Фрактальная физиология
Фрактальная физиология относится к изучению физиологических систем с использованием методов науки о сложности , таких как мера хаоса , энтропия и фрактальные измерения . Основное предположение заключается в том, что биологические системы сложны и демонстрируют нелинейные модели активности, и что характеристика этой сложности (с использованием специальных математических подходов) полезна для понимания, а также для того, чтобы делать выводы и прогнозы о системе. [1]
Основные выводы
[ редактировать ]![]() | Этот раздел нуждается в расширении . Вы можете помочь, добавив к нему . ( март 2022 г. ) |
Нейрофизиология
[ редактировать ]Количественные оценки сложности мозговой деятельности используются при характеристике нервно-психических заболеваний и психических состояний, таких как шизофрения, [2] аффективные расстройства, [3] или нейродегенеративные расстройства. [4] В частности, снижение сложности ЭЭГ обычно связано с усилением симптоматики.
Сердечно-сосудистые системы
[ редактировать ]Сложность вариабельности сердечного ритма является полезным предиктором сердечно-сосудистого здоровья. [5]
Программное обеспечение
[ редактировать ]В Python NeuroKit предоставляет полный набор функций для сложного анализа физиологических данных. [6] [5] AntroPy реализует несколько мер для количественной оценки сложности временных рядов. [7]
В R TSEntropies предоставляет методы для количественной оценки энтропии. [8] casnet реализует набор аналитических инструментов для изучения сигналов, записанных от сложных адаптивных систем . [9]
В MATLAB набор инструментов нейрофизиологических биомаркеров (NBT) позволяет выполнять анализ колебаний без тренда . EZ Entropy реализует энтропийный анализ физиологических временных рядов. [10]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Бассингтуэйт, Джеймс Б. (1994). Фрактальная физиология . Нью-Йорк: опубликовано для Американского физиологического общества издательством Oxford University Press. ISBN 0195080130 .
- ^ ан дер Хайден, У. (февраль 2006 г.). «Шизофрения как динамическое заболевание». Фармакопсихиатрия . 39 : 36–42. дои : 10.1055/s-2006-931487 . PMID 16508894 .
- ^ Треттер, Ф.; Гебике-Хартер, П.Дж.; ан дер Хайден, Ю.; Руеску, Д.; Мьюз, Х.В.; Терк, CW (май 2011 г.). «Аффективные расстройства как сложные динамические заболевания - взгляд системной биологии». Фармакопсихиатрия . 44 (С 01): С2–С8. дои : 10.1055/s-0031-1275278 . ПМИД 21544742 .
- ^ Смитс, Фенн Маргрит; Поркаро, Камилло; Коттон, Карло; Канчелли, Андреа; Россини, Паоло Мария; Теккио, Франка (12 февраля 2016 г.). «Электроэнцефалографическое фрактальное измерение в здоровом старении и болезни Альцгеймера» . ПЛОС ОДИН . 11 (2): e0149587. Бибкод : 2016PLoSO..1149587S . дои : 10.1371/journal.pone.0149587 . ПМЦ 4752290 . ПМИД 26872349 .
- ^ Jump up to: а б Фам, Тэм; Лау, Дзен Хуэн; Чен, С.Х. Аннабель; Маковски, Доминик (9 июня 2021 г.). «Вариабельность сердечного ритма в психологии: обзор показателей ВСР и руководство по анализу» . Датчики . 21 (12): 3998. Бибкод : 2021Senso..21.3998P . дои : 10.3390/s21123998 . ПМК 8230044 . ПМИД 34207927 .
- ^ Маковски, Доминик; Фам, Тэм; Лау, Зен Дж.; Браммер, Ян К.; Леспинасс, Франсуа; Фам, Хунг; Шёльцель, Кристофер; Чен, С.Х. Аннабель (август 2021 г.). «NeuroKit2: набор инструментов Python для обработки нейрофизиологических сигналов» . Методы исследования поведения . 53 (4): 1689–1696. дои : 10.3758/s13428-020-01516-y . ПМИД 33528817 . S2CID 231757711 .
- ^ Валла, Рафаэль (22 марта 2022 г.). «рафаэльваллат/антропия» . github.com . Проверено 22 марта 2022 г.
- ^ Томкала, Иржи (8 октября 2018 г.). «ТСЭнтропии» . КРАН . Проверено 22 марта 2022 г.
- ^ Хассельман, Фред (6 марта 2022 г.). "каснет" . github.com . Проверено 22 марта 2022 г.
- ^ Ли, Пэн (декабрь 2019 г.). «EZ Entropy: программное приложение для энтропийного анализа физиологических временных рядов» . Биомедицинская инженерия онлайн . 18 (1): 30. дои : 10.1186/s12938-019-0650-5 . ПМК 6425722 . ПМИД 30894180 .