Текст книги "Медицинские информационные системы: многомерный анализ медицинских и экологических данных"

Таким образом, исследованные параметры дыхательной и сердечно-сосудистой систем обнаруживают статистически значимые корреляции с ионосферными процессами Земли, особенно выраженные в отношении дыхательного коэффициента (МК = 0,33), процента углекислоты в выдыхаемом воздухе (МК = 0,29) и частоты сердечных сокращений (МК = 0,25), что свидетельствует о влиянии ИП на регуляцию сердечного ритма и, вероятно опосредованно, на обменно-метаболические процессы организма.

Глава 9
Вариации показателей нервной системы и психического состояния людей при изменении солнечно-космических и ионосферных параметров

9.1. Реакции нервной системы на электромагнитные и акустические поля

Факты влияния ЭМП на биосферу говорят об отсутствии согласованной картины, что наводит на предположения о неспецифичности таких раздражителей, воздействующих не отдельно на орган или систему, а на целостный организм. В результате действия ЭМП развивается совокупность компенсаторно-приспособительных реакций (Марченко В. И., 1971; Павлова Р. Н., 1975; Гаркави Л. Х. с соавт., 1977; Удинцев Н. А., Канская Н. В., 1977; Темурьянц Н. А., 1982). Механизмы регуляции центральной нервной системы при воздействии ЭМП заключается, вероятно, в анализе автоколебательных процессов с различными частотными фильтрами, позволяющими управлять той или иной системой. Оптимальный уровень ГМП для головного мозга проявляется через периодические колебания в определенном амплитудно-частотном диапазоне с оптимумом соотношения низко– и высокочастотных составляющих (Белишева Н. К. с соавт., 1995а; 1995б). ЭМП способны, вероятно, регулировать биологические ритмы. Характер и направленность изменений при этом зависят от физиологического состояния организма. Может встречаться как рассогласование, так и их нормализация (Темурьянц Н. А., Шехотихин А. В., 1995).

К СВЧ-излучениям относят частоты от 3 до 30 ГГц с длинами волн от 10 до 1 см, которым свойственно наиболее выраженное действие на биосистемы (Толгская М. С., Гордон З. В., 1971; Исмаилов Э. Ш., 1987). Солнечные радиоизлучения имеют мощные составляющие в этих диапазонах.

Организм человека и животных разнонаправленно реагирует на СВЧ-поля: от благоприятных до опасных для здоровья эффектов (Майкелсон С. М., 1980; Гаркави Л. Х. с соавт., 1982). При передозировке СВЧ-терапии отмечаются жалобы на общую слабость, ухудшение памяти, снижение внимания, работоспособности, бессонницу (Малышев В. И., Колесник Ф. А., 1968; Холодов Ю. А., 1982).

Имеются экспериментальные сведения о чувствительности параметров электроэнцефалограммы к облучению микроволнами, проявляющееся в виде очагов возбуждения и торможения в коре головного мозга кошек (Запорожан В. Н. с соавт., 1989). В экспериментах получено изменение электрофизиологической активности с синхронизацией исследованных сенсомоторной и затылочной коры, гипоталамуса, таламуса, ретикулярной формации. Синхронизация связана с низкочастотными колебательными составляющими (3 – 16 Гц) (Асабаев Ч. А., 1971; Лапин В. И., 1969; 1970; Перевалов Г. М., 1979). Выявлены следующие экспериментальные закономерности: усиление синхронизации (латентный период возникновения реакции от десятков до сотен секунд); длительная десинхронизация (латентный период такой же); кратковременная десинхронизация (в момент включения и выключения источника поля) (Антипов В. В. с соавт., 1980).

Показано, что вызванные потенциалы на одиночные световые стимулы пороговой интенсивности разнонаправленны при воздействии СВЧ-поля (Лапин В. И., 1970; Чиженкова Р. А., 1966; 1969; 1982). Высокочастотные ЭМП, модулированные инфранизкой частотой, в ряде случаев вызывают изменения электрической активности мозга – синхронизацию ритмов электроэнцефалограммы с частотой, близкой или кратной частоте модуляции (Судаков К. В., 1976; Судаков К. В., Антимоний Г. Д., 1977). ЭМП СВЧ-диапазона в зависимости от параметров также разнонаправленно изменяют электрофизиологические параметры нервного импульса, нейрональную и суммарную электрическую активность головного мозга – электроэнцефалограмму и ВП (Хлуновская Е. А., 1995).

Изучение локализации функций вызванных ответов различных отделов головного мозга, их интерпретация и моделирование значительно продвинулись в последние десятилетия (Шостак В. И., 1968; Campbell F. W., Kulikowski J. J., 1972; Шелепин Ю. Е., 1975; Hubel D. H., Wiesel T. N., 1977; Шелепин Ю. Е. с соавт., 1985; Шевелев И. А. с соавт., 1985; Cerutti S. et al., 1987). Вопросы, касающиеся изучения вызванной активности головного мозга в зависимости от времени суток, сезона года, местоположения испытуемых на Земной поверхности, представляются совершенно малоизученными. Что касается электроэнцефалограммы, то определенные сведения на этот счет есть, например увеличение α-, β– и δ-активности днем и уменьшение к вечеру (Barnes T., Brierer H., 1946; Лицов А. И., 1969; Турова Н. В., 1980). Есть сведения о возрастных и присущих определенным заболеваниям циркадных и сезонных изменениях электрической активности головного мозга (Оранский И. Е., 1988). Обнаружено увеличение ответного времени реакции организма при увеличении напряженности слабых искусственных и естественных гелиогеомагнитных возмущений (Lavalas R. J. et al., 1970; Загускин Ю. С., Иванов В. Н., 1982). Однако попыток связать вызванную активность головного мозга с теми или иными, привязанными к определенной географической широте и долготе гелиогеофизическими параметрами или их комбинациями, практически не проводилось никем. В литературе много указаний на комплексное влияние гелиогеофизических и метеорологических факторов на ФС человека и заболеваемость метеолабильных людей (Андронова Т. И. c соавт., 1982; Овчарова В. Ф., 1979; Гаркави Л. Х. с соавт., 1984). Инфразвуковые эффекты от ветров и перепадов давления вызывают отрицательные эмоции, повышение возбудимости центральной нервной системы, головные боли, тревогу (Палеев Н. Р., 1959). Геомагнитное поле в совокупности с естественным инфразвуком – продуктом атмосферно-ионосферных взаимдействий влияют на функциональное состояние человека (Николаев В. Н., 1982; Волынский А. М., 1984), на травматизм и дорожно-транспортные происшествия (Макаров Н. И. с соавт., 1978; Загускин Ю. С., Иванов В. Н., 1982). Один из возможных механизмов воздействия природных ЭМП на человека основан на резонансно-полевом механизме (Дубров А. П., 1974). Это сопрягается с квантовыми состояниями рецепторов и их взаимодействием с ЭМП, несущим биологически значимую информацию (Пресман А. С., 1974; Музалевская Н. И., 1978). Действие низкочастотных акустических колебаний частотой 5 – 100 Гц вызывает слуховые ощущения, многообразные и разнонаправленные субъективные ощущения и эмоциональные реакции: страх, тревогу, чувство слабости, напряженности, дискомфорта (Evans M. J., 1976; Карпова Н. И. с соавт., 1979; 1981). Иногда возникает чувство вибрации тела, головокружение, тошнота (Alford B. R. et al., 1966; Андреева-Галанина Е. Ц. с соавт., 1972). При этом может увеличиваться время зрительных сенсомоторных реакций, количество ошибок в операторской работе (Harris C. S. et al., 1976; Kyriakides K., Leventall H. G., 1977).

Выше показано, что параметры ионосферы содержат гармоники космических лучей – ионизирующих излучений (в основном нейтронов и элементарных частиц), которые проникают непосредственно до поверхности Земли и в ее кору (Дорман Л. И., 1988), оказывая влияние на все живые организмы, в том числе головной мозг. Начало и окончание ионизирующего облучения, по экспериментальным данным сопровождается изменениями в виде десинхронизации электроэнцефалограммы. Не исключается альтернирующий (повреждающий) механизм ответных реакций помимо специфических и неспецифических механизмов (Григорьев А. Ю., 1991).

Функциональное состояние систем мозга может быть описано ВП центральной нервной системы. Представляется целесообразным упомянуть существующие в литературе виды анализа и способы описания реакций на примере зрительного анализатора по данным его электрической активности. Остается актуальным поиск новых методов, имеющих четкий нейрофизиологический смысл (Милюкас В. Ю., 1969). Модели ВП мозга позволили подойти к гипотезе о пространственно-временном кодировании признаков сигнала (Дудкин К. Н., Чуева Н. В., 1983), сформулировать теорию рецептивных полей на основе пространственно-временных фильтров (Глезер В. Д. с соавт., 1967; 1982; Костелянец Н. Б., 1967), адаптивных фильтров (Thaker N. V., 1987), цифровых фильтров для выделения нестационарных составляющих энцефалограммы (Arakawa K. et al., 1986). Например, функциональные изменения сетчатки иногда не могут быть описаны b-волной электроретинограммы и служить простой и прямой мерой функциональных нарушений (Wolbarsht M., 1966; Ogden T. E. et al., 1976). Эти же замечания могут быть отнесены и к другим параметрам ВП мозга, принятым в качестве основных ориентиров, отражающих ФС нейронного образования (Петренко Е. Т., 1982).

Часто в первую очередь изучается свойство, интересующее исследователя (Parthsarathy K. et al., 1986). Например, цикличность поведения какой-либо функции зрительного анализатора – остроты зрения (Колбанов В. В., Шостак В. И., 1979) или ЗВП (Pearlman A. L., 1964). Кроме того, сама острота зрения обладает определенными статистическими свойствами (Wild J. M., Bussey M. K., 1985; Wild J. M., Cohen D. H., 1985). Эти методы позволяют выделять небольшое количество некоторых, наиболее существенных признаков, которые являются общими представителями типа, несмотря на индивидуальные различия (Жирмунская Е. А., Лосев В. С., 1984). Свойство цикличности восстановления ВП может быть положено в основу их формальной классификации.

Принято выделять при анализе вызванных потенциалов три диапазона частот: низкие, средние и высокие. Причем между ними обнаружены различные степени корреляционной зависимости (Peretto P., Niez J. J., 1986а; 1986б; Pritchard W. S. et al., 1986). Однако практика показывает, что целесобразнее всего анализировать низко– и высокочастотные составляющие ВП. Низкочастотные составляющие описывают вариабельность реальных ВП, их латентности и амплитуды (McGillem C. D. et al., 1985).

Одна из основных задач при исследовании влияния ионосферы на состояние головного мозга заключалась в выявлении закономерностей формирования вызваных зрительных ответов и попытке разумно классифицировать ЗВП методом раскраски графа на «чувствительные» компактные (непрерывные) области мозга, обладающие повышенным «тропизмом» к совокупности ИП.

В настоящей работе исследованы вызванные потенциалы (ВП) головного мозга при помощи компьютерного нейрокартографа Brain surveyor (Saico, Италия) в 19 монополярных отведениях с поверхности головы по системе 10/20 с референтным электродом на мочке уха у 11 здоровых людей мужского пола в различные сезоны годы в период с 1989 по 1993 г. Полоса пропускания частот усилителя составила 5 – 70 Гц (для зрительных ВП). ЗВП усреднялись по 30 накоплениям. Во всех случаях исследуемый находился в затемненном экранированном помещении в состоянии спокойного бодрствования, сидя в удобном кресле. Зрительная стимуляция осуществлялась посредством кратковременного (длительность 0,3 мс, частота 0,5 Гц) предъявления засветов, синхронизированных с компьютером нейрокартографа.

Категоризация фрагментов зрительного образа при мозговой патологии обеспечивается относительно ранней (до 100 мс) фильтрацией. Успешное опознание в условиях патологии завершается позднее, чем в больном мозгу и поздние процессы реверберации (до 1000 мс) становятся менее инертны (Лытаев С. А., 1994). В нашей работе использована авторегрессия ЗВП, которая учитывает как ранние, так и поздние компоненты фильтрующих свойств мозговых структур. Подтверждение этих сведений получено при исследовании авторегрессионных параметров ЗВП, значения которых коррелируют с ИП через эти параметры свертки автокорреляционной функции ЗВП (Кобрин В. П., Лушнов М. С., 1996).

ЗВП анализировали на отрезке времени в 1000 мс с момента подачи стимула, используя данные топографического картирования мозга (в 19 отведениях), а также оценку пространственно-временных характеристик ВП в 21 точке через равные промежутки времени c последующей интерполяцией и сглаживанием, что позволяло практически без потери наиболее ценной информации об основных пиках и латентностях подвергать их дальнейшей обработке. ЗВП в настоящей работе сопоставлялись с 5 ИП через авторегрессионные параметры.

ФС мозга исследовалось компьютерными программами, выделяющими и анализирующими низкочастотные составляющие методом раскраски графа ЗВП. Однако значимых статистических связей с ионосферными параметрами и низкочастотными составляющими ЗВП не выявлено.

Вопросы формально-эмпирической классификации и построения авторегрессионных оценок ЗВП тесно связаны друг с другом при исследовании в данной работе ионосферных влияний. Например, авторегрессионный метод анализа обеспечивает возможность изучения и определения высокочастотных латентных периодов и амплитуд отдельных компонент вызванного ответа в одиночных реализациях, позволяет классифицировать реализации ВП по степени сходства (Nakao M. et al., 1984; Cerutti S. et al., 1987).

В последние два десятилетия этому направлению анализа уделяется много внимания (Баранаускас А. с соавт., 1976; Бриллинджер Д., 1980; Tiao G. C., Tsay R. S., 1981; Песаран М., Слейтер Л., 1984). Процесс моделирования ЗВП состоит из трех этапов: идентификации, подгонки и диагностической прoверки. Диагностическая проверка основывается на вычислении суммы остатков, свидетельствующей об определенном уровне адекватности модели исcледуемому процессу (Tsay R. S., 1986).

Решение задачи моделирования биопотенциалов указанным выше методом имеет ряд преимуществ. Авторегрессионные модели позволяют описывать динамику ВП компактными инвариантными формами. Физиологические проявления инвариантности могут быть самыми различными (Шевелев И. А. с соавт., 1985). Под инвариантностью здесь понимается неизменная форма описания, способная описать определенный набор ВП. Такой подход использован, например, при моделировании пороговой функции проводящих путей зрительного анализатора (Nakao M. et al., 1984) или нейронных сетей (Anderson C. H., Abrahams E. A., 1986).

В настоящее время общепризнано, что основная информация, переносимая импульсными последовательностями в проводящих путях нервной системы, заключена в межимпульсных интервалах (Ивошина Т. Г., 1983), то есть в величине и скорости изменения процесса – признаках, информация о которых как раз и содержится в приращениях между квантованными точками этих процессов. В данной работе использован метод изучения статистических связей авторегрессионных параметров ЗВП здоровых людей с ионосферными данными методом множественных корреляций.

Суть авторегрессионного метода изучения заключается в следующем. Под временным рядом понимается случайный процесс – последовательность упорядоченных во времени наблюдений, которые характеризуются взаимозависимостью и коррелированностью. Такими свойствами обладают вызванные потенциалы мозга и вообще любой динамический биологический процесс. Для изучения свойств временных процессов и взаимодействия между ними разработаны специальные статистические методы. Они включают спектральный анализ, изучение автокорреляций и построение параметрических моделей авторегрессионного типа – автомодельности. Достоинство этих методов состоит в более полном совокупном описании поведения процесса, изменяющегося во времени.

Теория временных рядов, частный ее раздел – авторегрессионное моделирование позволяет изучать поведение высокочастотных составляющих ВП – квантованых приращений процесса возбуждения или иного биопроцесса. Рассмотрим некоторые предпосылки применения другой перспективной группы методов анализа низкочастотных составляющих – трендов ВП.

При анализе вызванных потенциалов принято выделять три диапазона частот: низкие, средние и высокие. Причем между ними обнаружены различные степени корреляционной зависимости (Pritchard W. S. et al., 1986, Peretto P. et al., 1986). Основное содержание и цель применения авторегрессионного метода состоит в адекватном статистическом моделировании потенциалов с максимальной простотой и минимальным числом параметров. Получение их полезно – они могут помочь понять природу нейронной системы, генерирующей временной электрический процесс. Вначале часто применяются способы идентификации, предназначенные для определения требуемого класса моделей процессов (Martin R. S. et al., 1965; Wichern D. W., 1973). Эти методы используют автокорреляционную и частную автокорреляционную функции (Дженкинс Г., Ваттс Д., 1972; Бокс Дж., Дженкинс Г., 1974).

Известно, что функциональное состояние мозга определяется не только внутренними показателями организма, но и параметрами внешней среды, среди которых и ионосферные параметры. Выше упоминалось, что ионосфера является глобальным модулятором солнечной активности и космических лучей. Одни ее тренды при многолетних наблюдениях синхронны с КЛ, другие – с параметрами Солнца. Имеются общие гармоники.

Выше указывалось, что функциональное состояние зрительного анализатора изучалось на основе регистрации ЗВП в 19 стандартных отведениях у 11 здоровых людей на стандартизованные световые стимулы в зависимости от воздействующих параметров ионосферы. ФС мозга исследовалось компьютерными программами, выделяющими и анализирующими высокочастотные составляющие (методом авторегрессии). Авторегрессионные параметры ЗВП отражают степень «автокоррелированности» точек ЗВП, отстоящих друг от друга с временным интервалом в 10 мсек, с учетом процедуры интерполяции, примененной при моделировании. Необходимо отметить, что степень статистической значимости моделей ЗВП высока (p < 0,005). Это означает, что динамика их высокочастотных составляющих описана достаточно точно.

Для усредненных авторегрессионных параметров 1-го, 2-го, 3-го порядков ЗВП всего мозга получены высокозначимые (p < 0,001) МК = 0,32 – 0,38 с ионосферными данными, состоящими из 5 показателей. Это говорит о существенности влияния воздействий физических факторов ионосферы на функциональное состояние и процессы переработки информации мозгом.

Акустические колебания атмосферы тесно связаны с ионосферными процессами. В рецепции акустических колебаний, являющихся непременным спутником деятельности ионосферы, участвуют механорецепторы органа слуха, кожи, мышц и внутренних органов посредством инкапсулированных нервных окончаний, например, кожи. Это рефлекторно влияет на механизмы генерализованных реакций целостного организма на данный фактор окружающей среды (Pimonov L., 1974; 1976; Пономаренко Г. Н., 1993). В нейронах может наблюдаться хроматолиз (Судзиловский Ф. В. с соавт., 1974), локальная ишемия коры (Нехорошев А. С., Глинчиков В. В., 1991), уменьшение количества нейросекреторных ядер гипоталамуса (Яглов В. В., 1987), диффузное возбуждение вегетативных нервных центров с метаболическими расстройствами и с многообразными и разнонаправленными флуктуациями нервной системы (Broner N., 1978), сопровождающимися изменениями в спектрах ритмов биоэлектрической активности мозга (Мозжухина Н. А., 1979). Может встречаться синхронизация и усвоение ритма низкочастотных акустических колебаний (Бачурина Т. Н., 1974), вероятно, по механизму трансформирования их в электромагнитные с «имитацией сигналов внутренней связи между нейронами коры» (Пономаренко Г. Н., 1993). При совпадении частоты акустоэлектрических колебаний с одним из ритмов биоэлектрической активности головного мозга может происходить синхронизация и суперпозиция амплитуд (Миркин А. С., Любимова Г. В., 1989). Величина энергии акустических колебаний в этом случае может быть минимальной, а сами они могут выступать в качестве своеобразного «триггера» – переключателя реакций, обеспечиваемых за счет свободной энергии системы. В этих регулирующих, ритмозадающих процессах заключаются механизмы ответных реакций биологических систем на низкоэнергетические акустические колебания (Самойлов В. О. с соавт., 1994).

ЭМП биосферы вызывают увеличение времени реакции человека в период повышения гелиомагнитной активности (Martini R., 1952; Десятов В. П., 1962). Низкочастотные искусственные ЭМП (3 – 10 Гц) могут давать разнонаправленный эффект этого психофизиологического показателя у человека и обезьян (Friedman H. et al., 1965a; 1965b; Lavalas R. J. et al., 1970).

Сдвиги параметров физических полей могут менять возбудимость нейронов (Семеняня И. Н., 1995). Рассмотрен вопрос о влиянии 3-часовых К-индексов и суточных АК-индексов на показатели памяти и внимания по тесту САН. Получено, что в 86 % случаев обнаружена зависимость внешней и кратковременной памяти от К-индексов (Тамбиев А. Э. с соавт., 1995).

Нейрофизиологические исследования СВЧ-воздействия (900 – 3000 МГц – диапазон, испускаемый Солнцем, модулируемый ионосферой и проникающий до поверхности Земли) показывают, что биопотенциалы реагируют на протяжении всего слухового пути (от слухового нерва до первичной слуховой коры) (Taylor E. M., Ashleman B. T., 1976; Cain C. A., Rissman W. J., 1978; Лин Д. Ч., 1980). Вероятный механизм первичного воздействия – термоупругое расширение. Модулированные ЭМП СВЧ-диапазона с несущей частотой, близкой к ионосферному волноводу, могут модифицировать поведение животных с нарушением эмоциональных реакций (Судаков К. В., 1976), двигательную активность крыс (на частоте 2560 МГц) (Навакатикян М. А. с соавт., 1991). Импульсные СВЧ-поля вызывают более выраженные эффекты, чем непрерывные (Асабаев Ч. А., 1971). Обращает внимание разнонаправленность эффектов действия СВЧ-полей при изучении спонтанной электрической активности (Трубникова Р. С., Горлов В. Г., 1990). Характер облучения может вызвать смену адаптивных процессов с кумулятивным эффектом микроволн (Суворов Н. Б., 1993).

В некоторых случаях имеет место рецепция ЭМП СВЧ-диапазона, которые в зависимости от параметров оказывают разнонаправленное действие на поведение, условно-рефлекторную деятельность и биоэлектрические параметры нервных клеток и системы в целом (Каменский Ю. И., 1968; Большаков М. А., 1985; Тигранян Р. Э., 1986; Пахомов А. Г., 1993). Модулированные СВЧ-поля являются более эффективными, чем непрерывные. Как понятно из вышеизложенного, глобальным модулятором этих процессов является ионосфера.