WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

МАККОНЕН Кристина Феликсовна

Разработка структуры биоуправляемых

модулей реабилитационного тренинга в рамках

сетевой интегрированной информационной

системы и автономных биотехнических систем

для модификации функционального

состояния пациента

Специальность: 05.13.01– Системный анализ, управление

и обработка информации

(технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора медицинских наук

Воронеж – 2009

Работа выполнена в ГОУВПО «Белгородский государственный университет»

Научный консультант доктор медицинских наук, профессор

Пятакович Феликс Андреевич

Официальные оппоненты: доктор медицинских наук, профессор

  Нехаенко Наталия Евгеньевна;

  доктор медицинских наук, профессор

  Бал Михаил Юрьевич;

 

  доктор медицинских наук, профессор

  Каменев Виктор Федорович

Ведущая организация ГОУВПО «Российская государственная

  медицинская академия

им. И.М. Сеченова»

Защита состоится «24» апреля 2009 г. в 1300 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться  в научно-технической библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Автореферат разослан «  » марта 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Федорков Е.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Определенные генетической детерминацией уровни  приспособления человека к коренным изменениям современных условий жизнедеятельности не успевают вслед за динамично развивающимся технологическим окружением его реального существования.  В результате столкновения таких противоречий в последние годы отмечается рост психосоматических расстройств и болезней регуляции.

Все эти обстоятельства послужили генератором развития теоретических и практических исследований с использованием информационных технологий в сфере автономных биотехнических систем и компьютерных систем, агрегированных с аппаратными средствами для лечения, а также для  поддержки принятия решений в области медицины, что существенно повышает  качество медицинских услуг [Ф.А. Пятакович, 2008]. К их числу относятся и методы биоуправления, которые применяют в современных технологиях лечения аффективных нарушений, психосоматических заболеваний и аддиктивных расстройств  [М.Б. Штарк, 1998,  F.A. Pyatakovitch, 2008].

Как известно, целевой функцией ЭЭГ биоуправления является трансформация в нужном направлении нейродинамической активности мозга с последующей модификацией функционального состояния пациента. При этом пациент, используя различные стратегии отыскания психологического комфорта, меняет адекватно ему соответствующий и паттерн ЭЭГ.

Однако здесь существует проблема необходимости индуцирования внутрипсихического состояния соответствующего достигнутому уровню целевой функции биоуправления. Между тем пациент не всегда и не быстро может отыскать это состояние и, тем более, длительно его удерживать. Неслучайно по данным авторов [С.В. Макаров, О.С. Шубина, 2004] в первые дни лечения по разным причинам, в том числе из-за затруднений при освоении активного тренинга, требующего волевых усилий метода нейробиоуправления, прекратили лечение от 41 % до 50 % больных.

Технологии биоуправления применяются как самостоятельно, так и в сочетании с другими видами биоуправления. Для этих целей используют и компьютерный тренинг в виде игрового биоуправления [М.Б. Штарк, 1998].

Использование различных приемников регистрации параметров биологической обратной связи различной модальности, естественно, расширяет спектр приобретаемых навыков саморегуляции [О.А. Джафарова, 2002].

Однако здесь следует рассмотреть и недостатки игровых систем, работающих на принципах биологической обратной связи. Во-первых, техническая реализация данных игр осуществляется в околореальном времени. Во-вторых, тренинг во всех рассмотренных системах «БОС-ПУЛЬС» и им подобных, но с другими модальностями параметров биологической обратной связи, основан на управлении каким-либо одним параметром: частотой пульса, или амплитудой бета-ритма электроэнцефалограммы, или концентрацией СО2 в выдыхаемом воздухе [О.В.Гришин и др., 1998, 2002]. Использование различных модальностей биологической обратной связи в игровых системах тренинга привело к расширению арсенала игр, но не решило проблемы оптимизации игрового воздействия [Ф.А. Пятакович, 2007].

И, наконец, в-третьих, скорость перемещения виртуального соперника в последующем сеансе тренинга зависит от средней частоты пульса, достигнутой реальным соперником в предыдущем сеансе. Поэтому с каждым последующим сеансом достижение успеха становится все более проблематичным в связи с известными физиологическими ограничениями замедления частоты сердечных сокращений [N. Miller, 1978; Н.Б. Суворов, Н.Л. Фролова, 2002].

Хронобиологические методы, основанные на мультипараметрической биологической обратной связи, как было установлено российскими учеными, относятся к наиболее корректным способам оптимизации воздействия при помощи любых технологий лечения. И, как оказалось, тому причиной является структура многочастотных кодов биоуправления физиологическими процессами. Также было установлено, что одночастотные воздействия организмом активно демпфируются на адресуемом уровне  [С.Л. Загускин, 1986].

В связи с вышесказанным актуальным является разработка программно-управляемых способов воздействия с использованием мультипараметрической биологической обратной связи [М.Б. Штарк,1998; Ф.А. Пятакович и др., 2007].

Структурные модели трехуровневых биотехнических систем, предназначенных для виртуального игрового тренинга, включающего видимое фоновое изображение, видимое фиксирующее изображение и квазиневидимое изображение на субсенсорном уровне как  в России, так и за рубежом отсутствуют.

Следовательно, разработка таких систем относится к актуальным задачам, существенно расширяющим эффективность лечения при помощи компьютерных  игровых технологий реабилитации различных заболеваний человека.

Второй подход немедикаментозного воздействия базируется на принудительном или направленном навязывании определенного частотного спектра через оптический канал связи или посредством специальных электродов.

Частотная фотостимуляция используется и для безмедикаментозной коррекции функциональных состояний человека с формированием, так называемых, артифициальных стабильных функциональных связей (АСФС) [В.М. Смирнов, Ю.С. Бородкин, 1979]. Последующая активация АСФС, но только с той же частотой, приводит к воспроизводимым комплексным эффектам, сопровождающимся клиническими и электрофизиологическими изменениями [А.В. Миролюбов, И.Л. Соломин, А.Ю. Шикин, 1988].

Однако рассмотренные методы фотостимуляции лишь условно могут быть отнесены к хронобиологическим подходам, поскольку используют из реального многочастотного кода лишь одну частоту и не синхронизированную с другими биоритмами пациента.

В 1994 году Ф.А. Пятакович, используя принципы хронобиологии, научно обосновал рекомендации по разработке биотехнических систем цветостимуляции, в которых параметры цветового воздействия по интенсивности могут быть автоматически согласованы с параметрами биологической обратной связи посредством датчиков пульса и дыхания. Реализация рассмотренных выше теоретических положений, была осуществлена в запатентованной биотехнической системе цветозвукостимуляции [Ф.А. Пятакович, В.Т. Пронин, 1994; Ф.А. Пятакович, 1995; Ф.А. Пятакович, В.Т. Пронин, Т.И. Якунченко, 1996; F. Pyatakovitch, T. Yakountchenko, 1997], в которой предъявляемым объектом служили два овала с циклически изменяемой цветовой последовательностью, закодированной в виде того или иного паттерна ЭЭГ.

За десятилетие с 1994 по 2004 годы была проведена серия исследований, включавшая формирование медико-технических требований к разработке биотехнических систем, в которых  предъявляемым объектом служили: два овала [Ф.А. Пятакович, 1994], четыре квадрата [Хашана Ю.Х., 1999], цветовые решетки [А.А. Должиков, 2000; С.Н. Хорошилов, 2004].

Проведенные цитированными выше авторами исследования продемонстрировали, что использование всех технологий биоуправляемой цветостимуляции обеспечивает на основе механизма резонансного захвата навязываемых частот трансформацию паттерна ЭЭГ и, как следствие, модификацию функционального состояния пациента [Ф.А. Пятакович, 2004].

Однако подобные технологии воздействия не могут рассматриваться с позиций реабилитационной медицины, поскольку в них отсутствует элемент активного участия больного в процессе лечения [О.А. Джафарова, 1998].

Следовательно, разработка биотехнических систем директивного биоуправления, включающего воздействие при помощи цветостимуляции с мотивированным участием больного, является актуальным [Ф.А. Пятакович, 2005].

В целом ряде случаев усвоение ритмов фотостимуляции у пациента оказывается недостаточным для использования данного метода лечения. Поэтому в таких ситуациях в арсенале врача должна быть система, включающая наряду с методами альфа-, бета тренинга биоуправляемой цветостимуляции еще и методы биоуправляемой электростимуляции мозга.

Из литературы известен названный авторами полифункциональный мультипараметрический комплекс для биоуправления [А.В. Адамчук, С.М. Захаров, А.А. Скоморохов, 2002]. Многоканальный задающий генератор комплекса формирует эталонные (навязываемые) процессы, законы, изменения которых выбираются из библиотеки или создаются пользователем произвольно. Система позволяет использовать и фрагменты записи реальных физиологических сигналов и их параметров, полученных от здорового человека или от самого пациента в период ремиссии.

Однако в рассматриваемом полифункциональном комплексе не пред–усмотрены датчики для синхронизации с биоритмами пациента и отсутствует биологическая модуляция навязываемых искусственно синтезируемых сигна–лов.

По данным литературы современная технология биоуправления включает, как правило, использование цифровых сигнальных процессоров (ЦСП),  обеспечивающих предварительную обработку входных сигналов (фильтрация, анализ спектра). Такой подход освобождает процессор компьютера от подобной обработки и переключает его на сервисные функции [А.Н. Корсаков, 1998; А.В. Соколов, 1998]. Несмотря на высокую надежность рассмотренной системы, такая архитектура не отличается гибкостью, так как невозможно произвести модернизацию системы без ее замены целиком [В.А. Нагин, 2002; О. Зайцев, 2004; А.Н. Ковязин, С.М. Востриков, 2005; А. Сорокин, 2005].

В настоящее время более актуальной является практика модульного построения программного обеспечения, при котором система разбивается на ряд функционально законченных модулей, причем каждый модуль имеет свой интерфейс набор команд его использования [М. Фленов, 2005].

Ядром программного обеспечения служит «Диспетчер данных», который обеспечивает необходимую связь внутри системы, между модулями, между клиентской и серверной частями, а также возможность прозрачной работы модулей в сети [Йон Снейдер, 2001].

Таким образом, резюмируя представленные материалы, следует подчеркнуть, что использование различных методов биоуправления для  лечения широкого класса заболеваний требует решения проблемы оптимизации воздействия на основе биологической обратной связи, а также диагностической проблемы оценки успешности и эффективности проведенного тренинга.

Направление  работ, рассматривающих эту проблему в соответствии с фундаментальными принципами хронобиологии, основанными на мультипараметрической обратной связи, следует  признать как наиболее  перспективное.

Следовательно,  проблема оптимизации  воздействия  при  помощи, например, биоуправляемой электростимуляции мозга ЭЭГ–подобными сигналами или биоуправляемой директивной цветостимуляции может быть решена на основе разработки технических средств, обеспечивающих модуляцию несущего терапевтического сигнала при помощи основных биоритмов  пациента.

С позиций практической реализации представленных выше  фундаментальных положений хронобиологии могут быть рассмотрены три подхода. 

Первый связан с  разработкой биоуправляемых портативных устройств, работающих на основе цифровых сигнальных процессоров и обеспечивающих интерфейс с персональным компьютером.

Второй подход направлен на разработку автономных портативных био–технических систем, как, например, биоуправляемых генераторов ЭЭГ–подобных сигналов или микропроцессорных систем, реализующих сценарии игрового тренинга на основе мультипараметрической обратной связи.

Третье направление позволяет  создавать интегрированные биотехни–ческие системы. Они имеют в своем составе набор необходимых модулей, которые включают принципы применения технологий биоуправления: БОС ЭЭГ-терапии (альфа и бета тренинга), биоуправляемой электростимуляции мозга ЭЭГ–подобными сигналами, биоуправляемой директивной цветости–муляции и  игрового биоуправляемого тренинга.

Настоящее исследование выполнено в соответствии с планами проблемной комиссии по хронобиологии и хрономедицине РАМН, а также с одним из основных научных направлений ГОУВПО «БелГУ»: «Разработка универсальных методологических приемов хронодиагностики и биоуправления на основе биоциклических моделей и алгоритмов с использованием параметров биологической обратной связи», а также при поддержке аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)» по проекту: РНП.2.2.3.3.3301 «Разработка моделей и алгоритмов на основе биологической обратной связи для сетевой интегрированной системы коррекции нарушений центральной нервной системы и модификации функционального состояния школьников и учащейся молодежи».

Цель и задачи исследования. Целью исследований является оптимизация методов биоуправления с разработкой структуры специализированных модулей цветовой фотостимуляции с реабилитационным вектором направленности воздействия, модулей ЭЭГ–тренинга и генерации модулированных ЭЭГ-подобных сигналов, игрового тренинга с использованием системных методологических приемов управления основанного на мультипараметрических сигналах биологической обратной связи различных типов модальностей и направленных на индивидуализацию и усиление эффективности лечения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

разработать классификацию иерархии режимов управления нейродинамической активностью мозга и ритмом сердца на основе информационного анализа, соответствующего определенному функциональному состоянию человека;

сформировать комплекс детерминированных моделей цветостиму–лирующего воздействия, которые соответствуют паттерну ЭЭГ и включают цветовую составляющую и временную композицию в виде длительности импульса и длительности паузы с определенным количеством тиков (частотой повторений конкретного ЭЭГ-диапазона);

разработать детерминированные модели и алгоритмы биоуправления глубиной модуляции паттернов электрических сигналов плавающей частоты 7-13 Гц и 14-26 Гц подобных альфа- и бета-ритмам электроэнцефалограммы человека;

разработать структуру интегрированной информационной системы, предназначенной для трансформации нейродинамической активности мозга и последующей модификации функционального состояния человека;

создать структуру биоуправляемого модуля директивной цветостимуляции в рамках интегрированной информационной системы модификации функционального состояния человека;

разработать  структуру биоуправляемых аппаратных и микропроцес–сорных систем генерации ЭЭГ–подобных сигналов, предназначенных для процедуры электростимуляции мозга;

создать модели и реализовать алгоритмы мультипараметрических сигналов управления, включающих вычисление соотношений динамики частоты пульса, дыхания и субсенсорных световых сигналов для реализации игровых стратегий биоуправляемого игрового тренинга;

разработать структуру портативной биотехнической системы для игрового тренинга, а также модели и алгоритмы оценки успешности и эффективности игрового тренинга применительно к реализации стратегии на успех и на избегание неудачи;

провести оценку клинической эффективности разработанных моделей и алгоритмов управления в рамках сетевой интегрированной системы коррекции нарушений центральной нервной системы и модификации функционального состояния у больных с аддиктивными состояниями.

Объект исследования. Нейродинамические процессы мозга, электрофи–зиологические процессы сердечно-сосудистой  и дыхательной системы.

Предмет исследования: информационные процессы при распознавании функциональных и патологических состояний мозга, сердечно-сосудистой, дыхательной систем, а также в ходе проведения Бос–тренинга в реальных клинических условиях.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории управления, моделирования, теории вероятностей и математической статистики, методы регистрации и анализа электрофизиологической информации в виде межпульсового интервала и дыхательного цикла, а также электроэнцефалографии, методов психологического тестирования и интеллектуального анализа данных.

Научная новизна. В работе получены следующие научные результаты, характеризующиеся научной новизной:

способ формализации информационных ресурсов, включающий кодирование параметров электрического воздействия, предназначенный для реализации биоуправления в модулях электростимуляции, отличающийся сигналами подобными альфа- и бета-веретенам электроэнцефалограммы;

способ формализации информационных ресурсов, включающий кодирование параметров светового воздействия, предназначенный для реализации биоуправления в модуле директивной цветовой фотостимуляции, отличающийся погружением формул воздействия в цикл резонансного дыхания;

алгоритмы управления интенсивностью воздействия для модулей электростимуляции и цветовой фотостимуляции посредством синхронизации паттернов дыхания с формулами электростимуляции и цветостимуляции, отличающиеся погружением их в ритм межсистемных взаимоотношений;

способ реализации трехуровневого биоуправляемого тренинга направленный на модификацию функционального состояния, человека посредством преодоления стрессиндуцированного состояния созданного предъявлением сюжетов игровой ситуации, отличающейся наличием формул субсенсорного светового воздействия;

метод диагностики успешности и эффективности биоуправляемого тренинга посредством информационного анализа, включающего регистрацию параметров энтропии сигналов пульса, дыхания и электроэнцефалограммы, отличающийся возможностью классификации иерархии режимов управления, соответствующих определенному функциональному состоянию человека.

Практическая значимость и результаты внедрения. В результате проведенных исследований решена задача синхронизации воздействующих физических факторов различной модальности в модулях директивной цветостимуляции, генерации ЭЭГ– подобных сигналов, биоуправляемом игровом тренажере с параметрами артериальной и венозной составляющей капиллярного кровотока. Подобный подход обеспечивает увеличение эффективности лечебного воздействия за счет использования мультипараметрической обратной связи, включающей ритмы пульса, дыхания и их отношения, ритмы элонгации и перераспределения кровотока.

Разработанные модели формул субсенсорного светового воздействия, направленные на торможение или активацию центральной нервной системы, в зависимости от реализации  игрового сюжета, позволили оптимизировать процедуру игры, сделав ее более успешной и эффективной.

Реализованные алгоритмы управления глубиной модуляции, скважностью несущего терапевтического сигнала,  процедурой циклического функционирования с паузами работы и отдыха, соответствующие пятиминутным биоритмам перераспределения кровотока, позволили снизить общую дозу воздействия. 

Разработанные модели и алгоритмы измерения циклов воздействия по биологическим интервалам пациента, а не по физическим секундам обеспечили индивидуализацию физиотерапевтического лечения.

Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий ГОУВПО «Белгородский государственный университет», в лечебную практику нервного и физиотерапевтического отделения муниципальной городской клинической больницы №1 г. Белгорода.

Получено решение от 16.11.2008 о выдаче патента по заявке N2007117796/14 (019374) «Биоуправляемый игровой тренажер и способ коррекции функционального состояния человека». Приоритет от 14 апреля 2007. Приоритетная справка от 26.12.07 на «Биоуправляемое устройство для генерации сигналов подобных ЭЭГ» по заявке № 2002149373. На VIII Международном салоне инноваций и инвестиций в марте 2008 г. за данное устройство получены диплом и бронзовая медаль. Получены три свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Апробация работы. Основные  положения  диссертации докладовались и обсуждались на следующих конференциях: на Международной научно-практической конференции «Хрономедицина-практике» (Белгород, 2003); Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы науки и образования» (Варадеро (Куба), 2006); Международной научной конференции «Научные исследования высшей школы»  (Тенерифе (Испания), 2006); научной конференции с международным участием «Вопросы медицинской профилактики и реабилитации» (Сочи, 2006); XII Международном конгрессе по реабилитации в медицине и иммунореабилитации (Паттайя (Таиланд), 2007); Международной конференции «Фундаментальные и прикладные исследования в медицине» (Пекин, 2007); Международной научной конференции «Научные исследования высшей школы. Биологические науки» (Таиланд, 2007); Международной научной конференции «Диагностика, терапия, профилактика социально значимых заболеваний человека» (Алания-Турция, 2008); XIII Международном конгрессе по реабилитации в медицине и иммунореабилитации. Всемирный форум по астме (Дубай (ОАЭ), 2008).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 24 научных работ, в том числе 2 монографии и 13 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1,2,5,7] - разработка принципов формализации информации при помощи кодирования импульсов света; [15,16,22,24] - создание детерминированных моделей цветостимуляции, направленных на трансформацию нейродинамической активности мозга; [8,10,13,14,21] - формулирование медико–технических требований для разработки структуры модуля генерации ЭЭГ–подобных сигналов, формирование моделей электростимуляции мозга в виде паттернов электрических импульсов веретеновидной формы; [6,11,20] - разработка параметров мультипараметрической обратной связи для игрового тренинга; [17,18,19] - формирование моделей игровых стратегий с достижением успеха и избеганием неудачи; [4,12,23] - разработка медико–технических требований для создания структуры интегрированной сетевой системы модульного типа; [3,9] -разработка критериев способа оценки  успешности и эффективности биоуправляемого тренинга на основе информационного анализа.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 8 глав, практических рекомендаций, заключения, списка литературы 239 наименований и приложения. Основная часть  изложена на 296 страницах, содержит 53 таблицы и 70 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследования, его методы, научная новизна, практическая ценность, достоверность и обоснованность научных положений, выводов и результатов, представлена апробация работы.

Первая глава посвящена вопросам реализации различных методов лечения при помощи БОС–технологий с использованием биологической обратной связи различной модальности.

В ней также рассмотрены технические средства и способы реализации биологической обратной связи в системах биоадаптивного регулирования и в системах для биоуправляемого тренинга.

Во второй главе рассмотрены состав исследуемых больных и методы исследований. Всего обследовано 333 человека.

Все испытуемые, включенные в исследование, подразделялись на практически здоровых студентов 110 человек в возрасте 18–21 год и 222 пациента, средний возраст которых составил 36 лет.

Нозологические формы определялись целями исследования.  Невроз возбудимого типа составил 95 человек и тормозного типа - 85 человек. Аддиктивные синдромы (алкогольный и психологической булимии) – 12 пациентов. ИБС – 30 человек.

Среди практически здоровых студентов мужчин было 52 человека и женщин 58 человек, то есть, примерно, поровну. Среди больных мужчин было 104 человека и женщин 110 человек.

Небольшое преобладание женщин среди больных объясняется большим их числом в группах невроза возбудимого и тормозного типа.

Группа больных с аддиктивными синдромами не сравнивалась с группами больных неврозами.

Также и выделенные три группы практически здоровых не сравнивались между собой не по каким электрофизиологическим показателям.

Все процессы модельных экспериментов, связанных с получением формул электрической стимуляции ЭЭГ–подобных сигналов веретеновидной формы, а также модели управления уровнем глубины модуляции выполнены при помощи среды разработки MPLAB IDE фирмы Microchip версии 7.50.

Написание и отладка исходного кода управляющей программы на микроконтроллер были выполнены также в среде MPLAB IDE, которая свободно распространяется.

Нами использовалось лицензионное программное обеспечение сертифицированной системы «БОСЛАБ» версии 5.1.5.23 ГУ НИИ молекулярной биологии и биофизики СО РАМН (г. Новосибирск, 2006 для интерфейса БИ–02).

Регистрационное удостоверение МЗ РФ № 29/03010300/0230-00, сертификат соответствия №РОСС RU.АЯ79.В55020.

В наших исследованиях комплекс БОСЛАБ использовался для целей записи электроэнцефалограммы левого и правого полушария и последующей ее программной обработки.

Рассмотрены методологические приемы использования информацион-ного анализа макроструктуры электроэнцефалограммы и макроструктуры сер-дечного ритма, связанные с вычислением различных параметров энтропии.

Результаты этих исследований легли в основу разработанной классификации иерархии режимов управления нейродинамической активностью мозга и ритмом сердца.

Для этих целей были исследованы 90 человек в различных ситуациях повседневной жизнедеятельности, которая оказывала различные влияния степени напряжения умственной деятельности на нейродинамическую активность мозга, а также и на автономную нервную систему.

Результаты влияния энтропии распределений электроэнцефалограммы вычислялись по общеизвестной формуле К.Шеннона:

Н = - Σ Pi log2 Рi , где Pi – вероятность попадания в тот или иной диапазон конкретного ритма электроэнцефалограммы.

Максимальная энтропия: H0=log2m, где m – число всех классов электроэнцефалограммы (θαβ). Таким образом, алфавит системы всегда составлял пять классов.  Отсюда H0 = log25 = 2,32.

Относительная энтропия или коэффициент сжатия (непредсказуемости) вычислялся по формуле  h= H / H0.

Коэффициент избыточности (репродуктивности) рассчитывался по формуле:  R= (H0 – H) / H0  , или  R = 1-h .

Коэффициент стохастичности  (гармоничности) рассчитывался по формуле S=H/(H0-H). 

В этой формуле Н характеризует меру неупорядоченности, хаотичности системы, (H0-H) – меру структурной организованности временной упорядоченности того или иного паттерна системы.

По результатам этих исследований была построена графическая зависимость между энтропией (Н), избыточностью (R) и стохастичностью (S) (рис.1). Самые высокие значения энтропии регистрируются во время сна или если он и бодрствует, то находится в максимально расслабленном состоянии.

Особое внимание обращает на себя факт практического совпадения численных значений показателей репродуктивности и стохастичности при энтропии, стремящейся в пределе к значениям, равным  0,38.

Следовательно, совмещенные функции репродуктивности и стохастичности имеют одну общую точку (Ф), в которой соотношение хаоса и порядка с позиций структурно-стохастической и  функционально-репродуктивной  совпадают.

Это  особая  точка  соответствия и пропорционального  деления  гармонической  функции на две части: неопределенности, расположенной от совместной точки в сторону максимальных  значений  энтропии и определенности, расположенной в противоположную сторону - меньших значений энтропии. 

Рассмотренные данные свидетельствуют о том, что структуризация ритмов ЭЭГ осуществляется в строгом соответствии с правилом «золотого сечения», которое характеризует оптимальные отношения, реализуемые в моменты повышенных требований к системе регулирования, управляющей формированием того или иного паттерна ЭЭГ.

В соответствии с этим правилом информационная оптимизация совершается при стремлении системы к такой структурной организации, когда 38 % информации носит определенный характер и 62 % - избыточный, что обеспечивает увеличение репродуктивности и снижение  непредсказуемости в системе.

Самые низкие значения показателей энтропии регистрируются у лиц, решающих математическую задачу.

Подобная динамика отражает возрастание организованности и уменьшение неопределенности в формировании паттерна ЭЭГ у лиц  в  процессе высоких  степеней напряжения умственной деятельности.

Рассмотренные данные свидетельствуют о том, что структуризация ритмов ЭЭГ осуществляется в строгом соответствии с правилом «золотого сечения», которое характеризует оптимальные отношения, реализуемые в моменты повышенных требований к системе регулирования, управляющей формированием того или иного паттерна ЭЭГ.

Макроструктурный анализ ритма сердца, отражающий волновую природу ритма сердца и включающий дыхательную периодику, медленные волны первого и медленные волны второго порядка  показал аналогичные результаты.

Для макроструктуры ритма, как правило, встречается нормальное распределение (распределение в виде колоколообразной формы кривой–биноминальное распределение).

После ввода в ЭВМ измеряют подряд все 100 или 500 кардиоинтервалов с последующей группировкой по классам через каждые 0,05 секунд. 

В наших исследованиях для вычисления максимальной энтропии учитывали алфавит системы (число диапазонов) всегда равный 25 (RR = 0,320 – 1,52 и ЧСС = 39 - 187), это включает все случаи  нормо- тахи- и брадикардии. Поэтому максимальная энтропия всегда H0 = log225 = 4,64.

При вычислениях значений энтропии нулевые классы также учитывались.

Подобная фиксация масштаба измерений при выполнении процедуры ритмотестирования, необходимая для построения гистограммы межпульсовых интервалов (вариационной  пульсограммы ВПГ) позволяет  сравнивать данные, полученные в различных исследованиях.

Теперь перейдем к анализу информационных характеристик макроструктуры ритма сердца здоровых испытуемых, полученных в условиях повседневной жизнедеятельности и представленных в табл. 1.

В условиях отдыха или во время сна непредсказуемость паттерна становится 63 % - 67 %, а его воспроизводимость всего 33 % - 37 %.

При этом отмечается самый высокий коэффициент стохастичности 1,7-2,1. Анализ полученных результатов исследований показывает, что динамика рассматриваемых показателей связана с существующей иерархией управляющих систем в организме пациента.

Из представленных в табл. 1 данных следует, что, если формирование макроструктурного паттерна HRV реализуется под влиянием квазистохастических и стохастических режимов управления, то человек находится в состоянии дремоты или сна.

Таблица 1

  Информационные параметры ритма сердца

N

пп

Функциональное

состояние

Информационные показатели ритма сердца

Ho ± m

H ± m

h ± m

R ± m

S ±m

1

2

3

4

5

1

Дневной отдых

4,64

2,09±0,090

0,45±0,005

0,55±0,003

0,82±0,090

2

Решение мат. задач

4,64

1,76±0,090

0,38±0,004

0,62±0,005

0,62±0,060

3

Перед

экзаменом

4,64

1,08±0,017

0,23±0,010

0,77±0,012

0,30±0,010

4

Экзамен

4,64

0,22±0,005

0,05±0,003

0,95±0,009

0,05±0,005

5

Работа100 Вт

4,64

0,08±0,003

0,02±0,001

0,98±0,009

0,02±0,003

6

Дремота

4,64

2,93 ± 0,12

0,63±0,005

0,37±0,006

1,7 ± 0,090

7

Глубокий сон

4,64

3,11± 0,21

0,67±0,004

0,33±0,002

2,0± 0,020

В то же самое  время показатели макроструктуры отражают влияние квазигармонических и гармонических режимов управления, если испытуемый реализует активную деятельность, подвергается повседневным психоэмоциональным нагрузкам.

Запредельные нагрузки, вызывающие стресс, или достаточно интенсивные физические нагрузки, сопровождаемые мобилизацией адренергических механизмов регуляции, реализуются за счет  детерминированных и квазидетерминированнх режимов управления.

Взаимосвязь информационных показателей макроструктуры HRV и режимов управления ритмом сердца рассмотрены в табл. 2.

Из представленных данных следует, что информационные показатели энтропии ритма сердца относятся к интегральным, иначе говоря системным параметрам.

С другой стороны рассмотренные режимы управления могут служить основой для оценки успешности и эффективности проводимого ЭЭГ тренинга.

Таблица 2

Динамика показателей энтропии и режимов управления ритмом сердца

Режим управления

Параметры модели

Фактическая

энтропия

H =-Pi log2Pi

Максим.

энтропия

H0 = log2m

Непредска-зуемость

h = H / H0

Репродук-тивность

D= 1 – h

Стохастичность

S = H / H0 – H

1

2

3

4

5

6

1

Детермини-рованный

0,232

4,64

≤0,05

0,95

0,05

2

Квази-

детермини-рованный

< 1,74

4,64

< 0,38

> 0,62

< 0,60

3

Гармониче-ский

1,74-1,82

4,64

0,38 - 0,39

0,61 - 0,62

0,60 - 0,64

4

Квази-
гармоничес-кий

1,83-2,09

4,64

0,40-0,45

0,55-0,60

0,65 - 0,82

5

Квази-
стохастич-ный

≥2,09-3,25

4,64

0,46-0,70

0,30-0,54

0,83-2,34

6

Стохастич-ный

≥3,25

4,64

≥0,71

≤ 0,29

> 2,34

Третья глава посвящена разработке структуры моделей в виде детерминированных паттернов световых и электрических веретен, направленных на трансформацию нейродинамической активности мозга.

В первых двух параграфах главы рассмотрены способы формализации десяти детерминированных моделей светового воздействия и приемы их биомодуляции.

Модель цветостимулирующего воздействия соответствует паттерну ЭЭГ (θαβ) и включает цветовую составляющую и временную композицию в виде длительности импульса и длительности паузы с определенным количеством тиков (частотой повторений конкретного ЭЭГ диапазона).

Естественно, что при компьютерной реализации смоделированных световых паттернов ЭЭГ в виде альфа-веретен не удастся изменять амплитуду световой волны, как это можно сделать при наличии электрических сигналов. Поскольку «веретеновидность» светового сигнала виртуальна, нами была предусмотрена в модели варьирующая  сила  воздействия за счет изменения соотношения длительности импульса и длительности паузы, то есть за счет изменения скважности сигнала.

Для усиления эффекта воздействия световые паттерны погружаются в дыхательный цикл с периодом 10 секунд.

Такое дыхание называют резонансным в силу того, что на частоте 0,1 секунды отмечаются наибольшие колебания ритма сердца и усиливаются холинергические механизмы регуляции.

Были проведены исследования на адекватность разработанных моделей цветостимуляции реальным электрофизиологическим процессам мозга (рис.2).

Для этих целей нами были проведены исследования 20 здоровых студентов в возрасте от 18 до 21 года. Всем им записывали фоновую электроэнцефалограмму с проведением функциональной пробы с закрыванием – открыванием глаз.

Затем проводили цветовую стимуляцию белым светом частотой 10 Гц на протяжении пяти минут и затем повторно записывали электроэнцефалограмму с использованием функциональной пробы закрывание – открывание глаз.

Исходя из представленных графиков спектров на рис. 2  паттерн ЭЭГ и правого, и левого полушария до цветостимуляции относится к нормальной ЭЭГ среднепластичного типа, поскольку альфа-ритм наблюдается только при закрытых глазах.

После же цветостимуляции частотой 10 Гц на графиках спектров правого и левого полушарий отмечается нормальная ЭЭГ высоко пластичного типа, поскольку паттерн ЭЭГ имеет выраженный альфа-ритм (основной или системообразующий ритм ЭЭГ) при закрытых и открытых глазах.

Обращает на себя внимание на спектре ЭЭГ правого полушария при закрытых глазах (график 2) после цветостимуляции возрастание амплитуды альфа-ритма первого пика в диапазоне с частотой 8 Гц.

Было показано, что реализованная процедура цветостимуляции посредством смоделированных формул воздействия, направленных на процессы торможения в коре мозга, сопровождается предсказуемой трансформацией электроэнцефалограммы и изменениями нейродинамической активности мозга.

В третьем и четвертом параграфах третьей главы рассмотрены общие принципы построения детерминированных моделей паттернов электрических сигналов плавающей частоты 7-13 Гц и 14-26 Гц, подобных альфа- и бета-ритмам электроэнцефалограммы человека.

Были также разработаны структуры биоциклических кодифицированных моделей паттернов электрических импульсов, направленных на торможение и активацию нейродинамических процессов мозга.

В современной физиотерапии развитие методов лечения, использующих электромагнитные волны различной частоты, связано с тенденцией в достижении все большего терапевтического эффекта при наименьших потоках электромагнитной энергии за счет увеличения «информационного» и уменьшения  «энергетического» компонентов воздействия.

Установлено, что наилучший терапевтический эффект альфа-тренинга при неврозах отмечается на низкочастотных флюктуациях проявляемости веретен альфа-ритма.

Поскольку задачей технического решения является усиление эффективности лечебного воздействия, направленного на трансформацию в необходимом направлении нейродинамической активности мозга  с последующей модификацией функционального состояния пациента, на первом этапе исследований была разработана общая модель.

Она включает структурный базисный паттерн ЭЭГ, например 1 волна дельта- ритма + 1 волна тета-ритма + веретено из 6 волн альфа-ритма, паттерн частотных импульсов, например 1 импульс 3 Гц + 1 импульс 4 Гц + 7 импульсов 13 Гц, временной паттерн электрических импульсов, состоящий, например, из длительностей импульса и длительностей паузы [1*(0,31+0,02)+1*(0,23+0,02) + 7*(0,05+0,027)].

Диапазон альфа-ритма в рассматриваемой ниже модели альфа-веретен представлен плавающими частотами от 7 до 13 Гц и с 13 до 7 Гц. Диапазон бета-ритма включает частоты 14 – 26 – 14 герц.

Каждый частотный диапазон, реализованный в определенной последовательности, с определенным количеством повторений импульсов или группы импульсов представляет формулу воздействия (электрической стимуляции).

Рассмотрим структуру формул воздействия с частотой альфа-ритма.

Первая формула (Ф1) содержит семь частот в нарастающем порядке от 7 до 13 герц.

Время реализации одного электрического импульса каждой частоты формулы Ф1 включает период конкретной частоты и период времени перехода к следующей частоте и всегда равно 170 миллисекундам.

Время реализации всего частотного диапазона от 7 до 13 Гц составляет 1,19 секунды (1190 миллисекунд).

По истечении этого времени наступает переход к следующей формуле Ф2, в которой частоты расположены в убывающем порядке от 13 до 7 герц.

Реализация формулы Ф2 осуществляется также за 1190 миллисекунд.

И таким образом, в сумме реализация двух формул воздействия составляет: 1,19 с*2 ф.*126 повторов, то есть 5 минут (300 с).

Первая формула веретена включает время импульса и время паузы и имеет такую кодировку [1*(0,02+0,12)+1*(0,03+0,09)+1*(0,04+0,07)+ +1*(0,06+0,04)+ +1*(0,05+0,04)+1*(0,04+0,04) +1*(0,03+0,047)].

Во второй формуле воздействия длительность импульса нарастает до частоты 10 Гц, а затем постепенно убывает до частоты 7 Герц.

Рассмотрим принципы разработки формул электростимуляции, предназначенных для торможения и активации нейродинамических процессов мозга.

Параметры моделей рассмотрены в табл. 3.

Из представленных в табл. 3 данных следует, что принцип построения модели релаксации включает паттерн ЭЭГ-подобных сигналов из дельта-тета-альфа-активности с последовательностью импульсов 3, 4, и 13 Гц, с периодом, соответствующим сочетанию низкочастотного тета- и высокочастотного альфа- диапазона.

Каждый паттерн формулы погружен в ритм межсистемных взаимоотношений с периодом 18-22 секунды и поэтому повторяется каждые 22 удара пульса, после чего реализуется следующий паттерн формулы.

Таблица 3

Характеристики некоторых параметров электростимуляции в моделях формул релаксации и активации

Частота

Гц

Импульс

Секунд

Пауза

Секунд

Тиков

количество

Период

Секунд

1

2

3

4

5

Базисный паттерн релаксации Ф5 Δθα

3,00

0,31

0,02

1

0,33

4,00

0,23

0,02

1

0,25

13,00

0,05

0,027

7

0,54

Cуммарное время

1,12

Базисный паттерн активации Ф6 βθα

16,6

0,04

0,02

4

0,24

6,0

0,09

0,057

4

0,59

8,0

0,08

0,045

3

0,37

Cуммарное время

1,20

При необходимости продолжить электростимуляцию около пяти минут необходимо сделать четыре повтора четырех формул воздействия: 394 секунды = {[(1,12*22)*4]*4}.

Принцип построения модели активации содержит паттерн ЭЭГ–подобных сигналов, включающих бета–тета–альфа-активность с периодом, соответствующим частотным диапазонам 16,6; 6,0; 8,0 герц.

Частота бета-ритма не меняется, а происходят лишь изменения соотношений тета- и альфа-ритма в зависимости от четырех типов психологического профиля пациента.

Поэтому при необходимости продолжить электростимуляцию около пяти минут необходимо сделать три повтора четырех формул воздействия: 317 секунд = {[(1,20*22)*4]*3}.

В четвертой главе  рассмотрена разработка интегрированной информационной системы модификации функционального состояния человека и биоуправляемого модуля директивной цветостимуляции (рис. 3).

АРМ–врача позволяет хранить всю необходимую информацию о пациентах, формировать программу тренинга, создавая необходимые сеансы и включенные в них сессии.

Компьютер пациента предназначен для отображения информации во время сеанса бета–тренинга или проведения игрового варианта тренинга. Он также содержит модуль получения данных, модуль электростимуляции ЭЭГ–подобными сигналами, модуль альфа– и бета–тренинга, модуль цветостимуляции, игровой модуль и модуль психологического тестирования.

Диспетчер данных, или связующее программное обеспечение,  решает задачи поддержки модульной системы, а также организации взаимодействия внутри нее. Диспетчер данных выполняет посреднические функции для модулей, обеспечивая связующий интерфейс между модулями, между АРМ–врача и компьютером пациента.

В ходе исследования была разработана структура автоматического модуля директивной цветостимуляции и создана структура управляющей оболочки для модуля директивной цветостимуляции. Модуль содержит как готовые модели формул цветостимуляции, так и редактор схем цветостимуляции.

Модуль управляющей оболочки биотехнической системы представляет собой совокупность входящих в него функциональных компонентов.

Главное окно системы включает компонент базы данных, который выполняет целый ряд функций: регистрации в системе ведения списка пользователей системы; настройки параметров системы; сбора регистрационных данных пациента.

Главное окно системы содержит также ряд других компонентов, как, например, компонент психологического тестирования; компонент приема и накопления электрофизиологических данных пациента, выполняющий функции приема данных от диспетчера и сохранения электрофизиологической информации в базу данных; компонент математического и статистического анализа электрофизиологических данных пациента; компонент создания схем цветостимуляции; компонент библиотеки формул цветостимуляции; компонент управления модулем цветостимуляции. К главному окну также относится справочная система.

Модуль цветостимуляции обеспечивает исполнение алгоритма цветостимуляции и его контроль. Он написан на языке ассемблер с использованием компонента DirectX - DirectDraw.

Для цветостимуляции программа выбирает монопольный режим использования экрана, что в некоторой степени снижает требования к аппаратуре и разгружает процессор.

Модуль позволяет задавать режимы и проводить исследовательскую работу по изучению цветостимуляции.

Окно режима Стимуляция имеет следующий вид (рис. 4). Поле Настройки позволяет задавать внешний вид предъявляемых сенсорных объектов и способ их представления (мерцание или решетки, сдвиг решеток). Частота задается только для Простого сценария воздействия.

Время воздействия задает длительность воздействия для Простого сценария воздействия. Сценарий воздействия позволяет выбрать из библиотеки формулу и алгоритм цветостимуляции из всех разработанных.

Программное обеспечение модуля директивной цветостимуляции реализовано на языке программирования Object Pascal в среде программирования Delphi 7.0 с использованием библиотеки DirectX. При стандартной конфигурации системы Windows XP суммарная задержка в работе модуля составляет 10-15 мс в цикле работы тестовой схемы длительностью 3 мин.

Клиническая оценка эффективности использования модуля директивной цветостимуляции по данным психологического тестирования и ритмотестирования проведена у 30 больных тормозным типом невроза и у 30 больных возбудимым типом невроза.

Резюмируя представленный в данном разделе материал, следует отметить, прежде всего, системный характер, оказываемый на  больных функциональными заболеваниями ЦНС воздействием низкоинтенсивного электромагнитного излучения  оптического диапазона длин волн в  режиме биоуправления. Биоуправляемая цветостимуляция на фоне свободного дыхания и биоуправляемая цветостимуляция с использованием резонансного дыхания отличаются характером реагирования вегетативной нервной системы.

Только синхронизированное с резонансным дыханием пациента воздействие обеспечивает снижение преобладающего влияния в регуляции адренергических механизмов.

Оптимизация межсистемных взаимодействий  дыхательного и сердечно-сосудистого  центра, а также оптимизация нейродинамических механизмов ЦНС  и обеспечивает коррекцию функционального состояния пациентов, о чем свидетельствует  положительная  динамика общеклинического статуса.

Вместе с тем обращает на себя внимание различие реагирования на биоуправляемую цветостимуляцию у больных возбудимым и тормозным типом невроза.  При 10 дневном курсе лечения коррекция вегетативной регуляции у первых отмечается в 90%, а у вторых – в 58% случаев.

Скорее всего это связано с тем, что патологический паттерн ЭЭГ в виде θ-ядра является более устойчивым к трансформации его в нормальный под влиянием процедуры биоуправляемой цветостимуляции, нежели патологический паттерн с θβ-ядром  у больных возбудимым типом невроза.

Пятая глава посвящена разработке структуры компьютерного биоуправляемого модуля ЭЭГ-тренинга и генерации ЭЭГ–подобных электростимулирующих сигналов. На рис. 5  приведена структурная схема устройства регистрации ЭЭГ и генерации стимулирующего сигнала.

Основное предназначение системы это реализация альфа– или бета–тренинга. Сессии тренинга предназначены для увеличения спектральной мощности альфа или бета ритма и изменения структуры электроэнцефалограммы с последу–ющей модификацией функциональ–ного состояния пациента. Длитель–ность сессии в минутах задается при её создании.

Настройки сессии осуществляют посредством управляющей оболочки системы. Программное средство системы фильтрует сырой сигнал ЭЭГ (рис. 6), раскладывая его на ритмы. Отфильтрованный сигнал выпрямляется, т.е. переводится в область положительных значений, и строится его огибающая. Затем программа каждые 250 миллисекунд  (т.е. 4 точки в секунду) регистрирует максимальное значение амплитуды сигнала и откладывает эти точки на графике (рис.7).

Компонент графического отображения данных ЭЭГ представлен на рис. 6.

Поток пакетов, передаваемых от диспетчера, принимается процессом приема данных. Далее без дополнительной обработки значения амплитуды сигнала откладываются на графике с частотой дискретизации 200 Гц (рис. 6). Для отображения используется компонент InfoScope, позволяющий визуализировать любые двумерные данные.

Полностью настраиваются все параметры отображения: цвет, отступы, шрифты и т.д., имеет режим плавной прокрутки при выходе графика за пределы отображаемого диапазона. Применение этого компонента позволяет непрерывно, без смены экранов во время всего периода приема данных выводить их на экран для визуального контроля в виде «бегущего» графика.

Компонент альфа-тренинга представлен на рис. 7.







Аналогично компоненту графического отображения данных ЭЭГ, в омпоненте альфа-тренинга для визуализации получаемых данных используется компонент InfoScope. В качестве данных, поступающих для отображения, применяется однополярный сигнал в виде огибающей альфа-ритма, выделенный из «сырого» ЭЭГ-сигнала методом аппаратной фильтрации.

В режиме альфа-тренинга окно отображения графической информации пациенту не показывается, а отображается на экране врача. В режиме бета-тренинга оно активно и в нем отображается график бета-ритма.

В шестой главе рассмотрены исследования по разработке биоуправляемых аппаратных и портативных микропроцессорных систем генерации ЭЭГ–подобных сигналов. Эти устройства предназначены для лечения  синдрома дефицита внимания и гиперактивности (ADD/HD-синдром) у детей, который встречается у 10 – 20%  пациентов. Он проявляется в форме непокорности и непослушания с последующим формированием деструктивных расстройств поведения, которые имеют антисоциальную направленность. Многочастотный код электростимуляции устройств направлен на усиление активности метаболизма мозга, кровообращения  и коррекцию нейродинамической активности центральной нервной системы.

Таким образом, задачей технического решения является создание биоуправляемого устройства, обеспечивающего устранение указанных симптомов и оказывающего лечебное воздействие, направленное на трансформацию нейродинамической активности мозга пациента с последующей модификацией его функционального состояния.

Разработка устройства основана на структуре модели управления анаболизмом клетки. Рассматриваемая модель состоит из элементов биохимической, гемодинамической, моторной и нейрогуморальной составляющих.

Биохимическая составляющая включает процесс элонгации или присоединения аминокислот при синтезе белка на рибосомах с частотой 7-13 Гц. Периодика первой составляющей совпадает со спектром частот микроциркуляции и тремора мышц в диапазоне 7-13 Гц. Нейрогуморальная составляющая зависит от работы центра терморегуляции и обеспечивает ритмические перераспределения кровотока и тонуса мышц с частотой около 0,003 Гц (период около 5 минут). Питательные вещества, необходимые для синтеза белка, приносятся вместе с кровью, периодичность выброса которой составляет в среднем 1 Гц. Дополнительно к этому объем кровотока модулируется дыхательным циклом со средней частотой 0,20 Гц.

Структура портативного устройства (рис. 8) для генерации сигналов, подобных ЭЭГ, содержит блок 1 преобразователей напряжения, преобразователь пульса 2 и последовательно c ним соединенный усилитель 3. Параллельно цепи датчика пульса 2 включены преобразователь дыхания 4 и последовательно с ним соединенный  усилитель 5.

Устройство содержит также аналогово-цифровой преобразователь (АЦП) 6 и микроконтроллер 7, блок функциональных клавиш 8, дисплей 9, цифро-аналогового преобразователя (ЦАП) 10, преобразователь полярности сигналов 11 и фильтр низких частот 12 с электродами 13.

Биоуправляемое устройство для генерации ЭЭГ-подобных сигналов содержит  в микроконтроллере 7 программу, которая обеспечивает  различные виды модуляции сигналов и возможность управления глубиной модуляции. 

На рис. 9 сверху-вниз показаны:

1) несущий амплитудно-частотный модулированный сигнал 7-13-7 Гц;

2) модуляция несущего сигнала частотой пульса;

3) модуляция несущего сигнала частотой дыхания;

4) модуляция несущего сигнала частотой пульса и частотой дыхания.

Программа реализует цикличность функционирования с временным интервалом цикла в 360 ударов пульса. Продолжительность воздействия - 300 ударов пульса и пауза - 60 ударов пульса.  Количество повторов циклов задается в зависимости от длительности процедуры: 1-6  повторов (5-30 биологических минут). При этом подсчет заданного количества ударов пульса осуществляется  в переменной, которая предварительно обнуляется. Подобная длительность цикла функционирования обусловлена периодичностью синтеза информационной РНК, необходимой для обеспечения элонгации аминокислот на рибосомах. А также запрограммированные цифровые аналоги сигналов, подобных ЭЭГ, в виде альфа- и бета-веретен  с частотой 7-13 Гц и 14-26 Гц.

На рис. 10 рассмотрены форма и соотношения сигналов несущей частоты 7–13–7 Гц при использовании процедуры угловой модуляции.

На первом графике рис. 10 (сверху-вниз): рассмотрен ампли-тудно–частотный модулированный сигнал в форме веретена с паритетными отношениями всех трех сигналов. Ромбовидное веретено имеет вертикально вытянутую форму.

Ромбовидность сигнала выра-жена в момент прихода систолической и дикротической волны аналогового сигнала сфигмограммы.

На втором графике представлен более выраженный по амплитуде двойной ромбовидный (вертикальный веретеновидный) сигнал за счет амплитуды систолической и диастолической волны аналогового сигнала пульса. В суммарном сигнале модуляции преобладает пульсовая составлющая. На третьем графике зарегистрирован вытянутый в длину веретеновидный сигнал, равный периоду дыхательной волны. В суммарном сигнале модуляции преобладает сигнал дыхания.

Рассмотрим взаимоотношения основных ритмов ЭЭГ в левом и правом полушарии мозга (лобные доли) после воздействия при помощи программно биоуправляемого генератора ЭЭГ – подобных сигналов с частотой 14-26 Гц.

На рис.  11  предста-влена динамика соотношений альфа-, бета- и тета-ритмов после воздействия при помощи биоуправляемого устройства генерации сигналов, подобных ЭЭГ, в правом полушарии мозга в ходе клинического исследо-вания.

В периоде после воздействия в правом полу-шарии достоверно возросли доли бета-ритма и снизились доли тета-ритма. Распределения ритмов в обоих полушариях после воздействия достоверно не отличаются.

Подобная динамика подтверждает адекватность разработанных моделей, поскольку в результате получаем прогнозируемую трансформацию нейродинамической активности мозга.

В седьмой главе представлены исследования по разработке портативного биоуправляемого игрового тренажера. Структурная схема портативного микропроцессорного устройства представлена на рис. 12.



Биоуправляемый игровой тренажер содержит датчик пульса 1, последовательно с ним соединенный усилитель 2 и фильтр низких частот для датчика пульса 1. Параллельно им включены датчик дыхания 3 и последовательно с ним соединенный усилитель и фильтр низких частот 4 для датчика дыхания 3. Биоуправляемый игровой тренажер содержит также цифровой сигнальный контроллер 5, управляющий микроконтроллер 6, внешнюю FLASH память данных 7,  жидкокристаллический дисплей 8 и внешний USB приемо-передатчик 9,  управляющие клавиши 10.

В процессе тренинга на портативном мониторе человеку предъявляют виртуальные автомобили, одним из которых управляет пациент.

В игре используют две стратегии операторской деятельности: 1) первая стратегия реализует игровую ситуацию на достижение успеха; 2) вторая стратегия направлена на избегание неудачи.

Для каждой стратегии в алгоритмы управления игрой включены субсенорные световые модели, реализуемые с частотой альфа-ритма для первой стратегии (зеленый свет)  и бета-ритма для второй стратегии (красный свет) (табл. 4).

Таблица 4

Показатели успешности и эффективности игрового тренинга применительно к стратегии на избегание неудачи

Соотношения пульса и дыхания

Т=Число RR / 1 дых.цикл

Состояние АНС

Успех игрового тренинга

Показатель стресса

ПС= m1/3 *ТЧСС *

арт.0,000126

Уровень стресса

Эффект игрового

тренинга

Т < 4,0

Ум.преоб-ладание

СНС

Нет

ПС >2

Выраженный

стресс

Нет

Т=4,0-5,0

Норма

Нет

1,51 ПС 2

Умеренный

стресс

Нет

10 ≥ Т >5,0

Преоблада-ние

ПСНС

Да

1,0 ПС 1,5

Норма

Да

Данная стратегия связана с минимизацией затрат, сбереганием энергетических ресурсов и связана со снижением частоты пульса и повышением амплитуды альфа-ритма. Второй вид операторской деятельности требует использования психофизиологических ресурсов активации, направленных на прирост частоты сердечных сокращений, снижение амплитуды альфа-ритма и рост амплитуды бета-ритма.

В восьмой главе приведены результаты клинической оценки эффективности электроэнцефалографического альфа–тренинга у больных с аддиктивными синдромами. В течение тридцатиминутной сессии пациентам, находившимся в сидячем положении с закрытыми глазами, предлагалось достигать учащения звукового сигнала обратной связи. Звуковой сигнал возникал при превышении в течение 0,5 секунды альфа-активности порогового уровня в пять микровольт. Нами рассмотрены в динамике амплитудные характеристики альфа-ритма, полученные по средним показателям за период конкретного сеанса первой, десятой и двадцатой сессии тренинга.

При повторном изучении автономной нервной системы в конце курса лечения, если показатели макроструктурного информационного анализа соответствуют гармоническому, квазигармоническому, квазистохастическому или стохастическому режимам управления ритмом сердца, а функциональное состояние пациента претерпело положительную модификацию, то такие результаты тренинга нами признавались успешными.

При диагностике детерминированного и квазидетерминированного режимов управления ритмом сердца и отсутствии динамики функционального состояния пациента такие результаты альфа–тренинга нами рассматривались как не эффективные.

Результаты курсового альфа–тренинга рассматривают эффективными, если при повторных исследованиях нейродинамической активности мозга получены гармонические, квазигармонические, квазистохастические или стохастические режимы управления при наличии модификации функционального состояния пациента.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана иерархическая система классификации режимов управления нейродинамической активностью мозга и ритмом сердца, основанная на информационном анализе и включающая шесть режимов управления: детерминированный, квазидетерминированный, гармонический, квазигармонический, квазистохастический и стохастический. Определенный режим управления ритмом сердца и нейродинамической активностью мозга соответствует конкретному функциональному состоянию пациента.

2. Разработан комплекс моделей цветостимулирующего воздействия, которые соответствуют паттерну ЭЭГ и включают цветовую составляющую и временную композицию в виде длительности импульса и длительности паузы с определенным количеством тиков, отличающиеся оптимизацией воздействия посредством управления скважностью световых сигналов, подобных веретеновидному сигналу ЭЭГ.

3. Разработаны детерминированные модели и алгоритмы биоуправления глубиной модуляции паттернов электрических сигналов плавающей частоты 7-13 Гц и 14-26 Гц, подобных альфа- и бета-ритмам электроэнцефалограммы человека, отличающиеся способом реализации посредством изменения соотношения амплитуд пульса и дыхания.

4. Разработана структура интегрированной информационной системы, предназначенной для трансформации нейродинамической активности мозга и последующей модификации функционального состояния человека, отличающаяся набором необходимых модулей, которые включают возможность реализации технологий биоуправления в виде альфа- и бета-тренинга, биоуправляемой электростимуляции мозга ЭЭГ–подобными сигналами, биоуправляемой директивной цветостимуляции и  игрового биоуправляемого тренинга.

5. Разработана структура биоуправляемого модуля директивной цветостимуляции в рамках интегрированной информационной системы модификации функционального состояния человека, отличающаяся реабилитационной направленностью реализации. При 10 дневном курсе лечения коррекция вегетативной регуляции у больных возбудимым типом невроза отмечается в 90 % случаев, а у больных тормозным типом невроза только в 58 % случаев.

6. Разработана  структура биоуправляемых аппаратных и микропроцессорных систем генерации ЭЭГ–подобных сигналов, предназначенных для процедуры электростимуляции мозга, отличающихся направленностью на коррекцию нарушений кровообращения, усиление активности метаболических процессов мозга, трансформацию нейродинамической активности мозга и модификацию функционального состояния пациентов.

7. Созданы модели и реализованы алгоритмы управления игровым тренингом при помощи мультипараметрических сигналов, включающих вычисление соотношений динамики частоты пульса и дыхания (Т=Число RR / 1 дых. цикл) для реализации игровых стратегий биоуправляемого игрового тренинга, отличающиеся наличием сигналов субсенсорного светового воздействия.

8. Разработана структура портативной биотехнической системы для игрового тренинга, а также модели и алгоритмы оценки успешности и эффективности игрового тренинга применительно к реализации стратегии на успех и на избегание неудачи. Реализация игровых стратегий обеспечивает коррекцию стрессиндуцированных состояний человека. При соотношении пульса и дыхания Т < 4,0 сеанс игрового тренинга с реализацией на успех считается успешным. Сеанс игрового тренинга с реализацией стратегии на избегание неудачи считается успешным в том случае, если соотношение пульса и дыхания находится в диапазоне 10 ≥Т> 5,0.

9. Проведена оценка клинической эффективности разработанных моделей и алгоритмов управления в рамках сетевой интегрированной системы коррекции нарушений центральной нервной системы и модификации функционального состояния у больных с аддиктивными состояниями.

Показано, что при эффективном курсовом альфа–тренинге результаты повторного спектрального анализа ЭЭГ свидетельствуют о более высоких уровнях пластичности нейродинамической активности мозга. Результаты курсового альфа–тренинга можно считать эффективными, если при повторных результатах исследования нейродинамической активности мозга получены гармонические, квазигармонические, квазистохастические или стохастические режимы управления при наличии модификации функционального состояния пациента.

Завершение лечебного цикла сеансов альфа–тренинга на фоне патологических черт ЭЭГ указывает на отсутствие успешности лечения.

Детерминированный и квазидетерминированный режимы управления нейродинамической активностью мозга на фоне исходного функционального состояния пациента указывают на неэффективные результаты альфа–тренинга.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Книги

1. Пятакович Ф.А. Реабилитационные аспекты биоуправляемой директивной цветостимуляции: монография / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен. – М.: Академия естествознания, 2007. – 150 с.

2. Pyatakovich, F.A. Photostimulation biocontrolee: monographie/ F.A. Pyatakovich, Y.Hashana K.F. Makkonen// Academie Russe des sciences medicales, Comission ”Chronobiologie et Chronomedicine”.  Univercite d`Etat de Belgorod. Univercite d`Etat de la Manoube. Institut superieur d`education physique Kssarr Said. Press Univercitaire  de Tunis. ISSEP Science –Tunis, 2008.– 104 p.

  Публикации в изданиях, рекомендованных  ВАК РФ:

3. Анкудинова О.В. Эффективность нейробиоуправления у больных с синдромом артериальной гипертензии / О.В. Анкудинова, К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Аллергология и иммунология. - 2008. - Т.9. №1.- С. 38.

4. Макконен К.Ф. Модели световых веретен и алгоритмы биоуправления в паттерне дельта-тета-альфа-волн, сцепленных с низкочастотными альфа- ритмами ЭЭГ в дыхательном цикле / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Аллергология и иммунология. - 2007. Т.8. № 3. - С.318.

5. Макконен К.Ф. Модели и алгоритмы биоуправления в информационной системе игрового автомобильного тренинга / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. – М., 2008. –Т.7. № 1. – С. 177–181.

6. Макконен К.Ф. Разработка структуры модуля директивной цветостимуляции, реализующего реабилитационный вектор воздействия / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. – М., 2008. –Т.7. № 2. – С. 335-338.

7. Макконен К.Ф. Техническая реализация биоуправляемого микропроцессорного модуля электростимуляции мозга, обеспечивающего состояние релаксации или активации пациента / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Аллергология и иммунология. - 2008.- Т.9. №1. - С. 145.

8. Макконен К.Ф. Результаты успешности и эффективности альфа- тренинга у больных алкогольным аддиктивным синдромом / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Аллергология и иммунология. - 2008.- Т.9. №1. - С. 113.

9. Пятакович Ф.А. Модули мониторинга электроэнцефалограммы и электростимуляции мозга в рамках структуры сетевой интегрированной системы нейробиоуправления / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен  // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. – М., 2008. – Т.7.  № 1. – С. 61–64.

10. Пятакович Ф.А. Биоуправляемый портативный модуль генерации модулированных сигналов, подобных ЭЭГ / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен  // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. – М., 2008. – Т.7. №2. – С. 485-490.

11. Пятакович Ф.А. Разработка структуры биоуправляемого модуля для генерации модулированных ЭЭГ-подобных сигналов / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен // Аллергология и иммунология. - 2007. Т.8. № 3. - С.317-318.

12. Пятакович Ф.А. Биоуправляемая игровая система, реализующая автомобильные гонки на основе мультипараметрической обратной связи / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен, А.С. Новоченко // Аллергология и иммунология.- 2007. Т.8. № 3.- С.328.

13. Пятакович Ф.А. Детерминированные модели в структуре портативного микропроцессорного биоуправляемого модуля для генерации модулированных ЭЭГ-подобных сигналов / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен // Аллергология и иммунология. - 2008. - Т.9. №1. - С. 146.

14. Pазработка сетевой интегрированной системы трансформации нейродинамической активности мозга и модификации функционального состояния человека / С.Л. Дударева, Г.В. Емельянов, К.Ф. Макконен и др. // Аллергология и иммунология.- 2007. Т.8. № 3.- С.328-329.

15. Рязанова В.И.  Состояние активности центральной и автономной нервной системы у больных язвенной болезнью при комбинированном лечении импульсным белым светом и миллиметровыми волнами / В.И. Рязанова, К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Аллергология и иммунология.- 2007. Т.8. № 3.- С.269-270.

Статьи и материалы конференций

16. Автоматизированный модуль директивной цветостимуляции в структуре сетевой интегрированной системы модификации функционального состояния человека / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен, С.Л. Дударева и др. // Успехи современного естествознания. – 2007. №12. –– С.  168-170.

17. Макконен К.Ф. Информационная система игрового биоуправления, реализующая стратегию с установкой на успех и избегание неудачи [электронный ресурс] / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович, А.С. Новоченко // Прикладные информационные аспекты медицины  -2006. Т.9. №2. - С.14-20. –Режим доступа: http://www.vsma.ac.ru/publ/.

18. Макконен К.Ф. Игровой модуль с реализацией стратегии, направленной на избегание неудачи / К.Ф. Макконен, Ф.А.Пятакович, А.С. Новоченко // Фундаментальные исследования. 2007. №1. – С.70-72. 

19. Макконен К.Ф.  Биотехническая система игрового тренинга, реализующая две стратегии  / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович, А.С. Новоченко //  Современные проблемы науки и образования. – 2007.  №1. – C. 67-73.

20. Макконен К.Ф. Моделирование и алгоритмизация в биотехнической системе автомобильного игрового тренинга / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Современные проблемы науки и образования. - 2008. - №2. - С.17-22.

21. Пятакович Ф.А. Биоуправляемый индуктор электроэнцефалограммы для лечения синдрома дефицита внимания  / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен // Успехи современного естествознания. – М., 2006. – №5. – С.55-58.

22. Пятакович Ф.А. Низко частотные и высоко частотные модели световых веретен, соответствующих паттернам электроэнцефалограммы человека в модуле директивной цветостимуляции / Ф.А. Пятакович, К.Ф.Макконен // Современные проблемы науки и образования. – М., 2006. – №3. – С. 74-77.

23. Структура сетевой интегрированной системы, предназначенная для ЭЭГ нейробиоуправления / Ф.А. Пятакович, К.Ф. Макконен, С.Л. Дударева,  Г.В. Емельянов // Успехи современного естествознания. – 2007. № 12. – С. 166-168.

24. Рязанова В.И. Динамика показателей автономной нервной системы у больных язвенной болезнью при использовании в лечении биоуправляемой цветостимуляции белым светом и биоуправляемой миллиметровой терапии // В.И. Рязанова, К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович  // Современные наукоемкие технологии. - 2008. №1.- С. 40–43.

Подписано в печать 05.12.2008. 

Формат 60х84/16. Бумага для множительных аппаратов.

Усл. печ. л. 2,0. Тираж 85  экз. Заказ № _____.

       

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

394026  Воронеж, Московский просп., 14







© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.