WO2010115216A2 - Способ диагностики психологического состояния - Google Patents

Способ диагностики психологического состояния Download PDF

Info

Publication number
WO2010115216A2
WO2010115216A2 PCT/UZ2010/000001 UZ2010000001W WO2010115216A2 WO 2010115216 A2 WO2010115216 A2 WO 2010115216A2 UZ 2010000001 W UZ2010000001 W UZ 2010000001W WO 2010115216 A2 WO2010115216 A2 WO 2010115216A2
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
region
spectral density
time
parameters
psychophysiological
Prior art date
Application number
PCT/UZ2010/000001
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2010115216A3 (ru
Inventor
Евгений Рауфович БАХТИЯРОВ
Original Assignee
Baxtiyarov Evgeniy Raufovich
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Baxtiyarov Evgeniy Raufovich filed Critical Baxtiyarov Evgeniy Raufovich
Publication of WO2010115216A2 publication Critical patent/WO2010115216A2/ru
Publication of WO2010115216A3 publication Critical patent/WO2010115216A3/ru

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle

Definitions

  • the invention relates to medicine, in particular to psychology and can be used in the diagnosis of the psychological state of a person.
  • Known window (short-term) Fourier transform which consists in the fact that in the frequency (spectral) analysis using autoregressive analysis or a number of modifications of the fast Fourier transform, a series of R-R-intervals is divided into frequency spectra of different densities.
  • the spectral power parameters of the low-frequency (Lf) and ultra-low-frequency (VLF) ranges are determined, which characterize the effects of the sympathetic and high-frequency (Hf) ranges, which reflect parasympathetic influences on the BCP regulation, the Lf / ⁇ f ratio, as well as the total power of the vibration spectrum of RR-intervals (TF) ( N.M. Astafyeva, Advances in Physical Sciences, vol. 166, 1996, JVbI l, pp. 1145-1170, pp. 1150).
  • the main disadvantage of this method is the impossibility of its use in analysis of non-stationary signals, i.e. most BCP patterns.
  • the window Fourier transform has the same time and frequency resolution for all points of the transform plane, which ensures averaging of the analysis results within the window width, i.e. it does not allow to establish the time-frequency localization of a rapidly damping process.
  • this method of mathematical analysis uninformative for assessing the psychological processes of a person.
  • the closest in technical essence is a way of assessing the mental state by determining indicators of physiological functions, one of which is measuring the electrical activity of the heart with the selection of an organic sequential sample of RR-intervals of rhythm, comparing it with integral psychophysiological parameters and analyzing the severity of these parameters (patent of the Russian Federation 2099009).
  • the objective of the present invention is to develop a universal easily accessible method that allows for a short period of time to obtain sufficient diagnostic and prognostic information about the psychological state of the body.
  • the problem is solved by a method of assessing the psychological state, including measuring the electrical activity of the heart with the release of organic sequential sampling of RR-intervals of the rhythm, comparing it with integral psychophysiological parameters and analyzing the severity of these parameters, and after sampling the RR-interval of the rhythm, it is spectrally analyzed to obtain the spectral density of the heart rhythm, the heart rhythm spectrogram is divided into subranges within the boundaries of classical ranges ULF, VLF, LF and HF, conduct rank assessments of relative spectral density over 100 sub-bands and compare them with integral psychophysiological
  • the parameters in the presence of a high spectral density in the Fl region, the state is assessed as epileptoid, in the presence of a high spectral density in the F 3-14 region (ULF-VLF-LF), the state is assessed as adaptability, in the presence of a high spectral density in the F 10-14 region the state is assessed as neuroticity; in the presence of a high spectral density in the region F
  • the basis of the invention is the provision that the heart is the only organ capable of providing the materialization of the function of time in the human body. Numerous phenomena associated with the functions of the heart and consciousness indicate the existence of general patterns that are closed on time or, more precisely, the passage of time (chronotope) in the human body. We only note the main points that are most important for understanding the problem. Firstly, there existed and perhaps exists the problem of “individualization of consciousness,” which requires an understanding of the mechanism of materialization of time forms in the human body. To date, a specific location of the source of electrical excitation of the heart has not been indicated, but it is known that a few thousandths of a second before the appearance of electric currents in the heart, a magnetic pulse appears somewhere in the center of the ventricle cavity.
  • BCP heart rate variability
  • FIG. 1 Three forms of time and their vector in human consciousness
  • FIG. 2. A variant of spatial localization of time in human consciousness
  • FIG. 3 The physiological mechanism of the materialization of the three forms of time and the phenomenon of “recognition of awareness”;
  • FIG. 4. The results of mapping integral psychophysiological parameters;
  • FIG. 5 The results of the mapping of syndromological psychophysiological parameters.
  • the method is as follows:
  • the first stage the subject is recorded cardiac rhythm with an array of consecutive RR-intervals in digital form.
  • any electrocardiographic or other equipment that provides digital can be used. Registration of RR intervals in accordance with applicable International Standards. In this case, preference is given to short-term (for example, 5-minute) recording of the cardiac rhythm with an accuracy of measuring successive RR-intervals of at least ⁇ 0.005 seconds (preferably ⁇ 0.001 seconds). All “physiological” sequences are recorded without exception.
  • the second stage an analysis of the spectral density of the heart rhythm is carried out, for example, using the Fourier method (complete conversion of single series according to the “Hamming” variant).
  • the method of obtaining the absolute values of the spectral density of the heart rhythm is not of fundamental importance. In this case, you can use the universally accepted system for determining the boundaries of frequency ranges, for example: ULF - ⁇ 0.015 Hz, VLF - 0.040-0.015 Hz, LF - 0.150-0.040 Hz, HF -> 0.150 Hz, (HF-I - 0.150-0.300 Hz, HF-2 - 0.300-0.450 Hz, HF-3 -> 0.450 Hz).
  • the separation of the heart rate spectrogram into the accepted frequency ranges is also not of fundamental importance, since it represents a single whole.
  • it is possible to propose an estimate of the heart rate spectrogram for example, over 100 subbands, when the results of spectral analysis are presented in steps of 0.005 Hz.
  • the spectral density of the heart rhythm can be represented in these subranges, both in the form of absolute (ms2), as well as in relative (%) indicators.
  • the method of expressing the spectral density of the heart rhythm over 100 subbands is not of fundamental importance, although for us the expression in relative units is more preferable.
  • a spectrogram representing a relative density of the heart rhythm spectrum of 100 The number of subbands, in accordance with the selected step (interval), can be either reduced or increased, which is also not important, but we consider all cases of applying this method based on analysis of 100 subbands tied to traditional frequency domains.
  • the third stage conduct rank assessments of relative spectral density over 100 subbands.
  • the first ranking assessments are carried out for the main ranges of heart rhythm - ULF, VLF, LF, HF, HF-I, HF-2 and HF-3 (a total of seven indicators - ranking estimates from 1 to 7).
  • ULF - 3 indicators (rankings from 1 to 3), for VLF - 5 indicators (rankings from 1 to 5), for LF - in five groups (LF 1-5-5 ratings with ranks from 1 to 5 ; LF 6-10 - 5 ratings with ranks from 1 to 5; LF 11-15 - 5 ratings with ranks from 1 to 5; LF 16-21
  • HF-I - for six groups (HF-I 1-5-5 ratings with ranks from 1 to 5; HF-I 6-10-5 ratings with ranks from 1 to 5 ; HF-I 11-15-5 ratings with ranks from 1 to 5; HF-
  • HF-2 - 5 ratings with ranks from 1 to 5
  • HF-2 - for six groups (HF-2 1-5-5 ratings with ranks from 1 to 5; HF-2 6-10-5 ratings with ranks from 1 to 5 ; HF-2 11-15-5 ratings with ranks from 1 to 5; HF-
  • rank estimates were obtained: 7 for the main ranges and 100 for the sub-ranges of the heart rate spectrogram.
  • the number of rank estimates in accordance with the groups of indicators of the relative spectral density of the heart rhythm was chosen so as to bind them to the traditionally determined areas of the spectrogram, and this leads to their certain “research”. “Natural”, in accordance with the nature of “Voice of the Voice”, a partition means the allocation of groups with 3-4 subranges in the heart rate spectrogram and obtaining the corresponding rank estimates.
  • rank estimates were obtained for 107 indicators.
  • rank estimates for frequency subbands adapted to the traditional system of interpretation of the heart rhythm spectrogram 555 options were obtained, which gives an almost unlimited number of parameters (more than 10150).
  • dimensionlessness shows the inexhaustible diagnostic and prognostic potential of the method, and on the other hand, it once again emphasizes the individuality (uniqueness) of heart rate spectrograms in each person.
  • the subject (a student at a medical institute) had a cardiac rhythm recorded with an array of consecutive RR intervals in digital form.
  • the duration of consecutive cardio intervals and psychophysiological parameters were determined using the CMS software and hardware complex (PAC CMS, Russian Federation, Ankom firm).
  • Five integral AD - adaptability, S - introversion, N - neurotic, E - epileptoid, AF - affectiveness), 17 differential diagnostic and 15 syndromological psychophysiological assessments were obtained.
  • the survey was conducted in compliance with all recommended conditions in the sitting position.
  • the absolute values of the spectral density were obtained using the Fourier method (complete conversion of single series according to the Hamming variant).
  • the relative spectral density indices were calculated for 100 classes with a step of 0.005 Hz, which, in accordance with accepted standards, were assigned to ULF, VLF, LF, and HF regions.
  • the frequency ranges respectively, included 3 (O.015 Hz), 5 (0.015-0.040 Hz), 21 (0.040 - 0.150 Hz), and 71 (> 0.150 Hz) subbands, which allows you to accurately correlate individual psychophysiological parameters with frequency characteristics .
  • the HF region of the BCP spectrum was divided into three ranges: HF-I (0.150-0.300 Hz), HF-2 (0.300-0.450 Hz) and HF-3 (> 0.450 Hz).
  • the test subject had a relatively high spectral density in the Fl region (Fl / WB: Rp-0.129, p ⁇ 0.050) (Fig. 4), which was positively associated with the epileptoid index (E).
  • the indicator of epileptoidity representing volitional processes and characterizing the rigidity-lability of mental processes, as well as organoidity, pace and mental stress, indicates the conjugation of this frequency parameter with the functional characteristics of the central nervous system.
  • the subject was recorded cardiac rhythm with an array of consecutive RR-intervals in digital form.
  • the duration of consecutive cardio intervals and psychophysiological parameters were determined using the CMS software and hardware complex (PAC CMS, Russian Federation, Ankom firm).
  • Five integral AD - adaptability, S - introversion, N - neurotic, E - epileptoid, AF - affectiveness), 17 differential diagnostic and 15 syndromological psychophysiological assessments were obtained.
  • Survey was carried out in compliance with all recommended conditions in the sitting position.
  • Absolute spectral density values were obtained using the Fourier method (complete conversion of single series according to the Hamming variant). For mapping, the relative spectral density indices were calculated for 100 classes with a step of 0.005 Hz, which, in accordance with accepted standards, were assigned to ULF, VLF, LF, and HF regions. Thus, the frequency ranges, respectively, included 3 (O.015 Hz), 5 (0.015-0.040 Hz), 21 (0.040-0.150 Hz), and 71 (> 0.150 Hz) subbands, which allows you to accurately correlate individual psychophysiological parameters with frequency characteristics . Conventionally, the HF region of the BCP spectrum was divided into three ranges: HF-I (0.150-0.300 Hz), HF-2 (0.300-0.450 Hz) and HF-3 (> 0.450 Hz).
  • the subject had a relatively high spectral density in the F 11 region, which indicates a high degree of introversion (S) characterizing the function of thinking, which allows us to consider this function as being included in external events and the adequacy of response to them,
  • SM-GI sociometric status
  • the duration of consecutive cardio intervals and psychophysiological parameters were determined using the CMS software and hardware complex (PAC CMS, Russian Federation, Ankom firm). Five integral (AD - adaptability, S - introversion, N - neurotic, E - epileptoid, AF - affectiveness), 17 differential diagnostic and 15 syndromic psychophysiological assessments were obtained for each subject. The survey was conducted in compliance with all recommended conditions in the sitting position. Arrays of consecutive cardio intervals, from the original ppc files necessary for analyzing heart rate variability (BCP) in the frequency domain, were extracted using the CMS ⁇ ertourt Generator program. Absolute values of spectral density were obtained using the Fourier method (complete conversion of single series according to the Hamrning variant).
  • the relative spectral density indices were calculated for 100 classes in increments of 0.005 Hz, which, in accordance with accepted standards, were assigned to ULF, VLF, LF, and HF regions.
  • the frequency ranges respectively included 3 (0.015 Hz), 5 (0.015-0.040 Hz), 21 (0.040-0.150 Hz) 5, and 71 (> 0.150 Hz) subbands, which makes it possible to accurately correlate individual psychophysiological parameters with frequency characteristics.
  • the HF region of the BCP spectrum was divided into three ranges: HF-I (0.150-0.300 Hz), HF-2 (0.300-0.450 Hz) and HF-3 (> 0.450 Hz).
  • Table 4 presents the results of a study of the correlation of indicators of the relative density of the spectrum of BCP with integrated psychophysiological parameters. It should be noted that for the differential diagnostic and syndromological psychophysiological parameters, more than a thousand statistically significant correlates were obtained, which were confirmed in two independent groups. Given the duplication of integral psychophysiological data by differential diagnostic assessments, as well as the limited volume of publication, Figures 2–3 give only generalized versions of these results regarding mapping of BCP frequency ranges by integral and syndromological parameters (in abbreviated form).
  • the relatively high spectral density in the Fl region was positively associated with the epileptic index (E).
  • the indicator of epileptoidity representing volitional processes and characterizing rigidity, lability of mental processes, as well as organoidity, pace and mental stress, indicated the conjugation of this frequency parameter with the functional features of the central nervous system.
  • the coincidence of the “future” component of undifferentiated (in other words, subconscious) time and epilepticity, noted on the BCP frequency map in the Fl region was not accidental and its rational interpretation may be due to the dependence of the materialization of the “future” in the mind of a person on his obvious psychophysiological basis - the dynamics of mental processes.
  • rhythmology change of consciousness with the help of rhythmic sound or speech structures
  • color therapy change of consciousness with color-frequency effects
  • neuro-linguistic programming changing behavior and thinking

Abstract

Использование: медицина, в частности: психология и может быть использовано в диагностики психологического состояния человека. Задача: разработка универсального легкодоступного способа, позволяющего за короткий интервал времени получить достаточную диагностическую и прогностическую информацию о психологическом состоянии организма. Сущность изобретения: способ включает в. себя измерение электроактивности сердца с выделением органической последовательной выборки RR- интервалов ритма, сопоставление его с интегральными психофизиологическими параметрами и анализ степени выраженности этих параметров. При этом после выборки RR-интервала ритма проводят его спектральный анализ с получением значений спектральной плотности сердечного ритма, спектрограмму сердечного ритма разбивают на поддиапазоны в границах классических диапазонов ULF, VLF, LF и HF. Затем проводят ранговые оценки относительной спектральной плотности по 100 поддиапазонам и сопоставляют их с интегральными психофизиологическими параметрами. При наличии высокой спектральной плотности в области F1 состояние оценивают как эпилептоидность, в области F 3-14 (ULF-VLF-LF) - адаптивность, в области F 10-14 - невротичность, в области F 11 (LF) - интроверсия.

Description

Способ диагностики психологического состояния
Изобретение относится к медицине, в частности к психологии и может быть использовано в диагностики психологического состояния человека.
Известен способ оценки состояния организма путем изучения вариабельности сердечного ритма (BCP), осуществляемый с помощью методик, использующих режимы временного и частотного анализа (Л.И.Макаров. Холтеровское мониторирование. - 2000 - M.: Медпрактика - с.51-62). Временной анализ основан на вычислении ряда статистических параметров серии R-R-интервалов различной продолжительности (mеап, SDNN, SDNN-i, SDАNN-i, rМSSD, pNN50, SDSD, Соuпts).
Известны так называемые геометрические методы анализа BCP - построение интервальной гистограммы, дифференциальной гистограммы различий, корреляционной ритмограммы. Оценка результатов геометрических методов осуществляется с помощью измерения параметров построенных геометрических фигур, апроксимации паттерна сердечного ритма через построение фигур и математическое преобразование, с последующей интерпретацией и непосредственное описание и интерпретация формы геометрических фигур сердечного ритма (Сrаwfоrd MH, Berastein SJ, Dееdwапiа PC еt аl. AHA guidеliпеs fоr аmbulаtоrу еlесtrосаrdiоgrарhу: а rероrt оf thе Аmеriсап Соllеgе оf Саrdiоlоgу/ Аmеriсап Неаrt Аssосiаtiоп Таsk Fоrсе оf Рrасtiсе Guidеliпеs (Соmmitее tо Rеvisе thе Guidеliпеs fоr Аmbulаtоrу Еlесtrосаrdiоgrарhу). J. Am. CoIl Саrdiоl., 1999; 34:912-48).
Общими недостатками вышеперечисленных методик является необходимость в длительной записи сигнала, усреднение результатов анализа, что не позволяет использовать их для определения локализации и характеристик локальных всплесков и отсутствие определения частотных характеристик BCP.
Известно оконное (коротковременое) преобразование Фурье, заключающийся в том, что при частотном (спектральном) анализе с помощью авторегрессионного анализа или ряда модификаций быстрого преобразования Фурье производится разделение серии R-R- интервалов на частотные спектры различной плотности. Определяются показатели спектральной мощности низкочастотного (Lf) и сверхнизкочастотного (VLF) диапазонов, характеризующие влияния симпатического и высокочастотного (Hf) диапазона, отражающего парасимпатические влияния на регуляцию BCP, соотношение Lf/Нf, а также общая мощность спектра колебаний R-R-интервалов (TF) (Н.М.Астафьева. Успехи физических наук, т. 166, 1996 г., JVbI l, с.1145-1170, с.1150).
Главным недостатком этого метода является невозможность его использования при анализе нестационарных сигналов, т.е. большинства паттернов BCP. Оконное преобразование Фурье имеет одно и то же разрешение по времени и частоте для всех точек плоскости преобразования, что обеспечивает усреднение результатов анализа в пределах ширины окна, т.е. он не позволяет установить частотно-временную локализацию быстро затухающего процесса. Кроме того, что делает этот метод математического анализа малоинформативным для оценки психологических процессов человека.
Известен способ исследования вариабельности сердечного ритма у детей, согласно которому изучение вариабельности сердечного ритма включает регистрацию R-R- интервалограммы и дальнейший ее спектральный анализ осуществляется методом непрерывного вейвлетного преобразования, на основе которого строятся скейлограммы, заданные как среднее квадратов вейвлетных коэффициентов на заданном масштабе (патент Российской федерации 2241374).
Недостатком данного способа является то, что данный способ не может обеспечить необходимый для диагностики уровень специфичности и чувствительности, и используется только для оценки тонуса вегетативной нервной системы и неприемлем для диагностики психологического состояния.
Наиболее близким по технической сущности является способ оценки психического состояния путем определения показателей физиологических функций, в качестве одной из которой измеряют электроактивность сердца с выделением органической последовательной выборки RR-интервалов ритма, сопоставляют его с интегральными психофизиологическими параметрами и анализируют степень выраженности этих параметров (патент Российской федерации 2099009).
Недостатком данного способа заключается в отсутствии ранговых оценок, что не позволяет достичь универсальности психологической диагностики, ограничивает применение этого способа. При этом, данный подход не может обеспечить необходимый для диагностики уровень специфичности и чувствительности. Получаемые обобщенные (интегральные), дифференциально-диагностические и синдромальные оценки не выводят на уровень точной параметрической, этиологической и качественной психофизиологической диагностики и прогнозирования.
Задачей настоящего изобретения является разработка универсального легкодоступного способа, позволяющего за короткий интервал времени получить достаточную диагностическую и прогностическую информацию о психологическом состоянии организма.
Поставленная задача решается способом оценки психологического состояния, включающим измерение электроактивности сердца с выделением органической последовательной выборки RR-интервалов ритма, сопоставление его с интегральными психофизиологическими параметрами и анализ степени выраженности этих параметров, при этом, после выборки RR-интервала ритма проводят его спектральный анализ с получением значений спектральной плотности сердечного ритма, спектрограмму сердечного ритма разбивают на поддиапазоны в границах классических диапазонов ULF, VLF, LF и HF, проводят ранговые оценки относительной спектральной плотности по 100 поддиапазонам и сопоставляют их с интегральными психофизиологическими параметрами, при наличии высокой спектральной плотности в области Fl состояние оценивают как эпилептоидность, при наличии высокой спектральной плотности в области F 3-14 (ULF-VLF-LF) состояние оценивают как адаптивность, при наличии высокой спектральной плотности в области F 10-14 состояние оценивают как невротичность, при наличии высокой спектральной плотности в области F Il (LF) состояние оценивают как интроверсия.
В основе изобретения лежит положение о том, что сердце является единственным органом способным обеспечить материализацию функции времени в организме человека. Многочисленные феномены, связанные с функциями сердца и сознания указывают на существование общих закономерностей замыкающихся на времени или точнее течении времени (хронотопе) в организме человека. Отметим только основные, наиболее важные для понимания проблемы моменты. Во-первых, существовала и возможно существует проблема «индивидyaлизaции coзнaния», для решения которой необходимо понимание механизма материализации форм времени в организме человека. До настоящего времени определенное местонахождение источника электрического возбуждения сердца не было обозначено, но при этом известно, что за несколько тысячных долей секунды до появления в сердце электрических токов возникает магнитный импульс где-то в центре полости желудочка. Некоторые факты, например, объем оперативной памяти равный 7 единицам и среднее время прохождения отдельных, специально предназначенных порций крови (упаковок эритроцитов) от сердца к головному мозгу равное 7 секундам, а также закономерности синхронизации системных функций указывают на центральное место в жизни человека восприятия времени. Связь различных феноменов, особенно при совпадении каких-либо констант, утрачивает смысл при отсутствии общей основы или закономерности, формирующих эти явления. Процессы развития и старения, формирования патологических нарушений (состояний), развития, возникновения и прогрессирования болезней, а также две основные точки (пункты) жизни, определяемые рождением и смертью, зависят от вектора времени. В нашем сознании соединяются три основные формы времени - прошлое (память - воспоминания, опыт), настоящее (восприятие - действие, активность, реагирование) и будущее (мышление - планирование, фантазия, мечты), которые фактически и делают человека «чeлoвeкoм», позволяя выделить свое «Я» и локализовать свое существование в пространственно-временном мире, образуя его способность к взаимодействию (деятельности), а точнее существованию в привычном для нас смысле. В безвременье (в энерго-информационном поле) нет индивидуальностей (вспомним о тождестве «бpaxмaнa» и «aтмaнa»), как не может быть и привычных для нас причинно-следственных отношений. Безусловно, взаимодействие индивидуума (человека) и всеобщего (энерго-информационного поля, окружающего мира) происходит постоянно и непрерывно. Наиболее реальные представления о таком взаимодействии относятся к области изучения подсознания, сновидений, а также частных (индивидуальных) и общих закономерностей, определяющих состояние регуляторных механизмов физиологических функций. Понимание роли времени в существовании человека позволяет рассматривать каждого индивидуума как систему с биологическими часами, ход которых практически неповторяем и является уникальным (здесь следует вспомнить о «гeнoтипe» и «дyшe», также по определению обладающих уникальными качествами индивидуальности), но при этом подчиняется общим закономерностям. Выходит так, что каждый человек как бы существует в собственном времени, а успешность его взаимодействия с внешним миром предсказывается (предвосхищается) сознанием в соответствии с представлениями о возможной согласованности (совпадении) пространственно-временных характеристик различных объектов, процессов, и событий. Успешность (результативность) и благополучность (безпроблемность) существования человека в реальном пространственно- временном измерении, где главенствуют причинно-следственные отношения, фактически определяются и зависят от его способности объективно оценивать актуальную действительность (настоящее) с помощью восприятия (перцепция и формирование образов) и на основе имеющегося опыта или знаний (прошлое, память) сформировать представление о вероятности того или иного исхода активной деятельности или бездействия (будущее). Осознанные действия при этом формируются под влиянием эмоционально-волевых качеств человека и градиента цели. Так формируется основное условие существования человека - осознание своей индивидуальности (осознание своего «Я») и сопричастности к происходящим изменениям-событиям (феномен Леви-Брюля). В качестве физиологической основы представления о времени предлагается рассматривать временной интервал прохождения гемодинамической информации от сердца к головному мозгу, который определяет смещение (локализацию) различных форм времени в сознании
Традиционные представления о частотных характеристиках вариабельности сердечного ритма (BCP), как о показателях соотношения (баланса) активности симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы, требуют уточнения и дополнения. Так получение большого количества новых научных данных о связи отдельных частотных областей BCP с различными физиологическими и психофизиологическими параметрами, позволяет определить существование общих закономерностей, а применение системного подхода - провести обобщение и объяснить биологическую сущность отдельных феноменов. По мнению многих зарубежных авторов, спектральная составляющая BCP в диапазоне от 0.015 до 0.050 (0.040) Hz характеризует активность симпатического отдела автономной нервной системы. Были получены данные о связи VLF-диапазона с психоэмоциональным состоянием, функциональным состоянием коры головного мозга. Так в частности H. Б. Хаспековой (1996) была показана сопряженность этой спектральной области с эрготропным влиянием на нижележащие уровни, что позволяло судить о функциональной (психогенной) и органической патологии центральной нервной системы. A. H. Флейшманом (1999) были получены результаты, указывающие на существование ограниченного класса (вариантов) спектрограмм BCP, что позволяет говорить, во-первых, о наследственных (индивидуальных, генотипических) признаках, а во-вторых, - предметно подойти к рассмотрению адаптационных (компенсаторных) регуляторных стратегий организма в норме и при патологии, которые будут обусловлены фенотипической нормой реакции. В частности, этим же автором, было показано, что параметры VLF- диапазона отражают энергодефицитные состояния, являясь чувствительными индикаторами системы управления метаболическими процессами. В тоже время, многие стороны о связи отдельных частотных областей BCP с физиологическими и психофизиологическими проявлениями, остаются не изученными и (или) недоказанными (малоубедительными), что определяет необходимость проведения научных исследований в этом направлении.
Решение основных проблем патологии человека связывают с изучением и пониманием механизмов управления (регулирования) физиологических функций, составляющих основу системной организации. Такой подход, не только позволяет предметно интерпретировать закономерности формирования и развития патогенетических механизмов, но и предложить эффективные меры профилактики, диагностики и лечения, максимально приблизив их к реализации основных принципов системной медицины.
Заявляемый способ иллюстрируется следующими рисунками:
Фиг. 1. Три формы времени и их вектор в сознании человека;
Фиг. 2. Вариант пространственной локализации времени в сознании человека;
Фиг. 3. Физиологический механизм материализации трех форм времени и феномен «oпepeжeния coзнaния»; Фиг. 4. Результаты картирования интегральных психофизиологических параметров;
Фиг. 5. Результаты картирования синдромологических психофизиологических параметров.
Способ осуществляется следующим образом:
Первый этап: испытуемому проводят регистрацию кардиоритма с получением массива последовательных RR-интервалов в цифровом виде. Для этой цели может быть использована любая электрокардиографическая или другая аппаратура, обеспечивающая цифровую . регистрацию RR-интервалов, в соответствии с действующими Международными стандартами. При этом предпочтение отдается кратковременной (например, 5-ти минутной) регистрации кардиоритма с точностью измерения последовательных RR-интервалов не менее ±0.005 секунд (желательно ±0.001 секунд). Регистрируются все «физиoлoгичecкиe» последовательности без исключения.
Второй этап: проводят анализ спектральной плотности сердечного ритма, например, при помощи метода Фурье (полное преобразование одиночных серий по варианту «Hamming»). Метод, получения абсолютных значений спектральной плотности сердечного ритма, принципиального значения не имеет. При этом можно использовать повсеместно принятую систему определения границ частотных диапазонов, например: ULF - <0.015 Гц, VLF - 0.040-0.015 Гц, LF - 0.150-0.040 Гц, HF - >0.150 Гц, (HF-I - 0.150-0.300 Гц, HF-2 - 0.300-0.450 Гц, HF-3 - >0.450 Гц). Следует отметить, что разделение спектрограммы сердечного ритма на принятые частотные диапазоны также принципиального значения не имеет, так как она представляет единое целое. В этой связи можно предложить оценку спектрограммы сердечного ритма, например, по 100 поддиапазонам, когда результаты спектрального анализа представлены с шагом в 0.005 Гц. Тогда, соответственно в традиционных частотных диапазонах ULF будет 3 поддиапазона (ULF 1-3), для VLF - 5 поддиапазонов (VLF 1-5), LF - 21 поддиапазон (LF 1-21), а для HF - 71 поддиапазон (HF-I - 30, HF-2 - 30, HF-3 - 11). Спектральная плотность сердечного ритма может быть представлена в этих поддиапазонах, как в виде абсолютных (мc2), как и в относительных (%) показателях. Для дальнейшего анализа способ выражения спектральной плотности сердечного ритма по 100 поддиапазонам принципиального значения не имеет, хотя для нас более предпочтительным является выражение в относительных единицах. Таким образом, мы получаем спектрограмму, представляющую относительную плотность спектра сердечного ритма по 100. Количество поддиапазонов, в соответствии с выбранным шагом (интервалом) может быть, как уменьшено, так и увеличено, что также не принципиально, но мы рассматриваем все случаи применения этого способа на основе анализа по 100 поддиапазонов, привязанных к традиционным частотным областям. Третий этап: проводят ранговые оценки относительной спектральной плотности по 100 поддиапазонам. Учитывая, что между всеми частотными поддиапазонами существует тесная функциональная связь, имеющая наибольшее выражение между соседними (граничащими) участками, мы предлагает условно разделить их на отдельные, примерно равные участки, в которых и осуществлять ранжирование показателей. При этом первые ранговые оценки проводятся для основных диапазонов сердечного ритма - ULF, VLF, LF, HF, HF-I, HF-2 и HF-3 (всего семь показателей - ранговые оценки от 1 до 7). Для поддиапазонов: ULF - 3 показателя (ранговые оценки от 1 до 3), для VLF - 5 показателей (ранговые оценки от 1 до 5), для LF - по пяти группам (LF 1-5-5 оценок с рангами от 1 до 5; LF 6-10 - 5 оценок с рангами от 1 до 5; LF 11-15 - 5 оценок с рангами от 1 до 5; LF 16-21
- 6 оценок с рангами от 1 до 6), HF-I - по шести группам (HF-I 1-5-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-I 6-10-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-I 11-15-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-
1 16-20 - 5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-I 21-25-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-I 26-30
- 5 оценок с рангами от 1 до 5), HF-2 - по шести группам (HF-2 1-5-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-2 6-10-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-2 11-15-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-
2 16-20 - 5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-2 21-25-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-2 26-30
- 5 оценок с рангами от 1 до 5), а для HF-3 - по двум группам (HF-3 1-5-5 оценок с рангами от 1 до 5; HF-3 6-11 - 6 оценок с рангами от 1 до 6). Таким образом, было получено 107 ранговых оценок: 7 - для основных диапазонов и 100 - для поддиапазонов спектрограммы сердечного ритма. Количество ранговых оценок в соответствии с группами показателей относительной спектральной плотности сердечного ритма было выбрано так, чтобы их привязать к традиционно определяемым областям спектрограммы и это обуславливает их некоторую «иcкyccтвeннocть». «Ecтecтвeннoe», в соответствии с природой «гoлoca cepдцa» разбиение подразумевает выделение на спектрограмме сердечного ритма групп с 3-4 поддиапазонами в каждой и получение соответствующих ранговых оценок. В рассматриваемых примерах ранговые оценки были получены на 107 показателей. Таким образом, используя адаптированный к традиционной системе интерпретации спектрограммы сердечного ритма, способ получения ранговых оценок для частотных поддиапазонов, было получено 555 вариантов, что дает практически неограниченное количество параметров (более 10150). Такая «бeзpaзмepнocть» с одной стороны показывает неисчерпаемый диагностико-прогностический потенциал способа, а с другой - еще раз подчеркивает индивидуальность (уникальность) спектрограмм сердечного ритма у каждого человека.
Четвертый этап: проводят диагностику межличностных отношений с использованием модифицированного варианта интерперсональной диагностики T. Лири по Л. H. Собчик [Собчик JI. H. Диагностика межличностных отношений: модифицированный вариант интерперсональной диагностики T. Лири (методическое руководство). -M.: ВНИИТЭМР, 1990. - 48 с]. Для цветодиагностики применялся метод цветовых выборов (модифицированный цветовой тест M. Люшера) по JI. H. Собчик [Собчик JI. H. Метод цветовых выборов: модифицированный цветовой тест Люшера (методическое руководство). -M.: ВНИИТЭМР, 1990. - 88 с]. Социометрические индексы показатели вычислялись на основе анализа данных социоматрицы [Психологическая оценка и прогнозирование профессиональной пригодности военных специалистов (учебное пособие). / Под ред. Ю. M. Забродина, И. Д. Кудрина. - Москва, 1988. - 264 с. - С. 166-167; Энциклопедия психологических тecтoв-2. - M.: ТЕРРА-Книжный клуб, 2000. - 400 с. - С. 195-204]. Вычисление характеристик корреляционной связи проводилось по методу Спирмена (Rs) при помощи программы «Statistica» [Боровиков В. П., Боровиков И. П. Stаtistiса: Статистический анализ и обработка данных в среде Wiпdоws. - M.: ИИД «Филинъ», 1997. - 608 с], а при их обработке (селекции) были использованы возможности стандартного программного обеспечения ПЭВМ («MS Excel»). Оценка корреляционной связи проводилась с учетом ее направленности (знака), абсолютного значения коэффициента корреляции (сила) и достоверности (р). При этом использовались две системы классификации - общая и частная по Ивантер Э. В., Коросову А. В. [Ивантер Э. В., Коросов А. В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических явлений и процессов (учебное пособие). - Петрозаводск: ПГУ, 1992. - 163 с]. В соответствии с условиями оценки интерпретировались только статистически достоверные связи (p<0.050).
Пример 1.
У испытуемого (студент медицинского института) провели регистрацию кардиоритма с получением массива последовательных RR-интервалов в цифровом виде. Длительность последовательных кардиоинтервалов и психофизиологические параметры определялись при помощи программно-аппаратного комплекса «CMS» (ПАК «CMS», Российская Федерация, фирма «Aнкoм»). Было получено по 5 интегральных (AD - адаптивность, S - интроверсия, N - невротичность, E - эпилептоидность, AF - аффективность), 17 дифференциально-диагностических и 15 синдромологических психофизиологических оценок. Обследование проводилось с соблюдением всех рекомендуемых условий в положении «cидя». Массивы последовательных кардиоинтервалов, из исходных ррс-файлов, необходимые для проведения анализа вариабельности сердечного ритма (BCP) в частотной области, были выделены при помощи программы «CMS Rероrt Generator». Абсолютные значения спектральной плотности были получены при помощи метода Фурье (полное преобразование одиночных серий по варианту «Hamming»). Для картирования рассчитывались относительные показатели спектральной плотности по 100 классам с шагом в 0.005 Hz, которые в соответствии с принятыми стандартами были отнесены к ULF-, VLF-, LF- и НF-областям. Таким образом, частотные диапазоны соответственно включали 3 (O.015 Hz), 5 (0.015-0.040 Hz), 21 (0.040- 0.150 Hz), и 71 (>0.150 Hz) поддиапазонов, что позволяет точно соотносить отдельные психофизиологические параметры с частотными характеристиками. Условно НF-область спектра BCP была разделена на три диапазона: HF-I (0.150-0.300 Hz), HF-2 (0.300-0.450 Hz) и HF-3 (>0.450 Hz).
Вычисление характеристик корреляционной связи проводилось по методам Пирсона (Rp), Спирмена (Rs), Кендалла (Rk) и гамма (Rg) при помощи программы «Statistica», а при их обработке (селекции) были использованы возможности стандартного программного обеспечения ПЭВМ («MS Excel»). Оценка корреляционной связи проводилась с учетом ее направленности (знака), абсолютного значения коэффициента корреляции (сила) и достоверности (р). При этом использовались две системы классификации - общая и частная по Ивантер Э. В., Коросову А. В. В соответствии с условиями оценки интерпретировались только статистически достоверные связи (p<0.050).
У испытуемого относительно высокая спектральная плотность была отмечена в области Fl (Fl/WВ: Rp- 0.129, p<0.050) (фиг. 4), которая положительно связана с показателем эпилептоидности (E). Показатель эпилептоидности, представляя волевые процессы и характеризующий ригидность-лабильность психических процессов, а также органоидность, темп и психическое напряжение, указывает на сопряженность этого частотного параметра с функциональными особенностями центральной нервной системы.
Таким образом, на основании проведенного анализа психологического состояния испытуемого оценивается как неблагоприятное, так как выявленная эпилептоидность указывает на функциональные и органические нарушения функции головного мозга, и такой пациент подлежит боле углубленному исследованию.
Пример 2.
У испытуемого провели регистрацию кардиоритма с получением массива последовательных RR-интервалов в цифровом виде. Длительность последовательных кардиоинтервалов и психофизиологические параметры определялись при помощи программно-аппаратного комплекса «CMS» (ПАК «CMS», Российская Федерация, фирма «Aнкoм»). Было получено по 5 интегральных (AD - адаптивность, S - интроверсия, N - невротичность, E - эпилептоидность, AF - аффективность), 17 дифференциально- диагностических и 15 синдромологических психофизиологических оценок. Обследование проводилось с соблюдением всех рекомендуемых условий в положении «cидя». Массивы последовательных кардиоинтервалов, из исходных ррс-файлов, необходимые для проведения анализа вариабельности сердечного ритма (BCP) в частотной области, были выделены при помощи программы «CMS Rероrt Generator». Абсолютные значения спектральной плотности были получены при помощи метода Фурье (полное преобразование одиночных серий по варианту «Hamming»). Для картирования рассчитывались относительные показатели спектральной плотности по 100 классам с шагом в 0.005 Hz, которые в соответствии с принятыми стандартами были отнесены к ULF-, VLF-, LF- и НF-областям. Таким образом, частотные диапазоны соответственно включали 3 (O.015 Hz), 5 (0.015-0.040 Hz), 21 (0.040-0.150 Hz), и 71 (>0.150 Hz) поддиапазонов, что позволяет точно соотносить отдельные психофизиологические параметры с частотными характеристиками. Условно НF-область спектра BCP была разделена на три диапазона: HF-I (0.150-0.300 Hz), HF-2 (0.300-0.450 Hz) и HF-3 (>0.450 Hz).
Вычисление характеристик корреляционной связи проводилось по методам Пирсона (Rp), Спирмена (Rs), Кендалла (Rk) и гамма (Rg) при помощи программы «Statistica», а при их обработке (селекции) были использованы возможности стандартного программного обеспечения ПЭВМ («MS Excel»). Оценка корреляционной связи проводилась с учетом ее направленности (знака), абсолютного значения коэффициента корреляции (сила) и достоверности (р). При этом использовались две системы классификации - общая и частная по Ивантер Э. В., Коросову А. В. В соответствии с условиями оценки интерпретировались только статистически достоверные связи (p<0.050).
У испытуемого относительно высокая спектральная плотность была отмечена в области F 11, которая указывает высокую степень интроверсии (S), характеризующая функцию мышления, что позволяет рассматривать эту функцию как включенность во внешние события и адекватности реагирования на них,
Была исследована группа, представленная студентами Ташкентского педиатрического медицинского института (n=212) и включала 107 лиц мужского (50.5%) и 105 женского (49.5%) пола. На момент обследования все студенты являлись практически здоровыми, находились в обычном состоянии, не предъявляли никаких жалоб и имели возраст, на момент завершения обследования (03.03.2004 г.), от 17.6 до 28.8 лет (M±DI(95): 20.010.2).
Наши предположения нашли подтверждение в существовании закономерных статистически достоверных корреляционных связей вариантов пространственной локализации (фиг.4) различных форм времени с годом рождения (DR-G) и возрастом (VOZ) практически здоровых лиц. Корреляционная характеристика связи возрастных показателей с данными пространственной локализации различных форм времени имела градиентное разделение по «нacтoящeмy» (см. таблицу). Корреляционные связи между вариантами пространственной локализации времени и годом рождения, а точнее их направленность, выявили закономерное изменение пространственно-временного градиента в сознании людей (PLV-P | DR-G: Rs=O.136, p=0.047; PLV-N | DR-G: Rs= -0.148, p=0.031; PLV-B "I DR-G: Rs=0.168, p=0.014). Как и предполагалось, для возрастных показателей были выявлены более лучшие характеристики корреляционной связи при сохранении общей закономерности изменения пространственно-временного градиента в области «нacтoящeгo» (PLV-P | VOZ: Rs= -0.146, p=0,033; PLV-N ] VOZ: Rs=0.171, p=0,013; PLV-B | VOZ: Rs= -0.196, p=0,004). Возрастная интерпретация этого феномена, в соответствии с определением понятия «rpaдиeнт», как вектора, показывающего направление наискорейшего изменение данного скалярного поля, по нашему мнению должна быть основана на закономерных изменениях регуляторных (физиологических) функций в условиях индивидуальных (врожденных, наследственных) биоритмологических границ (нормы реакции) и объективно характеризовать динамику позитивных (развитие) и (или) негативных (деградация, старение) тенденций. Объективным подтверждением существования таких закономерностей могли служить статистически достоверные корреляты между вариантами пространственной локализации времени в сознании людей с данными временного и частотного анализа вариабельности сердечного ритма (BCP). Неожиданностью стало обнаружение статистически достоверных корреляционных связей результатов временного анализа BCP только с вариантами пространственной локализации только для «пpoшлoгo» времени (PLV-P | RMSSD: Rs= -0.162, p=0.018; PLV-P | PNN50: Rs= -0.141, p=0.041; PLV-P | MD: Rs= -0.148, p=0.031; PLV-P | XNN: Rs= -0.146, p=0.034; PLV-P I МО: Rs= -0.142, p=0.038; PLV-P | AMO: Rs=0.139, p=0.043). Интересно, что статистически достоверные корреляционные связи значений индексов Баевского так же были определены только с пространственными вариантами локализации «пpoшлoгo» времени (PLV-P | ГVR: Rs=0.155, p=0.024; PLV-P | VPR: Rs=0.160, p=0.020; PLV-P | PAPR: Rs=0.151, p=0.028; PLV-P | IN: Rs=0.166, p=0.016). Формальное представление о «нacтoящeм» времени можно определить в «лиpичecкoм» варианте - как «миг между прошлым и будущим)), а в «физичecкoм» (точнее физиологическом) - как «интepвaл» или «гpaдиeнт» физиологической функции. Если временные характеристики BCP коррелируют только с пространственными образами, формирующимися в сознании человека по отношению к «пpoшлoмy» времени, то мы получаем подтверждение феномена об опережении «coзнaния». Более важным выводом из этого положения может быть объяснение «paциoнaльнoгo» принципа вегетативной (автономной) регуляции физиологических функций на основе «мгнoвeннoгo aнaлизa» (настоящего), но представляемого в сознании как смещенного (феномен опережения сознания) уже в область прошлого времени события (процесса). Косвенно этот вывод подтверждается существованием статистически достоверной корреляционной связи между данными о пространственной локализации «пpoшлoгo» времени и относительной величиной плотности спектра BCP в области HF-I - от 0.150 до 0.300 Гц (PLV-P | HF-I: Rs=0.152, p-0.027).
Для пространственной локализации «нacтoящeгo» времени была выделена статистически достоверная корреляционная связь с позицией черного цвета во второй серии выбора (PLV-N | CP-И-7: Rs=O.153, p=0.026). При этом для вариантов пространственной локализации будущего соответственно была обозначена корреляционная связь с красным цветом, также по результатам более информативного выбора во второй серии (PLV-B | CP-И-3: Rs=O.193, p=0.005). Ранее нами, при исследовании модели факторного влияния психофизиологических характеристик на цветовой выбор, были получены результаты указывающие на актуальность черного и красного цветов [Черныш П. П., Бахтияров A. E., Бахтияров E. P. Модель факторного влияния психофизиологических характеристик на цветовой выбор у военнослужащих. // Сб. науч. статей врачей ЦВКГ МО РУ. - Ташкент, 2004. - С. 5-9]. Полученные данные позволяют материализовать (объективизировать) на векторе времени, формируемом сознанием человека, градиент на границе «нacтoящeгo» и «бyдyщeгo» с помощью цвета. Черный цвет по определению несет функцию потребности независимости от внешнего влияния, а привязанный к моменту «нacтoящeгo» времени, очень хорошо интерпретируется в контексте задач эффективной регуляции функций с целью обеспечения гомеостаза и оптимизации адаптивных реакций организма.
По результатам социометрического исследования были получены статистически достоверные корреляты социометрического статуса (SM-GI), определяющего положение личности в группе и коэффициента приемлемости индивида группой (SM-AGR), показывающего положение индивида и его статус в группе, со всеми формами времени (PLV-P I SM-GI: Rs= -0.179, p=0.009; PLV-P | SM-AGR: Rs= - 0.179, p=0.009; PLV-N | SM- GI: Rs=0.137, ρ=0.046; PLV-N | SM-AGR: Rs=0.137, p=0.046; PLV-B | SM-GI: Rs= -0.152, p=0.02б; PLV-B | SM-AGR: Rs= -0.152, p=0.026). При этом была вновь отмечена закономерность градиентного барьера на векторе, лежащего в области (или в точке) «нacтoящeгo» времени. Выявление социально-психологических и социометрических коррелят позволяет рассматривать закономерности формирования в сознании образов пространственной локализации различных форм времени как основу успешного межличностного взаимодействия (взаимовлияния или влияния).
Таблица 1 Характеристика корреляционных связей пространственной локализации времени.
Figure imgf000014_0001
Были исследованы две группы. Первая группа состояла из лиц мужского пола (группа 1 : n=490) из организованного коллектива, а вторая - студентов второго курса Ташкентского педиатрического медицинского института (группа 2: n=294). Все лица, попавшие в выборку, на момент регистрации кардиоинтервалов (RR-интервалов) являлись практически здоровыми, находились в обычном состоянии, не предъявляли никаких жалоб и имели возраст для первой выборки - от 18 до 41 года (M±DI(95): 20.4±0.3) и второй - от 17 до 29 лет (M±DI(95): 19.910.2).
Длительность последовательных кардиоинтервалов и психофизиологические параметры определялись при помощи программно-аппаратного комплекса «CMS» (ПАК «CMS», Российская Федерация, фирма «Aнкoм»). На каждого обследуемого было получено по 5-ть интегральных (AD - адаптивность, S - интроверсия, N - невротичность, E - эпилептоидность, AF - аффективность), 17-ть дифференциально- диагностических и 15-ть синдромологических психофизиологических оценок. Обследование проводилось с соблюдением всех рекомендуемых условий в положении «cидя». Массивы последовательных кардиоинтервалов, из исходных ррс-файлов, необходимые для проведения анализа вариабельности сердечного ритма (BCP) в частотной области, были выделены при помощи программы «CMS Rероrt Generator». Абсолютные значения спектральной плотности были получены при помощи метода Фурье (полное преобразование одиночных серий по варианту «Hamrning»). Для картирования рассчитывались относительные показатели спектральной плотности по 100 классам с шагом в 0.005 Hz, которые в соответствии с принятыми стандартами были отнесены к ULF-, VLF-, LF- и НF-областям. Таким образом, частотные диапазоны соответственно включали 3 (0.015 Hz), 5 (0.015-0.040 Hz), 21 (0.040-0.150 Hz)5 и 71 (>0.150 Hz) поддиапазонов, что позволяет точно соотносить отдельные психофизиологические параметры с частотными характеристиками. Условно НF-область спектра BCP была разделена на три диапазона: HF-I (0.150-0.300 Hz), HF-2 (0.300-0.450 Hz) и HF-3 (>0.450 Hz).
Вычисление характеристик корреляционной связи проводилось по методам Пирсона (Rp), Спирмена (Rs), Кендалла (Rk) и гамма (Rg) при помощи программы «Statistica», а при их обработке (селекции) были использованы возможности стандартного программного обеспечения ПЭВМ («MS Excel»). Оценка корреляционной связи проводилась с учетом ее направленности (знака), абсолютного значения коэффициента корреляции (сила) и достоверности (р). При этом использовались две системы классификации - общая и частная по Ивантер Э. В., Коросову А. В. В соответствии с условиями оценки интерпретировались только статистически достоверные связи (p<0.050).
Влияние сознания и относительная недифференцированность времени в организме отражается корреляционной тропностью «бyдyщeгo» времени к области F 1 (Fl/WВ: Rp=- 0.129, p<0.050), а «пpoшлoгo» - в области F 8-16 (F8/WP: Rp=+0.130, p<0.050; F13/WP: Rp=+0.173, p<0.050; F16/WP: Rp=+0.130, p<0.050). Суть парадокса заключается в том, что одним из определяющих наше сознание факторов является время, которое мы до конца (если не совсем) не познали и которое может быть не существует в привычном для нас понимании. Истинная недифференцированность времени наглядно прослеживается в области F 16-17 (LF- диапазон), когда корреляционная связь имеет одинаковую направленность (Flб/WВ: Rρ=+0.125, p<0.050; F17/WP: Rp=+0.188, p<0.050; F17/WB: Rp=+0.160, p<0.050). При этом выделение «нacтoящeгo» времени выражается в виде градиента в области F 18 (F18/WN: Rp=-0.125, p<0.050). Новый цикл дифференцировки «нacтoящeгo» времени связан со «знaкoвым» разграничением «бyдyщeгo» в области F 25- 40 (F25/WB: Rp=+0.143, p<0.050; FЗЗ/WВ: Rp=+0.127, p<0.050; F37/WB: Rp=+0.153, ρ<0.050; F38/WB: Rρ=+0.167, p<0.050; F40/WB: Rp=+0.141, p<0.050) и «пpoшлoгo» - в области F 77-82 (F77/WP: Rp=-0.125, p<0.050; F79/WP: Rp=-0.126, p<0.050; F81/WP: Rp=- 0.138, p<0.050; F82/WP: Rp=-0.122, p<0.050).
Весьма логично, что феномен опережения сознания имеет физиологическое выражение в виде «нopмaльнoй» компенсации, заключающейся в «чacтoтнoм» опережении «бyдyщeгo» времени «нacтoящим» (F94/WB: Rp=+0.148, p<0.050; F99/WN: Rp=+0.125, P . JU, г iuυ/ vv : p= . , p . . о нашему мнению такая «coзнaтeльнaя» компенсация является определенной мерой выражения адаптивности индивида и должна подтверждаться соответствующими находками при проведении психофизиологического картирования. Статистические (математические) закономерности порой обнаруживаются в самых неожиданных местах и не всегда могут быть рационально объяснены в силу того, что некоторые из них обусловлены случайным совпадением.
Можно предположить, что такой механизм формирования в сознании различных форм времени, а также их распространение в организме посредством кровоснабжения и регуляторного влияния на физиологические функции, отражает целесообразность системной регуляции, нарушение или деградация которой проявляется в частотной характеристике BCP. Приведенные результаты параметрического корреляционного анализа были также подтверждены при помощи непараметрических методов определения связи и приводятся в таблицах 2-3.
Таблица 2
Характеристика корреляционных связей показателей относительной плотности спектра BCP в области F 1-18 (до 0.090 Hz) с вариантами пространственной локализации в сознании различных форм времени.
Figure imgf000016_0001
Таблица 3
Характеристика корреляционных связей показателей относительной плотности спектра BCP в области F 51-97 (от 0.255 до 0.490 Hz) с вариантами пространственной локализации в сознании различных форм времени.
Figure imgf000016_0002
Figure imgf000017_0001
Для обоснования целесообразности картирования частотных диапазонов BCP в связи с предполагаемым физиологическим механизмом формирования (материализации) трех форм времени в организме человека было необходимо получить психофизиологическое подтверждение и предметно его интерпретировать. В таблице 4 представлены результаты изучения корреляционных связей показателей относительной плотности спектра BCP с интегральными психофизиологическими параметрами. Следует отметить, что для дифференциально-диагностических и синдромологических психофизиологических параметров было получено более тысячи статистически достоверных коррелят, подтверждающихся в двух независимых группах. Учитывая дублирование интегральных психофизиологических данных дифференциально-диагностическими оценками, а также ограниченный объем публикации, на рисунках 2-3 приводим только обобщенные варианты этих результатов, касающиеся картирования частотных диапазонов BCP по интегральным и синдромологическим параметрам (в сокращенном виде).
Таблица 4
Характеристика корреляционных связей показателей относительной плотности спектра BCP с интегральными психофизиологическими параметрами.
Figure imgf000017_0002
Figure imgf000018_0001
Figure imgf000019_0001
Как представлено на фиг. 4 относительно высокая спектральная плотность в области Fl была положительно связана с показателем эпилептодности (E). Показатель эпилептоидности, представляя волевые процессы и характеризующий ригидность- лабильность психических процессов, а также органоидность, темп и психическое напряжение, указывал на сопряженность этого частотного параметра с функциональными особенностями центральной нервной системы. Интересно совпадение «бyдyщeгo» компонента недифференцированного (другими словами подсознательного) времени и эпилептоидности, отмеченное на частотной карте BCP в районе Fl. По всей видимости, это совпадение не случайно и его рациональная трактовка может быть обусловлена зависимостью процесса материализации «бyдyщeгo» в сознании человека от его очевидной психофизиологической основы - динамики психических процессов. В этой связи данные, полученные H. Б. Хаспековой (1999) для VLF-диапазона и касающиеся патологии головного мозга, вероятнее всего относятся к ULF-области. На это указывает относительно высокая чувствительность показателя эпилептоидности в распознавании функциональных и органических нарушений функций головного мозга.
Было отмечено, что относительно высокая спектральная плотность в области F 3-14 (ULF-VLF-LF) отрицательно коррелировала с адаптивностью (AD). При этом, для диапазонов F 21-75 и F 77-80, отмечалась обратная картина - относительно высокая плотность спектра BCP в этих границах была сопряжена с высокими показателями адаптивности, т. е. достаточной психической активностью, высоким тонусом и резервом. Примечательно, что высокая степень интроверсии (S), характеризующая функцию мышления, была отнесена к району F I l (LF), который согласно данным картирования различных форм времени на частотном векторе BCP был отнесен к периоду растягивания «пpoшлoгo». Вполне логично предполагать наличие зависимости между интровертированностью мышления, имеющего очевидное смещение на векторе времени в сторону «пpoшлoгo» (памяти) и особенностями дифференциации (растягивания, материализации) этой формы времени в сознании. Это позволяет рассматривать функцию включенности во внешние события и адекватности реагирования на них, как проявление процесса дифференцирования в сознании «нacтoящeгo» времени и, возможно, отклонение (смещения) его в ту или иную сторону от «нopмы».
Функция восприятия, невротичность (N), связанная с процессами перцепции и определяющая степень чувствительности психики, при картировании на частотном векторе BCP была отнесена к диапазону F 10-14.
Основные результаты кapтиpop°чия на частотном векторе BCP психофизиологических синдромологических характеристик представлены на фиг. 5. Наиболее интересным, с нашей точки зрения, было рассмотрение точек (или районов) локализации двух полярных оценок состояния эмоциональной сферы, выражающихся уровнями депрессивное™ (D) и маниакальности (M), а также вероятными параметрами соответствия эталонам психического здоровья (PZB) или патологии (В). Оказалось, что высокий риск психической патологии был положительно связан с диапазоном Fl, а ранее полученные данные о сопряженности этого района с высокой вероятностью возникновения функциональных нарушений или органической патологии головного мозга, позволяли наметить существование закономерных причинно- следственных отношений. При этом уровень маниакальности положительно коррелировал с показателями спектральной плотности в районе F 3. Высокие показатели относительной плотности спектра BCP в диапазоне F 3-11 были сопряжены с низкой вероятностью психического здоровья (благополучия). Высокий уровень депрессивности был картирован в LF- диапазоне и приходился на район F 14. Таким образом, были установлены две полярные точки на частотном векторе BCP, связанные с возбуждением (маниакальность) и угнетением (депрессивность) эмоциональной сферы.
Высокая вероятность психического благополучия положительно коррелировала с параметрами спектральной плотности BCP в диапазоне F 21-33. Начиная с частотного района F 56 и выше относительная плотность спектра положительно коррелировала с показателем личности эпитипа (IZ), характеризующего эмоционально-волевые процессы (упорство), а для уровней маниакальности, депрессивности и вероятности психической патологии эта связь носила обратную направленность.
Результаты психофизиологического картирования частотных диапазонов BCP позволяют получить необходимые ориентиры для подтверждения (или опровержения) в других исследованиях существования установленных закономерностей. Кроме того, при подтверждении ценности полученных результатов, открывается широкая перспектива для целенаправленного научного поиска в этой области, который, несомненно, должен вывести на глубокое понимание процессов развития, старения организма, а также возникновения и прогрессирования различных заболеваний. Диагностические возможности такого подхода не исчерпывают всех потенциальных резервов этого метода и, вероятнее всего, а на это указывают основные достижения и принципы системной медицины, самые большие успехи будут достигнуты при практическом применении способов рациональной коррекции BCP. Это косвенно подтверждается отдельными достижениями в области ритмологии (изменение сознания при помощи ритмических звуковых или речевых конструкций), цветотерапии (изменение сознания при помощи цвето-частотного воздействия), нейро- лингвистического программирования (изменение поведения и мышления) и применением некоторых других технологий основанных на смещении точки сознания, т. е. управление вектором времени и образами.
Логическая связь между результатами психофизиологического картирования частотных диапазонов BCP, обусловленная локализацией интегральных, дифференциально-диагностических и синдромологических параметров позволяет оценить психологическое состояние.

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
Способ оценки психологического состояния, включающий измерение электроактивности сердца с выделением органической последовательной выборки RR- интервалов ритма, сопоставление его с интегральными психофизиологическими параметрами и анализ степени выраженности этих параметров, отличающийся тем, что после выборки RR-интервала ритма проводят его спектральный анализ с получением значений спектральной плотности сердечного ритма, спектрограмму сердечного ритма разбивают на поддиапазоны в границах классических диапазонов ULF, VLF, LF и HF, - проводят ранговые оценки относительной спектральной плотности по 100 поддиапазонам и сопоставляют их с интегральными психофизиологическими параметрами, при наличии высокой спектральной плотности в области Fl состояние оценивают как эпилептоидность, при наличии высокой спектральной плотности в области F 3-14 (ULF-VLF-LF) состояние оценивают как адаптивность, при наличии высокой спектральной плотности в области F 10-14 состояние оценивают как невротичность, при наличии высокой спектральной плотности в области F I l (LF) состояние оценивают как интроверсия.
PCT/UZ2010/000001 2009-04-02 2010-03-18 Способ диагностики психологического состояния WO2010115216A2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
UZ20090087 2009-04-02
UZ0900087 2009-04-02

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2010115216A2 true WO2010115216A2 (ru) 2010-10-07
WO2010115216A3 WO2010115216A3 (ru) 2010-11-25

Family

ID=42828987

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/UZ2010/000001 WO2010115216A2 (ru) 2009-04-02 2010-03-18 Способ диагностики психологического состояния

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2010115216A2 (ru)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013129972A1 (ru) * 2012-03-02 2013-09-06 Pazjuk Jury Vasilievich Способ психофизиологической оценки особенностей целенаправленной деятельности личности
CN109464122A (zh) * 2018-11-05 2019-03-15 西南大学 基于多模态数据的个体核心特质预测系统及方法
CN110650685A (zh) * 2017-03-24 2020-01-03 爱尔西斯有限责任公司 评估人的心理生理状态的方法
CN115844405A (zh) * 2022-12-20 2023-03-28 中国民航大学 融合生物反馈的民航飞行员心理胜任力测评方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2099009C1 (ru) * 1996-07-10 1997-12-20 Борис Серафимович Фролов Способ оценки психического состояния
RU2246251C1 (ru) * 2003-05-14 2005-02-20 ЗАО "Транзас" Способ оценки психофизиологического состояния человека по сердечному ритму
WO2009005580A1 (en) * 2007-06-29 2009-01-08 Alexander Riftine Method for quantitative assessment of the autonomic nervous system based on heart rate variability analysis

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2099009C1 (ru) * 1996-07-10 1997-12-20 Борис Серафимович Фролов Способ оценки психического состояния
RU2246251C1 (ru) * 2003-05-14 2005-02-20 ЗАО "Транзас" Способ оценки психофизиологического состояния человека по сердечному ритму
WO2009005580A1 (en) * 2007-06-29 2009-01-08 Alexander Riftine Method for quantitative assessment of the autonomic nervous system based on heart rate variability analysis

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CARMILLA M. ET AL.: 'Association between major depressive disorder and heart rate variability in the netherlands study of depression and anxiety (NESDA)' ARCH GEN PSYCHIATRY vol. 65, no. 12, 2008, pages 1358 - 1367 *
KHASPEKOVA, N.B ET AL.: 'Analiz variabelnosti serdechnogo ritma v nevrologii' KOMPYUTERNAYA ELEKTROKARDIOGRAFIYA NA RUBEZHE STOLETII, TEZISY DOKLADOV, M. 27 April 1999 - 30 April 1999, pages 131 - 133 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013129972A1 (ru) * 2012-03-02 2013-09-06 Pazjuk Jury Vasilievich Способ психофизиологической оценки особенностей целенаправленной деятельности личности
CN110650685A (zh) * 2017-03-24 2020-01-03 爱尔西斯有限责任公司 评估人的心理生理状态的方法
CN110650685B (zh) * 2017-03-24 2024-02-20 爱尔西斯有限责任公司 评估人的心理生理状态的方法
CN109464122A (zh) * 2018-11-05 2019-03-15 西南大学 基于多模态数据的个体核心特质预测系统及方法
CN115844405A (zh) * 2022-12-20 2023-03-28 中国民航大学 融合生物反馈的民航飞行员心理胜任力测评方法及系统
CN115844405B (zh) * 2022-12-20 2024-01-23 中国民航大学 融合生物反馈的民航飞行员心理胜任力测评方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
WO2010115216A3 (ru) 2010-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Laborde et al. Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research–recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting
Shiogai et al. Nonlinear dynamics of cardiovascular ageing
Contrada Type A behavior, personality hardiness, and cardiovascular responses to stress.
Spielberger Notes and comments trait-state anxiety and motor behavior
Malliani et al. Individual recognition by heart rate variability of two different autonomic profiles related to posture
Hafeez et al. Stress effects on exam performance using EEG
Bazanova et al. Effect of voluntary EEG α power increase training on heart rate variability
WO2010115216A2 (ru) Способ диагностики психологического состояния
Minkin et al. Psychophysiology and homeokinesis. Synchronization of stimuli presentation to chronobiological processes
Nevoit et al. Electro-photonic emission analysis and hardware-software recording of heart rate variability during an objective structured clinical examination
Pavlov et al. The effect of environmental factors on the cognitive functions of cadets at a military institute
Petkar Effects of working memory demand on performance and mental stress during the Stroop task
Krause et al. Evaluating heart rate variability with 10 second multichannel electrocardiograms in a large population-based sample
Xiang et al. Interactive effects of hrv and p-qrs-t on the power density spectra of ecg signals
Markovics et al. Testing and Analysis of the HRV Signals from Wearable Smart HRV Sensors
RU2288630C1 (ru) Способ контроля функционального состояния человека
Nayak et al. Effect of Odia and Tamil music on the ANS and the conduction pathway of heart of Odia volunteers
Avancini From working memory to maths: A multi-measure physiological investigation of the impact of anxiety
Aram et al. RR interval simulation based on power spectrum curve fitting
RU2233616C2 (ru) Способ диагностики нарушений центральной нейрогормональной регуляции
Hanzelka et al. An Experiment to Prove the Effect of Low-Level Magnetic Fields Resulting from Ionospheric Changes on Humans
Amsel Planting the Seeds of Polygraph’s Practice. A Brief Historical review
Guiles Psychophysiological markers of trauma: Investigating the absence of vagal brake in veterans with a history of interpersonal trauma
Tseng et al. Spectral characteristics of heart rate variability in noise exposure
LENG EVALUATING PREDICTION ALGORITHM OF MALIGNANT VENTRICULAR ARRYTHMIA FOR EARLIER PREDICTION TIME ON HETEROGENOUS DATABASES

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 10759558

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A2

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 10759558

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A2