П.С. Тюгаева – студент, кафедра «Медико-технические информационные технологии» (БМТ-2), МГТУ им. Н.Э. Баумана

В.Б. Акопян – д.б.н., профессор, кафедра «Медико-технические информационные технологии» (БМТ-2), МГТУ им. Н.Э. Баумана

Постановка проблемы. Амплитудно-частотные характеристики патологического тремора используются в клинической практике для диагностики некоторых неврологических заболеваний. Параметры физиологического и усиленного физиологического тремора могут быть применены для оценки общего физиологического (ОФС) состояния организма. Однако на данный момент не установлены стандартные методы исследования тремора, требования к техническим характеристикам измерительных приборов и численные характеристики тремора.

Цель – представить математическую модель физиологического тремора рук, входными параметрами которой являются масса и длина кисти руки, а выходным – функция a(t), описывающая изменение ускорения центра тяжести кисти руки во времени.

Результаты. С помощью разработанной модели рассчитаны амплитуда и частота физиологического тремора при разных входных параметрах. Полученные результаты сопоставлены с экспериментальными и имеющимися в литературе данными.

Практическая значимость. Полученные данные представляют интерес для разработки нового инструментального метода исследования особенностей тремора с целью диагностики заболеваний, сопровождающихся специфическими изменениями характера этого физиолого- патологического проявления.

1. Савченко В.В. Тремор в пространстве: развитие методологии и прикладных применений // Физические методы исследований в медицине: Сб. докладов Междунар. науч. конф. (Тбилиси, 27–29 октября 2011 г.). Тбилиси. 2011. С. 244–247.
2. Henneman E. Relation between size of neurons and their susceptibility to discharge // Science. 1957. V. 126. P. 1345–1347. 
3. Clamann H.P. Statistical analysis of motor unit firing patterns in a human skeletal muscle // Biophysical journal. 1969. V. 9. P. 1233–1251.
4. McAuley J.H. Marsden C.D. Physiological and pathological tremors and rhythmic central motor control. 2000. № 123. P. 1545–1567.
5. Huston R.L. Principles of biomechanics. CRC Press. 2008. 
6. Garrett J.W. The adult human hand: some anthropometric and biomechanical considerations // Human factors. 1971. V. 13(2). P. 117–131.
7. An K-N. Tendon excursion and gliding: clinical impacts from humble concepts // Journal of biomechanics. 2006. P. 713–718.
8. An K-N, Berger R.A., Coony W.P. Biomechanics of the wrist joint // Springer-Vergal. 1991. 
9. Zajac F.E. Muscle and tendon: properties, models, scaling, and application to biomechanics and motor control // Critical reviews in biomedical engineering. 1989. P. 359–411.
10. Тиманин Е.М. Нелинейные упругие свойства поверхностных тканей тела человека, наблюдаемы методом вдавливания индентора // Российский журнал биомеханики. 2014. Т. 18. № 2. С. 147–157.
11. Petersen E., Rostalski P. A comprehensive mathematical model of motor unit pool organization, surface electromyography, and force generation // Frontiers in physiology. 2019. V. 10. № 176.
12. Manríquez R. et al. Modeling laryngeal muscle activation noise for low-order physiological based speech synthesis // Interspeech. 2017. P. 1378–1382.
13. Fuglevand A.J., Winter D.A., Patla A.E. Models of recruitment and rate coding organization in motor-unit pools // Journal of neurophysiology. 1993. V. 70. № 6. P. 2470–2488.
14. De Luca C.J., Hostage E.C. Relationship between firing rate and recruitment threshold of motoneurons in voluntary isometric contractions // Journal of neurophysiology. 2010. V. 104. P. 1034–1046.
15. Mortiz C.T. et al. Discharge rate variability influences the variation in force fluctuations across the working range of a hand muscle // Journal of neurophysiology. 2005. V. 93. P. 2449–2459.
16. Timmer J. et al. Cross-spectral analysis of physiological tremor and muscle activity // Biological cybernetics. 1998. Т. 78. P. 349–357.
17. Александрова Е.А. и др. Частотно-спектральная характеристика физиологического тремора // Медицинский альманах. 2017. № 5(50). С. 86–88.