Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ОРГАНИЗМА СТУДЕНТОВ ЮГРЫ В УСЛОВИЯХ МЫШЕЧНОЙ НАГРУЗКИ МЕТОДОМ ФАЗОВОГО ПРОСТРАНСТВА

Брагинский М.Я. Балтикова А.А. Козлова В.В. Майстренко Е.В.
ЦНС
гипоксически-ишемических поражения
препарат мексидол

Регулярные физические нагрузки, выпол­няемые в оптимальных режимах, стимулируют адаптационный потенциал и повышают стрессоустойчивость организма [1]. Изучение функ­ционального состояния организма молодёжи, их уровня физической подготовленности представ­ляет особый интерес на основе методов систем­ного анализа и синтеза. Последнее позволяет не только получать важную информацию о теку­щей динамике исследуемых функций, но и про­гнозировать их возможные изменения [1,3]. Это определило цель нашей работы, которая заклю­чалась в выявлении закономерностей поведения вектора состояния организма студентов (в т.ч. спортсменов и нетренированных) методом фа­зовых пространств на основании изучения ре­акций крдиореспираторной системы (КРС) в условиях действия физических нагрузок разных по силе и длительности.

Описания биологических динамических систем (БДС) с позиций теории хаоса и синер­гетики (ТХС) базируются на следующих под­ходах [1]: если физкультурные или другие воз­действия нескольких видов (типов) проводят в отношении групп испытуемых (пациентов), на­ходящихся в приблизительно одинаковых усло­виях по состоянию функций организма (напри­мер, группы людей с одинаковыми нозологиче­скими единицами) и регистрируют параметры функций организма каждого человека из груп­пы до воздействия и после воздействия, то эти параметры образуют наборы (компартменты) диагностических признаков в пределах одной фазовой координаты хi- из набора всех коор­динат mмерного фазового пространства с оди­наковыми диагностическими характеристика­ми. Каждый человек при этом со своим набо­ром признаков (компоненты вектора состояния организма данного человека- ВСОЧ) задает­ся точкой в этом фазовом пространстве состо­яний (ФПС) так, что группа испытуемых обра­зует некоторое «облако» (квазиаттрактор) в фа­зовом пространстве состояний, а разные группы (изза разных воздействий на них) образуют раз­ные «облака» - квазиаттракторы в ФПС. Рас­стояния zkf- (здесь к и f - номера групп обсле­дуемых) между хаотическими или стохастиче­скими центрами этих разных квазиаттракторов формируют матрицу Z, которая задает все воз­можные расстояния между хаотическими (или стохастическими) центрами квазиаттракторов, описывающих состояние разных групп обследу­емых до начала лечебного (или физкультурного) воздействия (нумеруются по вертикали, напри­мер, в такой матрице Z) и после лечебного (физкультурного) воздействия (нумеруются по гори­зонтали в матрице Z).

Максимальные различия в расстояниях между хаотическими или стохастическими цен­трами квазиаттракторов движения ВСОЧ раз­ных групп испытуемых (до и после определен­ного воздействия) соответствуют максимальной эффективности лечебного или физкулыурноспортивного мероприятия, а их уменьшение требует дополнительной корректировки в физ­культурном (или лечебном) воздействии. Полу­чаемые данные от группы испытуемых или от одного испытуемого путем повторов измере­ний в виде набора т блоков данных (компартментов), где т - число измеряемых диагно­стических признаков, переносят в виде точек в дамерное ФПС и измеряют расстояния меж­ду центрами квазиаттракторов [3], которые су­щественно отличаются у лиц с различной степе­нью тренированности.

В исследовании участвовали испытуемые юноши и девушки, которым с целью изучения адаптивных эффектов в работе КРС, предъявля­лись стандартные физические нагрузки в виде учебных занятий по дисциплине «плавание» продолжительностью 45 минут.

В зависимости от уровня физической под­готовленности были сформированы группы об­следуемых. Состояние параметров КРС оцени­вали до, сразу и через 15 минут после физиче­ской нагрузки по компонентам вектора состоя­ния организма человека, определяемых методом пульсоксиметрии с использованием програм­мы «ELOGRAPH». У испытуемых регистриро­вали значения частоты сердечных сокращений (ЧСС), показателей СИМ и ПАР, соответствен­но отражающих активность симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нерв­ной системы (ВНС), индекса напряжения Баевского (ИНБ) и уровень насыщения гемоглобина крови кислородом (SP02). Производился также амплитудночастотный анализ вариабельности ритма ЧСС [1].

Обработка данных в ФПС производи­лась до построения матриц. На основе этих рас­чётов были построены матрицы межаттракторных расстояний движения В СОЧ. В целом, мож­но говорить о том, что адаптационные механиз­мы у нетренированных на много слабее выраже­ны, чем у спортсменок. Метод расчета матриц межаттракторных расстояний предоставляет ис­следователям точную количественную оценку адаптационных [1, 3] резервов организма чело­века (при сравнении тренированных и нетрени­рованных студенток). У студентов обеспечива­ется достаточно хорошее восстановление орга­низма после нагрузки вероятно за счет различ­ных резервов КРС. Полученные данные свиде­тельствуют о том, что, в целом, эффективность адаптации организма студентов к нагрузке пла­ванием определяется зрелостью регуляторных систем, в связи с чем один и тот же конечный приспособительный результат у девушек с раз­ным уровнем физической подготовки может до­стигаться за счет различной степени напряже­ния адаптационных механизмов.

Также методом фазовых пространств из­учалось влияние тренировок (тяжелая атлети­ка) на параметры функциональных систем орга­низма (ФСО) студентов г. Сургута и г. Самары. Расчет матриц межаттраторных расстояний тре­нированных юношей г. Сургута и г. Самары по­казал уменьшение расстояний (zij) между цен­трами квазиаттракторов, что свидетельствует о стабилизирующем влиянии физической нагруз­ки. Расстояния между центрами квазиаттракто­ров нетренированных студентов наоборот уве­личивается после тренировки, что показывает недостаточную сформированность у них адап­тационных механизмов, а также существенное напряжение регуляторных процессов и степень рассогласования параметров функциональных систем организма [1, 2].

Метод фазовых пространств и программ­ный продукт для идентификации параметров со­стояния кардиореспираторной системы моло­дежи ХМАОЮгры можно использовать как эф­фективный показатель (маркер) степени гипоки­незии, которая существенно влияет на качество жизни молодого населения ХМАОЮгры. Более выраженные изменения происходят с расстоя­ниями Z между центрами квазиаттракторов до и после нагрузки, что может быть эффективным показателем (маркером) степени детренированности (гипокинезии) в условиях Севера РФ при изучении состояния физиологических функций спортсменов игровых и индивидуальных видов спорта [1, 2].

Таким образом, предложенный новый ме­тод фазовых пространств для анализа динамики ВСОЧ позволяет оценить эффективность тренировочного процесса в условиях влияния физи­ческой нагрузки на параметры функциональных систем организма человека методами синерге­тики [1, 3].

Список литературы

1.               Еськов В.М. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VIII. Общая теория систем в клинической кибернетике / В.М. Еськов, А.А. Хадарцев. - Самара: ООО «Офорт», 2009. - 198 с.

2.  Еськов В.М., Брагинский М.Я., Есь­ков В.В., Майстренко Е.В., Филатов М.А. Идентификация параметров порядка (наиболее значимых диагностических признаков) методов расчета матриц состояний. / Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ №2010613309 от 19 марта 2010 г., РОСПА­ТЕНТ. - Москва, 2010.

3.  Майнцер К. Сложносистемное мышле­ние: Материя, разум, человечество. Новый син­тез / Под. ред. Г.Г. Малинецкого. - М.: Книж­ный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 464 с.


Библиографическая ссылка

Брагинский М.Я., Балтикова А.А., Козлова В.В., Майстренко Е.В. ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ОРГАНИЗМА СТУДЕНТОВ ЮГРЫ В УСЛОВИЯХ МЫШЕЧНОЙ НАГРУЗКИ МЕТОДОМ ФАЗОВОГО ПРОСТРАНСТВА // Современные наукоемкие технологии. – 2010. – № 12. – С. 23-24;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=26164 (дата обращения: 21.11.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674