Компартментно-кластерный анализ показателей функциональных систем организма тренированных и нетренированных студентов Югры

Статья

Диагностика остеохондроза шейного отдела позвоночника. Было обследовано 211 лиц, по их электрическим характеристикам БАТ экспертами была составлена таблица связей, где по (7) рассчитывается общая уверенность в постановке диагноза «остеохондроз шейного отдела позвоночника». Таблицу связей диагноза W2 иллюстрирует табл. 1. Для оценки качества работы этого правила сформирована контрольная выборка. Задавшись величиной ошибки 10% по размаху варьирования сопротивления БАТ был определен объем выборки п =137±41 наблюдений.

При постановке диагноза остеохондроз шейного отдела позвоночника 89% пациентов «превысили» коэффициент уверенности 0,95.Диагностика остеохондроза грудного отдела позвоночника В ходе опыта было обследовано 292 пациента и получена таблица связей. При постановке диагноза «остеохондроз грудного отдела позвоночника» у 83% пациентов коэффициент уверенности в искомом диагнозе составил 0,91^0,93. Для оценки качества работы правила создана контрольная выборка. Задавшись величиной ошибки 10% по размаху варьирования сопротивления БАТ, был определен объем выборки п =189±57 наблюдений. Качество классификации на контрольной выборке не хуже 0,91. Диагностика пояснично-крестцового остеохондроза Обследовано 170 пациентов и получена таблица связей с частными коэффициентами уверенности. При постановке диагноза «поясничнокрестцовый остеохондроз» у 91% пациентов коэффициент уверенности в искомом диагнозе >0,94. Для оценки качества работы правила сформирована контрольная выборка. Задавшись величиной ошибки 10% по размаху варьирования сопротивления БАТ, определен объем выборки п =104±31 наблюдений. Ошибка классификации на контрольной выборке <6%.

Литература

1. Кореневский Н.А. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений.-Курск: КГТУ, 2004.- 180 с.

2. Кореневский Н.А. Синтез моделей взаимодействия внутренних органов с проекционными зонами и их использование в рефлексодиагностике.- Курск: КурскГТУ, 2005.- 224 с.

УДК 613.735; 611-06;616-008

КОМПАРТМЕНТНО-КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ОРГАНИЗМА ТРЕНИРОВАННЫХ И НЕТРЕНИРОВАННЫХ СТУДЕНТОВ ЮГРЫ

М.Я. БРАГИНСКИЙ, В. А. ВИШНЕВСКИЙ, В. М. ЕСЬКОВ,

О.В. КЛИМОВ, С.И. ЛОГИНОВ,* Н.А ФУДИН

Введение. Особенности организации и регуляции двигательных функций человека являются одной из главных проблем биофизики и физиологии нервно-мышечной системы (НМС). В этой проблеме можно выделить ряд направлений, в частности, организация (за счет взаимодействия центральных и периферических компонентов моторики) координации сложных двигательных актов, а также удержание позы человека. Последняя задача особенно остро стоит в физиологии спорта (у гимнастов и в стрелковой подготовке биатлонистов). Вегетативное и нейромо-торное регулирование НМС имеет ряд принципиально общих системных структурно-функциональных признаков. В этой связи существует определенный интерес в изучении роли и влияния симпатических и парасимпатических отделов вегетативной нервной системы на работу НМС в целом и у спортсменов в период тренировок, в частности. В работах Пущинской научной школы (Е. Е. Фесенко, Н. К. Чемерис, Л. М. Чайлахян, О.А. Морнев и др.) особое внимание уделяется диагностике регуляторных мышечных систем и процессам, происходящим на клеточном уровне. В ряде работ тульских ученых (А. А. Хадарцев, Т. И. Субботина, А. А. Яшин) исследуются вопросы вегетативной регуляции нейромоторных механизмов в норме, при патологии и действии физических полей [1-3]. Спортивная подготовка студентов учебных учреждений, сопровождаются тремя видами физических нагрузок (динамическими, статическими, статодинамическими). Отсюда представляет несомненный интерес изучение (в рамках разрабатываемого в лаборатории биокибернетики и биофизики

Сургутский государственный университет, 628400, г. Сургут, Энергетиков 14, СурГУ, (3462)524822, e-mail: evm@bf.surgu.ru

сложных систем при СурГУ компартментно-кластерного подхода - ККП) биофизических показателей мышц, находящихся в динамических и статических режимах функционирования, как наиболее часто встречаемых в ходе тренировок.

Эти режимы воспроизводятся экспериментально на нервномышечном аппарате животных. Интерес в биофизике и физиологии мышечного сокращения вызывает проблема идентификации возможностей синергических взаимоотношений в работе ряда мышц и иерархически организованных мышечных комплексов, обеспечивающих сложные движения - физические упражнения спортсменов. Такая постановка проблемы впервые была в работах Еськова В.М. и Смолянинова В.В. для биологических динамических систем (БДС). Проблема синергизма в работе мышц и мышечных систем остается наиболее сложной и интересной и в физиологии труда и спорта, и в биофизике и физиологии. Попытка формализовать эту проблему, подойти к ее решению с позиций точных количественных методов системного анализа и синтеза (САС) представляется весьма актуальной.

Цель работы - изучение с позиций ККП регуляции двигательных функций в условиях физических нагрузок и без [2, 4].

Объект и методы исследований. Путём анализа амплитудно-частотных характеристик тремора конечностей были проведены исследования на предмет изучения устойчивости удержания позы спортсменом. Тремор регистрировался с помощью специально изготовленной установки и программ для обработки данных. Т.к. нервно-мышечная регуляция удержания позы зависит от состояния вегетативной нервной системы (ВНС), то у спортсменов проводилась одновременная регистрация и показателей тремора, и показателей пара- и симпатической системы до (в спокойном состоянии) и после тренировок. Измерение показателей ВНС проводились с помощью установки «Элокс» на базе ЭВМ АТХ. Специальные программные продукты обеспечивали корреляционный анализ в оценке тремора левой и правой руки (одновременная регистрация) и показателя ВНС. Обследовано 196 чел. по такой методике и 1216 чел. - на предмет выявления состояния показателей ВНС у молодёжи, проживающей на Севере РФ (для идентификации общего контрольного фона) в сравнение с такими же показателями у жителей центральной части РФ.

Результаты исследований. Главная задача в экспериментов на спортсменах и добровольцах сводилась к изучению возможности использования ККП в диагностике функционального состояния нервно-мышечной системы в целом и отдельных мышц, в частности. Внимание при этом уделялось изучению возможностей идентификации синергических взаимоотношений в НМС и состояний пара- и симпатической систем испытуемых разного уровня подготовки (от мастера спорта до любителя).

Разработанный нами ККП [1-3] успешно применяется для БДС, которые можно описывать вектором состояния х=х(і) в фазовом ^-мерном пространстве состояний. В рамках такого подхода можно формализовать структуру БДС как компартмент-но-кластерную структуру, и тогда фазовые координаты будут представлять динамику поведения отдельных компартментов, функционирующих в условиях воздействия внешних управлений. Такие БДС всегда испытывают управляющие воздействия со стороны иерархических систем. Для мышц такой иерархической системой является ЦНС, обеспечивающая тонус и всю регуляцию работы мышц. Рассмотрим методику идентификации синергизма НМС в аспекте ККП, как одного из основных в теории БДС.

Если предполагать огромную сложность организации клеточных биосистем и ФСО, то можно воспользоваться системой «черный ящик», когда функции БДС известны, но внутренняя структура недоступна. Тогда по соотношению между входной величиной (ий) и выходом у=у(і) можно строить адекватные модели и идентифицировать синергизм. Причем в качестве ий нами определяется физическая нагрузка (повышенная физическая активность), которая для НМС является внешним возмущающим воздействием. D рамках ККП любая БДС может описываться системой уравнений вида [1-3]:

йх/йі = ЛР{у)х - Ьх + ий

у = СТх

Система (1) является базовой в рамках ККП для изучения любой БДС, а также биосистемы, находящейся в стационарном (например, физиологически относительно неизменном) состоянии [1-3]. В рамках ККП иерархическая организация БДС пред-

М.Я. Брагинский, В. А. Вишневский, В. М. Еськов и др.

ставляется блочно-треугольной матрицей А = {4 } , где

“ '’І >і, j=1

матрицы Ау(/^') представляют межкластерные связи, а Ац описывают каждый кластер і-го уровня, состоящий из компартмен-тов. Тогда у, й, и С уже будут иметь вид матриц, а система (1) будет описывать компартментно-кластерную структуру БДС, например, НМС. В рамках ККП синергические взаимоотношения между компартментами могут описываться неотрицательными элементами матриц А компартментных моделей БДС, которые идентифицируются в рамках бихевиористического подхода (система «черный ящик»). Модели БДС требуют двух принципов положительности: 1 - это положительность координат вектора состояния х=х(і)=(хі, х2>..., хщ)Т, что эквивалентно нахождению всех фазовых траекторий в 1-м квадранте фазового т-мерного пространства. Иначе отрицательные компоненты х не имеют биологического смысла для таких величин, как размеры мышц, численность популяций, число нейронов в нейросети и т.д. 2 -это требование неотрицательности элементов матрицы А меж-компартментных связей важно в организации функциональных связей в БДС, и это требование А>0 (а^>0, для і=1, 2, т), есть требование синергических взаимоотношений в БДС. При а^>0 не имеем угнетающих взаимодействий между компартментами, что означает синергические отношения между элементами БДС.

Разработанная аппаратура и программное обеспечение были апробированы в исследовательских целях спортивной медицины и физиологии спорта, а также в биологических исследованиях (испытуемые - обычные студенты СурГУ, студенты, регулярно занимающиеся спортом (разрядники), учащиеся школ). Группа включала и студентов 1-3 курсов, и школьников от 11 до 16 лет (5-10 классы). В этой серии испытаний обследовались группы учащихся: 80 - по проблеме возрастных различий в треморограммах и действии фармпрепаратов, 27 - при локальных динамических нагрузках, 12 - при общефизической нагрузке и 12

- по методике уни- и бимануальных движений. Во всех случаях фиксировались треморограммы для разных биомеханических звеньев: 1. Фиксация кисти (руки в запястье), сама кисть и фаланги пальцев свободны; 2. Свободные кисть и предплечье (фиксация руки в локтевом суставе); 3. Свободное движение кисти, предплечья и плеча (фиксация руки в плечевом суставе).

В результате выполненных наблюдений были выделены основные характерные частоты тремора звеньев биокинематиче-ской цепи, где наблюдались значимые максимумы характерных частот: 1) 9-12 Гц - характерные для кисти; 2) 4-6 Гц - для предплечья (причем более высокие частоты давали уменьшенные значения своих показателей); 3) 1.5-3 Гц для плеча (с затуханием амплитудно-частотных характеристик АЧХ на более высоких частотах). Практически во всех подгруппах наблюдался локальный максимум АЧХ в области 9-11 Гц, причем у девочек возраста 13-14 лет он был более выражен, чем у мальчиков этой же возрастной группы. Однако мальчики 15-16 лет дали повышение АЧХ в этом частотном диапазоне. По мере увеличения числа кинематических звеньев (переход от опоры в суставе запястья к опоре в плечевом суставе) амплитуды максимумов вблизи 10 Гц однозначно снижаются у всех возрастных групп, но одновременно усиливаются низкочастотные компоненты. Особенно выражены низкие частоты у девочек 15-16 лет, у них есть выраженные максимумы на частотах 0,5 Гц, 1 Гц и 1,5 Гц с амплитудами 40 у.е., 30 у.е. и 30 у.е. соответственно. У мальчиков на этих частотах амплитудные показатели 36 у.е., 25 у.е. и 18 у.е.

После небольшой тонизирующей динамической нагрузки почти всегда наблюдался сдвиг максимумов АЧХ треморограмм в окрестности 2 Гц в область низких частот и значительное (чем до нагрузки) усиление 10-герцевых компонент, особенно у лиц мужского пола. Общая регуляция нейромоторного и нейровегета-тивного системокомплексов производилась на основе работы фазатона мозга (ФМ), который представляется как работа центрального регулятора, который объединяет в рамках общей системы управления нейромоторный, нейротрансмиттерный и вегетативный системокомплексы. Работа этих комплексов (как показывают наши исследования) взаимосвязана и коррелирует с общим состоянием всех функций организма. В рамках такого единого подхода можно говорить о двух основных типах состояния всех регуляторных систем организма и здорового человека, и с патологическими изменениями. Подход обеспечивает разработку новых методов в изучении нормы и патологии функций организма человека. Биологические и медицинские данные показывают единство в поведении и управлении (со стороны ФМ) тремя этими системокомплексами. Они же дают и возможность создать

структуру в рамках ККП, которая бы математически описывала многие качественные процессы в системах регуляции основными функциональных систем организма (ФСО) человека [2, 3]. Такая ситуация в математическом плане должна соответствовать не предельному циклу Пуанкаре (как это считалось до настоящего времени), а притягивающему множеству в многомерном пространстве состояний (аттрактору). При этом идет чередование по порядку выключения альфа-больших мотонейронов (БМН) и альфа-малых мотонейронов (ММН). Их раздельное вовлечение может управляться супрасегментарными механизмами, которые контролируют пресинаптическое торможение на БМН и ММН.

У практически здоровых людей постоянно наблюдается нейродинамическая перестройка и подстройка для сдвига всех фазовых координат хі вектора состояния х (описывает все системы гомеостаза организма) в область притягивающих множеств, т.е. к аттрактору. В рамках описания динамики вектора состояния (т.е. с использованием ККП) и фазовой плоскости (т-мерное фазовое пространство в общем случае) приближенно такую ситуацию можно представить как движение из одной области фазового пространства в другую. Уже на этом этапе исследований периферического нейромоторного системокомплекса под влиянием перестроек в иерархе ФМ, наблюдаем характерные изменения. Эти изменения коррелируют с изменениями в показателях ВНС и составляют системокомплекс, обеспечивающий приспособительные реакции НМС и ВНС, вплоть до развития утомления. Последнее тоже может являться приспособительной реакцией со стороны ФМ, направленной на сохранность организма (не в области перенапряжения) и дающее раннее фазатонное (нервное) утомление всем структурам НМС и ВНС. Это является своего рода защитной реакцией ФМ на перегрузку, т.к. это требует репарации тканей и глубинного восстановления всех систем.

Небольшая динамическая нагрузка оказывает на НМС и ФМ кондиционирующее действие. При этом активируется фази-ческая составляющая ФМ, что проявляется в активации и нейро-моторного системокомплекса. Активация последнего проявляется в АЧХ в виде усиления 10-герцевого компонента, причем это видно при суперпозиции 10 и более треморограмм испытуемых.

Таблица 1

Результаты статистической обработки данных (критерий Стьюдента 2.1, к=п-1=18, при р=0,95) измерений показателей кардио-респираторной ФСО группы нетренированных юношей (1 курс) до и после физической нагрузки

Показатели <х> В*<х> 5<х> 5*<х> [<х>±ёх]

СИМ до нагрузки 4,53 14,77 3,84 0,906

после нагрузки 26,47 154,67 12,44 2,93

ПАР до нагрузки 19 33,15 5,76 1,36

после нагрузки 6,47 23,41 4,84 1,14

ЧСС до нагрузки 81,26 181,56 13,47 3,17

после нагрузки 118,42 52,77 7,26 1,71

ИНБ до нагрузки 71,05 4546,26 67,43 15,89

после нагрузки 590 62652,63 250,3 58,99

Здесь и далее: СИМ - показатель активности симпатической вегетативной нервной системы (ВНС), ПАР - показатель активности парасимпатической ВНС, ЧСС- частота сердечных сокращений, ИНБ- показатель индекса Баевского (в у. е.). <х> - среднее арифметическое значение; Б <х> - статистическая дисперсия; 5<х> - среднеквадратичное отклонение; 5 <х> - среднеквадратичное отклонение среднего арифметического; ёх - погрешность измерения; [<х>±ёх] - доверительный интервал.

Модельные примеры 3-компартментной модели НМС подтверждают качественные закономерности и количественно описывают динамику вектора х состояния НМС (размерность т=3). При этом минимальная размерность т связана с условием наличия бифуркаций рождения циклов в 3-мерном пространстве, иначе динамика модели в ККП будет стационарна. Спектральный анализ микродвижений конечности в состоянии покоя, во время целевого удержания заданного суставного угла и после показал возможность регистрации произвольного изменения АЧХ постурального тремора, которые можно изменить произвольно (из-за активации ФМ и возврату в тоническое состояние).

Спортсмены высокого класса (биатлонисты, троеборцы) могут произвольно еще более значительно влиять на показатели

Статья

низкочастотного высокоамплитудного тремора. Многолетняя работа тренера по психологической и физической подготовке спортсменов сводится именно к активации фазического компонента ФМ [4]. Можно в рамках такого подхода оценить возможности молодых спортсменов в результатативности. Новые методики на базе САС оценки двигательных функций человека могут обеспечить объективную оценку состояния «тревожности» пациента перед операцией, психического состояния спортсмена перед соревнованием (в физиологии и биофизике спорта) и т.д.

Эффекты управляющих воздействий ФМ на показатели 3 системокомплексов исследовались в 2 блоках экспериментов и наблюдений. В 1-м случае исследовались показатели ВНС у нетренированных студентов, тренированных и мастеров спорта) в ходе выполнения физических упражнений в разных видах спорта. Обобщенный показатель СИМ до физкультурных тренировок имел доверительный интервал (2,6-6,4) при среднеарифметическом значении 4,5. После тренировок показатель СИМ составил (20,3-32,6); 26,47. Показатели ПАР до тренировок у этой же группы составили: (16,15-21,85); 19, а после тренировок ПАР имел значение: (4,08-8,87); 6,47 (табл. 1 и 2). Вегетативный системокомплекс у нетренированных мужчин 17-18 лет меняется: показатели СИМ растут в ~6 раз, а ПАР уменьшается в ~3 раза. Изменения для женщин 17-18 лет составили: СИМ до тренировок (2,07-4,46) 3,27, после тренировок (7,53^15,02) 11,46. Показатели ПАР - до тренировок (14,39^19,88) 17,13, после тренировок - (10,32^15,28) 12,8. Сводные результаты статистических расчетов представлены в табл. 1 и 2. У мужчин в ходе тренировок изменения показателей ВНС более значительны, чем у женщин. Это объясняется недостаточной физической нагрузкой для женщин или спецификой женского организма в условиях Севера РФ.

Таблица 2

Результаты статистической обработки данных (критерий Стьюдента 2.15, к =п-1=14, при р=0,95) измерений показателей кардио-респираторной ФСО группы нетренированных девушек (1 курс) до и после физической нагрузки

Показатели <x> D' 5<x> 5"<x> [<x>±dxl

СИМ до 3,27 4,33 2,08 0,56 2,07;4,46

после нагр. 11,47 46,91 6,85 1,83 7,53;15,02

ПАР до 17,13 22,78 4,77 1,28 14,39;19,87

после нагр. 12,8 18,56 4,31 1,15 10,32;15,27

ЧСС до 83,8 165,23 12,85 3,43 76,41 ;91,19

после нагр. 108,6 102,77 10,14 2,71 102,7;114,42

ИНБ до 40 306,67 17,51 4,68 29,94; 50,06

после нагр. 212,67 40819,56 202,04 53,99 96,57;328,76

У девушек, регулярно занимающихся спортом, такое реверсирование не характерно. Однако все они дают повышение симпатической активности после тренировок и снижение парасимпатической активности в 2-3 раза. У нетренированных лиц эти изменения (до и после тренировок) значительные, особенно для юношей. Для них характерно и значительное изменение индекса Баевского (до - 71,1, после -590). Нетренированные же девушки давали меньшее изменение индекса Баевского (до - 40, после -212,7) для среднеарифметических значений. Тренированные девушки отличались от нетренированных по индексу Баевского. До тренировок у девушек (игровые виды спорта) индекс составил

- 67,8, а после - 168,9. Девушки с индивидуальными видами спорта имели показатели индекса Баевского от 80 единиц до и 172,5 после тренировок. Установлены различия в показателях ФСО у лиц разной степени тренированности. Это дает основание думать о разном статусе ФМ в динамике ВСОЧ в фазовом пространстве состояний у этих групп населения Югры.

Литература

1. ЕськовВ. М. и др. // ВНМТ.- 2002.- Т. IX, № 3 - С.24-25.

2. Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- Ч. V.- / Под ред. В.М. Еськова, А. А. Хадарцева.- Самара: Офорт, 2004.- 140 с.

3. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине.- Ч. VI / Под ред. В.М. Еськова,

А. А. Хадарцева - Самара: Офорт, 2005.- 153 с.

4. Логинов С.И. Физическая активность: методы оценки и коррекции.- Изд-во СурГУ, 2005.- 342 с.

УДК 616-071; 621.391

НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-СИСТЕМНЫЕ ПОДХОДЫ И ПАРАДИГМЫ В КЛИНИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ

В. И. АДАЙКИН, В. М. ЕСЬКОВ, В.Г.ЗИЛОВ, О. Е. ФИЛАТОВА,

А. А. ХАДАРЦЕВ*

Введение. Ныне курсы медицинской кибернетики (МК) и клинической кибернетики (КК) активно вводятся в учебные планы медицинских вузов, институтов, академий и университетов (классических и медицинских). Приобщение будущих врачей к кибернетическим технологиям - дело нужное и перспективное. Но часто читаемые курсы являются ознакомительными, и ограничены кратким знакомством с предметом и сдачей зачета.

Фактический материал, представленный в этих курсах, в основном, базируется на элементах математической статистики, биометрии, некоторых разделах информатики (понятия алгорит-мирования, азы программирования, некоторые другие разделы информатики в прикладном медицинском аспекте). В лучшем случае рассматриваются простейшие модели в виде дифференциальных или разностных уравнений, описывающих процессы фармакокинетики, динамики распространения ряда заболеваний, модели иммунитета, ряда других медицинских процессов.

Нам представляется, что это очень упрощенный подход к трактовке возможностей и реальных достижений МК и КК, которые на современном этапе развития естествознания все более активно опираются на последние достижения термодинамики неравновесных систем (к которым можно относить объекты современной теоретической и клинической медицины) и совершают настоящий переворот в базовых понятиях и информационном обеспечении медицины. Это связано не только с новым пониманием закономерностей, происходящих в живой природе, но и с активным внедрением основных понятий, методов, моделей и подходов в теории хаоса и синергетике при изучении биологических систем и конкретно человека.

Общие закономерности в развитии КК. Наука медленно отходит от классического детерминизма Лапласа (но не отбрасывает его полностью), который в 19-20 веках плавно перейдя в стохастический подход, т. е. в вероятностное описание процессов живой природы. Сейчас возникли новые понятия и парадигмы естествознания. Биологические динамические системы (БДС) описываются на молекулярном, клеточном, субклеточном, органном уровне и уровне систем органов, функциональных систем организма (ФСО) человека и популяционном уровне (теория эпидемий) в терминах компартментов и кластеров, русел и параметров порядка, областей джокеров и самих джокеров [1, 4-5, 7-8]. Используется не только традиционный системный анализ (СА) и системный синтез (СС), в рамках которого идентифицируются подпространства меньшей размерности, в которых вектор состояния организма человека (ВСОЧ) может описывать динамику поведения биосистем, основных движений вектора, соответствующих саногенезу и патогенезу. В рамках такого подхода ВСОЧ в т-мерном глобальном пространстве может описывать общее состояние БДС организма человека, причем заболевания определяют русла в динамике поведения вектора.

Самое важное достижение современной клинической кибернетики базируется именно на системном анализе и синтезе (САС) в рамках теории фазатона мозга (ТФМ). Становится возможным представлять и прогнозировать динамику того или иного заболевания с позиций теории систем, т.к. именно системное представление о саногенезе и патогенезе позволяет наиболее эффективно выбирать методы лечения, его стратегию и тактику. Теория фазатона мозга, компартментно-кластерный анализ и синтез различных БДС человека в норме и при патологии позволяют выбирать эффективные методы лечения, способы пролонгации активной жизни, создают новые представления о механизмах старения и смерти организма человека в разных условиях его проживания [2-3, 7]. Современная КК, базируясь на методах теории нечетких множеств, компартментно-кластерном подходе (ККП) и компартментно-кластерной теории биосистем (ККТБ), теории нейросетей и нейро-ЭВМ, обеспечивают новый уровень диагностики, лечения и прогнозирования состояний БДС человека в аттракторах состояний нормы и патологии. САС обеспечивает выбор тактики лечения с использованием синергетических

Сургутский государственный университет, 628400, г. Сургут, Энергетиков 14, СурГУ, (3462)524822, e-mail: evm@bf.surgu. r u