II Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2010

В рамках  исследования последствий болезни Паркинсона был проведен анализ авто- и кросскорреляций в стохастической динамике динамометрических сигналов человека при болезни Паркинсона. Болезнь Паркинсона - прогрессирующее хроническое заболевание головного мозга, которое проявляется в нарушении произвольных движений.

Задачи исследования:

• 1. Поиск количественных и качественных показателей для анализа и диагностики болезни Паркинсона.
• 2. Проведение сравнительного анализа авто- и кросскорреляций в сигналах локомоторной активности здоровых людей и пациентов с болезнью Паркинсона.
• 3. Исследование характера изменения динамических, пространственно-временных и спектральных показателей динамометрических сигналов разных групп людей.

Для оценки степени коррелированности двух случайных величин, в математической статистике используется понятие коэффициента корреляции. Коэффициентом корреляции  двух случайных величин  и , дисперсии которых существуют и отличны от нуля, называется число:  , где  есть ковариация случайных величин  и ; , - их среднеквадратические отклонения. При исследовании использовалась теория марковских процессов, был произведен подсчет параметра немарковости. В качестве экспериментальных данных использованы динамометрические сигналы силы давления стопы человека на опору. В исследовании участвовали 40 волонтеров: 20 здоровых людей и 20 больных людей. На основе проведения авто- и кросскорреляционного анализа динамометрических сигналов здоровых людей и пациентов с болезнью Паркинсона были получены следующие результаты:

1) Локомоторная активность здоровых людей и пациентов характеризуется разным поведением динамических, пространственно-временных и спектральных показателей динамометрических сигналов.

2) Стохастическая динамика динамометрических сигналов здоровых людей и пациентов с болезнью Паркинсона характеризуется высокой степенью корреляций;

3) В динамике локомоторной активности пациентов в большей степени проявляются квазимарковские (умеренные по степени проявления) эффекты, чем в случае здоровых людей.

4) Взаимная динамика динамометрических сигналов правой и левой ног здоровых людей и пациентов отличается более сильной статистической памятью, чем в случае отдельно взятых рядов 

Список литературы

[1] Yulmetyev R., Hänggi P., Gafarov F. Stochastic dynamics of time correlation in complex systems with discrete current time // Phys. Rev. E 62 (2000) 6178-6194.

[2] Goychuk I., Hänggi P. Theory of non-Markovian stochastic resonance // Phys. Rev. E 69 (2004) 021104-1-15.

[3] С.А.Дёмин, Р.М.Юльметьев. Немарковость, случайность (хаотичность) и самоорганизация в сложных системах живой природы. Вестник КГПУ, выпуск 4, 2005.