Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Обзор литературы 9
1.1. Биоэлектрические ритмы мозга и их значение в адаптивных перестройках 9
1.2. Методы анализа ЭЭГ 14
ГЛАВА II. Материалы и методы исследования 22
2.1. Материалы,и методика отведения и ввода ЭЭГ в ЭВМ 22
2.2. Анализ статистической структуры взаимодействия компонент ЭЭГ (методы и алгоритмы) 23
2.2.1. Методы математического анализа межкомпонентного взаимодействия ЭЭГ 23
2.2.2. Статистический метод оценки значимости полученных взаимодействий 31
2.2.3. Метод вероятностных потоков для анализа ЭЭГ 32
2.3. Метод условных средних в приложении к ана лизу структуры компонентного состава ЭЭГ... 33
ГЛАВА III. Анализ межошонентного взаимодействия ээг чело века в различных функциональных состояниях с по мощью матриц переходных вероятностей 36
3.1. Характер межкомпонентного взаимодействия ЭЭГ в состоянии относительного покоя 36
3.2. Структура межкомпонентного взаимодействия ЭЭГ человека в состоянии оперативного покоя 40
3.3, Характеристика статистической структуры межкомпонентного взаимодействия ЭЭГ в состо янии переработки информации 43
3.4, Индивидуально-типологические свойства стати стической структуры межкомпонентного взаимо действия ЭЭГ в условиях относительного покоя 48
3.5. Связность компонент ЭЭГ, индивидуально-типологическая характеристика ее структуры и основные тенденции ее изменения в процессе адаптации 57
ГЛАВА ІУ. Взаимообусловленность характеристик вдиничных колебаний ээг человека и их индивидуальные ва риации 65
4Д. Индивидуально-типологические характеристики условных длительностей периодов ЭЭГ челове ка в состоянии психосенсорного покоя . 65
4.2 Структура взаимовлияний компонент ЭЭГ и ее индивидуально-типологический характер (состояние относительного покоя) 73
ГЛАВА V. Обсуждение результатов 86
Общие выводы 92
Список литературы 94
- Биоэлектрические ритмы мозга и их значение в адаптивных перестройках
- Анализ статистической структуры взаимодействия компонент ЭЭГ (методы и алгоритмы)
- Индивидуально-типологические свойства стати стической структуры межкомпонентного взаимо действия ЭЭГ в условиях относительного покоя
- Индивидуально-типологические характеристики условных длительностей периодов ЭЭГ челове ка в состоянии психосенсорного покоя
Введение к работе
Актуальность темы. На современном этапе интенсивного освоения климато-географических зон земного шара, космоса, глубин океана проблема адаптации человека имеет не только важное медицинское, но и народнохозяйственное значение (О.Г.Газенко,1978; Н.Н.Василевский, 1979; В.П.Казначеев, 1980).
Благодаря комплексному подходу к этой проблеме, в настоящее время открыты многие закономерности адаптивных.перестроек на клеточном (З.И.Барбашова,І970; Т.Уотерман,1971; Ф.З»Меерсон,1973), системном (Н.Н.Василевский, 1973; А.Д.Слоним,1981; Lebhtfc, 1962; // ,1964),.организменном (А.П.Авцын и соавт.,1974; Н.Р.Деряпа, И.Ф.Рябиния,1977; А.Л.Матусов,1979; В.А.Матюхин,1979; В.И.Медведев,1982; Cannon ,1$2° ,5е/уе ,1970; и др.) и популявдоняом (Л.Е. Панин,1978; В.П.Казначеев,1980) уровнях организации.
Многочисленными исследованиями показано, что адаптация человека как в норме, так и при патологии, обеспечивается за счет направленных перестроек (функциональных систем организма (П.К.Анохин,1962; К.В.Судаков,І97І), в которых реорганизация внутрицент-ральных.взаимоотношений играет определяющую роль (Н.П.Бехтерева, 1974; А.М.Зимкина,1975; Р.Ю.Ияьюченок,1979; С.И.Сороко,1981; и др.).
В связи с этим, актуальным вопросом проблемы адаптации человека является изучение общих и индивидуальных особенностей механизмов саморегуляции внутрицентрального гомеостаза, обеспечивающего не только устойчивость функционального состояния организма при воздействии экстремальных факторов внешней среды, но и его активную приспособительную деятельность. . . ,
Одним из объективных методов оценки-функционального, состояния мозга является электроэнцефалография. Исследование биоэлектрической активности мозга позволяет судить о характере протекание про «— 5 цессов возбуждения и торможения (Е.Н.Соколов, 1962; Ю.Г.Кратин, 1977 \Moru2zi , Мадоцл, ,1949), их пространственной организации (М.Н.Ливанов, 1967; В. С .Русинов, 1969; А.Н.Шеповальников и соавт., 1979), внутрицентральных перестройках при целенаправленной деятельности (Е.А.Жирмунская,1974; Е.Б.Сологуб,1977; В.Е.Майорчик, 1978), связи.с,индивидуальными особенностями.высшей нервной деятельности (В.Д.Небылвдын,1966; Г.Уолтер,1966;.И.В.Равич-Щербо, 1978; Vogel\ШЪ\ Becker-Garus ,1971; и др.). ЭЭГ несет в себе информацию об авторегуляционных процессах, .их устойчивости и пластичности (П.В.Зундзен, -Б.М.Шишкин, 1969; С.И.Сороко, 1976; А.Н.Шеповальников и соавт.,1979; И /7 ?/;1961).
Временная структура биоэлектрических явлении мозга тесным образом связана с динамикой состояния мозга во времени, являясь как отражением текущего состояния, так и оказывая на него влияние (Н.П.Бехтерева,1980). Следовательно, временная последовательность смены одних ритмических ЭЭГ-составляющих друтшли и закономерности их взаимодействия играют важную роль как в перестройках,.так и в. поддержании устойчивости функционального состояния мозга. Однако, существующие методы анализа ЭЭГ не позволяют оценивать временную структуру паттерна ЭЭГ. . .
Диссертация выполнена в рамках научного плана НИИЭМ АМН СССР. (Гос.per. № 80072327) по Всесоюзной проблеме "Высшая нервная деятельность и ее нейрофизиологические основы".
Цель и задачи исследования. - Основной целью исследования являлось изучение статистической структуры взаимодействия отдельных компонент. ЭЭГ человека и ее связи с индивидуальными механизмами саморегуляции внутрицентрального гомеостаза в обычных условиях, а также при адаптации к экстремальным факторам Антарктиды.
Для осуществления основной цели необходимо было решить следующие задачи:
1) Исследовать статистическую структуру взаимосвязи отдельных компонент ЭЭГ в зависиглости от уровня адаптивности, оцениваемого по пластичности нейродинамических процессов,
2) Изучить индивидуальные особенности структуры взаимодействия компонент ЭЭГ в различных функциональных режимах (покой, умственная нагрузка),
3) Изучить особенности перестроек структуры межкомпонентного взаимодействия ЭЭГ на разных стадиях адаптации человека в Антарктиде,
4) Определить прогностическое значение данного метода анализа ЭЭГ для оценки индивидуальной устойчивости механизмов саморегуляции внутримозгового гомеостаза и адаптационных возможностей,
5) Апробировать существующие и, при необходимости, разработать новые математические методы для исследования структуры взаимодействия компонент (волн) ЭЭГ и создать соответствующий пакет программ для обработки данных на ЭВМ.
Научная новизна. Разработан новый методический подход к оценке индивидуально-типологических особенностей механизмов саморегуляции ЦНС с помощью анализа статистической структуры (связи) отдельных компонент биоэлектрической активности.
Впервые определена структура компонентного взаимодействия ЭЭГ, установлена, ее индивидуальная специфика для-лиц,с различными уровнями пластичности нейродинамических процессов, прослежена ее динамика в процессе адаптации человека-в Антарктиде.
Найдены ранее неизвестные закономерности поддержания основной частоты ЭЭГ, которые оказались связанными с механизмами взаимной модуляции длительностей периодов ЭЭГ,
Практическая значимость работы. Разработанный метод анализа статистической структуры взаимодействия компонент ЭЭГ может быть использован в физиологии и клинической практике для оценки функ 7 ционального состояния мозга, а также для совершенствования методов отбора и медицинского прогноза для лиц, профессии которых предъявляют повышенные требования к индивидуальной психо-эмоцио-нальной устойчивости и адаптивности. Материалы, содержащиеся в диссертации, могут быть использованы для повышения эффективности адаптивного биоуправления при коррекции состояний.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
1. Индивидуальные особенности механизмов саморегуляции мозга тесным образом связаны со структурой временной организации паттерна ЭЭГ. Эта связь прослеживается как в характере взаимодействия отдельных компонент внутри и между ритмами (бета-, альфа-, тета- и дельта-), так и в закономерностях взаимной модуляции длительности одних волн другими.
2. В установившихся функциональных режимах алгоритмы смены одних волн ЭЭГ другими, особенно для альфа-диапазона, практически не. изменяются у одного и того не человека и могут служить индивидуально-типологической характеристикой.
3. Наибольшая связь исходной структуры взаимодействия компонент ЭЭГ обнаружена с такими свойствами ЦНС как пластичность ней-родинамических процессов, индивидуальная адаптивность и устойчивость к внешним воздействиям... . . . . .
4. Усиление взаимосвязей отдельных волн ЭЭГ с волнами альфа-диапазона и рост числа высоковероятных связей является показателем успешной адаптации человека к новым условиям. Структура паттерна ЭЭГ с равновероятным взаимодействием между отдельными компонентами указывает на отсутствие устойчивых адаптивных сдвигов, в ЦНС и повышенной неустойчивости центральных механизмов регуляции.
Апробация диссертационной работы. Основные результаты иссле - 8 дования доложены и обсуждены на Всесоюзном симпозиуме "Саморегуляция функций и состояний", Ленинград, 1980; на заседании Ленинградского научного общества физиологов, 1982; на научном заседании Отдела экологической физиологии НИИЭМ АМН СССР, Ленинград, 1982.
Основное содержание работы изложено в 8 печатных работах.
Объем и структура диссертации. Работа изложена на 108 страницах машинописного текста и состоит из введения, обзора литературы, описания методики, 3 глав результатов собственных исследований, обсуждения и выводов. Диссертационная работа иллюстрирована 20 рисунками. Библиография включает 158 источников.
Биоэлектрические ритмы мозга и их значение в адаптивных перестройках
В результате длительного эволюционного развития живой организм приобрел способность адекватного реагирования на изменяющееся внешние условия. Среда обитания с ее меняющимися характеристиками, носящими в большинстве случаев повторяющийся, циклический характер, определила и циклический характер процессов в живом организме.
цикличность физиологических процессов является, таким образом, фундаментальным свойством организма и проявляется на самых различных уровнях его организации в форме биологических ритмов (К.Х.УОДЦИНГТОН, 1970; Д.С.Саркисов, 1973; А.В.Войно-Ясенецкий, 1974; РЛ.Баевский, 1976; Н.Н.Василевский, 1979; и др.).
Приспособительная деятельность предполагает активную форму достижения выживания и сохранения за счет механизмов саморегуляции, т.е. процессов автоматического поддержания физиологических параметров организма на необходимом для нормальной жизнедеятельности уровне (Н.Н.Василевский, 1973; Р.М.Баевский, 1977; Н.И.Моисеева и соавт., 1977\HalbergД969; и др.).
Однако любой новый режим деятельности, порожденный взаимодействием организма с внешней средой, связан с глубокими перестройками управляющих процессов и может завершиться как перестройкой систем гомеоотатичеокого регулирования, так и возникновением патологии (Н.А.Агаджанян, 1966; В.В Ларин, Р.М.Баевский, 1970; В.И. Медведев, 1975, 1982; Н.П.Бехтерев а, 1976; и др.).
При этом перестройки управляющих процессов не могут не приводить к изменениям в биоритмике. Это согласуется с современным взглядом на биоритмы как процессы, отражающие динамику саморегу лирующих механизмов в биосистемах (Н.Н.Василевский, 1979).
Наиболее чувствительные к изменениям внешней среды являются механизмы регуляции ЦНС (АД.Слоним, 1976; Н.Р Деряпа, И.Ф.Ряби-нин, 1977; Н.Н .Василевский, СИ.Сороко, МЛ .Богословский, 1978).
Ритмическая природа механизмов регуляции в ЦНС приводит к тому, что возбудимость мозга колеблется около некоторого уровня в определенном индивидуальном диапазоне и сдвиг в сторону торможения или возбуждения в мозге может отражаться,соответственно, замедлением или учащением биоэлектрической активности головного мозга (Н.П.Бехтерева, 1974), Согласно точке зрения М.Н .Ливанова (1962) и Е.Н.Соколова (1962), биоэлектрическая активность мозга (в частности, ЭЭГ) не только отражает процессы, происходящие в мозге, но и определяет уровень функционального состояния, облегчая или ухудшая те или иные феномены, протекающие в головном мозге. Многочисленные исследования с биорегулируемыми ЭЭГ-обратными связями на человеке вполне доказывают эту точку зрения (М.НДиванов, 1972; С Л .Сороко, 1976; СИ.Сороко и соавт., 1977; Н.В.Черниговекая и соавт.,1982; Now lis , Kami/a, 1970; Brown , 1970;/ /-, 1972; &? Zy,l974; и др.). Таким образом, изучая биоэлектрическую активность мозга, можно судить о перестройках, происходящих под влиянием внешней среды, в частности, и об адаптивных перестройках.
Головной мозг, обладая огромным разнообразием биоритмов, является поэтому высокопластичным и способным адаптироваться, модифицируя наличные биоритмы и переходя с одного уровня функционирования на другой посредством биоритмов.
Анализ литературных источников показывает, что электроэнцефалограмма является достаточно мощным инструментом в определении самых разнообразных сторон функционирования центральной нервной системы. Электроэнцефалографические методы применяются для иссле - II дования психологических и поведенческих реакций, для оценки функционального состояния мозга, для выявления мозговых нарушений (Н.П.Бехтерева, I960; В .Е .Майорчик, 1964; ЕД.Хомская, 1972; Е. А .Жирмунская, 1974; Е .Б .Сологуб, V$ll\Mori/zzi tMago//?t 1949; More/7 , Jasper, 1956; Brazier , 1966; и др.). Имеются также данные о связи ЭЭГ с индивидуальными особенностями высшей нервной деятельности (В.Д.Небылипын, 1976; Г.Уолтер, 1966). Оказалось, что некоторые феномены ЭЭГ генетически определены (И.В. Равич-Щербо, 1978; Voge7 , 1970; Becker-Gart/s,1971;Stasse/? etа/л 1982; и др.). Изучение этих свойств невозможно без знания пространственно-временной организации процессов (В.С.Русинов, 1969; М.Н.Ливанов, 1972; А.Н.Шеповальников и соавт., 1979).
Изменениям ЭЭГ в период адаптации к экстремальным условиям и, в частности, в процессе пребывания человека в Антарктиде, посвящено небольшое число работ. Остановимся кратко на основных закономерностях перестроек ЭЭГ в течение антарктической зимовки.
Е.А.Ильин (1971) обнаружил изменения в амплитудно-частотном спектре ЭЭГ. Автор показал, что в первый период зимовки увеличивается альфа- и бета-активность, учащается альфа-ритм. С увеличением же срока пребывания в Антарктиде в ЭЭГ выявлялся сдвиг в сторону тета- и дельта-частот. Эти перестройки, как указывает автор, сопутствовали снижению жизненного тонуса, у некоторых лиц развились признаки реактивной депрессии. У многих полярников уменьшался интерес к профессиональным обязанностям. П.В.Бундзеном (1969, 1972) обнаружены в ЭЭГ аналогичные перестройки. Так, в период полярной ночи у большинства лиц преобладала медленная волновая активность. П.В.Бундзен (1972) считает, что эти изменения в ЭЭГ связаны с уменьшением подвижности и силы авторегуляционных функций мозга. Подчеркивается, что вся популяция обследуемых полярников была неоднородной как по скорости изменения ЭЭГ и харак - 12 теру перестроек, так и по скорости восстановления ее исходного профиля.
Детальный анализ перестроек ЭЭГ у полярников в условиях зимовки в Антарктиде был проведен С«И.Сороко (1975,1976). В частности было показано, что перестройки ЭЭГ имеют выраженный индивидуально-типологический характер и зависят от уровня пластичности нейродинамических процессов, который может быть оценен с помощью специальных тестов с ЭЭГ-обратными связями (С.И.Сороко и соавт., 1977).
Анализ статистической структуры взаимодействия компонент ЭЭГ (методы и алгоритмы)
1 Рассмотрение методов анализа биоэлектрической активности мозга, проведенное в главе I, позволяет придти к выводу, что существующие приемы анализа ЭЭГ не в состоянии в полной мере оценить особенности взаимодействия ее ритмических составляющих и взаимовлияния их друг на друга. Вновь необходимо подчеркнуть, что изучение взаимодействия дискретных составляющих важно для понимания специфической организации внутренних механизмов, координирующих деятельность структур мозга во времени и пространстве.
С целью восполнить пробел в данной области, нами была предпринята попытка разработать методы, адекватные поставленной нейрофизиологической задаче.
2.2.1. Методы математического анализа межкомпонентного
взаимодействия ЭЭГ
Элементарными объектами (дискретными единицами) изучения являются последовательности главных периодов ЭЭГ (Н.Берч Г.Чил-дерс, 1966; С.И.Сороко и соавт., 1976). В данном случае под пе - 24
риодом понимается время, занимаемое тремя последовательными пересечениями ЭЭГ (так называемой изоэлектрической линии) в каздом отведении ЭЭГ,
Отнесем каждый период ЭЭГ, в зависимости от его длительности, к одному из четырех классов, соответствующих бета- (j3), альфа- ( ), тета- (9) и дельта- (ft) ритмам. Эти периоды будем в дальнейшем называть бета-, альфа-, тета- и дельта-компонентами ЭЭГ,
Выбор указанных значений границ для разделения ЭЭГ на дискретные компоненты диктовался: во-первых, традиционным делением ЭЭГ на частотные составляющие (Е.А.Жирмунская и соавт.,1978); во-вторых, что является более важным, положением локальных минимумов на многомодальном распределении периодов ЭЭГ и стабильности их расположения, поскольку в случае отсутствия минимумов (од-номодальное распределение) невозможно разделение ЭЭГ на отдельные компоненты.
Изучение местонахождения и стабильности минимумов по подробным гистограммам периодов показывает, что минимумы совпадают с общепринятыми границами частот ЭЭГ и устойчивы как у одного человека, так и у всех лиц, участвующих в наших исследованиях,
На рисі изображены гистограммы периодов ЭЭГ двух человек, зарегистрированные с интервалами времени в четыре месяца. Видна сохранность положений минимумов, которые совпадают с выбранными нами границами для определения компонент и классическим делением ЭЭГ человека на частотные составляющие. Определив корректно компоненты ЭЭГ, представим любую реализацию ее как последовательность дискретных компонент, сменяющих друг друга во времени, так что каждый элемент последовательности принимает значение из конечного множества (в нашем случае одно из четырех возможных значений).
Будем называть эту вероятность переходной, а смену одной компоненты другой - переходом. Она равна условной вероятности появления J -й компоненты, если ей предшествовала І- -Я компонента. Оценив Pij для всех /, / =1,2,3,4, получим матрицу
Таким образом, матрица Р стохастическая, т.е. сумма элементов любой ее строки равна единице. Будем называть матрицу {fi//J ненормированной матрицей переходов. Поскольку матрица Р стохастическая, то каждая ее строка является оценкой некоторого условного распределения (В.Феллер, 1964).
С целью получения устойчивых выборочных оценок матрицы элементы которой могут быть зависимы.от длительности реализации ЭЭГ, то есть от А/ - объема выборки, были построены зависимости Pij = PiJ (м) . Это было сделано путем вычисления переходных вероятностей, для фиксированной реализации ЭЭГ при постепенно увеличивающемся объеме выборки. Оказалось, что для N 500 элементы матрицы Р начинают стабилизироваться и проявляют свойство уменьшения дисперсии. Для N 500 справедливо приближенное равенство Pij Pij (Л/)-const% Таким образом, достаточный объем выборки
- 28 для оценок матрицы Р , в данном случае (для анализируемых процессов) найден эмпирически и лежит в диапазоне 500-600.
Все это означает, что при объеме выборки меньше 500, выборочные оценки матриц переходных вероятностей не являются выборочно устойчивыми и поэтому не пригодны для оценки установившихся режимов функционирования мозга.
В нашем исследовании анализу подвергались записи ЭЭГ длительностью 2-2,5 мин, что составляло от 700 до 1500 периодов ЭЭГ. Следовательно, полученные в данном исследовании оценки матрицы переходных вероятностей, выборочно устойчивы.
Для наглядного представления матриц переходных вероятностей строились вероятностные ориентированные графы (Р.Басакер, Т.Са-ати, 1974), вершинами которых являются компоненты ЭЭГ, а ориентация дуг указывает направление перехода от одной компоненты к другой (рис. 3 ). Отсутствие ребра между какими-либо компонентами означает отсутствие соответствующего перехода. Удобным приемом для изображения вероятностных ориентированных графов является изображение их таким образом, что толщина ребра пропорциональна соответствующей вероятности перехода (С.И.Сороко и соавт., I9SL). Это позволяет избежать громоздких надписей в виде цифр на ребрах графа, указывающих значения вероятностей перехода.
Матрицы переходных вероятностей дают нам информацию о выраженности тех или иных переходов одних компонент ЭЭГ в другие, аналогично тому, как гистограмма периодов дает информацию о ЭЭГ с точки зрения выраженности тех или иных компонент. Как первая, так и вторая характеристики, описывают компонентную структуру
Индивидуально-типологические свойства стати стической структуры межкомпонентного взаимо действия ЭЭГ в условиях относительного покоя
При адаптивных реакциях мозга человека в первую очередь проявляются индивидуально-типологические свойства этих реакций (Н.Н.Василевский, 1979), в частности, индивидуальные перестройки нейродинамических процессов.
В работах С.И.Сороко (1977), Н.Н.Василевского (1979) и Н.Н. Василевского и соавт. (1978) была детально обоснована методика определения (тестирования) способности конкретного субъекта к адаптации в экстремальных условиях среды. Были выявлены высокоадаптивная (будем называть ее в дальнейшем первой группой), средняя и низкоадаптивная (назовем их второй и третьей группами соответственно) группы лиц.
Среди исследуемого нами контингента лиц 39 человек оказались в первой группе, по 15 человек - во второй и третьей. Пластичность нейродинамических процессов, которая является определяющим фактором адаптоспособности человека, и индивидуальные перестройки этих процессов коррелируют с исходным профилем ЭЭГ (С.И.Сороко, 1976; Н.Н.Василевский, 1979). Согласно этим данным, высокоадаптивная группа лиц характеризуется хорошо выраженным альфа-ритмом как при закрытых, так и при открытых глазах. На гистограммах периодов ЭЭГ выделяется бимодальность с максимумами в области альфа- и тета-частот. У лиц второй группы альфа-ритм выражен хорошо при закрытых глазах и незначительно при открытых. В подавляющем большинстве случаев гистограммы периодов содержат две моды с почти одинаковыми максимумами в области альфа- и тета-частот. У третьей группы лиц альфа-ритм при открытых глазах практически отсутствует, а при закрытых выражен незначительно. Гистограммы периодов шлеют мономодальныи характер с максимумом в области тета-частот. Показано, что структура графа переходных вероятностей от одного периода ЭЭГ к другому отражает индивидуальные особенности ЭЭГ человека (С.С.Бекшаев и со-авт., 1978). В связи с изложенными фактами весьма важно дать подробный анализ межкомпонентного взаимодействия ЭЭГ по типологическим группам. С этой целью построим по каждой типологической группе усредненные матрицы переходных вероятностей и соответствующие им вероятностные ориентированные графы (рассматриваем состояние покоя с закрытыми глазами).
Для первой группы лиц (усреднялось 39 матриц переходных вероятностей) матрица представлена ниже (4), соответствующий ей вероятностный граф. Для этого графа характерно доминирование переходов в альфа-компоненту и малые вероятности выхода из нее.
Взаимодействие других компонент между собой осуществляется
Граф характеризуется отчетливой несимметричностью, это проявляется в различных вероятностях переходов: от дельта-компоненты к тета-компоненте (обратный переход обладает малой вероятностью) ; от дельта- к альфа-компоненте, от тета- к альфа-компоненте и от бета-компоненты к альфа-компоненте. Можно сказать, что для данной группы лиц, в среднем, альфа-компонента мало зависит от других компонент ЭЭГ и играет определяющую роль в организации структуры паттерна ЭЭГ. Высоковероятные комбинации, которыми для данной группы лиц являются j3o(... о(,ОЫ.. .Ы,дсА... Ы , && А... Ы подтверждают высказанное утверждение. Взаимодействия с альфа-компонентой сильные (по вероятности), вероятность перехода в альфа-компоненту, как следует из матрицы (4), изменяется от 0,554 до 0,809.
Взаимодействия внутри бета-, тета-, дельта-диапазонов незначительны, с вероятностями, не превышающими 0,2. Сравнительный анализ вероятностных графов для средней и низкоадаптивной группы лиц (матрицы (5) и (6) соответственно) показывает, что постепенно от высокоадаптивной группы к низкоадаптивной изменяется сила взаимодействия компонент с альфа-компонентой и для третьей группы мы замечаем уменьшение вероятности взаимодействия компонент ЭЭГ с альфа-компонентой и одновременно увеличение вероятности взаимодействия с тета-компонентой. Сравнивая матрицы (4), (5) и (6), представляющие усредненные по соответствующим группам матрицы переходных вероятностей, тем не менее видим, что для первой и третьей групп альфа-компонента упорядочивает остальные компоненты по вероятностям по одной и той же закономерности, только для переходной группы дельта- и тета-компоненты меняются местами: Таким образом, сила статистического взаимодействия компонент ЭЭГ с альфа-компонентой изменяется от группы к группе, но характер -взаимодействия остается неизменным. Это свидетельствует о том, что закономерности формирования композиционных последовательностей в ЭЭГ, связанных с альфа-компонентой (в норме), жестко встроены в систему межцентральных взаимодействий. Общим для всех является то, что чем ниже уровень адаптивности человека, тем больший вес в его ЭЭГ приобретают взаимодействия как от высокочастотных компонент к низкочастотным, так и от низкочастотных к высокочастотным, но сила этих взаимодействий становится меньшей. Граф приобретает симметричный вид, а характер взаимодействия между компонентами ЭЭГ отражает свойство "диффузности", которое приводит к тому, что не существует определенных часто повторяющихся комбинаций, из которых могли бы составиться устойчивые компонентные рисунки ЭЭГ. Очевидно, что комбинаторная конструкция ЭЭГ для высокоадаптивной группы лиц свидетельствует о высокой пластичности неиродинаїлических процессов и устойчивости реакций на резко изменяющиеся условия окружающей среды. Это соответствует устойчивой и сильно организованной структуре взаимосвязей корково-подкорковых отношений , связанной у этой группы лиц с организацией взаимодействия компонент ЭЭГ с альфа-компонентой. Неустойчивость и неадекватность реакций на изменения среды у лиц низкоадаптивной группы (С.И.Сороко, 1976; С.И.Сороко и соавт., 1977) логично коррелируют со спецификой организации межкомпонентного взаимодействия в их ЭЭГ. Большое число разнонаправленных слабых взаимодействий и, как следствие, низкая взаимоуправляемость в ходе адаптационного процесса, затрудняет ассоциировать внутрицентральные перестройки с текущими комбинациями компонент ЭЭГ.
Индивидуально-типологические характеристики условных длительностей периодов ЭЭГ челове ка в состоянии психосенсорного покоя
Сравнительному анализу подвергались условные средние длительности периодов для ЭЭГ лиц первой, второй и третьей групп (совместно) . Изучались распределения всех условных длительностей периодов в указанных группах. На рис. 12-14 представлены гистограммы распределения в каждой группе соответствующих средних.Распределения условных средних бета-компоненты, как видно из рис. 12характеризуются тем, что гистограммы для первой группы лиц смещены вправо. Это свидетельствует о том, что все бета-компоненты (за исключением fbp ) для второй и третьей группы лиц обладают меньшей длительностью по сравнению с первой группой. Полученные факты позволяют утверждать, что бета-ритм у первой типологической группы замедлен по сравнению со второй и третьей.
Распределение J5 для низкоадаптивной группы лиц имеет меньший размах, чем для высокоадаптивной (рис.12, А). Следовательно, низкоадаптивная группа более однородна относительно регулярного бета-ритма.
Дальнейший анализ распределений Ьс показывает, что как для высокоадаптивной, так и для низкоадаптивной группы, распределение 1 имеет наименьший размах по сравнению с прочими бета-компонентами (рис. 12,Б ). Можно сказать, что альфа-компонента оказывает стабилизирующее влияние на длительность бета-периода, следующего непосредственно за ней. Гистограммы распределения альфа-компонент (рис. 13 ) показывают сдвиг длительностей влево (кроме о(в ) для лиц высокоадаптивной группы по сравнению с низкоадаптивной.
Высокоадаптивная группа лиц, следовательно, характеризуется, в среднем, более короткими альфа-периодами, если они следуют непосредственно после дельта-, тета— и альфа-компонент. Мода распределения компоненты а{р для первой группы лиц находится правее соответствующей для низкоадаптивной группы (рис. 13, Г ); альфа-компонента, следующая на ЭЭГ непосредственно за бета-периодом, проявляет свойства, отличные от остальных альфа-компонент. Таким образом, альфа-компоненты являются неоднородной по своим свойствам совокупностью.
Почти полная идентичность вида распределения тета-компонент для всех групп лиц показывает, что в состоянии покоя распределение длительностей тета-компонент не проявляет индивидуально-типологических свойств.
Продолжая анализ условных средних длительностей периодов ЭЭГ, рассмотрим конкретные длительности по группам. Среди всех бета-компонент, как для высокоадаптивной, так и низкоадаптивной группы, максимальную длительность обнаруживают те бета-компоненты, которые следуют в ЭЭГ непосредственно после альфа-периода; для альфа-компоненты максимальной длительностью обладают те, которые следуют непосредственно после бета-компоненты; для тета— после дельта-периода; для дельта— после дельта-компоненты. Эта особенность распределения максимальных длительностей присуща всем трем рассматриваемым типологическим группам .
А изображены расположения минимальных средних длительностей периодов. В отличие от расположения максимальных периодов, проявляющих стабильность от группы к группе, минимальные периоды таким свойством стабильности не обладают.
Компонента бета-, следущая непосредственно после бета-компоненты, обладает минимальной длительностью для всех типологических групп. Отчетливо прослеживается тенденция расположения минимальных периодов, следующих непосредственно после альфа-периодов, по мере приближения типологической группы к низкоадаптивной. Так, для первой группы нет ни одной минимальной компоненты, которая следует непосредственно после альфа-периода , для второй группы минимальные компоненты альфа- и тета- следуют после альфа-компоненты, а для третьей группы все компоненты (кроме бета-), следующие на ЭЭГ после альфа-периода, имеют минимальную длительность. Проверка статистических гипотез о неравенстве между минимальными и максимальными длительностями условных средних по парному критерию знаков показывает высокую достоверность ги потезы (вероятность ошибки Р 0,01). Это свидетельствует о том, что найденные закономерности присущи ЭЭГ любого субъекта в состоянии относительного покоя (с закрытыми глазами) и позволяют по-новому взглянуть на связность ритмических составляющих ЭЭГ человека.
