COMPARTMENT-CLUSTER MODELING OF UNCERTAINTIES ACCORDING TO DETERMINISM
Abstract and keywords
Abstract (English):
Transition from determinism to stochastic sand further to chaos (self-organization) in the study of biomechanical systems leads to the problem of chaotic dynamics modeling of a post- ural tremor. In general, there is a problem of identifying the voluntary human movements. In other words biophysics of complex systems has approached the global challenges of voluntary and involuntary performance of any motor functions. The possibility of modeling these processes qualitatively and quantitativelyisdiscussed. Specific models demonstrate the effectiveness of the compartment-cluster modeling of biosystems and possibilities of controlof such models from the neural networks of the brain. Comparative analysis of the simulated and real recorded signals has shown a high consistent dynamics of simulated and real signals of complex biological systems. In particular, changes in tremor parameters can be described by the change in quasi-attractors which essentially depend on the mental state of a person. In experiments it is shown in the form of sight effects, which are considered in the report as a test model on experimental data.

Keywords:
complex biosystems, compartment-cluster modeling, voluntary and involuntary movement.
Text

Организация двигательных актов сопровождается обязательным наличием трех структур (компартментов) как на уровне исполнения, так и на уровне управления этим исполнителем (т.е. двигательным актом). На нижнем иерархическом уровне или нижнем кластере, или уровене реализации управлений, всегда имеется афферентная часть (первый, входной ком-партмент) в виде механорецепторов - различных мышечных сенсорных структур, формирующих потоки информации о положении в пространстве тела человека или его частей (за счёт тонуса мышц). На спи-нальном уровне имеется компартмент (нейронные сети), который обеспечивает переработку поступающей информации как из выше лежащих структур (иерархического кластера), так и из входного афферентного компартмента, который является первым компартментом в общей трёхкомпартмент-ной структуре второго (управляемого) кластера. В результате последовательного взаимодействия первого и второго компартментов вырабатываются управляющие сигналы для активизации третьего (выходного) эффекторного компартмента. В качестве последнего выступают эфферентные сигналы и нервно-мышечный компартмент (исполнитель). Такая трёхкомпартментная структура модели мышечного движения включает и организацию тремора (как якобы непроизвольного движения), и теппинга (якобы произвольного движения).

References

1. Gavrilenko T.V., Baltikova A.A., Degtyarev D.A., Es´kov V.V., Pashnin A.S. Khaoticheskaya dinamika neproizvol´nykh dvizheniy konechnosti cheloveka v 4-mernom fazovom prostranstve. Slozhnost´. Razum. Postneklassika.- 2012.- №1.- S. 86-94.

2. Es´kov V.M., Gavrilenko T.V., Kozlova V.V., Filatov M.A. Izmerenie parametrov dinamiki mikrokhaosa v povedenii real´nykh biosistem. Metrologiya- 2012.-№7.- S. 39-48.

3. Es´kov V.M., Baltikova A.A., Burov I.V., Gavrilenko T.V., Pashnin A.S. Mozhno li modelirovat´ i izmeryat´ khaos v meditsine. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy.- 2012.- T. 18, № 2.- S. 412-414.

4. Es´kov V.M., Khadartsev A.A., Es´kov V.V., Filatova O.E. Osobennosti izmereniy i modelirovaniya biosistem v fazovykh prostranstvakh sostoyaniy. Izmeritel´naya tekhnika.- 2010.- №12.- S. 53-57.

5. Es´kov V.M., Braginskiy M.Ya., Vishnevskiy V.A., Pashnin A.S, Efimova Yu. S. Stokhasticheskie i khaoticheskie metody v otsenke kachestva podgotovki sportsmenov pri reshenii zadachi pritselivaniya.. Teoriya i praktika fiz. kul´tury.- 2011.-№1.-S. 87-90.

6. Es´kov V.M., Gavrilenko T.V., Degtyarev D.A., Es´kov V.V, Baltikova A.A. Dinamika kvaziattraktorov parametrov neproizvol´nykh mikrodvizheniy konechnostey cheloveka kak reaktsiya na lokal´nye termicheskie vozdeystviya. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy.- 2012- T. 19, № 4.-S. 26-29.

7. Ivanitskiy G.R., Esipova N.G., Abagyan R.A., Shnol´ S.E. Biofizika-1986.- №30(3).- S. 418-421.

8. Ivanitskiy G.R. Virazhi zakonomernostey. Pravilo BIO - sterzhen´ nauki (pod red. A B Medvinskogo).- M.: Nauka, 2011.-327 s.

9. Churchland M.M., Cunnigham J.P., Kaufman M.T. and others. Neural population dynamic reaching. Nature- 2012- V.487-P.51-56.

10. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states. Measurement Techniques (Medical and Biological Measurements).- 2011. - V. 53 (12).-P. 1404-1410.

11. Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Koz-lova V.V., Filatov M.A. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems. Measurement Techniques.-2012.-Vol. 55, №. 9.-P. 1096-1100.

12. Smolyaninov V.V. On the Origins of Some Debatable Biophysical Conceptions (What Life Is from Different Points of Viev). Biophysica.- 2010.- Vol. 55, №3.- P. 563-576.

13. Walter G.G. On complex eigenvalues of compartmental models. Mathematical Biosciences.- 1985.-V.75.-P. 143-157.

14. Weaver W. Science and Complexity //E:CO-2004-Vol. 6, №3.-P. 65-74.

Login or Create
* Forgot password?