автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Разработка моделей и алгоритмов диагностики и управления в компьютерной биотехнической системе мультипараметрического игрового тренинга

кандидата технических наук
Сурушкин, Максим Александрович
город
Белгород
год
2011
специальность ВАК РФ
05.11.17
цена
450 рублей
Диссертация по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам на тему «Разработка моделей и алгоритмов диагностики и управления в компьютерной биотехнической системе мультипараметрического игрового тренинга»

Автореферат диссертации по теме "Разработка моделей и алгоритмов диагностики и управления в компьютерной биотехнической системе мультипараметрического игрового тренинга"

На правах рукописи

Сурушкин Максим Александрович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДИАГНОСТИКИ И УПРАВЛЕНИЯ В КОМПЬЮТЕРНОЙ БИОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ МУЛЬТИПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ИГРОВОГО ТРЕНИНГА

Специальность 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 5 СЕН 2011

Курск 2011

4853109

Работа выполнена в ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» на кафедре пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий

Научный руководитель доктор медицинских наук, профессор

Пятакович Феликс Андреевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Филист Сергей Алексеевич

кандидат технических наук Уваров Виктор Михайлович

Ведущая организация ГОУ ВПО «Белгородский государственный

технологический университет им. В. Г. Шухова»

Защита диссертации состоится 30 сентября 2011 года в 14 часов в конференц-зале на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.08 при ФБГОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФБГОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет»

Автореферат разослан 29 августа 2011 г.

Ученый секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций д.м.н., профессор 4—-------' ' Снопков В.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Использование различных технических устройств совместно с компьютерами в медицинской практике позволяет решать ряд проблем диагностического, профилактического и лечебного характера. Научные исследования в области медицинских информационных технологий являются также актуальными в связи с тем, что зачастую современные разработки способны прийти на замену медикаментозной терапии, зачастую имеющей побочные эффекты.

Ярким примером достойной альтернативы медикаментам являются системы с биологической обратной связью, целью которых является активизация и поддержка процессов самовосстановления больного организма. Важной особенностью данного метода является активное сознательное участие пациента в процессе обучения навыкам саморегуляции.

Компьютерное игровое биоуправление - одно из последних появившихся направлений в области технологий лечения с использованием биологической обратной связи. Использование биоуправляемых игровых систем позволяет значительно повысить эффективность тренинга, поскольку игровая деятельность способствует наилучшему восприятию материала. Компьютерная игра имеет ряд преимуществ по сравнению с другими электронными обучающими средствами. Во-первых, она, как и любой вид игровой деятельности, носит соревновательный характер. Во-вторых, современный уровень развития компьютерных технологий предоставляет возможность создать сложную по сюжету и привлекательную по внешнему виду игровую среду. Такая система легче воспринимается пациентами и позволяет увеличить их интерес к процессу тренинга.

Применение компьютерных игр с биологической обратной связью (БОС) позволяет решать ряд задач терапевтического характера: лечение детей, страдающих нарушениями в виде синдрома гиперактивности и дефицита внимания (Е.В. Хаймович, А.Б. Скок, О.С. Шубина, 2004), антистрессовый тренинг, направленный на развитие умений контролировать собственные эмоции и соматическое напряжение (O.A. Джафарова, М.Б. Штарк, 2002; О.Ю. Лазарева и др., 2004) и т.д.

Анализ литературы свидетельствует о наличии двух классов игровых систем с БОС: однопараметрические и мультипараметрические.

Существенным недостатком однопараметрических систем, таких как тренажер «Ибис» (O.A. Джафарова, М.Б. Штарк, 2002; O.A. Вангревич, О.Г. Донская и др., 2004), является управление единственным функциональным показателем (частота сердечных сокращений), что противоречит фундаментальным принципам хронобиологии о многочастотных кодах биоуправления. Использование среднего значения частоты пульса, достигнутого в предыдущем сеансе, в качестве управляющего параметра в тренажере «Ибис» затрудняет достижение успеха тренинга в последующих сеансах в связи с известными физиологическими ограничениями замедления пульса (Н.Б. Суворов, H.JI. Фролова, 2002).

Таким образом, применение систем с мультипараметрической биологической обратной связи, основанной на управлении несколькими функциональными показателями или их соотношением, позволяет оптимизировать стимулирующее воздействие за счет расширения диапазона коррекции в сторону активизации или релаксации нервной системы человека.

Известные мультипараметрические системы («РЕАКОР» (A.B. Адамчук, С.М. Захаров и др., 2002) и «Wild Divine» (официальный сайт компании «Wild Divine Project», 2001)) обеспечивают регистрацию и контроль нескольких показателей (пульс, потоотделение, ЭЭГ и др.), направленные на диагностику состояния пациента. В то время как биоуправление реализуется только по одному выбранному показателю без учета взаимоотношений между параметрами. В литературе известен игровой модуль, в котором процесс автомобильного тренинга реализуется посредством управляемого отношения частоты пульса к частоте дыхания (Ф.А. Пятакович и др., 2007; К.Ф. Макконен и др., 2008; A.S. Novochenko, 2007). Однако в данном тренажере не предусмотрены элементы, позволяющие оптимизировать игровой тренинг на субсенсорном уровне (например, при помощи процедур цветостимуляции). Кроме того, в тренажере не реализован классический способ управления игровым объектом (с помощью клавиатуры или мыши), что снижает уровень интереса к процессу тренинга.

Использование различных алгоритмов цветового импульсного воздействия наряду с моделями биоуправления для обучения навыкам саморегуляции расширяет круг возможностей модификации функционального статуса организма, так как цветовые раздражители способствуют активизации парасимпатической или симпатической нервной системы в зависимости от оттенков цвета, а импульсный характер воздействия позволяет усилить стимулирующий эффект в развитии процессов торможения или возбуждения в зависимости от ритма (A.M. Лугова, 1999; Ф.А. Пятакович, С.Л. Загускин, Т.И. Якунченко, 2002).

В исследованиях, связанных с разработкой биотехнических систем цветостимуляции, установлено, что согласование параметров цветового воздействия с параметрами биологической обратной связи позволяет добиться эффекта в трансформации паттерна ЭЭГ и, как следствие, обеспечивает коррекцию функционального состояния пациента (Ф.А. Пятакович, Т.И. Якунченко, 2006).

Таким образом, актуальной является научно-техническая задача увеличения холинергических и адренергических влияний в ситуации виртуального соревновательного стресса с целью активизации механизмов саморегуляции функционального состояния человека посредством использования мультипараметрическо-го сигнала обратной связи в виде частоты пульса, дыхания, их соотношений и субсенсорных моделей оптимизации.

Диссертационная работа выполнена при поддержке проектов РНПВШ (Развитие научного потенциала высшей школы): 2.2.3.3/3301 (2007-2008 годы) и 2.2.3.3/4307 (2009-2010 годы), а также в соответствии с планами проблемной комиссии по хронобиологии и хрономедицине РАМН и научным направлением медицинского факультета НИУ «БелГУ» «Разработка универсальных методологических приемов хронодиагностики и биоуправления на основе биоциклических моделей и алгоритмов с использованием параметров биологической обратной связи».

Цель работы. Целью диссертации является разработка моделей, алгоритмов, технических и программных средств реализации биоуправляемого мультипараметрического игрового тренинга, основанного на фундаментальных принципах хронобиологии с использованием субсенсорной биоуправляемой цветостимуляции.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать структуру биотехнической системы тренинга, основанного на использовании сигналов мультипараметрической биологической обратной связи.

2. Разработать устройство и алгоритм ввода электрофизиологической информации, позволяющий регистрировать и обрабатывать мультипараметрический сигнал в виде частоты пульса и дыхания, а также рассчитывать отношение частоты пульса к длительности дыхательного цикла в режиме реального времени.

3. Составить алгоритм определения успешности тренинга и управления динамикой игрового сюжета на основе отношения частоты пульса и дыхания.

4. Разработать модели и алгоритм биоуправляемой субсенсорной цветости-муляции для оптимизации игрового тренинга.

5. Сформировать алгоритм оценки эффективности проводимого тренинга.

6. Создать управляющую оболочку в виде программного средства технологии биоуправления в виртуальной игровой среде.

Объект исследования. Механизмы саморегуляции нервной системы человека.

Предмет исследования. Биотехническая система мультипараметрического игрового тренинга, направленного на активизацию и поддержку процессов саморегуляции функционального состояния человека в ситуации виртуального соревновательного стресса.

Методы исследований. В работе использованы методы системного анализа, моделирования, математической статистики, методы регистрации и анализа электрофизиологической информации в виде датчика пульса и дыхания и ритмотести-рования.

Научная новизна. В результате проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты, отличающиеся новизной:

- хронобиологические модели воздействия, управляемые с использованием мультипараметрической обратной связи, основанной на кодировании сигналов пульса и дыхания в виде их соотношений, отличающиеся соответствием паттернам релаксации и активации и позволяющие обеспечивать усиление холинергиче-ских и адренергических влияний;

- алгоритм биоуправления виртуальным игровым сюжетом, отличающийся мультимедийным характером предъявления игровой информации, что способствует формированию стрессиндуцированного состояния человека;

- метод реализации биоуправляемого тренинга, заключающийся в использовании виртуальной игры, направленной на модификацию функционального статуса организма человека посредством преодоления стрессиндуцированного состояния, и отличающийся возможностью изменения целевой функции управления в виде отношения периодов пульса и дыхания;

- модели биоуправляемой цветостимуляции, используемые для оптимизации игрового тренинга и отличающиеся тем, что они обеспечивают согласование параметров цветового воздействия с параметрами биологической обратной связи, а также управление скважностью сигнала, что способствует усилению влияния стимуляции на субсенсорном уровне;

- структура биоуправления в компьютерной биотехнической системе игрового тренинга, включающая датчики пульса, дыхания и программное средство, отличающаяся хронобиологическим способом диагностики текущего функционального состояния человека и позволяющая активизировать и поддерживать процессы саморегуляции функционального состояния человека в ситуации виртуального соревновательного стресса.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели и алгоритмы игрового тренинга составили основу биотехнической системы реабилитационного лечебного воздействия.

Предложенный метод тренинга позволяет производить индивидуализацию реабилитационного воздействия, поскольку реализует управление с учетом биологических ритмов пациента.

Осуществлена оптимизация игрового тренинга посредством хронобиологи-ческих принципов, включающих динамические изменения соотношений пульса и дыхания в ходе виртуальной игры, а также моделей субсенсорного светового воздействия, направленных на стимуляцию активационных и релаксационных процессов организма.

Результаты работ внедрены в учебный процесс кафедры информатики и вычислительной техники для студентов специальности 010500.62 Прикладная математика и информатика, а также в научно-исследовательскую работу кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий Белгородского государственного национального исследовательского университета.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на Итоговой конференции по результатам научно-исследовательской работы студентов и молодых ученых Белгородского государственного университета, г. Белгород, 7-14 апреля 2007 г, на XIII Международном конгрессе по реабилитации в медицине и иммунореабилитации в Дубае, ОАЭ, 26-30 апреля 2008 г (Современные медицинские и информационные технологии), на Международной научной конференции «Высшее профессиональное образование. Современные аспекты международного сотрудничества» в Майорке, Испания, 16-23 августа 2009 г, на Международной научной конференции «Производственные технологии», Италия (Рим, Флоренция), 6-19 сентября 2009 г, на Международной научной конференции «Проблемы международной интеграции национальных образовательных стандартов», Лондон-Париж, Великобритания-Франция, 20 апреля - 27 апреля 2010 г, на X Московском международном салоне инноваций и инвестиций, г. Москва, 7-10 сентября 2010 г (разработка «Биоуправляемый аркадный игровой модуль с использованием субсенсорных моделей оптимизации» награждена серебряной медалью), на Международной научной конференции «Актуальные проблемы образования», Лутраки, Греция, 2-9 октября 2010 г., на Международной научной конференции «Инновационные медицинские технологии», Москва, Россия, 15-18 ноября 2010 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 научных работ, в том числе 3 работы в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований, и одно свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем осуществлена параметризация и разработаны алгоритмы реализации моделей биоуправления игрового тренинга Xonix [1], сформирована модель мультипараметрического канала обратной связи

[2], описана характеристика и управляемые параметры игрового сюжета Xonix

[3], сформирован алгоритм управления уровнем сенсорности световых сигналов, применяемых в моделях цветостимуляции [5], осуществлена параметризация моделей цветостимуляции, используемых для оптимизации игрового тренинга [6], создана структура игрового модуля и метод ее реализации в среде программирования Delphi [7], разработана структура и алгоритм работы программного средства, используемого для создания ситуации виртуального соревновательного стресса [8], разработана структура и алгоритм работы блока цветостимуляции, реализующего оптимизационные модели [9], сформирована модель и алгоритм работы системы ввода электрофизиологической информации, включающей датчики пульса и дыхания, а также схему сопряжения с компьютером [10].

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 123 страницах машинописи и состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы (72 отечественных и 28 иностранных авторов). Диссертация иллюстрирована таблицами (11) и рисунками (35).

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования и его методы, научная новизна, практическая ценность, достоверность и обоснованность научных положений, выводов и результатов, представлена апробация работы.

В первой главе рассмотрены тенденции развития технологий биоуправления. В ней приведена классификация систем с биологической обратной связью по используемым параметрам, даны примеры, позволяющие описать принцип функционирования этих систем, а также рассмотрены основные преимущества и опыт использования игровых биоуправляемых систем.

Вторая глава посвящена описанию общей структуры и принципа функционирования биотехнической системы мультипараметрического игрового тренинга.

В течение сеанса игрового тренинга элементы обратной связи биотехнической системы передают показатели датчиков пульса и дыхания в специальную область интерфейса на экране монитора, а их соотношение - в игровой блок в качестве управляющего параметра. Таким образом, реализуется метод информационного воздействия, заключающийся в визуальном оповещении пользователя в процессе игры о его текущем состоянии, а также метод ассоциативного воздействия, основанный на управлении игровыми алгоритмами по соотношению выбранных показателей. Выиграть соревнование пациент может только в том случае, если научится управлять своей физиологической функцией, а именно частотой пульса и дыхания, в ситуации виртуального соревновательного стресса.

С целью усиления стимулирующего эффекта тренинга биотехническая система дополнена алгоритмами субсенсорного цветового импульсного воздействия с биологической обратной связью, которые позволяют корректировать управление с учетом реакции организма на предъявляемые визуальные стимулы.

Для реализации мультипараметрического игрового тренинга с биологической обратной связью была разработана структурная схема биотехнической системы (Рис.1).

В структуру системы входят: игровой блок, блок ввода электрофизиологической информации, блок биоуправления и блок цветостимуляции.

Рисунок 1 - Структурная схема биотехнической системы игрового тренинга, основанной на сюжете аркадной игры Хошх

Основой игрового блока системы тренинга являются модель и алгоритмы аркадной игры Хошх. Аркада подразумевает наличие управляемого объекта, который помогает пользователю выполнить определенное игровое задание. Человек осуществляет управление с помощью клавиатуры, изменяя направление движения объекта. Присутствие «враждебных» объектов в игровой среде, которые двигаются с разной скоростью, затрудняет выполнение поставленной задачи, что позволяет придать игре соревновательный характер и увеличить заинтересованность человека тренировочным процессом. Соревновательный характер является одной из форм моделирования стрессовой ситуации, преодолевание которой отождествляется с выполнением игровых целей. В ситуации стресса пациент должен научиться управлять своей физиологической функцией, испытывая определенные эмоциональные нагрузки. Активное вовлечение участника в процесс обучения является важным фактором увеличения эффективности тренинга.

Для реализации задач, связанных с передачей биопараметров, был разработан блок ввода электрофизиологической информации, включающий:

- систему датчиков, состоящую из оптопары (светодиода и фотодиода) и герконового датчика и определяющую длительность межпульсового интервала и момент вдоха/выдоха человека;

- схему сопряжения системы датчиков с компьютером;

- Вход 1, регистрирующий первый физиологический сигнал - длительность межпульсового интервала;

- Вход 2, регистрирующий второй сигнал - моменты вдоха/выдоха;

- Промежуточный выход, несущий преобразованные в электрическую форму и объединенные физиологические сигналы с Входов 1 и 2;

- Общий выход, предназначенный для передачи приемнику адаптированного по амплитуде и форме электрического сигнала со схемы сопряжения, несущего информацию о частоте пульса и дыхания.

В качестве приемника сигнала с блока ввода выступает системный блок компьютера с установленной звуковой платой, содержащей линейный вход.

Блок биоуправления представляет собой подпрограмму, состоящую из следующих процедур:

- процедура 1 производит преобразование электрофизиологического сигнала на входе блока биоуправления в цифровую форму и разложение на две составляющих: длительность межпульсового интервала (и соответственно текущая частота сердечных сокращений - ЧСС), флаг дыхания, соответствующий вдоху или выдоху.

- процедура 2 используется для создания одноканальной среды биоуправления по двум параметрам - вычисляется показатель «Т», равный количеству сердечных импульсов, приходящихся на один дыхательный цикл. Дыхательный цикл определяется первым появлением у флага дыхания 1 - вдоха, после изменения предыдущей единицы на 0 - выдох.

- на вход процедуры 3 поступает вычисленное значение показателя «Т», в соответствии с которым определяются значения входных параметров игрового блока: цвет фона области вывода частоты сердечных сокращений и цвет управляемого объекта, скорость движения «враждебных» объектов (задается множителем КБреес! базовой скорости ВаБеБреес!).

Для решения задач биоуправления были разработаны две модели, характеризующие зависимость значений входных параметров игрового блока от показателя «Т». Первая модель биоуправления имеет стратегию, целью которой является мобилизация резервных возможностей и активизация физиологических процессов организма. В основе второй модели лежит стратегия, направленная на релаксацию, целевой функцией которой является минимизация энергетических затрат и сохранение ресурсов.

Для оптимизации стимулирующего воздействия в процессе игрового тренинга используется блок цветостимуляции, включающий модели в виде кодифицированных световых паттернов, содержащих субсенсорные сигналы цветостимуляции. Световые стимулы разработанных моделей реализованы путем управления длительностью импульса и паузы, что позволяет изменять скважность сигнала. Субсенсорный уровень восприятия стимулов достигается за счет увеличения длительности пауз между импульсами. Модели цветостимуляции имеют те же цели, что и модели биоуправления, и основаны на алгоритмах активации и релаксации.

Управление алгоритмом цветостимуляции в соответствие с выбранной моделью осуществляется с применением метода обратной связи, параметром которой служит ритм дыхания пациента. В момент регистрации тридцатого дыхательного цикла происходит переключение режима работы блока цветостимуляции, заключающееся в изменении частоты и скважности предъявляемого сигнала. Результат изменения активности мозга под воздействием цветостимуляции отражается на текущем функциональном состоянии человека и регистрируется при помощи блока ввода электрофизиологической информации и блока биоуправления в виде частоты пульса и дыхания, последняя из которых используется для управления блоком цветостимуляции. Таким образом, производится синхронизация алгоритма стимуляции с биоритмами человека, что позволяет усилить эффект целевого воздействия.

В третьей главе рассмотрена структура и алгоритмы протокола передачи и обработки сигнала обратной связи, описаны модели биоуправления.

Успешность обучающего воздействия тренинга определяется путем оценки соотношения двух биологических параметров: частота пульса и частота дыхания. Путь прохождения управляющего сигнала, несущего информацию об этих параметрах представлен на рис.2.

Физиологический сигнал Электрический сигнал

(частота пульса и дыхания) Рисунок 2 - Структурная схема биоуправления в системе игрового тренинга

Блок ввода электрофизиологической информации включает два элемента, позволяющие получать и обрабатывать сигналы обратной связи: система датчиков и схема сопряжения. Структура системы датчиков представлена на рис.3.

Оптопорв

Рисунок 3 - Структурная схема системы датчиков: 1 - двуступенный усилитель, 2 - фильтр низких частот, 3 - формирователь импульсов, 4 - одновибратор, 5 - узел совпадения, 6, 7 - инверторы, 8, 11 - управляемые ключи, 9,12 - элементы хранения, 10 - интегратор, 13 - смеситель

Использование схемы сопряжения обусловлено необходимостью представления выходного сигнала системы датчиков в виде, пригодном для передачи звуковой карте компьютера. С ее помощью происходит уменьшения максимального

и

60 Л, бо-А„ .

для входа карты предела уровня (1,25 В), модуляция сигнала в виде волн с частотой 3 Гц, а также выполняется калибровка звуковой карты (установление уровня громкости на микшере линейного входа).

В соответствие с поставленными задачами блок ввода выполняет следующие функции:

- считывание информации о моменте возникновения импульса сердца;

- формирование электроимпульсов, соответствующих импульсам сердца;

- интерпретация импульсного электрического сигнала в качестве сигнала, соответствующего по амплитуде межпульсовому интервалу (ЯЯ);

- считывание информации о моментах вдоха и выдоха;

- формирование электроимпульсов в моменты вдоха и выдоха;

- передача приемнику аналоговой информации об амплитуде сигнала, соответствующей и о моментах вдоха и выдоха.

Для расчета текущей длительности межпульсового интервала Ш, выраженного в секундах, применяется следующая формула:

по =

) 200 А-(0т-и)

где: Ршах - верхняя граница диапазона частоты пульса, равная 200 ударам в минуту; ити - максимальное выходное напряжение схемы сопряжения блока ввода, соответствующее верхней границе диапазона межпульсового интервала; и - текущее значение выходного напряжения; И,; - шаг, соответствующий минимальному регистрируемому изменению значения выходного напряжения.

Учитывая электрические особенности компонентов блока экспериментально подобрано для верхней границы диапазона частоты пульса напряжение (/тах =1,25 В, для нижней: С/т1п=0,57 В, так чтобы шаг Ии был получен с допустимой точностью в три знака после запятой:

= (2) 200-30 170

тех т»п

где: £/тах - максимальное выходное напряжение схемы сопряжения, соответствующее верхней границе диапазона межпульсового интервала; итш - минимальное регистрируемое выходное напряжение схемы сопряжения, соответствующее нижней границе диапазона межпульсового интервала; Ртах - верхняя граница диапазона частоты пульса, равная 200 ударам в минуту; Ртт - нижняя граница диапазона частоты пульса, равная 30 ударам в минуту.

Таким образом, каждому значению амплитуды выходного напряжения блока ввода игет//, полученному с входа звуковой карты, сопоставлен определенный межпульсовой интервал ЯЯ, вычисляемый по формуле:

по й_

Л», А ~(ит-и) 200 -0,004 -(1,25 -[/„„,,) V„„,, -0,45

Герконовый датчик представляет собой нагрудный манжет, в который вшит герконовый переключатель и магнит. Переключатель выполняет в схеме роль ключа, который замыкается при приближении магнита. Магнит располагается на некотором расстоянии от геркона, которое уменьшается или увеличивается при дыхании.

В момент выдоха герконовый ключ разомкнут, и сигнал с датчика дыхания не поступает. В этом случае выходное напряжение блока ввода находится в интервале от 0,57 до 1,25 В - флаг дыхания равен 0. При вдохе грудная клетка на-

60-А,, 60-0,004 _ 0,24 (-3)

полняется воздухом, что позволяет сократить расстояние между переключателем и магнитом. При приближении к магниту герконовый ключ замыкается и подает напряжение на вход смесителя (блок 13 на рис.3). Разброс амплитуды выходного напряжения уменьшается до пределов от 0,19 до 0,417 В - флаг дыхания равен 1.

Таким образом, полученное результирующее числовое значение амплитуды /7ГС„,;, раскладывается на две составляющие. Во-первых, в зависимости от того, в какой диапазон амплитуд попадает сигнал, поступивший на вход компьютера, переменной-флагу дыхания присваивается одно из двух возможных значений: 0 -выдох и 1 - вдох. Во-вторых, каждому значению амплитуды сопоставлен определенный межпульсовой интервал Ш1, вычисляемый по формуле 3. Для увеличения точности перевода при вдохе значение амплитуды умножается на 3, округляется с точностью до четырех тысячных и подставляется в формулу 3.

На основании полученных значений флага дыхания вычисляется длительность дыхательного цикла 1ДЫХ „. За начало дыхательного цикла принимается первая появившаяся на входе единица (вдох). В этот момент переменной 1ДЫХЦ присваивается значение 0 (начало отсчета) и при помощи постоянно работающего с периодом 100 мс таймера начинается отсчет времени: после каждого срабатывания таймера значение 1дькл увеличивается на ОД с. В конце цикла, который определяется следующей единицей, поступившей на вход компьютера, после изменения предыдущей единицы на 0 (выдох), вычисленная величина 1ДЫХ Ц и последнее полученное значение частоты пульса Р используются для нахождения показателя «Т» - количества сердечных импульсов, приходящихся на один дыхательный цикл.

Используя опыт, проведенных ранее исследований (Ф.А. Пятакович, 2007; К.Ф. Макконен, 2008), был разработан алгоритм определения успешности проводимого тренинга и управления динамикой игрового сюжета на основе оценки показателя «Т». В зависимости от выбранной модели тренинга и непрерывно рассчитываемого значения «Т» определяется состояние автономной нервной системы (преобладание симпатической или парасимпатической системы) и, как следствие, успешность в достижении целей тренинга (Рис.4).

Для модели активации (Мос1е1=1) успешным является умеренное преобладание симпатической нервной системы (НС), когда активизируются адренергиче-ские механизмы регуляции автономной нервной системы. При показателях отношения частоты пульса к частоте дыхания в диапазоне от 3,0 до 3,9, ответной реакцией игровой среды будет отображение зеленого света (Вюсо1ог=зеленый) и заметное замедление скорости «враждебных» объектов (К8реес1=1). В случае преобладания парасимпатической нервной системы, когда «Т» больше или равен 4,0 - на экране виден желтый свет (Вюсо1ог=желтый), «враждебные» объекты двигаются со средней скоростью (К5реес1=2), - выполняющему тренинг субъекту рекомендуют поверхностное и частое дыхание. При выраженном преобладании симпатической нервной системы появляется красный свет (Вюсо1ог=красный), скорость «враждебных» объектов резко увеличивается (К8рее(1=4), что затрудняет выполнение целей игры. В этом случае пациенту рекомендуют более медленное и глубокое дыхание (Рис.4).

Для модели релаксации (Мос1е1=2) целевой функцией является активизация холинергических механизмов регуляции, т.е. умеренное преобладание парасимпатической нервной системы. В таком случае, для успешной реализации стратегии на избегание неудачи значение «Т» должно быть больше 5,0. Если показатель отношения частоты пульса и дыхания выражен значением менее 5,1- отображается

желтый или красный свет (Вюсо1ог=желтый или Вюсо1ог=красный), скорость движения «враждебных» объектов возрастает (KSpeed=2 или KSpeed=4), что свидетельствует о наличии акгивизационных процессов и несоответствии целям модели релаксации. В этом случае пациенту рекомендуют замедление дыхания до тех пор, пока не появится зеленый свет (Вшсо1ог=зеленый и KSpeed=l) (Рис.4).

Множитель KSpeed используется для расчета скорости движения «враждебных» объектов, задаваемой целочисленной переменной BaIl[ij.Speed, где i -номер объекта по порядку от 1 до номера текущего уровня игры (level).

Четвертая глава посвящена описанию моделей и алгоритмов биоуправ-ляемой субсенсорной цветостимуляции, используемых для оптимизации игрового тренинга, а также рассмотрены результаты исследований моделей на адекватность реальным физиологическим процессам.

С целью оптимизации тренинга были разработаны две модели цветового воздействия, основанные на алгоритмах активации и релаксации. Формула модели активации состоит из четырех элементов, сочетающих 744 импульса красного света в частотном диапазоне альфа и бета-ритмов (табл. 1).

Таблица 1

№ элемента Дл-ть режима (мсек) Дл-ть импульса (мсек) Дл-ть паузы (мсек) Частота (ГЦ) Кол-во импульсов Ритм ЭЭГ

1 2 3 4 5 6 7

I 4000 34 17 19,61 78 Р

1500 17 102 8,4 12 а

9500 34 68 9,8 93 а

2=15 сек У=183

II 4300 17 34 19,61 84 Р

1500 34 68 9,8 14 а

9200 17 85 9,8 90 а

7=15 сек £=188

III 4800 17 51 14,71 70 Р

1500 17 85 9,8 14 а

8700 34 51 11,76 102 а

V=15 сек 1=186

IV 4100 17 51 14,71 60 Р

1500 34 51 11,76 17 а

9400 17 68 11,76 110 а

Х=15 сек 7=187

Каждый элемент формулы состоит из трех режимов работы, отличающихся частотными характеристиками и длительностью стимуляции. Длительность импульсов и пауз выбрана кратной семнадцати в связи с необходимостью реализации модели с помощью монитора компьютера, обладающего собственными частотными характеристиками.

Количество импульсов, соответствующих альфа-ритму головного мозга, в модели активации в 1,55 раза больше импульсов бета-ритма (альфа-ритм - 61%, бета-ритм - 39%). Однако частота альфа-ритма последовательно увеличивается от одного элемента к другому и приближается к частотам бета-диапазона, что способствует при реализации модели на практике возникновению активационных процессов организма.

Модель релаксации включает импульсы (504) зеленого света, предъявляемые с частотой, соответствующей альфа и тета-ритмам (табл. 2).

Таблица2

№ элемента Дл-ть режима (мсек) Дл-ть импульса (мсек) Дл-ть паузы (мсек) Частота (Гц) Кол-во импульсов Ритм ЭЭГ

1 2 3 4 5 6 7

I 5000 17 119 7,35 36 0

8000 68 34 9,8 78 а

Продолжение таблицы

2000 17 | 68 | 11,76 23 а

7=15 сек 1=137

II 2900 17 153 5,88 17 8

2100 17 68 11,76 24 а

10000 68 34 9,8 98 а

7=15 сек 7=139

III 3200 17 119 7,35 23 0

2000 51 51 9,8 19 а

9800 17 102 8,4 82 а

1=15 сек 7=124

IV 5000 17 221 4,2 21 6

900 17 102 8,4 7 а

9100 34 85 8,4 76 а

2=15 сек Х=Ю4

Как видно из представленной таблицы, частота альфа и тета-ритмов от первого к четвертому элементу последовательно уменьшается за счет увеличения периода световых импульсов. Таким образом, происходит навязывание ритмов, способствующих общей релаксации пациента.

Обе модели цветостимуляции отличаются преобладанием маленького коэффициента заполнения цветового сигнала. Увеличение длительности пауз между импульсами способствует подавлению эффекта мерцания света, и, следовательно, восприятие осуществляется на субсенсорном уровне.

Таким образом, модели цветостимуляции имеют те же цели, что и модели биоуправления. Отличие этих моделей друг от друга заключается в таких характеристиках как оттенки цветов и частота их представления: зеленые цветостиму-лы с частотой 8-13 Гц способствуют нарастанию активности альфа-ритмов (состояние релаксации), импульсы красного цвета с частотой 14-26 Гц увеличивают бета-активность (состояние активации) (Т.И. Якунченко, 2008).

Схема работы блока цветостимуляции (Рис.5) предполагает предъявление серии стимуляции, включающей четыре элемента разработанных моделей. Реализация выбранных частотных характеристик сигналов стимуляции осуществляется с помощью системного таймера компьютера.

Управление внутри серии осуществляется посредством программного биологического таймера, что позволяет осуществлять синхронизацию процесса стимуляции с биологическими ритмами пациента. В качестве параметра для синхронизации был выбран дыхательный ритм. Переход между элементами серии осуществляется после окончания тридцатого дыхательного цикла, когда с программного биологического таймера поступает сигнал прерывания.

Если принять длительность дыхательного цикла равной четырем секундам, то одна серия занимает около восьми минут. Переход от одной серии к другой осуществляется с двухминутной паузой. Поскольку длительность сеанса тренинга равна тридцати минутам, каждый сеанс сопровождается в среднем тремя сериями стимуляции.

Предъявление определенного паттерна стимуляции способствует на основе механизма резонансного захвата навязываемых через зрительный анализатор час-

тот трансформации нейродинамической активности мозга, что влияет на состояние нервной системы человека. Результат стимуляции процессов торможения или активации центральной нервной системы методом импульсного цветового воздействия находит отражение в изменении биоритмов пациента, в том числе ритма дыхания и сердцебиения. Таким образом, использование ритма дыхания человека в качества управляющего параметра в алгоритме цветостимуляции позволяет оптимизировать воздействие путем применения биологической обратной связи.

Вход

1

а

Si

я

« г

Н

л

Я

я

и

н

и

S

и

4

Сигнал биоуправления (прерыватель)

Сигнал биоуправления (прерыватель)

Сигнал биоуправления (прерыватель)

Сигнал биоуправления (прерыватель)

Пауза

си

1 Я

«

РЗ

н

¡я

Я

а

Ы

о

г В"

S

U

о

Ч

О

В

О

3 «

А

Я

Я

я

я

а.

U

4 о

а

а

Выход

Рисунок 5 - Схема биоуправления блоком цветостимуляции: I, II, III, IV - номер элемента серии стимуляции;

1,2,3,4 - номер цикла системного и биологического таймера

Оценка эффективности тренинга осуществляется по алгоритму, представленному на рисунке 6, путем определения уровня US испытываемого в данный момент времени стресса (Ф.А. Пятакович, 2007; К.Ф. Макконен, 2008).

Условно выделены три уровня стресса: выраженный стресс, умеренный стресс и норма. Каждому уровню соответствует числовой диапазон значений показателя стресса PS, рассчитываемого по формуле: PS = VmPD0,000126, где ш -масса тела в кг; D - разница максимального Dmax и минимального Dmin артериального давления; Р - текущая частота сердечных сокращений. На основе оценки уровня испытываемого стресса, а также с учетом выбора модели тренинга, делается заключение об эффективности проводимого тренинга - переменная Effect принимает значение ДА, когда тренинг эффективен, и значение НЕТ в противном случае (Рис.6). Тренинг считается эффективным, если по его окончании при ис-

пользовании модели активации пациент достиг уровня умеренного стресса, что соответствует умеренному преобладанию симпатической нервной системы, в том время как для модели релаксации сохранил нормальный уровень - умеренное преобладание парасимпатической нервной системы.

Рисунок 6 - Алгоритм оценки эффективности тренинга

Помимо расчета показателя и уровня стресса производится также определение тренда пульса (ТР): норморитмия, тахиритмия, брадиритмия. Числовым показателем тренда пульса является разница между текущей (Р) и должной (РЫ) частотой сердечных сокращений: ТР = Р-РЫ, где ТР - искомый показатель в %, а РЫ = 48-МЫт, где Ь - рост в сантиметрах, а т - масса тела в килограммах. Отклонение от нормы имеет место при ТР>5%, что свидетельствует о наличии тахиритмии или брадиритмии. Показатели Б и Р, а также ТР и РБ вычисляются дважды: до начала и после окончания сеанса тренинга.

Результаты оценки эффективности, а также другие результаты тренинга сохраняются в таблице базы данных, созданной в Microsoft Access, и позволяют производить анализ и планирование курса тренинга.

В конце главы приведены результаты серии исследований, проводимых с помощью биотехнической системы игрового тренинга Xonix с целью выявления соответствий полученных после цветового воздействия результатов реальным электрофизиологическим процессам головного мозга.

Были проведены две серии исследований 20 здоровых студентов в возрасте от 18 до 21 года. Всем испытуемым записывали фоновую электроэнцефалограмму с проведением функциональной пробы с закрыванием - открыванием глаз.

В первой серии исследований проводили цветовую стимуляцию красным светом на протяжении пяти минут и затем повторно записывали электроэнцефалограмму с использованием функциональной пробы закрывание - открывание глаз. Вторая серия исследований включала направленную цветостимуляцию зеленым светом в виде, разработанной нами модели паттерна релаксации, функционирующего в квазигармоническом режиме.

Результаты второй серии исследований по изучению распределения ритмов ЭЭГ в процессе цветостимуляции зеленым светом представлены в таблице 3.

Таблица 3

Динамика ритмов ЭЭГ правого и левого полушария мозга в результате цветостимуляции зеленым светом

Ритмы ЭЭГ ЭЭГ до воздействия % Правое полушарие после воздейст. Левое полушарие после воздейст. Модуль разности

1-2 1-3 2-3

1 2 3 5 6 7

S 6 8 9 2 3 1

е 24 20 23 4 1 3

а 33 55 49 22 16 6

Р 37 17 19 20 18 2

а/8 1,4 2,7 2,1 - - -

I|Pil-Pi2| 48 38 12

D(xi)% 24,0 19,0 6,0

Р р<0,05 р<0,05 р>0,05

До цветостимуляции ЭЭГ правого и левого полушария статистически достоверно не отличались, поэтому в первом столбце таблицы представлены объединенные показатели ЭЭГ.

Как видно из представленных в таблице 3 данных в результате направленной цветостимуляции получены распределения ритмов ЭЭГ, содержащие различные доли бета- и тета-ритмов в правом и левом полушариях мозга достоверно отличающиеся от исходных данных и относящиеся к высокопластичным паттернам ЭЭГ. Следовательно, реализованная процедура цветостимуляции, посредством смоделированных формул воздействия, направленных на процессы торможения в коре мозга, сопровождается предсказуемой трансформацией электроэнцефалограммы и изменениями нейродинамической активности мозга.

В пятой главе дается описание структуры и функциональных возможностей управляющей оболочки, рассматриваются практические рекомендации использования биотехнической системы тренинга.

Управляющая оболочка выполнена в среде разработки Borland Delphi в виде программного модуля. Ее структура представлена на рис.7.

Меню программы содержит следующие пункты:

- Игра (Регистрация, Новый сеанс, Настройки звука и графики, Настройки обратной связи, Результаты, Выход)

- Помощь (Порядок пользования, Правила игры, Бонусы, Клавиши управления, О программе).

Управляющая оболочка Xonix

Регистрация

ФИО. пол, возраст

Масса тела, рост

Макс, и мин. арт. давление (до и после тренинга)

Новый сеанс

Новая игра

Игровой блок

Блок биоуправления

Блок цветостимуляции

Закончить сеанс и сохранить результаты

Результаты

Регистрационные данные, дата

Текущая частота пульса (до и после тренинга)

Показатель стресса (до и после тренинга)

Показатель направ.1сния тренда пульса (до и после тренинга)

Средняя частота пульса, средняя дл-ть дыхательного

Количество проигрышей

Количество пройденных уровней, время игры, счет

Рисунок 7 - Структура управляющей оболочки игрового модуля «Xonix»

Графика оболочки Xonix реализована при помощи свободно распространяемой библиотеки DelphiX 2000.07.17, содержащей набор готовых компонентов и функций технологии DirectX, что позволяет добиться эффекта реального времени

при выводе изображений игровой среды и формировании ответной реакции на изменение информации, поступающей с датчиков пульса и дыхания.

Реализация тренинга на практике осуществляется по следующему алгоритму:

1. Подготовка пациента и получение регистрационных данных о нем (фамилия, имя и отчество, пол, возраст, масса тела и рост, артериальное давление).

2. Подключение и настройка устройства ввода электрофизиологической информации: вначале устройство должно быть подключено к линейному входу звуковой карты компьютера; затем производится подключение устройства к сети питания 220В; при первом подключении устройства к компьютеру следует произвести настройку звуковой карты для приема сигнала с линейного входа.

3. Осуществляется настройка управляющей программной оболочки тренинга: ввод регистрационных данных, выбор одной из двух моделей тренинга (активации или релаксации); указание продолжительности сеанса тренинга в минутах (по умолчанию, тридцать минут), включение/отключение блока цветостимуляции.

4. Выполняется сеанс игрового тренинга: пациент управляет главным объектом с целью выполнения игровых задач и одновременно отслеживает и реагирует на сигналы обратной связи в виде одного из трех цветов и изменения скорости «враждебных» объектов.

5. После окончания сеанса пациенту демонстрируют результаты тренинга, отражающие эффективность каждого отдельного сеанса и позволяющие отслеживать изменение выбранных показателей от одного сеанса к другому.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенных исследований разработана биотехническая система игрового тренинга, применяемая для активизации механизмов саморегуляции функционального состояния человека в ситуации виртуального соревновательного стресса на основе использования мультипараметрического сигнала обратной связи в виде соотношения частоты пульса и дыхания и субсенсорных моделей биоуправ-ляемой цветостимуляции.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты.

1. Разработана биотехническая система игрового тренинга, включающая четыре элемента: аппаратный блок ввода электрофизиологической информации, осуществляющий считывание данных с датчиков пульса и дыхания, программный блок биоуправления, реализующий анализ электрофизиологических данных и формирование параметров управления, программный игровой блок, отвечающий за создание игровой среды, и программный блок цветостимуляции для оптимизации тренинга.

2. Разработано устройство и алгоритмы ввода электрофизиологической информации с учетом медико-технических требований, позволяющие получать информацию о текущей частоте сердечных сокращений и частоте дыхания человека и их соотношении в режиме реального времени.

3. Сформирован алгоритм определения успешности тренинга с учетом выбора модели биоуправления (модель активации или модель релаксации), позволяющий управлять динамикой игрового сюжета на основе отношения частоты пульса и дыхания и формировать рекомендации пациенту для достижения целей тренинга. Модели биоуправления игровым тренингом основаны на стратегиях, направленных на достижение успеха (модель активации) и избегание неудачи (модель релаксации) и

устанавливают зависимость входных параметров игровой среды (цвет фона области вывода частоты сердечных сокращений и цвет управляемого объекта, скорость «враждебных» объектов) от текущего функционального состояния пациента.

4. Разработаны модели и алгоритм цветостимуляции, включающие четыре элемента с различной частотой и скважностью сигналов стимуляции, управляемых ритмом дыхания, и способствующие возникновению активационных или релаксационных процессов организма путем субсенсорного светового воздействия красным или зеленым цветом с частотой альфа, бета или тета-ритмов.

5. Для оценки эффективности игрового тренинга разработан алгоритм, заключающийся в определении показателя и уровня стресса, испытываемого до и после окончания сеанса тренинга. Тренинг считается эффективным, если по его окончании при использовании модели активации пациент достиг уровня умеренного стресса, в том время как для модели релаксации сохранил нормальный уровень.

6. Создана управляющая оболочка биотехнической системы тренинга в виде программного средства для операционных систем семейства Windows, выполненного в среде разработки Borland Delphi, отличающегося привлекательной графикой и дружественным интерфейсом, а также возможностью оповещения о динамике функционального состояния пациента в режиме реального времени и обеспечивающего реализацию биоуправляемых игровых алгоритмов.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Сурушкин, М. А. Моделирование и алгоритмизация мультипараметрического игрового биоуправления функциональным состоянием человека / Ф. А. Пятакович, М. А. Сурушкин, Т. И. Якунченко, К. Ф. Макконен // Вестник Воронежского государственного технического университета. -2011. - Т. 7. -№1. - С. 251-254.

2. Сурушкин, М. А. Мультипараметрическая одноканальная система управления в игровом модуле «Xonix» с биологической обратной связью / Ф. А. Пятакович, М. А. Сурушкин // Фундаментальные исследования. - 2011. - №4. - С. 139-144.

3. Сурушкин, М. А. Мультипараметрический биоуправляемый игровой модуль «Xonix» / М. А. Сурушкин, Ф. А. Пятакович // Аллергология и иммунология. -Март 2008.-Т. 9.-№1.-С. 145.

Статьи и материалы конференций

4. Сурушкин, М. А. Исследование адекватности разработанных моделей цветостимуляции для биоуправляемого игрового тренинга / Ф. А. Пятакович, К. Ф. Макконен, М. А. Сурушкин // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -2010. -№11. -С. 69-72.

5. Сурушкин, М. А. Разработка оптимизационных моделей для мультипараметрического биоуправляемого игрового тренинга / Ф. А. Пятакович, М. А. Сурушкин // Успехи современного естествознания. - 2010. - №12. - С. 81-85.

6. Сурушкин, М. А. Разработка структуры и алгоритмов в биоуправляемой игре «Хоникс» / Ф. А. Пятакович, М. А. Сурушкин, К. Ф. Макконен // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2009. - №6. - С. 70-73.

7. Сурушкин, М. А. Разработка игры BCG Xonix с биологической обратной связью / М. А. Сурушкин, Ф. А. Пятакович // Вестник СНО. Сборник студенческих научных работ. Часть I - Белгород: Изд-во БелГУ, 2007. - С. 29-34.

8. Сурушкин, М. А. Разработка структуры блока цветостимуляции для био-управляемого игрового модуля «Xonix» / М. А. Сурушкин, Ф. А. Пятакович, Т. И. Якунченко // Международный журнал экспериментального образования. -2010.-№5.-с. 21-23.

9. Сурушкин, М. А. Структура и алгоритмы протокола передачи сигналов биологической обратной связи в игровом модуле «Xonix» / М. А. Сурушкин, Ф. А. Пятакович // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -2009,-№6.-С. 66-70.

Свидетельства о регистрации программ

10. Сурушкин, М. А. Биоуправляемый тренинг «Xonix» / М. А. Сурушкин, Ф. А. Пятакович // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2008611139; заявл. 09.01.2008 г; per. 04.03.2008 г.

Подписано в печать 24.08.2011. Гарнитура Times New Roman. Формат 60x84/16. Усл. п. л. 1,2. Тираж 100 экз. Заказ 167. Оригинал-макет подготовлен и тиражирован в ИПК НИУ «БелГУ» 308015, г. Белгород, ул. Победы, 85

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Сурушкин, Максим Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИИ БИОУПРАВЛЕНИЯ.

1.1. Опыт использования метода биологической обратной связи.

1.2. Игровое биоуправление — современный вариант применения метода биологической обратной связи.

1.3. Цель и задачи исследования.

2. СТРУКТУРНАЯ МОДЕЛЬ БИОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ИГРОВОГО ТРЕНИНГА ХОМХ.

Выводы второй главы.

3. СТРУКТУРА И АЛГОРИТМЫ ПРОТОКОЛА ПЕРЕДАЧИ И ОБРАБОТКИ МУЛЬТИПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИГНАЛА БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ В СИСТЕМЕ ИГРОВОГО ТРЕНИНГА ХОМХ.

Выводы третьей главы.:.

4. ОПТИМИЗАЦИЯ ИГРОВОГО ТРЕНИНГА ПУТЕМ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА БИОУПРАВЛЯЕМОЙ ЦВЕТОСТИМУЛЯЦИИ.

4.1. Модели и алгоритм цветостимуляции.

4.2. Исследование адекватности моделей цветостимуляции.

Выводы четвертой главы.

5. УПРАВЛЕНИЕ ИГРОВЫМ ТРЕНИНГОМ ХОШХ.

5.1. Структура и алгоритм работы управляющей оболочки Хошх.

Введение 2011 год, диссертация по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, Сурушкин, Максим Александрович

Актуальность темы. Использование различных технических устройств совместно с компьютерами в медицинской практике позволяет решать ряд проблем диагностического, профилактического и лечебного характера. Научные исследования в области медицинских информационных технологий являются также актуальными в связи с тем, что современные разработки способны прийти на замену медикаментозной терапии, зачастую имеющей побочные эффекты.

Ярким примером достойной альтернативы медикаментам являются системы с биологической обратной связью, целью которых является активизация и поддержка процессов самовосстановления больного организма. Важной особенностью данного метода является активное сознательное участие пациента в процессе обучения навыкам саморегуляции.

Компьютерное игровое биоуправление — одно из последних появившихся направлений в области технологий лечения с использованием биологической обратной связи. Использование биоуправляемых игровых систем позволяет значительно повысить эффективность тренинга, поскольку игровая деятельность способствует наилучшему восприятию материала. Компьютерная игра имеет ряд преимуществ по сравнению с другими электронными обучающими средствами. Во-первых, она, как и любой вид игровой деятельности, носит соревновательный характер. Во-вторых, современный уровень развития компьютерных технологий предоставляет возможность создать сложную по сюжету и привлекательную по внешнему виду игровую среду. Такая система легче воспринимается пациентами и позволяет увеличить их интерес к процессу тренинга.

Применение компьютерных игр с биологической обратной связью (БОС) позволяет решать ряд задач терапевтического характера: лечение детей, страдающих нарушениями в виде синдрома гиперактивности и дефицита внимания [56], антистрессовый тренинг, направленный на развитие умений контролировать собственные эмоции и соматическое напряжение [17, 32] и т.д.

Анализ литературы свидетельствует о наличии двух классов игровых систем с БОС: однопараметрические и мультипараметрические. lililliilil 11 к iililIliUÎHi Hi Ш lilt 1 ЦЩ ШШШШШШМ il itt.il 11ЕШ li ШкШ ¿Ш Ш\ tlilgliHUiil ЖШШ W& ШАШЩ РИ ШЛЪШ Ш 'ШШй.ЛШ ШЩ цаим« 4

Существенным недостатком однопараметрических систем, таких как тренажер «Ибис» [7, 18], является управление единственным функциональным показателем (частота сердечных сокращений), что противоречит фундаментальным принципам хронобиологии о многочастотных кодах биоуправления. Использование в качестве управляющего параметра в тренажере «Ибис» среднего значения частоты пульса, достигнутого в предыдущем сеансе, затрудняет достижение успеха тренинга в последующих сеансах в связи с известными физиологическими ограничениями замедления пульса [52].

Эта проблема может быть решена путем применения систем с мультипа-раметрической биологической обратной связи, основанной на управлении несколькими функциональными показателями или их соотношением, поскольку они позволяют оптимизировать стимулирующее воздействие за счет расширения диапазона коррекции в сторону активизации или релаксации нервной системы человека.

Известные мультипараметрические системы («РЕАКОР» [1] и «Wild Divine» [94]) обеспечивают регистрацию и контроль нескольких показателей (пульс, потоотделение, ЭЭГ и др.), направленные на диагностику состояния пациента. В то время как биоуправление реализуется только по одному выбранному показателю без учета взаимоотношений между параметрами.

В литературе известен игровой модуль, в котором процесс автомобильного тренинга реализуется посредством управляемого отношения частоты пульса к частоте дыхания [36, 43, 92]. Однако в данном тренажере не предусмотрены элементы, позволяющие оптимизировать игровой тренинг на субсенсорном уровне (например, при помощи процедур цветостимуляции). Кроме того, в тренажере не реализован классический способ управления игровым объектом (с помощью клавиатуры или мыши), что снижает уровень интереса к процессу тренинга.

Использование различных алгоритмов цветового импульсного воздействия наряду с моделями биоуправления для обучения навыкам саморегуляции расширяет круг возможностей модификации функционального статуса организма, так как цветовые раздражители способствуют активизации парасимпатической или л жттшчжш шн * м híiimiiumibíiliii u i uní n ■■■■ жтя яштшлшп ¡ж i i —— ншшпш я шиш ■ и i iinm «ч i и mr пщ и rn—ímir 5 симпатической нервной системы в зависимости от оттенков цвета, а импульсный характер воздействия позволяет усилить стимулирующий эффект в развитии процессов торможения или возбуждения в зависимости от ритма [33, 44].

В исследованиях, связанных с разработкой биотехнических систем цвето-стимуляции, установлено, что согласование параметров цветового воздействия с параметрами биологической обратной связи позволяет добиться эффекта в трансформации паттерна ЭЭГ и, как следствие, обеспечивает коррекцию функционального состояния пациента [45, 70].

Таким образом, актуальной является научно-техническая задача увеличения холинергических и адренергических влияний в ситуации виртуального соревновательного стресса с целью активизации механизмов саморегуляции функционального состояния человека посредством использования мультипараметри-ческого сигнала обратной связи в виде частоты пульса, дыхания, их соотношений и субсенсорных моделей оптимизации.

Диссертационная работа выполнена при поддержке проектов РНПВШ (Развитие научного потенциала высшей школы): 2.2.3.3/3301 (2007-2008 годы) и 2.2.3.3/4307 (2009-2010 годы), а также в соответствии с планами проблемной комиссии по хронобиологии и хрономедицине РАМН и научным направлением медицинского факультета НИУ «БелГУ» «Разработка универсальных методологических приемов хронодиагностики и биоуправления на основе биоциклических моделей и алгоритмов с использованием параметров биологической обратной связи».

Цель работы. Целью диссертации является разработка моделей, алгоритмов, технических и программных средств реализации биоуправляемого мульти-параметрического игрового тренинга, основанного на фундаментальных принципах хронобиологии с использованием субсенсорной биоуправляемой цвето-стимуляции.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать структуру биотехнической системы тренинга, основанного на использовании сигналов мультипараметрической биологической обратной связи. миш ушкии—дм—«шмташшшм—шиддиш тш шши и—¡мв-мимиммиимни ни »ни. тишми 6

2. Разработать структуру устройства и алгоритм ввода электрофизиологической информации, позволяющие регистрировать и обрабатывать мультипара-метрический сигнал в виде частоты пульса и дыхания, а также рассчитывать отношение частоты пульса к длительности дыхательного цикла в режиме реального времени.

3. Сформировать алгоритм определения успешности тренинга и управления динамикой игрового сюжета на основе отношения частоты пульса и дыхания.

4. Разработать модели и алгоритм биоуправляемой субсенсорной цвето-стимуляции для оптимизации игрового тренинга.

5. Сформировать алгоритм оценки эффективности проводимого тренинга.

6. Создать управляющую оболочку в виде программного средства технологии биоуправления в виртуальной игровой среде.

Объект исследования. Механизмы саморегуляции нервной системы человека.

Предмет исследования. Биотехническая система мультипараметрическо-го игрового тренинга, направленного на активизацию и поддержку процессов саморегуляции функционального состояния человека в ситуации виртуального соревновательного стресса.

Методы исследований. В работе использованы методы системного анализа, моделирования, математической статистики, методы регистрации и анализа электрофизиологической информации в виде датчика пульса и дыхания и ритмотестирования.

Научная новизна. В результате проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты, отличающиеся новизной:

- хронобиологические модели управления, основанные на использовании мультипараметрического сигнала в виде отношения частоты пульса и дыхания, отличающиеся их соответствием структуре паттернов релаксации и активации временной упорядоченности пульса и позволяющие обеспечивать усиление хо-линергических и адренергических влияний; нииншшшаишним чшимямитчаимш нш 7

- алгоритм определения успешности тренинга и биоуправления виртуальным игровым сюжетом, отличающийся мультимедийным характером предъявления игровой информации, способствующий формированию стрессиндуциро-ванного состояния человека и позволяющий управлять динамикой игрового сюжета на основе отношения частоты пульса и дыхания и выдавать рекомендации пациенту для достижения целей тренинга;

- метод реализации биоуправляемого тренинга, заключающийся в использовании виртуальной игры, направленной на модификацию функционального статуса организма человека посредством преодоления стрессиндуцированного состояния, и отличающийся возможностью изменения целевой функции управления в виде отношения периодов пульса и дыхания;

- модели биоуправляемой цветостимуляции, используемые для оптимизации игрового тренинга и отличающиеся тем, что они обеспечивают согласование параметров цветового воздействия с параметрами биологической обратной связи, а также управление скважностью сигнала, что способствует усилению влияния стимуляции на субсенсорном уровне;

- алгоритм оценки эффективности игрового тренинга, заключающийся в определении показателя и уровня стресса, испытываемого до и после окончания сеанса, и отличающийся тем, что он основан на использовании двух моделей, имеющих в качестве целевой функции достижение нормального или умеренного уровня стресса;

- структура биоуправления в компьютерной биотехнической системе игрового тренинга, включающая датчики пульса, дыхания и программное средство, отличающаяся хронобиологическим способом диагностики текущего функционального состояния человека и позволяющая активизировать и поддерживать процессы саморегуляции функционального состояния человека в ситуации виртуального соревновательного стресса.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели и алгоритмы игрового тренинга составили основу биотехнической системы реабилитационного лечебного воздействия. шшииишитмшшиштпшдшв иа■■ жнив■ ашашшншшиншшшшшшшшштшштшшш.шшжшш щцш —«■ 8

Предложенный метод тренинга позволяет производить индивидуализацию реабилитационного воздействия, поскольку реализует управление с учетом биологических ритмов пациента.

Осуществлена оптимизация игрового тренинга посредством хронобиоло-гических принципов, включающих динамические изменения соотношений пульса и дыхания в ходе виртуальной игры, а также моделей субсенсорного светового воздействия, направленных на стимуляцию активационных и релаксационных процессов организма.

Результаты работ внедрены в учебный процесс кафедры информатики и вычислительной техники для студентов специальности 010500.62 Прикладная математика и информатика, а также в научно-исследовательскую работу кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий Белгородского государственного национального исследовательского университета.

Содержание диссертации соответствует пункту 2 области исследований паспорта специальности 05.11.17 — Приборы, системы и изделия медицинского назначения.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на Итоговой конференции по результатам научно-исследовательской работы студентов и молодых ученых Белгородского государственного университета, г. Белгород, 7-14 апреля 2007 г, на XIII Международном конгрессе по реабилитации в медицине и иммунореабилитации в Дубае, ОАЭ, 26-30 апреля 2008 г (Современные медицинские и информационные технологии), на Международной научной конференции «Высшее профессиональное образование. Современные аспекты международного сотрудничества» в Майорке, Испания, 16-23 августа 2009 г, на Международной научной конференции «Производственные технологии», Италия (Рим, Флоренция), 6-19 сентября 2009 г, на Международной научной конференции «Проблемы международной интеграции национальных образовательных стандартов», Лондон-Париж, Великобритания-Франция, 20 апреля - 27 апреля 2010 г, на X Московском международном салоне инноваций и инвестиций, г. Москва, 7-10 сентября 2010 г (разработка «Биоуправляемый аркадный ишщй& шшшш шшшшшлажшши т^ЕККЕШКшгшкшшЁЖШ! ИК2ЕЦ шшш шнк! aim шшш. швщщ tut. 1.11 шк т шт&я^ш mi а ш шш^к*[шкшшгвкишкавшаш 9 игровой модуль с использованием субсенсорных моделей оптимизации» награждена серебряной медалью), на Международной научной конференции «Актуальные проблемы образования», Лутраки, Греция, 2-9 октября 2010 г, на Международной научной конференции «Инновационные медицинские технологии», Москва, Россия, 15-18 ноября 2010 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ, в том числе 6 работ в рецензируемых научных журналах и изданиях и одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты получены соискателем лично. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем осуществлена параметризация и разработаны алгоритмы реализации моделей биоуправления игрового тренинга Xonix, сформирована модель мультипараметрического канала обратной связи, разработана структура биотехнической системы и способ ввода биологической информации с датчиков в компьютер, осуществлена параметризация моделей цветостимуляции, используемых для оптимизации игрового тренинга, произведена статистическая обработка результатов исследования моделей цветостимуляции, сформирован алгоритм управления уровнем сенсорности световых сигналов, применяемых в моделях цветостимуляции, создана структура игрового модуля и метод ее реализации в среде программирования Delphi, разработана структура и алгоритм работы программного средства, используемого для создания ситуации виртуального соревновательного стресса, разработана структура и алгоритм работы блока цветостимуляции, реализующего оптимизационные модели, сформирована модель и алгоритм работы системы ввода электрофизиологической информации, включающей датчики пульса и дыхания, а также схему сопряжения с компьютером.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 136 страницах машинописи и состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы (72 отечественных и 28 иностранных авторов) и приложений. Диссертация иллюстрирована таблицами (11) и рисунками (35).

Заключение диссертация на тему "Разработка моделей и алгоритмов диагностики и управления в компьютерной биотехнической системе мультипараметрического игрового тренинга"

Выводы пятой главы 1. Сформирована модульная структура управляющей оболочки системы тренинга, состоящая из тридцати двух процедур, реализующих работу программного средства.

2. Создана управляющая оболочка биотехнической системы тренинга в виде программного средства, выполненного в среде разработки Borland Delphi и имеющего иерархическую структуру с двумя группами разделов меню. Первая группа (Регистрация, Новая игра, Настройки звука и графики, Настройки обратной связи, Результаты и Выход) содержит разделы управления процессом тренинга и имеет название «Игра». Во вторую группу (Порядок пользования, Правила игры, Бонусы, Клавиши управления, О программе) включены разделы, содержащие справочную информацию для пациента по управлению и ходу тренинга -группа «Помощь».

3. Разработаны практические рекомендации по использованию программного и аппаратного обеспечения биотехнической системы тренинга в виде инструкции с описанием каждого шага, начиная с подготовки и заканчивая анализом результатов сеанса игрового тренинга.

•т. I(■шшшвишнннлншн■шишвивнппншышшинцщаншаинвк

110

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований разработана биотехническая система игрового тренинга, применяемая для обучения механизмам саморегуляции функционального состояния человека в ситуации виртуального соревновательного стресса посредством использования мультипараметрического сигнала обратной связи в виде соотношения частоты пульса и дыхания и субсенсорных моделей биоуправляемой цветостимуляции.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты.

1. Разработана биотехническая система игрового тренинга, включающая четыре элемента: аппаратный блок ввода электрофизиологической информации, осуществляющий считывание данных с датчиков пульса и дыхания, программный блок биоуправления, реализующий анализ электрофизиологических данных и формирование параметров управления, программный игровой блок, отвечающий за создание игровой среды, и программный блок цветостимуляции для оптимизации тренинга.

2. Разработано устройство и алгоритмы ввода электрофизиологической информации с учетом медико-технических требований, позволяющие получать информацию о текущей частоте сердечных сокращений и частоте дыхания человека и их соотношении в режиме реального времени.

3. Сформирован алгоритм определения успешности тренинга с учетом выбора модели биоуправления (модель активации или модель релаксации), позволяющий управлять динамикой игрового сюжета на основе отношения частоты пульса и дыхания и формировать рекомендации пациенту для достижения целей тренинга. Модели биоуправления игровым тренингом основаны на стратегиях, направленных на достижение успеха (модель активации) и избегание неудачи (модель релаксации) и устанавливают зависимость входных параметров игровой среды (цвет фона области вывода частоты сердечных сокращений и цвет управляемого объекта, скорость «враждебных» объектов) от текущего функционального состояния пациента.

4. Разработаны модели и алгоритм цветостимуляции, включающие четыре элемента с различной частотой и скважностью сигналов стимуляции, управляемых ритмом дыхания, и способствующие возникновению активационных или релаксационных процессов организма путем субсенсорного светового воздействия красным или зеленым цветом с частотой альфа, бета или тета-ритмов.

5. Для оценки эффективности игрового тренинга разработан алгоритм, заключающийся в определении показателя и уровня стресса, испытываемого до и после окончания сеанса тренинга. Тренинг считается эффективным, если по его окончании при использовании модели активации пациент достиг уровня умеренного стресса, в том время как для модели релаксации сохранил нормальный уровень.

6. Создана управляющая оболочка биотехнической системы тренинга в виде программного средства для операционных систем семейства Windows, выполненного в среде разработки Borland Delphi, отличающегося привлекательной графикой и дружественным интерфейсом, а также возможностью оповещения о динамике функционального состояния пациента в режиме реального времени и обеспечивающего реализацию биоуправляемых игровых алгоритмов.

1жшшшкт1ши1^шжштшш1я ШтШШШЗШМ.ШШШШ1Ж ам!ЯИН шашж ущ\щ щщщшмщ^тщт вшттт.щ яшьтътхяшкУвщшт-ш идри пиий«»мв«»» !ТГ И

112

Библиография Сурушкин, Максим Александрович, диссертация по теме Приборы, системы и изделия медицинского назначения

1. Адамчук, А. В. Полифункциональный мультипараметрический реабилитационный комплекс для функционального биоуправления / А. В. Адамчук, С. М. Захаров, А. Н. Луцев, А. А. Скоморохов // Биоуправление 4. Теория и практика. Новосибирск, 2002. С. 287-291.

2. Адашинская, Г. А. Боль и цвет / Г. А. Адашинская, С. Н. Ениколопов, Е. Е. Мейзеров // Психологический журнал. 2005. Т. 26. №3. С. 74-80.

3. Анохин, П. К. Очерки по физиологии функциональных систем / П. К. Анохин. М.: Медицина, 1974. 446 с.

4. Базанова, О. М. Биоуправление в оптимизации музыкальной деятельности / О. М. Базанова, М. Б. Штарк // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 116.

5. Быков, А. Т. Коррекция кардиореспираторного сопряжения с помощью технологии биоуправления при психофизиологической дезадаптации / А. Т. Быков, Я. А. Питерская, Р. Ю. Подцубная // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 25-30.

6. Вангревич, О. А. Игровое биоуправление и стресс-зависимые состояния / О. А. Вангревич, О. Г. Донская, А. А. Зубков, М. Б. Штарк // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 53-60.

7. Василевский, Н. Н. О некоторых проблемах биоуправления с обратной связью / Н. Н. Василевский // Тезисы докладов 1 научно-практической конференции «Биологическая обратная связь в медицине и спорте». СПб., 1992. С. 3537.

8. Ващило, Е. Г. Исследование резонансных характеристик сердечнососудистой системы / Е. Г. Ващило, А. М. Зинегрман, М. А. Константинов // Физиология человека. 1983. Т. 9. №2. С. 23-28.

9. Вейн, А. М. Заболевания вегетативной нервной системы. / А. М. Вейн, Т. Г. Вознесенская, В. JI. Голубев. М., 1991. 622 с.

10. Великохатный, Р. И. Игровое биоуправление (история и современное состояние) / Р. И. Великохатный, О. А. Джафарова, О. Г. Донская и др. // Бюллетень СО РАМН. 1999. №1. С. 23-29.

11. Гофман, В. Э. Delphi. Быстрый старт / В. Э. Гофман, А. Д. Хомонен-ко. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 288 с.

12. Гришин, О. В. Клиническое применение капнографии в биоуправлении для диагностики и лечения гипервентиляционного синдрома / О. В. Гришин, А. А. Зубков, В. Г. Гришин // Биоуправление 3. Теория и практика. Новосибирск, 1998. С. 122-129.

13. Дебелов, В. А. Биологическая обратная связь на основе компьютерной игры / В. А. Дебелов, О. Г. Донская, В. С. Иутин и др. // Автометрия. 1996. №6. С. 37-44.

14. Джадц, Д. Цвет в науке и технике / Д. Джадц, Г. Вышецки. М.: Мир, 1978. 592 с.

15. Джафарова, О. А. Компьютерные системы биоуправления: тенденции развития / О. А. Джафарова, М. Б. Штарк // Медицинская техника. М.: Медицина, 2002. С. 34-35.

16. Джафарова, О. А. Метод игрового биоуправления и регуляция ритма сердца / О. А. Джафарова, О. Г. Донская, И. О. Изарова, А. А. Путилов // Бюллетень СО РАМН. 1999. №1. С. 62-67.

17. Донская, О. Г. Компьютерные и лечебно-оздоровительные игры (новая ветвь биоуправления) / О. Г. Донская, Р. И. Великохатный, В. А. Дебелов и др. // Биоуправление-3: теория и практика. Новосибирск, 1998. С. 232-242.

18. Ефремов, В. Измеритель пульса / В. Ефремов, М. Нисневич // В помощь радиолюбителю. 1985. №90. С. 26.

19. Ефремов, В. Измеритель частоты пульса / В. Ефремов, М. Нисневич // Радио. 1986. №4. С. 41-44.

20. Зальцман, М. Компьютерные игры: Как это делается / М. Зальцман. М.: Русская редакция, 2000. 544 с.

21. Измайлов, Ч. А. Психофизиология цветового зрения / Ч. А. Измайлов, Е. Н. Соколов, А. М. Черноризов. МГУ, 1989. 208 с.

22. Клименко, В. М. Повышение эффективности саморегуляции речевого дыхания по изменению респираторной синусовой аритмии / В. М. Клименко,

23. О. Н. Вовк, Н. М. Яковлев, А. С. Бурмистров, А. С. Литке // Успехи физиологических наук. 2007. Т. 38. №4. С. 59-72.

24. Колдунов, А. Цифровой измеритель частоты пульса / А. Колдунов // Радиолюбитель. 2001. №4. С. 6.

25. Кравков, С. В. Цветовое зрение / С. В. Кравков. М.: Издательство Академии наук СССР, 1951. 161 с.

26. Краснов, М. В. DirectX. Графика в проектах Delphi / М. В. Краснов СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 416 с.

27. Кузнецова, JI. А. Биоповеденческая терапия рассеянного склероза / JL А. Кузнецова, Н. А. Малкова, О. С. Шубина, Е. Г. Веревкин, М. В. Долгова // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 93.

28. Лазарева, О. Ю. Игровое компьютерное биоуправление в школе. Опыт практического применения / О. Ю. Лазарева, О. А. Джафарова, О. Л. Греб-нев // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 69-71.

29. Лугова, А. М. Визуальная цветостимуляция (цветоимпульсная рефлексотерапия) в схемах, рисунках и таблицах: учебно-методическое пособие / А. М. Лугова М.: ЭКОН, 1999. 105 с.

30. Макконен, К. Ф. Биотехническая система игрового тренинга, реализующая две стратегии / К. Ф. Макконен, Ф. А. Пятакович, А. С. Новоченко // Современные проблемы науки и образования. 2007. №1. С. 67-73.

31. Макконен, К. Ф. Игровой модуль с реализацией стратегии, направленной на избегание неудачи / К. Ф. Макконен, Ф. А. Пятакович, А. С. Новоченко // Фундаментальные исследования. 2007. №1. С. 70-72.

32. Павлов, И. П. Избранные труды / под общей ред. Ю. В. Наточина, М. А. Пальцева, А. М. Сточика. М.: Медицина, 1999. 445 с.

33. Петраш, В. В. Метод биологической обратной связи в коррекции физиологических функций человека: учебное пособие для врачей-слушателей / В. В. Петраш, А. А. Сметанкин, Е. Г. Ващилло, С. С. Бекшаев. JL: ГИДУВ, 1988. 15 с.

34. Погадаева, О. В. Влияние электроэнцефалографического биоуправления на двигательные функциональные асимметрии спортсменов / О. В. Погадаева, В. В. Тристан // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 93.

35. Пятакович, Ф. А. Биоуправляемая игровая система, реализующая автомобильные гонки на основе мультипараметрической обратной связи / Ф. А. Пятакович, К. Ф. Макконен, А. С. Новоченко // Аллергология и иммунология. 2007. Т. 8. №3. С. 328.

36. Пятакович, Ф. А. Биоуправляемая хронофизиотерапия: учебное пособие / Ф. А. Пятакович, С. JI. Загускин, Т. И. Якунченко Белгород: Изд-во Бел-гор. гос. ун-та, 2002. 98 с.

37. Савченко, В. В. Методологические аспекты игрового биоуправления / В. В. Савченко // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 61-64.

38. Святогор, И. А. Метод биоуправления потенциалами головного мозга и его клиническое применение / И. А. Святогор // Биологическая обратная связь. 2000. №1. С. 5-7.

39. Сметанкин, А. А. Метод биологической обратной связи по дыхательной аритмии сердца путь к нормализации центральной регуляции дыхательной и сердечно-сосудистой систем / А. А. Сметанкин // Биологическая обратная связь.- 1999. №2. С. 3-14.

40. Сметанкин, А. А. Перспективы использования метода биологической обратной связи по электроэнцефалограмме в клинической практике / А. А. Сметанкин, И. М. Габибов // Биологическая обратная связь. 2000. №1. С. 3-4.

41. Суворов, Н. Б. Знакопеременный кардиотренинг: практика применения / Н. Б. Суворов, Д. Н. Меницкий, Н. Л. Фролова // Биоуправление-3. Теория и практика. Новосибирск, 1998. С. 7-16.

42. I I I II i ILJU I Bl II, Hi I ill I 1 1 lit! Il I IB 11 II II , Il I I II . I I I . I II III ■ III; ■ III II I II ■ I ЯП ||118

43. Устинова, К. И. Технология обучения больных с постинсультными гемипарезами произвольному контролю вертикальной позы с использованием компьютерного биоуправления по стабилограмме: дис. . канд. пед. наук / К. И. Устинова. М., 2000. 169 с.

44. Фаронов, В. Delphi 6: учебный курс / В. Фаронов. СПб.: Питер, 2002.512 с.

45. Физиология человека: В 3-х томах. Т. 2. Пер с англ. / под ред. Р. Шмидта и Г. Тевса. М.: Мир, 1996. С. 575.

46. Хаймович, Е. В. Игровое нейробиоуправление при синдроме дефицита внимания / Е. В. Хаймович, А. Б. Скок, О. С. Шубина // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 81-84.

47. Циркин, Г. М. Опыт применения ЭМГ-биоуправления в мануальной терапии люмбоишалгии при остеохондрозе поясничного отдела позвоночника / Г. М. Циркин, M. М. Шперлинг, А. А. Цейтлин, М. А. Ващенко // Бюллетень СО РАМН. 2004. № 3 (113). С. 134-135.

48. Циркин, Г. М. К вопросу о применении ЭЭГ- и ЭМГ-биоуправления для преодоления патологического двигательного стереотипа / Г. М. Циркин, M. М. Шперлинг // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 132.

49. Черниговская, Н. В. Адаптивное управление в неврологии / Н. В. Черниговская. JL: Наука, 1978. 134 с.

50. Черниговская, Н. В. Клиническое значение адаптивного убиоуправле-ния / Н. В. Черниговская, С. М. Мовсисянц, А. Н. Тимофеева. JL: Медицина, 1982. 128 с.

51. Черникова, JI. А. Клинические, физиологические и нейропсихологи-ческие аспекты баланс-тренинга у больных с последствиями инсульта / JI. А. Черникова, Е. М. Кашина // Биоуправление-3. Теория и практика. Новосибирск, 1998. С. 80-87.

52. Шамтеев, Д. Н. Игровое биоуправление: сетевое развитие / Д. Н. Шамтеев, О. А. Джафарова // Бюллетень СО РАМН. 2004. №3 (113). С. 6568.

53. Шапкин, С. А. Компьютерная игра: новая область психологических исследований / С. А. Шапкин // Психологический журнал. Москва, 1999. Т. 20. №1.С. 86-102.

54. Шварц, М. С. Современные проблемы биоуправления / М. С. Шварц //Биоуправление-3. Теория и практика. Новосибирск, 1998. С. 14-23.

55. Шевченко, О. И. Биоуправление при лечении пожарных в отдаленном периоде профессиональной нейроинтоксикации / О. И. Шевченко, Е. В. Ка-таманова, В. Г. Колесов // Бюллетень СО РАМН. 2004. № 3 (113). С. 30-34.

56. Штарк, М. Б. Заметки о биоуправлении (сегодня и немного о завтра) / М. Б. Штарк // Биоуправление-3. Теория и практика. Новосибирск, 1998. С. 413.

57. Штарк, М. Б. Применение электроэнцефалографического биоуправления в клинической практике / М. Б. Штарк, А. Б. Скок // Биоуправление-3. Теория и практика. Новосибирск, 1998. С. 130-141.

58. Яковлев, Н. М. Реорганизация паттерна ЭЭГ у подростков с дефицитом внимания и токсикоманией в процессе комплексного функционального лечения / Н. М. Яковлев, 3. В. Косицкая, Д. Ю. Пинчук, И. А. Моховикова,

59. B. В. Русановский, Г. В. Русановский // Психофармакология и биологическая наркология. 2005. Т. 5. №2. С. 958.

60. Якунченко, Т. И. Субсенсорные модели цветостимуляции для системы автомобильного биоуправляемого тренинга / Т. И. Якунченко // Аллергология и иммунология. М.: Издательство «Медицина-Здоровье», 2008. Т. 9. №1.1. C. 146.

61. Янынин, П. В. Психосемантический анализ категоризации цвета в структуре сознания субъекта: дис. . д-ра п. наук / П. В. Янынин. Москва, 2001. 394 с.

62. Asato, Н. EMG biofeedback training for a mentally retarded individual with cerebral palsy / H. Asato, D. G. Twiggs, S. Ellison // Phys. Ther. 1981. V. 61. P. 1447-1451.

63. Basmajian, J. V. Biofeedback in rehabilitation: a review of principles and practices / J. V. Basmajian // Arch. Phys. Med. Rehabil. 1997. V. 12. P. 469-475.

64. Blanchard, E. B. Direction of temperature control in thermal biofeedback treatment of vascular headache / E. B. Blanchard, N. L. Peters, C. Hermann et al. // Appl. Psychophysiol. Biofeedback. 1997. V. 22 P. 227-245.

65. Borland Delphi 6 for Windows. Developer's guide / Borland Software Corporation. Scotts Valley, CA, 2001. 1140 p.

66. Brown, D. M. EMG biofeedback in the reeducation of facial palsy /

67. D. M. Brown, F. Nahal, S. Wolf et al. // Arch. J. Phys. Med. 1987. V. 57. P. 183-190.

68. Brudny, J. Spasmodic torticollis: treatment by feedback display of EMG / J. Brudny, В. B. Giynbaum, J. Korein // Arch. Phys. Med. Rehabil. 1974. V. 55. P. 403-408.

69. Hart, I. T. Autocontrol of EEG alpha / I. T. Hart // Meet Soc. Psychophysiol. Res. San Diego, 1967. P. 45.awwuLiu ■mmuuuuui.b ihii hum. utjjiuuMHi —i«ii—r nffini~n hu i ■ ji « mi. mmmmmmm ¡mm mmmsmmmmm.umummmma121

70. Jacobson, E. Evidence of contraction of specific muscles during imagination / E. Jacobson // Amer. J. Physiol. 1930. V. 95. P. 703-720.

71. Kamiya, J. Conditional discrimination of the EEG alpha rhythm in humans / J. Kamiya // Paper presented at the meeting of the western psychological association. San Francisco, 1962. P. 45-51.

72. Lee, M. Y. Clinical evaluation of a new biofeedback standing training device / M. Y. Lee, A. M. Wong, F. T. Tang // J. Med. Eng. Technol. 1996. V. 20. P. 60-66.

73. Maricic, A. Biofeedback computer game-based training / A. Maricic, H. P. Leang // Proceedings of the 47th International Symposium ELMAR-2005. Zadar, Croatia, 2005. P. 185-188.

74. McGrady, A. V. The effects of biofeedback-assisted relaxation training on blood pressure and selected biochemical parameters in patients with essential hypertension / A. V. McGrady, R. Yonker, S. Y. Tan et al. // Biofeedback. 1989. V. 17. №1. P. 36

75. Miller, N. E. Learning of visceral and glandular responses / N. E. Miller // Science. 1969. V. 163. P. 434-445.

76. Mims, H. W. Electromyography in clinical practice / H. W. Mims // South Med. J. 1956. V. 49. P. 804-806.

77. Novochenko, A.S. Modelling and algorhitmisation of management in biotechnical system of the game automobile training. / A. S. Novochenko // European journal of natural history. 2007. №1. P. 108-109.

78. Relaxing Rhythms Guided Training Program (previously known as Healing Rhythms / Wild Divine, Inc. Las Vegas, Nevada, 2009. URL: http://www.wild-divine.com/servlet/-strse-6/Healing-Rhythms/Detail.

79. Rozelle, G. R. Neurotherapy for stroke rehabilitation: feedback a single-case study / G. R. Rozelle, T. H. Budzunski // Biofeedback self, regul. 1995. V. 20(3). P. 211-228.

80. Sterman, M. B. Suppression of seizures in epileptic following sensorimotor EEG feedback training. / M. B. Sterman, L. Friar // Electroenceph. Clin. Neu-rophysiol. 1972. P. 89-95.

81. Vaschillo, E. Heartbeat synchronizes with respiratory rhythm only under specific circumstances / E. Vaschillo, B. Vaschillo, P. Lehrer // Chest. 2004. V. 126(4). P. 1385-1406.

82. Winstein, C. J. Knowledge of results and motor learning implications for physical therapy / C. J. Winstein // Phys. ther. 1991. V. 71. P. 140-149.

83. Wywricka, W. Instrumental conditioning of sensorimotor cortex EEG spindles in the waking cat / W. Wywricka, M. B. Sterman // Physiol. Behav. 1968. P. 703-707.

84. Zuoseng, Z. Development of EEG biofeedback system and research of the biofeedback in the alpha frequency band / Z. Zuoseng, C. Weiming // Computers in Medicine: Poster Session. IEEE, 1988. P. 1482-1483.