Attempts to describe the behavioral dynamic model of the functional systems of the human body has traditionally been based on models of periodic and quasi-periodic processes (breathing, cardiac work, brain biopotentials, etc.). The paper assumes a new approach to the description of the voluntary or involuntary periodic or quasi-periodic motions and other dynamic processes (normal and pathological) in human body. It is shown that the norm is often chaotic behavioral dynamics of the state vector of the human body and the periodic or stationary modes of dynamics are typical of pathology, while in medicine for a long time the views were diametrically opposite. The paper presents the application of calculation method of quasi-attractors in estimation of biomechanical processes (sighting or Parkinson’s disease). The informational significance of the method is shown.
theory of chaos and self-organization, quasi-attractor, order parameter, systems of third type
Юнеско и Россия широко отметили 150 лет со дня рождения В.И. Вернадского. Владимир Иванович, создавая теорию ноосферизма, подошел к фундаментальному осознанию реальности биосистем, находящихся в хаосе и самоорганизации. Ноосфера в представлениях Вернадского уже требовала осознанного управления своей динамикой со стороны человечества. Одновременно в физиологии к этому познанию подошел и П.К. Анохин – он ввел понятие самоорганизующихся функциональных систем организма (ФСО). Таким образов оба великих русских ученых (с разных сторон) подошли к пониманию особенностей сложных биосистем, которые позже определили как complexity, а мы сейчас в ТХС говорим и системах третьего типа (СТТ).
В рамках разрабатываемой новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС) для описания динамики поведения сложных биосистем, к которым в первую очередь относятся ФСО человека, предлагается новый подход в изучении и понимании состояния нормы и патологии организма человека. Традиционно квазипериодические процессы в виде тремора, теппинга, работы кардио-респираторной ФСО, генерации различных биопотенциалов (мозга, мышц, нервов) описывались в виде их амплитудно-частотных характеристик (АЧХ), автокорреляционных функций и различных законов распределения. Однако, сейчас в рамках ТХС доказывается бесперспективность таких методов в описании динамики сложных биосистем – complexity (ФСО, в частности) [3-6,7-9].
1. Bernshteyn N.A. Fiziologiya dvizheniy i aktivnost´. M.: Nauka, 1990. S. 373-392.
2. Vladimir Ivanovich Vernadskiy i Lev Nikolaevich Gumilev: Velikiy Sintez tvorcheskikh naslediy (kollektivnaya nauchnaya monografiya). Kostroma: KGU im. N.A. Nekrasova, 2012. 662 s.
3. Es´kov V.M., Kulaev S.V., Popov Yu.M., Filatova O.E. Primenenie komp´yuternykh tekhnologiy pri izmerenii nestabil´nosti v statsionarnykh rezhimakh biologicheskikh dinamicheskikh sistem. Izmeritel´naya tekhnika. 2006. № 1. S. 40–45.
4. Es´kov V.M., Khadartsev A.A., Es´kov V.V., Gavrilen-ko T.V., Filatov M.A. Complexity – osobyy tip biomeditsinskikh i sotsial´nykh sistem. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2013. T. 20. № 1. S. 17–22.
5. Es´kov V.M., Burov I.V., Filatova O.E., Khadartsev A.A. Osnovy bioinformatsionnogo analiza dinamiki mikrokhaoticheskogo povedeniya biosistem. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2012. T. 19. №1. S.15–18.
6. Mayntser K.. Slozhnosistemnoe myshlenie: Materiya, razum, chelovechestvo. Novyy sintez / Pod. red. G.G. Malinetskogo. M.: Knizhnyy dom «LIBROKOM», 2009. 464 s.
7. Khaken G. Printsipy raboty golovnogo mozga: Sinergeticheskiy podkhod k aktivnosti mozga, povedeniyu i kognitivnoy deyatel´nosti. M.: PER SE, 2001. 351 s.
8. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states. Measurement Techniques. 2011. V. 53. №12. P. 1404-1410.
9. Eskov V. M, Eskov V.V., Filatova O.E., Filatov M.A. Two types of systems and three types of paradigms in systems philosophy and system science. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2012. Vol. 5. № 10. P. 602.
10. Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Filatova O.E., Filatova D.U. Chaotic approach in biomedicine: Individualized medical treatment. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2013. Vol. 6. P. 847–853.
11. Filatov M.A., Filatova D.Y., Himikova O.I., Romanova J.V. Matrixes of quasiattractor distances at identification of human psychophysiology function. Complexity.Mind.Postnonclassic. 2012. Vol. 1. P.19–24.
12. Jobbagy A., Harcos P., Karoly R., Fazekas G. Analysis of finger-tapping movement. Journal of Neuroscience Methods. 2005. Vol. 141. P. 29–39.
13. Gavrilenko T.V., Baltikova A.A., Degtyarev D.A., Pashnin A.S. The comparison of the efficiency of classic stochastic theory and theory of chaos-selforganization (TCS). Complexity. Mind. Postnonclassic. 2012. 1. P.81–91.
14. Mark M. Churchland, John P. Cunningham, Matthew T. Kaufman, Justin D. Foster, Paul Nuyujukian, Stephen I. Ryu, Krishna V. Shenoy. Neural population dynamics during reaching. Nature. 2012. Vol. 487. P. 51–58.
15. Prigogine I.R. The Die Is Not Cast. Futures. Bulletin of the World Future Studies Federation. 2000. Vol. 25. № 4. P.17–19.
