Методическое обеспечение формированияпредстартовых состояний на основе нелинейно-динамического анализа ЭЭГ-сигнала

- разработаны индивидуализированные варианты формирования оптимального предстартового состояния, включая все этапы тренировочного цикла и учитывая основные иерархические уровни управления;

- управление предстартовым состоянием спортсмена будет осуществляться с учетом исходного уровня сформированности компонентов психологической готовности, актуальных потребностей и индивидуально-психологических особенностей по каждому из иерархических уровней управления.

ЛИТЕРАТУРА

1. Галалу, В.Г., Хало, П.В. Системный подход в методе транскраниальной электростимуляции // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2006. - № 6 (61). - С. 281 - 287.

2. Сетяева, Н.Н. Психическая саморегуляция в подготовке спортсменов высокой квалификации циклических видов спорта: монография / Н.Н. Сетяева, А.В. Фурсов. - Сургут: РИО СурГПУ, 2010. - 203 с.

3. Сопов, В.Ф. Теория и методика психологической подготовки в современном спорте // М.: Департамента физической культуры и спорта города Москвы, 2010. - 116 с.

4. Хало, П.В. Исследование принципов построения и разработка биотехнических систем для повышения эффективности оценки и коррекции психофизиологического состояния человека-оператора // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, Южный федеральный университет. Таганрог, 2007. - 16с.

5. Хало, П.В. Концепция активации резервных возможностей человека как полииерархической функции или в чем смысл жизни // Научно-методический электронный журнал "Концепт". 2013. Т. 4. - № 34. - С. 1956 -1960.

6. Хало, П.В. Психологическая обратная связь как способ оценки и коррекции психофизиологического состояния человека-оператора // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2004. № 6 (41). С. 30-32.

7. Хало, П.В. Сверхмобильные системы с биологической обратной связью // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2004. № 5 (40). С. 182-184.

8. Хало, П.В., Бородянский, Ю.М. ЭЭГ-корреляты активации резервных возможностей организма // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2014. - № 10 (159). - С. 24 - 33.

9. Хало П.В., Быков Н.Д., Хвалебо Г.В. Выбор показателей эффективности методов активации резервных возможностей спортсмена для холтеровского мониторинга // Вестник Таганрогского государственного педагогического института. 2012. № 1с. С. 159-163.

10. Хало, П.В., Галалу, В.Г. Возможности применения нанотехнологий в активации резервных возможностей человека // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2010. - № 9 (110). - С. 145-150.

11. Хало, П.В., Галалу, В.Г., Омельченко, В.П. Модели и принципы активации резервных возможностей организма // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2010. - №9 (110).- С.63-70

12. Хало П.В., Галалу В.Г., Омельченко В.П., Бородянский Ю.М. Принципы системного моделирования функциональных систем активации резервных возможностей человека // Инженерный вестник Дона. 2012. - Т. 22. № 41 (22). - С. 17.

13. Хало, П.В., Хвалебо, Г.В., Сальный, Р.В. Феноменологическая редукция как метод выявления паттернов продуктивных функциональных состояний в спорте // Вестник Таганрогского государственного педагогического института. 2014. - № 2. - С. 272-277.

14. Хало, П.В., Хвалебо, Г.В., Туревский, И.М. Системный подход к разработке модели формирования оптимального предстартового состояния // Теория и практика физической культуры. 2015. - № 12. - С. 71-73.

15. Чикуров, А.И. Управление предсоревновательной психологической подготовкой высококвалифицированных дзюдоистов на основе результатов контроля состояния готовности // Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук, Красноярск. - 2008. - 193 с.

П.В. Хало, Б.И. Марченко, Г.В. Хвалебо

МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФОРМИРОВАНИЯПРЕДСТАРТОВЫХ СОСТОЯНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЛИНЕЙНО-ДИНАМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЭЭГ-СИГНАЛА

Аннотация. Статья посвящена возможности управления траекторией формирования предстартового состояния спортсменов, причем для оценки текущего функционального состояния центральной нервной системы предлагается применение методов нелинейно-динамического анализа ЭЭГ-сигнала, а для коррекции - методы ритмической стимуляции и психонетики.

Ключевые слова: предстартовые состояния, ЭЭГ- анализ, энтропия, аттрактор, психонетика

P.V. Halo, B.I. Marchenko, G.V. Hvalebo

METHODOLOGICAL SUPPORT OF THE FORMATION OF THE PRE-START STATE OF ANY BASED ON NONLINEAR DYNAMIC ANALYSIS OF EEG SIGNAL

Abstract. The paper considers the trajectory control of the formation of the prelaunch status of athletes, and to assess the current functional condition of the Central nervous system proposed the application of methods of nonlinear dynamical analysis of the EEG signal, and for correction methods repetitive stimulation and psychonetic.

Keywords: prelaunch status, EEG-analysis, entropy, attractor, psychonetic

Одной из актуальных задач современного спорта является проблема поиска новых путей оптимизации функционального состояния спортсмена, повышения уровня его адаптации к физическим и психоэмоциональным нагрузкам экстремального характера, способным при длительном воздействии приводить к нарушению центральной регуляции всех форм произвольной деятельности (К.В. Судаков, 2004; И.А. Святогор, 2005; Л.Д. Маркина, В.В. Маркин, 2008). Проблема изучения взаимосвязи спортивной деятельности и коррелирующих с ним изменений в ЦНС остается в настоящее время одной из самых малоизученных. Актуальным является и необходимость разработки новых методов оперативного контроля состояния спортсменов во время выполнения тренировочных циклов, представляет интерес выявление нейрофизиологических коррелят психофизиологических показателей, сопутствующих двигательной активности. Проведенный нами анализ в [5, 10, 11, 13] показал, что формирование оптимального функционального состояния спортсмена, как впрочем и любого человека, связано со слаженным функционированием различных иерархических уровней управления (физиологического, психологического, социального и пр.). Каждый из этих уровней формирует свои цели и программы действий, а следовательно - свои функциональные системы и состояния. Взаимодействие этих функциональных систем между собой определяет то или иное функциональное состояние.

Стоит отметить, что в настоящее время нет общепризнанной теории функциональных состояний, т.к. существует множество подходов их описания: эргономический (как состояния организма, продуцирующие определенные результаты профессиональной деятельности), психофизиологический (как результаты взаимодействия модулирующих систем мозга и неокортекса, определяющие текущую форму жизненной активности), нейрохимический (как балансы деятельности медиаторных систем организма, провоцирующие определенный тип поведения), комплексный (как системный ответ организма, обеспечивающий адекватность его функционирования требованиям деятельности) и др. Все эти подходы оперируют большим (фактически бесконечным) множеством функциональных состояний. Только в психофизиологическом подходе особо выделяют два основных: сон и бодрствование, но и здесь изменения в активности нервных процессов образуют одномерную шкалу, нижняя граница которой - состояние сна, верхняя - состояние очень сильного возбуждения типа ярости. Максимальная эффективность деятельности соответствует оптимальному уровню бодрствования. Таким образом, какой бы подход ни был выбран, всегда можно говорить о множестве функциональных состояний, образующих собой фазовое пространство (т.к. любой живой организм представляет собой сложную динамическую систему).

Возникает задача возможности оценки и точной коррекции момента перехода из одного функционального состояния в другое как на различных этапах тренировочного цикла, так и при выполнении отдельных тренировочных упражнений. Очевидно, эта задача может быть решена с помощью исследования и анализа изменений организации мозговой деятельности и психофизиологических феноменов, ее сопровождающих. К сожалению, многие новые технологии изучения биоэлектрической активности мозга: позитронно- эмиссионная, магнито- резонансная, однофо-тонно- эмиссионная компьютернаятомография(англ. Single-photonemissioncomputedtomography, SPECT) не могут быть использованы для решения данной задачи, ввиду значительной инерционности производимой оценки. Вместе с тем уже ставший традиционным метод электроэнцефалографии (ЭЭГ) обладает свойством практической безинерционности относительно процессов нервной деятельности любого уровня. Недоступная же методу ЭЭГ объемная реконструкция активности мозга компенсируется тем, что основные управляющие процессы происходят в сравнительно тонком слое неокортекса (см. рис. 1) [6, 8, 14].

Рис.1 Соответствие схемы ЭЭГ- отведений 10-20 актам спортивной деятельности.

С другой стороны, большинство традиционных подходов, используемых при математической обработке ЭЭГ, имеют существенный недостаток: для выявления изменений биопотенциалов, связанных с двигательным актом, требуются значительные эпохи анализа, что исключает изучение быстропротекающих процессов. Анализ статистических свойств ЭЭГ показывает, что короткие отрезки ЭЭГ обычно хорошо аппроксимируются гауссовским распределением, в то время как более длинные ему не подчиняются, а свойства даже одноминутного фрагмента ЭЭГ не соответствуют свойствам составляющих его коротких участков [2]. Неэффективность традиционных методов математической обработки отчасти объясняется тем, что нормальная динамика ЭЭГ ритмов проявляет свойства хаотичности.

Учет последнего факта, а также того, что высшая нервная деятельность спортсмена представляет собой сложную динамическую систему, а множества функциональных состояний - фазовое пространство, ведет к выводу о возможности применения для анализа ЭЭГ- активности синер-гетических методов исследования. Данный подход может позволить получить не только исчерпывающую оценку динамического состояния различных систем мозга спортсмена, но и выработать эффективный инструмент для коррекции деструктивных процессов, приводящих к срыву оптимального функционального состояния [13]. С точки зрения данного подхода, управление формированием того или иного функционального состояния будет осуществляться путем удаления или приближения к аттрактору, т.е. «притягивающему» определенное функциональное состояние множеству психофизиологических параметров спортсмена в общем фазовом пространстве возможных функциональных состояний. Аттрактор - это наименьшее по затратам энергии множество психофизиологических параметров, к которому стремится функциональная система. Управлять им можно путем слабых резонансных воздействий по описанным нами в [13] уровням иерархии системы. Каждый из уровней, очевидно, содержит свои аттракторы состояний системы - на первом уровне это будут аттракторы биологических параметров, на втором - семантические аттракторы, на третьем - аттракторы архетипов.

К сожалению, надежная методология нелинейного анализа для ЭЭГ- исследований в настоящее время отсутствует, полученные разными авторами результаты зачастую оказываются недостаточно точными, их интерпретация вызывает сомнения, поэтому практическое применение данного метода ограничено [2]. Главная причина в том, что ЭЭГ- активность представляет собой суперпозицию сигналов, приходящих из различных структур мозга, зачастую выполняющих на текущий момент разные, не связанные между собой, функции. Поэтому непосредственный анализ «хаотичности» такой активности затруднителен и не может быть в полной мере надежным, так как

реконструкция ЭЭГ-аттракторов может быть проведена только в фазовых пространствах весьма высокой размерности. Как правило, качественно выполнить такую реконструкцию затруднительно из-за высокого уровня окружающего электромагнитного шума техногенного характера и нарушения условия стационарности. Последнее может быть вызвано тем, что исследуемый не способен пребывать достаточно долго в одном и том же функциональном состоянии.

Одним из основных параметров аттрактора, характеризующим степень его «неоднородности», является размерность Хаусдорфа. Однако ее вычисление для аттракторов больших размерностей слишком сложно, поэтому используют оценку снизу, определяя корреляционную размерность аттрактора [2]

1п(2£1Р?) 1п С(К,т,Е) £>-, = пт„п-1 1 1 = пт„п -, т>2п+1,

* Е " 1П£ £ ° 1П£ ' _ '

где р1 — вероятность попадания точки аттрактора в 1-ю ячейку, размера  ;С

е - I-Z^czy - ZKJ )2 I- корреляционная сумма.

где H - функция Хевисайда, Н(х) = ^-,х = 0 ; K — число рассматриваемых точек.

2

Другой важной характеристикой динамической системы является энтропия Колмогорова-Синая (h), которая характеризует скорость потери динамической системой информации. Ее вычисление также мало реально, поэтому используют оценку снизу, определяя корреляционную энтропию [26]

1 V , 1 С

h = - lim lim — ln > Р,- ,„ = — lim lim ln ' К ¿—I

Z-i 10.....lK dT^oK^™ C

'о.....i к

где d — смещение реконструкции; т — шаг дискретизации по времени; Р^ iR — совместная вероятность того, что траектория в последовательные моменты с интервалом т проходит через ячейки i0,... ij, ...,iK.

Для корректного вычисления корреляционной размерности и энтропии необходимо оценить вероятность попадания точек аттрактора в ячейки достаточно малых размеров в пространстве «вложения» высокой размерности, так как иначе не удастся выявить структуру аттрактора и оценить скорость потери динамической системой информации. Минимальный размер ячеек, очевидно, ограничивается влиянием шума.

Степень упорядоченности различных иерархических уровней системы можно оценить на основе энтропии С. Кульбака (SK):

= £¿=1 Pil°9 ~~cm , Pi

где SK>0, p— вероятность i-го иерархического уровня реального распределения, pfm- вероятность i-го иерархического уровня равновесного распределения.

В настоящее время известен ряд свободно распространяющихся программ, предназначенных для проведения нелинейно-динамического анализа, например -Visual Recurrence Analysis, Impact-0.7.0 и пр.

По мнению A. Remond, B. Renault (1972), организация ЭЭГ-сигнала может быть описана на основе ограниченного набора простых паттернов. В общей концепции G. Bodenstein, H.M. Praetorius (1977) ЭЭГ-активность представляет собой практически стационарные сегменты, между которыми наблюдаются быстрые переходные процессы. По мнению О.Ю. Майорова, В.Н. Фенченко (2012), ЭЭГ-сигнал с позиций нелинейной динамики претерпевает существенные, визуально не фиксируемые изменения на относительно небольших по продолжительности участках. При проведении нелинейно-динамического ЭЭГ-анализа целесообразно предварительно провести сегментацию сигнала, полагая сегментом участок записи, в пределах которого амплитуда сигнала сохраняет достаточно большое значение. Значительное уменьшение амплитуды может свидетельствовать о переходе к другому «микросостоянию» коры головного мозга. Определить, произошел ли переход к другому «микросостоянию» или нет, можно, рассмотрев характер изменения фазы сигнала в пределах выделенных сегментов. Сегменты с одинаковым характером изменения фазы образуют микросостояния, в пределах которых динамическая система, описывающая

активность мозга, неизменна. Таким образом, при нелинейно-динамическом ЭЭГ-анализе необходимо выделять в фазовом пространстве сегменты с медленной динамикой, соответствующие определенному микросостоянию, и быстрой- характеризующие момент перехода от одного микросостояния к другому[2]. Глубокая же и резкая перестройка организма характеризуется пароксиз-мальной активностью не эпилептического характера[7, 9] и, по всей видимости, ведет к перерасходу резервов организма.

Таким образом, использование нелинейно-динамического ЭЭГ- анализа в перспективе позволило бы управлять переходами от одного микросостояния к другому так, чтобы снизить цену адаптации к спортивным нагрузкам, высвободив дополнительные ресурсы организма для спортсмена. Подобное управление может быть осуществлено, например, методом бинауральной аудио-стимуляции или другими методами ритмической стимуляции [3, 4]. Использование данного метода основано на гипотезе, что, в случае накладывания стимулирующих ритмов друг на друга в несколько «слоев» в нужном направлении, можно сформироватьтребуемый паттерн ритмической активности мозга и таким образом инициировать у индивида необходимое состояние сознания, которому свойствен этот паттерн. Действительно, в настоящее время известно множество исследований как отечественных, так и зарубежных авторов, в которых отмечается успешное применение эффекта бинаурального аудиовоздействия: для ускорения процессов релаксации, снятия стресса, повышения болевого порога, нормализации сна (I. Martin, P.H. Venables, 1980.), улучшения процессов обучения и запоминания (R.C. Kennerly, 1994.), активизации творческих процессов (F. Lolas, 1977; R. Jevning, R.K. Wallace, M. Beidenbach, 1992), для оптимизации функционального состояния военных моряков (С.Э. Асташко, 2008), для достижения общеоздоравливающего эффекта (Б.Н. Анисимов, 2012), для нормализации психического состояния личности (И.В. Волженцева, 2014) и др. Вместе с тем физиологические механизмы бинаурального аудио-воздействия до конца не ясны. Наиболее распространённой является гипотеза «частотно-ведомого» отклика (frequency-followingresponse) ЭЭГ на звуковую стимуляцию. Этот отклик, регистрируемый на вертексе (макушке головы), был продемонстрирован в ряде исследований (А.Р. Лурия, 1970; I. Martin, P.H. Venables, 1980; P. Brauchli, C.M. Michel, H. Zeier, 1995;), но его доминирующая роль при бинауральной аудиостимуляции считается спорной из-за чрезвычайной слабости эффекта.

Однако применение ритмической стимуляции не всегда возможно в соревновательном процессе. Здесь особый интерес, по нашему мнению представляет III уровень управления [1, 12, 13], практически не представленный как в отечественной, так и в западной методологии тренировочного процесса и, напротив, широко - в восточной. Этот уровень соответствует внутренним состояниям человека, его способности к саморегуляции психических состояний напрямую, минуя II сигнальную систему. Подобный метод применяется, например, в карате, в медитативных практиках вхождения в боевое состояние готовности (см. рис. 2).

Рис 2. ЭЭГ- активность каратиста в состоянии боевой готовности.

К сожалению, данный метод малоприменим в отечественной методологии тренировочного процесса ввиду значительных различий в образе мышления Востока и Запада. Однако эту проблему можно с успехом решить, используя отечественное инновационное направление - психонетику (О.Г. Бахтияров, 1997) [1]. Основными психонетическими приемами являются деконцентрация внимания и волевая медитация. Деконцентрация внимания представляет собой технику, противоположную концентрации внимания,- не выделение и удержание одного из объектов в перцептивном поле, а равномерное распределение внимания по полю полимодальных стимулов. Волевая медитация представляет собой процесс целенаправленного порождения содержаний сознания, начиная с намерения и заканчивая образом, мыслью или действием. Под намерением понимается как смысловое амодальное (надмодальное) образование, стремящееся к превращению в чувственно проявленное содержание сознания. Здесь не задается тематика содержаний, а формируется,по средствам саморефлексии, процесс, в котором выделяется сама порождающая активность и порождаемые этой активностью намерения и результат. Овладение техникой развертывания намерений в содержании сознания позволяет превратить «ментальную тишину», один из главных элементов восточных медитативных практик, в полностью управляемый психомоторный акт. В настоящее время известен ряд программных продуктов, предназначенных для развития требуемых психоне-тических навыков и полностью лишенны восточного философско-мировоззренческого контекста. Например, это программы: «Деконцентрация-1» (разработчики С. Панкевич, М. Балюра, 2010 г.);«Руны» (разработчик Л. Колесников, 2011 г. - 2012 г.);«Слова» (разработчики С. Панкевич и М. Балюра, 2010 г.);«Ромашка» (разработчик С. Панкевич, 2011 г.) и др.

Выводы:

1. Глубокая и резкая перестройка организма характеризуется пароксизмальной ЭЭГ-активностью неэпилептического характера и может вести к перерасходу резервов организма спортсмена.

2. ЭЭГ-активность, в пределах которой амплитуда сигнала сохраняет достаточно большое значение, соответствует определенному микросостоянию организма спортсмена.

3. Значительное уменьшение амплитуды ЭЭГ-сигнала свидетельствует о начале перехода мозга спортсмена к другому микросостоянию.

4. Использование нелинейно-динамического ЭЭГ-анализа позволяет осуществлятьуправле-ние переходами от одного микросостояния к другому так, чтобы снизить цену адаптации к спортивным нагрузкам, высвободив дополнительные ресурсы для организма спортсмена.

5 Постепенное достижение оптимального предстартового состояния спортсмена через целенаправленную череду переходов от одного микросостояния к другому может быть осуществлено методами ритмической стимуляции.

6. Особый интерес представляют психонетические методы, позволяющие осуществлятьса-морегуляцию психических состояний спортсменов в процессе соревнований.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бахтияров, О.Г., Хало, П.В., Омельченко, В.П. Использование психотехник для развития сверхнормативных компетенций // VI международный научно-методический симпозиум «Современные проблемы многоуровневого образования», ДГТУ Ростов-на-Дону. -2011.- С118 - 126

2. Майоров, О.Ю., Фенченко, В.Н. Метод русел и джокеров в исследовании биоэлектрической активности мозга // Клиническая информатика и телемедицина. - 2012. - Т. 8. Вып. 9. - С. 17 - 22.

3. Хало, П.В. Диагностика и коррекция психофизиологического состояния человека-оператора в условиях развивающегося информационного общества // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2006. - № 1 (56). - С. 122 -126.

4. Хало, П.В. Индивидуальные технические средства психотренинга // Известия ЮФУ. Технические науки. -2006. № 11 (66). - С. 249 - 255.

5. Хало, П.В. Концепция активации резервных возможностей человека как полииерархической функции или в чем смысл жизни // Научно-методический электронный журнал "Концепт". - 2013. - Т. 4. № 34. - С. 1956 -1960.

6. Хало, П.В. Обоснование методического обеспечения формирования оптимального предстартового состояния спортсмена // Вестник Таганрогского государственного педагогического института. - 2015. - № 2. - С. 206 -216.

7. Хало П.В., Бородянский, Ю.М. ЭЭГ-корреляты активации резервных возможностей организма // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2014. - № 10 (159). - С. 24 - 33.

8. Хало, П.В., Быков, Н.Д., Хвалебо, Г.В. Выбор показателей эффективности методов активации резервных возможностей спортсмена для холтеровского мониторинга // Вестник Таганрогского государственного педагогического института. - 2012. - № 1. - С. 159 - 163.

9. Хало, П.В., Сахаров В.Л., Бородянский Ю.М., Пароксизмальная активность и активация резервных возможностей организма // Инженерный вестник Дона. - 2014. - Т. 32. № 4-2. - С. 37.

10. Хало, П.В., Галалу, В.Г., Омельченко, В.П. Модели и принципы активации резервных возможностей организма // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2010. - №9 (110). - С. 63 - 70.

11. Хало, П.В., Галалу, В.Г., Омельченко, В.П., Бородянский, Ю.М. Принципы системного моделирования функциональных систем активации резервных возможностей человека // Инженерный вестник Дона. - 2012. - Т. 22. № 4-1 (22). - С. 17.

12. Хало, П.В., Хвалебо, Г.В., Сальный, Р.В. Феноменологическая редукция как метод выявления паттернов продуктивных функциональных состояний в спорте // Вестник Таганрогского государственного педагогического института. - 2014. - № 2. - С. 272 - 277.

13. Хало, П.В., Хвалебо, Г.В., Туревский, И.М. Системный подход к разработке модели формирования оптимального предстартового состояния // Теория и практика физической культуры. - 2015. - № 12. - С. 71 - 73.

14. Хало, П.В., Хвалебо, Г.В., Щеткин, Ю.Ю. Спортивное мастерство как функциональное состояние мозга // Вестник Таганрогского государственного педагогического института. - 2015. - № 2. - С. 216 - 223.