350 руб
Журнал «Технологии живых систем» №2 за 2011 г.
Статья в номере:
АНАЛИЗ ДОЛГО- И КРАТКОВРЕМЕННЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ЧЕЛОВЕКА
Ключевые слова: физиологические и биомедицинские сигналы R/S-анализ персистентные и антиперсистентные корреляции локальная экспонента Хёрста
Авторы:
Сергей Анатольевич Дёмин - науч. сотрудник, физический факультет, Казанский федеральный университет, ст. преподаватель кафедры теоретической физики, Татарский государственный гуманитарно-педагогический университет (г. Казань). E-mail: serge_demin@mail.ru Булат Наилевич Галимзянов - студент, факультет физико-математического образования, Татарский государственный гуманитарно-педагогический университет. E-mail: bulatgnmail@gmail.com
Аннотация:
Проведен анализ динамики долго- и кратковременных корреляций в физиологических сигналах человека на основе метода нормированного размаха (R/S-анализа). Предложена классификация временных сигналов скорости патологического тремора человека при болезни Паркинсона, фиксируемых при разных условиях, в зависимости от характера проявления корреляций. Обнаружен «возврат к среднему» в случае тонических приступов человека при эпилепсии. Для сезонных изменений численности заболевших гриппом и ОРЗ выявлен персистентный характер распространения заболеваний.
Страницы: 3-17
Список источников
  1. Altmann E.D., Kantz H. Recurrence time analysis, long-term correlations, and extreme events // Physical Review E. 2005. V. 71. P. 056106?1?9.
  2. Badii R., Politi A. Complexity: Hierarchical Structures and Scaling in Physics. New York: Cambridge University Press. 1997. 318 p.
  3. Rigozo N.R., Echer E., Nordemann D.J.R. et al.Comparative study between four classical spectral analysis methods // Appl. Math. Comput. 2005. V. 168. № 1. P. 411?430.
  4. Bickel D.R., Verklan M.T., Moon J. Detection of anomalous diffusion using confidence intervals of the scaling exponent with application to preterm neonatal heart rate variability // Physical Review E. 1998. V. 58. № 5. P. 6440?6448.
  5. Javors-kyj I., Isayev I., Zakrzewski Z.,Brooks S.P. Coherent covariance analysis of periodically correlated random processes // Signal Process. 2007. V. 87. № 1. P. 13?32.
  6. Chen Z., Ivanov P.Ch., Hu K. et al. Effects of nonlinearities on detrended fluctuation analysis // Physical Review E. 2002. V. 65. P. 041107?1?15.
  7. Hu K., Ivanov P.Ch., Chen Z. et al.Effect of trends on detrended fluctuation analysis // Physical Review E. 2001. V. 64. P. 011114?1?19.
  8. Peng C.-K., Buldyrev S.V., Havlin S. et al.On the mosaic organization of DNA sequences // Physical Review E. 1994. V. 49. P. 1685 ? 1689.
  9. Peng C.-K., Havlin S., Stanley H.E.,Goldberger A.L. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series // Chaos. 1995. V. 5. P. 82 - 87.
  10. Kantz H., Schreiber T. Nonlinear Time Series Analysis. Cambridge: Cambridge University Press. 1997. 304 p.
  11. Schreiber T., Schmitz A. Classification of time series data with nonlinear similarity measures // Physical Review Letters. 1997. V. 79. № 8. P. 1475?1478.
  12. Wolf A., Swift J.B., Swinney H.L,Vastano J.A. Determining Lyapunov exponents from a time series // Physica D. 1985. V. 16. P. 285 ? 317.
  13. Addison P.S. Wavelet analysis of the ECG: A review // Physiol. Meas. 2005. V. 26. P. 155 ? 199.
  14. Ivanov P.Ch., Rosenblum M.G., Peng C.-K. et al.Scaling behaviour of heartbeat intervals obtained by wavelet-based time-series analysis // Nature. 1996. V. 383. P. 323 ? 327.
  15. Percival D.B., Walden A.T. Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge: Cambridge University Press. 2000. 620 p.
  16. Permann D., Hamilton I. Wavelet analysis of time series for the Duffing oscillator: The detection of order within chaos // Physical Review Lettes. 1992. V. 69. № 18. P. 2607?2610.
  17. Timmer J., Lauk M., Deuschl G. Quantitative analysis of tremor time series // Electroencephalogr. Clin. Neuro. 1996. V. 101. № 5. P. 461?468.
  18. Timashev S.F.Generalization of Fluctuation-Dissipation relationships // Russ. J. Phys. Chem. A. 2005. V. 79. № 11. P. 1720?1727.
  19. Timashev S.F., Vstovskii G.V. Flicker-Noise Spectroscopy for Analyzing Chaotic Time Series of Dynamic Variables: Problem of Signal-to-Noise Relation // Russ. J. Electrochem. 2003. V. 39. № 2. P. 141?153.
  20. Yulmetyev R.M., Demin S.A., Panischev O.Yu. et al. Regular and stochastic behavior of Parkinsonian pathological tremor signals // Physica A. 2006. V. 369. № 2. P. 655?678.
  21. Farmer J.D., Sidorowich J.J. Predicting Chaotic Time Series // Physical Review Letters. 1987. V. 59. № 8. P. 845?848.
  22. Genςay R.A statistical framework for testing chaotic dynamics via Lyapunov exponents // Physica D. 1996. V. 89. P. 261 ? 266.
  23. Ivanov P.Ch., Amaral L.A.N., Goldberger A.L. et al.Multifractality in human heartbeat dynamics // Nature. 1999. V. 399. P. 461 ? 465.
  24. Liebovitch L.S., Yang W. Transition from persistent to antipersistent correlation in biological systems // Physical Review E. 1997. V.56. № 4. P. 4557?4566.
  25. Mandelbrot B.B. The Fractal Geometry of Nature. New York: W.H. Freeman and Comp. 1983. 460 p.
  26. Muzy J.-F., Bacry E., Kozhemyak A. Extreme values and fat tails of multifractal fluctuations // Physical Review E. 2006. V. 73. № 6. P. 066114?1?14.
  27. Sapir N., Karasik R., Havlin S. et al.Detecting scaling in the period dynamics of multimode signals: Application to parkinsonian tremor // Physical Review E. 2003. V. 67. P. 031903?1?8.
  28. Stanley H.E., Meakin P. Multifractal phenomena in physics and chemistry // Nature. 1988. V. 335. P. 405 ? 409.
  29. HurstH.E. Long term Storage Capacity of Reservoirs //Transactions of the American Society of Civil Engineers. 1951. V. 116. P. 770 ? 808.
  30. Hurst H.E., BlackR.P., SimaikaY.M. Long-Term Storage: An Experimental Study. London: Constable. 1965. 145 p.
  31. Бутаков В., Граковский А. Оценка уровня
    стохастичности временных рядов произвольного происхождения при помощи показателя Хёрста //     Com­put. Model. New Tech. 2005.V. 9.
    № 2.P. 27?32.
  32. Yulmetyev R.M., Gafarov F., Hänggi P. et al.Possibility between earthquake and explosion seismogram differentiation by discrete stochastic non-Markov processes and local Hurst exponent analysis // Physical Review E. 2001. V. 64. P. 066132?1?14.
  33. Юльметьев Р.М., Дёмин С.А., Панищев О.Ю., Хусаенова Э.В. Локальные особенности стоха­стической динамики живых систем //Техно­логии живых систем. 2007. Т. 4. № 2.С. 32?44.
  34. Yulmetyev R.M., Mokshin A.V., Hänggi P. Universal approach to overcoming nonstationarity, unsteadiness and non-Markovity of stochastic processes in complex systems // Physica A. 2005. V. 345. P. 303 ? 325.
  35. Beuter A., Titcombe M.S., Richer F. et al. Effects of deep brain stimulation on amplitude and frequency characteristics of rest tremor in Parkinson-s disease // Thalamus Relat. Syst. 2001. V.1. № 3.P. 203?211.
  36. Quiroga R.Q., Blanco S., Rosso O.et al.Searching for Hidden Information with Gabor Transform in Generalized Tonic-Clonic Seizures. ? Electroenceph. and Clin. Neurophysiol. 1997.
    V. 103. P. 434?439.
  37. Yulmetyev R.M., Emelyanova N.A., Demin S.A. et al. Non-Markov stochastic dynamics of real epidemic process of respiratory infections // Physica A. 2004. V. 331. P. 300 ? 318.
  38. Timashev S.F., Polyakov Yu.S., Yulmetyev R.M. et al. Analysis of Biomedical Signals by Flicker-Noise Spectroscopy: Identification of Photosensitive Epilepsy Using Magnetoencephalograms // Las. Phys. 2009. V. 19. № 4. P. 836?854.