ISSN 03659615
Электронная версия
ISSN 24131008
БЮЛЛЕТЕНЬ
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ
БИОЛОГИИ
И МЕДИЦИНЫ
2018
4
Стр.1
400
Бюллетень экспериментальной биологии и медицины, 2018, Том 165, № 4
ФИЗИОЛОГИЯ
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ХАОТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ БИОПОТЕНЦИАЛОВ
МЫШЦ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ СТАТИЧЕСКИХ НАГРУЗКАХ
В.Г.Зилов, А.А.Хадарцев*, Л.К.Иляшенко**, В.В.Еськов***, И.А.Миненко
ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова Минздрава России (Сеченовский Универ
ситет), Москва; *ФГБОУ ВО Тульский государственный университет, Тула, РФ;
**Сургутский институт нефти и газа — филиал ФГБОУ ВО Тюменского индустри
ального университета, Сургут, РФ; ***ФБУ ВО Сургутский государственный уни
верситет ХантыМансийского автономного округа — Югры, Сургут, РФ
Изучали произвольные и непроизвольные движения с позиции новой теории хаоса—
самоорганизации. Изучение особенностей организации теппинграмм и треморограмм в
рамках гипотезы Н.А.Бернштейна о “повторении без повторений” приводит к эффекту
Еськова—Зинченко. В этом случае отсутствует статистическая устойчивость для выборок
параметров электромиограмм любых движений, получаемых подряд, т.е. fj
вероятностью p≥0.97. В данной работе решена базовая проблема физиологии движений
установления механизмов стохастической неустойчивости при анализе параметров
электромиограмм мышц, находящихся в неизменном статическом усилии. Доказана
статистическая неустойчивость электромиограмм в рамках эффекта Еськова—Зинченко.
(xi)≠fj+1
(xi
Ключевые слова: электромиограмма, неустойчивость, эффект Еськова—Зинченко, дина
мика биопотенциалов, треморограмма и теппинграмма
Гипотеза Н.А.Бернштейна о “повторении без по
вторений” в биомеханике приобрела точные ко
личественные интерпретации в эффекте Еськова—
Зинченко [17]. Этот эффект обусловлен отсутст
вием статистической повторяемости в биомеха
нике и за последние 2530 лет детально изучен;
разработаны методы математического моделиро
вания треморограмм (ТМГ) и теппинграмм (ТПГ),
получаемых у испытуемого в одном (неизменном)
гомеостатическом состоянии [10,12]. Доказано, что
при многократных сериях экспериментов (с одним
испытуемым) по 15 выборок ТМГ или ТПГ в каж
дой серии экспериментов (всего 15 серий, 225 вы
борки для каждого испытуемого) статистическую
устойчивость демонстрируют только небольшое
число k пар выборок, которые можно отнести к од
ной генеральной совокупности. В этом случае по
лучить равенство для двух соседних (jй и j+1й)
Адрес для корреспонденции: medins@tsu.tula.ru. Хадарцев А.А.
выборок ТМГ или ТПГ, т.е. fj(xi
мер выборки, крайне затруднительно.
Вероятность статистического равенства со
седних выборок xi
а для ТПГ p2
)=fj+1
(xi
), где x — но
для ТМГ имеет значение p1≤0.01,
≤0.05. Это крайне малые величины и
они доказывают статистическую неустойчивость
выборок xi
) с
в биомеханике, получаемых подряд. Со
временная физиология движений оперирует с уни
кальными, единичными выборками, которые не
возможно статистически повторить (данные имеют
исторический, а не научный характер), и возникает
проблема описания механизмов такой статисти
ческой неустойчивости биомеханических систем.
Поскольку любые движения определяются био
электрической активностью мышц с помощью элект
ромиограмм (ЭМГ), то возникает закономерный
вопрос: имеется ли хаос в динамике ЭМГ, если
мышца находится в стационарном состоянии?
Цель данной работы — рассмотреть динамику
ЭМГ, которая сопровождает каждое движение
мышцы, находящейся в статистическом напряжении.
Стр.2
ФИЗИОЛОГИЯ
401
Очевидно, что биопотенциалы мышц являются ре
зультатом управления со стороны нейросетей моз
га (моторная зона коры), а организация любых дви
жений без влияния ЦНС невозможна в принципе.
Изучение ЭМГ — это первый шаг к пониманию
особой (хаотической) работы мозга, высшей нерв
ной деятельности, которая обеспечивает органи
зацию движений, но особым (хаотическим) обра
зом [814].
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ
Исследования проводили на 12 мужчинах (средний
возраст — 26 лет), находившихся в спокойном со
стоянии, сидя за столом. К отводящей мышце ми
зинца правой руки прикрепляли биполярные хлор
серебряные электроды и регистрировали ЭМГ с
помощью электромиографа “НЕЙРОЭМГМикро”
(“Нейрософт”) при развитии усилия сжатия кисти
(регистрация усилий с помощью динамометра) в
двух разных статических состояниях. Испытуемый
задавал первоначальное усилие сжатия динамо
метра F1
F2
=50 Н (удержание не менее t=3 с), а затем
=100 Н (с тем же t=3 с). Регистрируемая ЭМГ
квантовалась аналогоцифровым преобразовате
лем (период квантования τ=0.25 мс) и записывалась
в виде файлов в ЭВМ. Длительность записи каждо
го файла 1 с, т.е. в каждом файле имелись не ме
нее 4000 точек (параметров ЭМГ). Опыт повторяли
для каждого испытуемого 15 раз и полученные вы
борки ЭМГ попарно сравнивали по критерию Вил
коксона p≤0.05 при различии выборок. По специ
альной программе ЭВМ рассчитывала и строила
15 матриц парного сравнения выборок ЭМГ для
каждого испытуемого первоначально (т.е. 15 раз)
для F1
образом, каждый испытуемый представлялся в
виде набора 15 матриц парного сравнения выборок
ЭМГ для F1
=50 Н, а затем (15 раз) для F2
нения ЭМГ для F2
чалась в выявлении различий между этими двумя
состояниями G1
G1
темы у всех 12 испытуемых.
и при F2
и G2
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Отметим, что эффект Еськова—Зинченко в био
механике показывает отсутствие статистической
устойчивости для получаемых подряд выборок
ТМГ, являющихся условно непроизвольным дви
жением, и ТПГ (условно произвольного движения).
G2
, а затем в виде набора 15 матриц срав
=200 Н. Серии экспериментов (из
30 таблиц) для каждого испытуемого обеспечивали
проверку статистической устойчивости ЭМГ при
двух состояниях гомеостаза нервномышечной сис
темы: при F1
. Наша задача заклю
для нервномышечной сис
=100 Н. Таким
При построении матриц парного сравнения выборок
ТМГ из 105 независимых пар сравнения выборок
мы получали всего k1
больше k1
=4 пары, которые можно бы
≈15, что почти в 4 раза
было отнести к одной генеральной совокупности.
Для ТПГ эта величина k2
, но это крайне низкие значения, которые
доказывают отсутствие статистической устой
чивости выборок ТМГ и ТПГ [2,49,14].
Построение 15 матриц парного сравнения вы
борок ЭМГ для каждого из 12 испытуемых в режи
ме удержания динамометра (при слабом усилии в
F1
ЭМГ (статистически одинаковых), которые несколь
ко больше, чем число k1
=50 Н) показало число k3
лен в таблице 1, где это число k3
из всех 180 серий при F1
пар сравнения выборок
для ТМГ. Пример представ
). Это доказывает стати
=9 (это одна серия
стическую неустойчивость выборок и для ЭМГ.
Одновременно такие данные доказывают факт
хаотической неустойчивости в организации гене
рации интерференционных ЭМГ. Тогда становится
очевидным и хаос самих движений (если ЭМГ ге
нерируются хаотически) в неизменном гомеостазе.
Возникает закономерный вопрос: как тогда
вообще работать с биопотенциалами мышц, если
выборки ЭМГ хаотически изменяются, но при этом
нервномышечная система находится в неизменном
состоянии, испытуемый удерживает динамометр в
одном положении — F1
=50 Н? Подчеркнем, что та
кой же статистический хаос (неустойчивость выбо
рок) мы регистрируем не только для нативных ЭМГ,
но и для их спектральных плотностей сигнала, авто
корреляций A(t) (анализ спектральных плотностей
сигналов и A(t) [2,5,1014].
Одновременно возникает и другая проблема:
как регистрировать различия в гомеостазе нервно
мышечных сил, если в одном (неизменном) гомео
стазе G1
p>0.97 для ЭМГ в наших многочисленных расче
тах), то предлагаем сравнивать матрицы (подобные
таблицам 1 и 2), полученные при различных гомео
стазах G1
мы имеем хаотическое распределение
статистических функций выборок ЭМГ f(x). Если
мы не можем подряд произвольно получить совпа
дение двух выборок (т.е. fj
(xi )≠fj+1
такой матрицы (тот же испытуемый), но при F2
(т.е. имеем G2). Очевидно, что число k2
и G2
и в G2
(табл. 2).
(xi
) с вероятностью
. В таблице 2 представлен пример
=100 Н
венно отличается от k1=9. Именно различие (k2
=20 сущест
>k1
(табл. 1)
)
показывает и различие в гомеостазе НМС одного
и того же испытуемого, находящегося в G1
Для ЭМГ мы имеем аналогичную статистичес
кую неустойчивость выборок параметров xi
, как и
в биомеханике для тремора и теппинга [1014]. Эта
неустойчивость показывает ограничения на при
менение стохастики в изучении биопотенциалов
Стр.3