Вы здесь

Ефективність переробки інформації в умовах активної діяльності як індикатор резервних можливостей організму людини

Автор: 
Прокопець Валентин Іванович
Тип работы: 
Дис. канд. наук
Год: 
2003
Артикул:
0403U000157
99 грн
(320 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

РОЗДІЛ 2
МАТЕРІАЛ, МЕТОДИКИ ТА ОБ'ЄМ ДОСЛІДЖЕНЬ
2.1 Методики досліджень та організація досліджень
На першому етапі роботи за допомогою стандартних методик було визначено стан
здоров'я обстежених. Дослідження були проведені на 390 студентах Донецького
державного медичного університету першого і другого курсів чоловічої і жіночої
статі протягом 1997 - 2001 років, 60 спортсменах-початківцях ДЮСШ та 25
майстрах спорту, студентах Донецького державного інституту здоров'я, фізичного
виховання та спорту. В основу даного етапу роботи покладене визначення
антропометричних, фізіологічних показників та оцінка психофізіологічного стану
обстежуваних.
Методи дослідження психофізіологічного стану обстежуваних.
Психофізіологічний стан (ПФС) вважається інтегральною системною реакцією людини
на зовнішні та внутрішні стимули [37]. Зокрема, психофізіологічний стан у
значній мірі визначає ефективність та якість різних видів діяльності людини,
але й сам він залежить від стану здоров'я. Тому для оцінки здоров'я обстежених
були проведені дослідження їх психофізіологічного стану. Методи дослідження
психофізіологічного стану обстежуваних уключали:
визначення критичної частоти злиття світлових мерехтінь (КЧЗСМ) (475х10
вимірів);
визначення диференціальної часової межи зорової сенсорної системи (475х10
вимірів);
оцінку рухових функцій (тепінг-тест) (475х100 вимірів);
вимір часу простих і складних зорово - моторних реакцій (ЗМР) (475х400
вимірів);
вимір часу, необхідного для введення за допомогою клавіатури комп’ютера цифр,
після їх короткочасного пред'явлення на екрані монітора (475х100 вимірів);
визначення обсягу і концентрації уваги (475х100 вимірів);
визначення короткочасної пам'яті на слова, числа і геометричні образи (475х3
вимірів);
визначення часу і безпомилковості прийняття рішень при класифікації кількості
світлових сигналів, що короткочасно висвітлювались на екрані монітора (475х2700
вимірів);
вимір систолічного і діастоличного артеріального тиску (АТ) по методу
Короткова;
визначення періодів серцевих скорочень (ПСС) і їхньої частоти (ЧСС).
Стан серцево - судинної системи (ССС) обстежуваних оцінювався за допомогою
автоматичного тонометра для виміру артеріального тиску - модель HEM-601,
електрокардіографа ЕК1Т-04, тонометра ММП-60, а інші показники визначалися за
допомогою поліграфа ПА402.
Психофізіологічне обстеження піддослідних уключало також: опитування на
наявність скарг на поточний стан; огляд (зовнішній вигляд: колір обличчя, стан
очей і т.п.); ознайомлення з історією хвороби, оцінку стану органу зору (за
допомогою таблиць Головіна - Сивцева), а також реєстрацію таких даних, як маса,
довжина тіла, дата, час і умови обстеження; вимір АТ, ЧСС до тестування, у
процесі тестування і після його завершення.
Результати досліджень оброблялися за допомогою методів і засобів аналізу даних
у пакеті Stadia 6.1 [Кулаичев А.П., 1998]. Для статистичної обробки
застосовували базові розділи математичної статистики: описувальна статистика,
критерії парних розрізнень, аналіз факторних ефектів, регресійний аналіз,
багатомірні методи. При проведенні аналізу обов'язковою умовою була перевірка
отриманих результатів на нормальність. Це проводилося шляхом візуального
контролю, перевірок нульової гіпотези на відповідність розподілів за
коефіцієнтами асиметрії й ексцесу, за критеріями Колмогорова, омега-квадрат,
хі-квадрат. У залежності від отриманих результатів приймалося рішення про
застосування інших показників для проведення наступного аналізу даних
(параметричних або непараметричних).
На першому етапі досліджень була отримана велика кількість антропометричних,
фізіологічних та психофізіологічних показників стану обстежуваних, що якісно
відрізняються. У зв’язку з чим виникла проблема пошуку адекватного засобу їх
аналізу. Оптимальне рішення подібних задач дає застосування методу карт
Кохонена, що організуються самостійно*. Вони уявляють собою мережі, що
складаються із вхідного та вихідного шарів нейронів, утворених радіальними
елементами. У основі алгоритму Кохонена закладена техніка навчання без вчителя.
Цей метод і застосували для аналізу отриманих показників. Після навчання подача
вхідного вектору, компонентами якого являлись усі названі показники, призводила
до виникнення у кожному вихідному нейроні рівня, що відповідає збудженому
стану. Класифікація виконувалась нейроном, що мав максимальний рівень
збудження. Оптимальною була визнана модель із чотирьох нейронів у вихідному
шарі, архітектура якої наведена на рисунку 1. Тобто, увесь контингент
обстежених було поділено на 4-и групи.

Рис.2.1 Архітектура нейронної мережі Кохонена
*Краткое руководство по SNN, ”Нейронные сети” STATISTICA, StatSoft Russia, 1998
– 355с.
Для оцінки достовірності проведеної класифікації, однорідності вибірки та
визначення найбільш інформативних показників за допомогою генератора випадкових
чисел була підготовлена вибірка із 40 осіб. У якості компонент вхідного вектору
було використано усі показники, що визначались на першому етапі досліджень, у
тому числі і стан здоров'я. Подальший аналіз проведеної класифікації дозволив
поділити вхідні параметри по ступеню їх впливу на розподіл обстежених на класи.
Найбільш значимими було визнано слідуючі параметри: стан здоров'я, час і
надійність відповідних дій ЗМР, показники часу і надійності дій, необхідних для
введення, за допомогою клавіатури цифр після короткочасного пред'явлення їх на
екрані монітора. Для ілюстрації проведеної класифікації на рис.2а,2б показано
кластери, що виділено за допомогою нейромережевої моделі.
Рис. 2.2 Кластерна діаграма розподілу піддослідних у просторі пока