976; Смир-[ов и др., 1980), космической медицине и биологии (Парин и др., !969; Степанова, 1977), спортивной медицине (Пешков и др., 1974), кологической физиологии (Слоним, 1976; Василевский и др., 1978), ікспериментальной психологии (Фресс, 1975; Русалова, 1979).
Рассматривая функциональное состояние с точки зрения гомеопатического регулирования в организме человека, В.И.Медведев шределяет это понятие как "интегральный комплекс наличных ха-тктеристик тех функций и качеств человека, которые прямо или сосвенно обусловливают выполнение им рабочих операций" (Медведев, ."975, с.33). При этом В.И.Медведев, сравнивая выполнение физической работы людьми разного возраста, показывает, что для одной и рой же деятельности может существовать несколько оптимальных годе о статических режимов, то есть один и тот же уровень работоспособности может быть достигнут при помощи различных физиологичес-шх механизмов.
На неоднозначность связи между работоспособностью и физиологическими показателями указывает также Е.П.Ильин (1978), отмечая зри этом несостоятельность большинства определений понятия функционального состояния, подменяющих определение сущности состояния описанием сдвигов, происходящих при изменении состояния. Опираясь на методологические принципы теории функциональных систем, разработанной акад.П.К.Анохиным (1973), он предлагает определять зостояние как "реакцию функциональных систем на внешние и внутрен - II г.ие воздействия, направленную на получение полезного результата" (Ильин, 1978, с.329).
Таким образом, если в определении В.И.Медведева основное вни-іание обращается на выполнение рабочих операций, на уровень ра-отоспособности, то в определении Е.П.Ильина акцентируется вни-іание на физиологическом субстрате состояния, механизмах его юрмирования. Более сбалансированным в этом плане представляется предложен-;ое А.М.Зимкиной определение функционального состояния централь-!ой нервной системы как "определенного фона, на котором развивается все формы деятельности и который, определяя их течение, ка-ество и исход, сам изменяется в связи с осуществляемой деятель-юстью" (Зимкина, 1978а, с.12).
Вводя понятие устойчивого патологического состояния, НЛ.Бехте-ева (1970) также четко дифференцирует систему патологических еакций как функциональное проявление состояния от нейрофизиоло-ических механизмов, обеспечивающих форшрование этого состояния.
Таким образом, функциональное состояние организма или его одсистемы может быть охарактеризовано, с одной стороны, по его роявлениям в той или иной деятельности (по работоспособности ли уровню функционирования, степени достижения конечного результата), а с другой стороны - по об"ективным показателям, от-ажающим деятельность физиологических механизмов, являющихся азисными для данного состояния.
Сложившееся к настоящему времени разделение методов об"ектив-ой оценки функциональных состояний на психологические и физио-огические (Bartlett , 1953; Зараковский и др., 1974; Зинченко и р., 1974; Загрядский, Сулимо-Самуйлло, 1976) в целом соответству-т приведенной выше схеме.
К психологическим методам относятся как методы суб"ективной оценки состояния и работоспособности при помощи различных опросников и словесных отчетов (Доброленский и др., 1975; Леонова, 1977 и мя.другие), так и психометрические методы тестирования, основанные на оценке работоспособности по эффективности выполнения разнообразных тестов и функциональных нагрузок, в том числе и реальных трудовых операций (Фролов, 1972; Медведев, 1975; Смирнов, Ахметшин, 1975, 1976; Бардин, 1976 и др.). Эти методы получили наибольшее распространение в физиологии труда, поскольку они являются прямыми методами оценки работоспособности. Их подробный обзор приведен в работах В.П.Загрядского и З.К.Суяимо-Са-муйлло (1976), В.П.Зинченко и А.Б.Леоновой (1978).
Физиологические методы оценки функциональных состояний основаны на регистрации показателей, отражающих деятельность нервной системы, мышечных реакций, биохимических показателей и т.д. Так, для оценки функционального состояния центральной нервной системы используются показатели простой зрительно-двигательной реакции (Лоскутова, 1975, 1978; Трошихин и др., 1978), вызванные потенциалы на свет (Святогор, 1974, 1978), параметры альфа-ритма электроэнцефалограммы (Золотарев, 1978) и медленных потенциалов головного мозга (Илюхина, 1975а, 1977; Климова-Черкасова, 1978), неврологические пробы (Кудаева, 1977).
Устойчивое патологическое состояние мозга больных эпилепсией оценивается по параметрам вызванных потенциалов, ЭЭГ, биохимическим показателям ликвора (Бехтерева и др., 1978). Широкое распространение получили способы оценки функционального состояния организма по параметрам ЭКГ и частоты сердечных сокращений (Иорданская, 1964; Баевский, 1970; Gottschalk, 1974; Smolensky et al., 1975; Душков и др., 1977; Милованова, 1978; Фролов и др., 1978; Рыжиков и др., 1978 и мн.др.). Во многих исследованиях в области прикладной физиологии чело - ІЗ зека и экспериментальной психологии задача оценки функционального состояния организма ставится по преимуществу как задача исследования физиологических механизмов его обеспечения, и тогда психометрические методы выступают как вспомогательные. Так, например, в исследованиях Н.П.Бехтеревой и сотрудников юихологические тесты применяются как элемент необходимой системы контроля функционального состояния мозга человека при диагностических электрических воздействиях через вживленные электроды [Бехтерева и др., 1967; Бехтерева, 1970, 1974).
Признавая такие несомненные достоинства физиологических методов как об"ективность, количественный характер оценки, возможность соотнесения состояний с их органической основой, многие исследователи указывают на определенные сложности в их использова-ши. В частности, отмечается разнонаправленность сдвигов физиологических показателей при сходных состояниях и сходство изменений іри существенно различных состояниях (Соловьева, I960; Генкин, Медведев, 1973; Симонов, 1969; Русалова, 1979). Оценивая вегетативные сдвиги при умственном утомлении, И.А.Кулак (1968) отмеча-эт, что эти изменения являются незначительными и не всеми исследователями учитываются. Определенные разногласия существуют и в зценке информативности частоты сердечных сокращений. Так, в исследованиях В.В.Матова и И.Д.Суркиной (1964) отмечается динамичность ЖГ и частоты пульса у спортсменов при больших физических нагрузках. С другой стороны, частота сердечных сокращений оказалась ма-юинформативным параметром в исследованиях влияния условий зимовий в Антарктиде на суточную ритмику функций (Ильин, 1974). Иссле-їуя физиологические реакции испытуемых на пред"явление эмоциональ-ю окрашенных образов на слайдах, С.А.Сандман не выявил значимых )азличий частоты сердечных сокращений при различных уровнях тре-зожности испытуемого, но отметил ее зависимость от общей обета - 14 новки исследования ( Sandman , 1975).
Возможности и ограничения современных методов количественной оценки временных характеристик физиологических процессов
Возможности и ограничения современных методов количественной оценки временных характеристик физиологических процессов. В настоящее время весьма распространенным является рассмот - 21 рение физиологических процессов как случайных функций времени по аналогии с радиотехническими сигналами (Коган, 1964; Берне, 1969; Генкин, Медведев, 1973; Лившиц и др., 1976; Балантер, 1977 и др.), и по этой причине для их анализа интенсивно заимствуются методы статистической теории связи, в первую очередь - методы анализа распределений вероятности и определения их параметров (Бейли, 1964; Урбах, 1963, 1964; Сергеев и др., 1968; Gerstein , Mandelbrot ,1964; Мещерский, 1972; Воскресенский, Вентцель, 1974 и мн.др.), корреляционного анализа (Бехтерева и др., 1967; Беляев, 1970; Моисеева, Беляев, 1972; Лоскутова, 1975; Туманян и др., 1976 и мн.др.) и спектрального анализа Фурье (Halberg , Conner , 1961; Halberg ,Panofsky , 1961; Halberg et al. , 1964; Galicich et ai. , 1964; Csaki Szekely , 1968; Иванов-Муромский, Заславский, 1968; Усов, 1972; Orr et al. , 1976; Smith , Odell, , 1976; Труш, Кориневский, 1978; Денисов, 1979 и мн.др.).
Три указанные группы методов в разной степени пригодны для определения временных характеристик физиологических процессов. Так, особенностью большинства вероятностных методов анализа является абстрагирование от временного параметра и вычисление таких интегральных характеристик последовательности наблюдений, как среднее значение, среднеквадратичное отклонение, дисперсия, энтропийные характеристики и т.д., а также оценка типа распределения вероятностей посредством построения гистограмм (Бейли, 1964; Сергеев и др., 1968; Кендалл, Стьюарт, 1976).
В тех случаях, когда анализируется последовательность интервалов времени между событиями, например, ряд межимпульсных интервалов нейронной активности или KR -интервалов ЭКГ, вышеуказанные статистические параметры приобретают размерность времени, но, гем не менее, на их основе можно сделать лишь самые общие выводы (о среднем значении интервала времени между событиями, о степени его вариабильностй, об информационной избыточности потока событий), поскольку информация, заключенная в порядке следования событий, оказывается все же утраченной (Кокс, Льюис, 1969; Мещерский, 1972; Балантер, 1977; Levine , Shefner, 1977).
Сами по себе эти выводы могут быть весьма ценны для сравнения отдельных состояний об"екта по соответствующим им реализациям физиологических процессов, как показано, например, в работах Б.Ф.Толкунова (1972), В.В.Мосина и А.Я.Зверева (1971), К.Ю.Ахмедова и Ф.А.Шукурова (1974), П.В.Тараканова (1979) и многих других, однако приходится признать, что задача вскрытия временной структуры самого процесса таким образом решена быть не может.
Среди вероятностных методов анализа известные возможности в этом плане представляет теория марковских цепей, об"ектом анализа которой являются вероятности переходов от одного значения наблюдаемого параметра к другому. Методы теории марковских процессов широко используются в статистической радиотехнике для анализа радиосигналов (Левин, 1966, 1968; Стратонович, 1966; Тихонов, 1966). На основе марковского подхода предложен комбинаторный метод анализа электроэнцефалограммы (Бекшаев и др., 1978), методы марковских цепей второго порядка используются для анализа и клас-зификации сердечных аритмий и выделения желудочковых экстрасис-гол (Gersch et al. , 1975; White f 1976).
При этом достаточно полное описание временной структуры процес-зов оказывается возможным лишь при использовании теории марковских іепей высоких порядков (Стратонович, 1966), и в случае анализа процессов с высокой внутренней связностью (что как раз и характерно для большинства физиологических процессов) такое описание жазывается весьма громоздким.
В отличие от вероятностных методов анализа, корреляционные и !пектральные методы (также относящиеся к статистическим) рассмат - 23 ривают процессы в их естественном временном течении, и при определенных условиях с помощью этих методов могут быть оценены временные характеристики процессов.
Однако, как отмечает ряд исследователей (Рашевски, 1966; Романовский и др., 1975; Моисеева, Симонов, 1975; Chytii, , 1977;Мод-sejevova , 1980) задачи анализа биологических данных обладают собственной спецификой, и физиологические процессы не во всем можно уподобить радиотехническим сигналам. Соответственно, если вероятностные методы по самой своей сути ограниченно пригодны для анализа временных характеристик процессов, то ограничения спектрально-корреляционных методов видны наиболее ярко в тех случаях, когда проявляются характерные особенности биологических процессов.
Наиболее обычное и естественное ограничение подавляющего боль-иинства современных методов анализа дискретных временных рядов заключается в требовании постоянства интервала дискретизации исследуемого процесса (Дженкинс, Ватте, 1971; Бокс, Дженкинс, С974; Андерсон, 1976; Кендалл, Стьюарт, 1976; Болч, Хуань, 1979; Зриллинджер, 1980), что позволяет использовать в качестве незави-зимой переменной номер наблюдения в последовательности, линейно звязанный с его временной координатой, и тем самым существенно шростить технику вычислений. Особенности процессов при этом вли-гот лишь на выбор длительности интервала дискретизации согласно :ироко известной теореме Котельяикова-Шеннона (Котельников, 1956; лркевич, 1962; Усов, 1972).
Построение модифицированного спектра наименьших квадратов и динамической периодограммы
Влияние неравномерности временной шкалы на точность оценки параметров одиночного гармонического колебания с постоянными параметрами.
С помощью алгоритмов В30Р2, ГГК0І и TKQ0I был синтезирован временной ряд, представляющий собой последовательность отсчетов функции произведенных на интервале анализа Тд с интервалом дискретизации д , определяемым выражением где i0- постоянная часть интервала дискретизации, случайный процесс с равномерным распределением, Ащ - амплитуда шумовой компоненты.
Значения гармонической функции (48) выбирались с таким расчетом, чтобы получаемый ряд был сходен с данными, наблюдаемыми в реальных физиологических исследованиях.
В данном исследовании значения параметров были выбраны следующими: СЛ = 0,5 сек, Т = 15.0 сек, А = 0.025 сек, , ч 0 г (50) if = 0.0, Тд = 75.0 сек, t0 = 0.5 сек, что обеспечило определенное сходство синтезируемого колебания с сердечным ритмом. Амплитуда шумовой компоненты Ащ изменялась от 0.0 до 0.5 сек дискретно, через каждые 0.01 сек. На рис. 12 представлены зависимости оценок амплитуды и периода колебания (с их доверительными границами) от глубины шумовой модуляции временной шкалы для периодограммного (А) и спектрального (Б) методов. По мере увеличения степени неравномерности временной шкалы практически неизменными остаются оценки параметров, полученные с помощью метода построения НК-периодограммы, при этом несколько увеличиваются их доверительные границы. Оценки же спектральных коэффициентов Фурье по мере роста неравномерности временной шкалы становятся неустойчивыми, а их доверительные границы расширяются более существенно.
Особый интерес представило сопоставление приведенных выше данных с результатами построения НК-периодограммы для интервального временного ряда, т.е. для случая, когда интервал между на блюдениями изменяется в соответствии с самой дискретизируемой функцией. На рис. 13 представлены НК-периодограммы одиночного гармонического колебания: а) равномерно дискретизированяого; б) при наличии временной шкалы с амплитудой Ащ = 0.5 с и для интервального временного ряда, образованного для того же гармонического колебания. Сопоставление двух последних НК-периодо-грамм показывает, что характер неравномерности временной шкалы не имеет принципиального значения для оценки параметров одиночных колебаний, и вообще этот фактор мало влияет на результат анализа, чего нельзя сказать о спектре Фурье.
Был синтезирован временной ряд равноотстоящих отсчетов в соответствии с формулой (48) и набором параметров (50) с той лишь разницей, что параметр Ащ полагали равным нулю. Полученный ряд на интервале анализа 75.0 сек при интервале дискретизации 0.5 сек содержал 150 отсчетов (время измерялось в условных единицах) и, соответственно, включал 5 полных периодов колебания с периодом 15.0 сек, т.е. коэффициент повторяемости колебания = 5. Затем производилось последовательное вычисление спектров наименьших квадратов на интервалах анализа различной длительности. На рис. 14 приведены зависимости оценок амплитуды и периода колебания от величины Л а) при использовании спектрального анализа Фурье, б) при использовании метода НК-периодограммы. Уменьшение длительности интервала анализа и возникающая вследствие этого некратность отношения его к периоду колебания практически не влияет на оценки, получаемые с помощью НК-периодо граммы, в то время как спектральные коэффициенты Фурье проявляют существенную зависимость от упомянутого отношения.
Построение модифицированного спектра наименьших квадратов и динамической периодограммы
Исследование временной структуры физиологических процессов при эмоциональных реакциях различной модальности
Исследованы записи сердечного ритма 20 детей в возрасте 2-3 лет, постоянно находившихся в Доме ребенка Выборгского района г Ленинграда (материалы А.А.Савич). У каждого испытуемого проведено от 6 до 10 исследований временной структуры сердечного ритма в различных состояниях и на фоне различных эмоциогенных ситуаций: покой в постели после сна; свободное поведение в игровой комнате; самостоятельная игра; игра с воспитателем; плач при обманутых ожиданиях (не дали конфету); плач от обиды (отняли игрушку); плач от страха.(при посещении незнакомого места); еда (обычный завтрак); предвкушение получения конфеты; радость при получении ожидаемой конфеты; удовлетворение при возвращении отнятой прежде игрушки или конфеты.
Всего проанализировано 118 фрагментов сердечного ритма длительностью от I до 3-х минут, сгруппированных по трем типам состояний: а) состояния, характеризующиеся относительно нейтральным фоном с различным уровнем общей активности; б) состояния, характеризующиеся выраженными положительными реакциями и в) состояния с выраженным отрицательным эмоциональным фоном. Для всех фрагментов были рассчитаны показатели статистической и временной структуры. Кроме того, дополнительно вычислялись еще два показателя - суммарная энергия колебательных компонент (Е) и коэффициент инверсии Ки, отражающий отношение числа наблюдений, в которых колебания с большими периодами всегда имели большую ампли туду к числу наблюдений, в которых доминировали колебания с меньшими периодами.
Обнаружено, что в состояниях, характеризующихся нейтральным эмоциональным фоном, среднее количество колебательных компонент несколько меньше, чем при эмоциональных реакциях. При этом развитие эмоциональных реакций сопровождается усилением выраженности колебаний с большими периодами и увеличением числа случаев инверсий. В случае эмоционально нейтрального фона колебательные компоненты с большими периодами имеют как правило большую амплитуду: (Кд варьирует от 0.55 до 0.72), что свидетельствует об устойчивой иерархии медленноволновых компонент. При окрашенных эмоциональных реакциях коэффициент инверсий снижается и варьирует от 0.5 до 0.2, что говорит о нарушении упомянутой иерархии.
Следует подчеркнуть, что в случаях выраженного снижения коэффициента инверсий средние значения периодов двух субдоминирующих компонент заметно сближаются. Средняя энергия колебательных компонент максимальна в покое (Е = 1579) и снижается по мере увеличения уровня активации при сохранении эмоционально нейтрального фона (Е = 659 912). Положительные эмоции сопровождаются некоторым увеличением суммарной энергии колебаний (Е = 1165 1465) При развитии умеренно выраженных отрицательных эмоциональных реакций суммарная энергия колебаний снижается (Е = 659 872), однако при резко выраженной реакции страха этот показатель возрастает (Е = 1351).
Некоторые различия наблюдаются также и по общепринятым статистическим показателям сердечного ритма (частота пульса, среднеквадратичное отклонение интервалов RR и вегетативный показатель ритма), однако определенные выводы по этим показателям оказываются возможными лишь при резко различающихся состояниях, например, между покоем (ЧСС = Ю6±4) и реакцией страха (ЧСС = 145±8).
В то же время такие состояния как игра (ЧСС = 125±5) и положительные эмоции - ожидание конфеты (ЧСС = 121±4) по частоте пульса неразличимы, хотя временная структура сердечного ритма в этих состояниях существенно различается (Е = 912 и 1465 соответственно, ККК = 4,4 и 5,2). Вегетативный показатель ритма в определенной степени отражает общие различия статистической структуры сердечного ритма, связанные с изменениями среднего уровня интервалов и их разброса, проявляя при этом обратную по сравнению с суммарной энергией колебаний связь с характером эмоционального состояния испытуемого. Но его высокая чувствительность к изменению об"ема анализируемой выработки приводит к увеличению доверительных границ и не позволяет делать достоверных выводов о различии его в различных состояниях.
Гораздо более наглядны различия временной структуры сердечного ритма, которые дает периодограммный анализ, На рис. 20 представлены периодограммы сердечного ритма одного и того же ребенка во время свободного поведения и на фоне положительных и отрицательных эмоциональных реакций. Анализ полученных результатов показал, что в любом состоянии в сердечном ритме испытуемых выделяется от 3 до 7 колебательных компонент, причем их периоды и амплитуды в некоторой мере связаны с типом эмоционального состояния. Так, во время свободного поведения наблюдаются несколько компонент в диапазоне периодов 10-35 сек, амплитуды которых достигают 0.035 сек. Развитие отрицательной эмоциональной реакции, сопровождаемой плачем,приводит к резкому подавлению модулирующей ритмики во всех диапазонах периодов, от дыхательных до медленных волн П порядка. Эмоциональная реакция, окрашенная положительно и сопровождаемая смехом, также приводит к подавлению медленно-волновых колебаний, но этот эффект выражен в меньшей степени.
