<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">procyber</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник кибернетики</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Proceedings in Cybernetics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="epub">1999-7604</issn><publisher><publisher-name>Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.34822/1999-7604-2022-3-32-38</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">procyber-454</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>Engeneering</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>НЕЛИНЕЙНЫЙ АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ КАРДИОСИГНАЛОВ С ХАОТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКОЙ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>NON-LINEAR ANALYSIS OF CARDIAC SIGNALS PARAMETERS WITH CHAOTIC DYNAMICS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-9073-4184</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Григоренко</surname><given-names>В. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Grigorenko</surname><given-names>V. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>старший преподавательE-mail: grigv_84@mail.ru</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Senior Lecturer</p><p>E-mail: grigv_84@mail.ru</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-9363-160X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Назина</surname><given-names>Н. Б.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Nazina</surname><given-names>N. B.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>доцент</p><p>E-mail: nnb@mail.ru</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Associate Professor</p><p>E-mail: nnb@mail.ru</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Сургутский государственный университет, Сургут</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Surgut State University, Surgut</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2022</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>03</day><month>11</month><year>2022</year></pub-date><volume>0</volume><issue>3 (47)</issue><fpage>32</fpage><lpage>38</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Григоренко В.В., Назина Н.Б., 2022</copyright-statement><copyright-year>2022</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Григоренко В.В., Назина Н.Б.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Grigorenko V.V., Nazina N.B.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/454">https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/454</self-uri><abstract><p>В статье рассматривается исследование и оценка хаотической динамики параметров сложных нестационарных биосистем, в частности особый тип хаоса, возникающий в параметрах, которыми эти системы описаны. В отличие от детерминированного хаоса Лоренса, в таких системах не только невоспроизводим процесс, но и никогда невоспроизводимо начальное состояние системы. В основе исследования лежит оценка степени хаотичности временных рядов кардиосигналов сердечно-сосудистой системы человека с использованием методов непараметрической математической статистики, методов нелинейной динамики. При помощи автокорреляционного анализа на примере элементов кардиосигналов (временных рядов кардиоинтервалов) сердечно-сосудистой системы показано, что параметры биосистем имеют строго хаотическую структуру и нелинейную тенденцию. Расчет старшего показателя Ляпунова показал, что происходит постоянная смена знака (+, −) при каждой регистрации кардиосигналов, что доказывает наличие хаотических процессов в работе сердца. Исследование может быть использовано для идентификации параметров функционального состояния организма человека.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The article studies and evaluates the chaotic dynamics parameters of complex non-stationary biosystems, in particular, a specific chaos type occurring in the parameters that describe the systems mentioned. Contrary to Lawrence deterministic chaos, these systems provide neither the process of repetition nor the repetition of the system’s initial state. The study is based on the evaluation of the degree of chaotic time series of cardiac signals of a human cardiovascular system using methods of non-parametric mathematical statistics and those of non-linear dynamics. On the example of elements of cardiac signals (time series cardiac intervals) of a cardiovascular system and with autocorrelation analysis, the study shows that biosystem parameters have a strictly chaotic structure and non-linear trend. The chaotic processes in cardiac performance are demonstrated by computing the largest Lyapunov exponent and, as a result, a con-stant sign (+, −) change in each cardiac signal recording. The study can be used to identify parameters of the functional state of a human organism.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>нелинейная динамика</kwd><kwd>старший показатель Ляпунова</kwd><kwd>анализ временных рядов</kwd><kwd>коэффициент автокорреляции</kwd><kwd>коррелограмма</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>non-linear dynamics</kwd><kwd>largest Lyapunov exponent</kwd><kwd>time series analysis</kwd><kwd>autocorrelation coefficient</kwd><kwd>correlogram</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Чемпалова Л. С., Яхно Т. А., Манина Е. А., Игнатенко А. П., Оразбаева Ж. А. Гипотеза W. Weaver при изучении произвольных и непроизвольных движений // Вестн. новых мед. технологий. 2021. Т. 28, № 1. С. 75–77.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Чемпалова Л. С., Яхно Т. А., Манина Е. А., Игнатенко А. П., Оразбаева Ж. А. Гипотеза W. Weaver при изучении произвольных и непроизвольных движений // Вестн. новых мед. технологий. 2021. Т. 28, № 1. С. 75–77.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Grigorenko V. V., Eskov V. M., Filatov M. A., Pavlyk A. V. New Information Technologies in the Analysis of Electroencephalograms // J Phys: Conf Ser. 2020. Vol. 1679. P. 032081.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Grigorenko V. V., Eskov V. M., Filatov M. A., Pavlyk A. V. New Information Technologies in the Analysis of Electroencephalograms // J Phys: Conf Ser. 2020. Vol. 1679. P. 032081.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Grigorenko V. V., Eskov V. M., Nazina N. B., Egorov A. A. Information-Analytical System of Cardio-graphic Information Functional Diagnostics // J Phys: Conf Ser. 2020. Vol. 1515. P. 052027.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Grigorenko V. V., Eskov V. M., Nazina N. B., Egorov A. A. Information-Analytical System of Cardio-graphic Information Functional Diagnostics // J Phys: Conf Ser. 2020. Vol. 1515. P. 052027.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Еськов В. М., Еськов В. В., Гавриленко Т. В., Вохмина Ю. В. Формализация эффекта «повторение без повторения» Н. А. Бернштейна // Биофизика. 2017. Т. 62, № 1. С. 168‒176.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Еськов В. М., Еськов В. В., Гавриленко Т. В., Вохмина Ю. В. Формализация эффекта «повторение без повторения» Н. А. Бернштейна // Биофизика. 2017. Т. 62, № 1. С. 168‒176.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Филатова О. Е., Русак С. Н., Майстренко Е. В., Добрынина И. Ю. Возрастная динамика параметров сердечно-сосудистой системы населения Севера РФ // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 2. С. 40–49.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Филатова О. Е., Русак С. Н., Майстренко Е. В., Добрынина И. Ю. Возрастная динамика параметров сердечно-сосудистой системы населения Севера РФ // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 2. С. 40–49.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Filatova O. E., Bashkatova Yu. V., Shakirova L. S., Filatov M. A. Neural Network Technologies in System Synthesis // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1047. P. 012099.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Filatova O. E., Bashkatova Yu. V., Shakirova L. S., Filatov M. A. Neural Network Technologies in System Synthesis // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1047. P. 012099.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Филатова О. Е., Хадарцева К. А., Филатова Д. Ю., Живаева Н. В. Биофизика сложных систем – complexity // Вестн. новых мед. технологий. 2016. Т. 23, № 2. С. 9–17.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Филатова О. Е., Хадарцева К. А., Филатова Д. Ю., Живаева Н. В. Биофизика сложных систем – complexity // Вестн. новых мед. технологий. 2016. Т. 23, № 2. С. 9–17.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Григоренко В. В. Обработка кардиографической информации на основе стохастического и хаотического подходов // Вестник НГИЭИ. 2019. № 4 (95). С. 78–88.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Григоренко В. В. Обработка кардиографической информации на основе стохастического и хаотического подходов // Вестник НГИЭИ. 2019. № 4 (95). С. 78–88.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Vokhmina Yu. V., Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Filatova O. E. Measuring Order Parameters Based on Neural Network Technologies // Measurement Techniques. 2015. Vol. 58. P. 462‒466.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vokhmina Yu. V., Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Filatova O. E. Measuring Order Parameters Based on Neural Network Technologies // Measurement Techniques. 2015. Vol. 58. P. 462‒466.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Аль-Хулейди Н. А. Система обработки и нейросетевого анализа биоэлектрических сигналов для решения задач медицинской диагностики : дис. … канд. техн. наук. Владимир, 2014. 150 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Аль-Хулейди Н. А. Система обработки и нейросетевого анализа биоэлектрических сигналов для решения задач медицинской диагностики : дис. … канд. техн. наук. Владимир, 2014. 150 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Антипов О. И., Нагорная М. Ю. Показатель Херста биоэлектрических сигналов // Инфокоммуникационные технологии. 2011. № 1 (9). С. 75–77.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Антипов О. И., Нагорная М. Ю. Показатель Херста биоэлектрических сигналов // Инфокоммуникационные технологии. 2011. № 1 (9). С. 75–77.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хачатрян К. С., Манило Л. А. Метод анализа псевдофазового портрета в задаче распознавания биомедицинских сигналов // Биотехносфера. 2016. № 5 (47). С. 14–18.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Хачатрян К. С., Манило Л. А. Метод анализа псевдофазового портрета в задаче распознавания биомедицинских сигналов // Биотехносфера. 2016. № 5 (47). С. 14–18.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Physiological Basis of Heart Rate Variability (HRV). URL: https://www.vitalscan.com/dt_hrv1.html (дата обращения: 03.06.2022).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Physiological Basis of Heart Rate Variability (HRV). URL: https://www.vitalscan.com/dt_hrv1.html (дата обращения: 03.06.2022).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Старченкова К. С., Манило Л. А. Оценка энтропии ритмограмм для разных видов сердечных аритмий // Биотехнические, медицинские и экологические системы, измерительные устройства и робототехнические комплексы : сб. тр. XХХII Всерос. науч.-техн. конф. студентов, молодых ученых и специалистов. Рязань, 2019. С. 206–209.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Старченкова К. С., Манило Л. А. Оценка энтропии ритмограмм для разных видов сердечных аритмий // Биотехнические, медицинские и экологические системы, измерительные устройства и робототехнические комплексы : сб. тр. XХХII Всерос. науч.-техн. конф. студентов, молодых ученых и специалистов. Рязань, 2019. С. 206–209.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Беспалов А. В., Поляхов Н. Д., Якупов О. Э. Алгоритм оценки первого показателя Ляпунова по временному ряду // Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям. 2010. Т. 1. С. 151–155.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Беспалов А. В., Поляхов Н. Д., Якупов О. Э. Алгоритм оценки первого показателя Ляпунова по временному ряду // Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям. 2010. Т. 1. С. 151–155.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Поляхов Н. Д., Беспалов А. В. Сравнительный анализ методов оценки первого показателя Ляпунова // Современ. проблемы науки и образования. 2012. № 6. С. 7.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Поляхов Н. Д., Беспалов А. В. Сравнительный анализ методов оценки первого показателя Ляпунова // Современ. проблемы науки и образования. 2012. № 6. С. 7.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
