Wstępne implikacje analizy systemów złożonych dla przypadku układu oddechowego

• Autorzy: Jabłoński I. , Mroczka J.

Warianty tytułu

EN

Introductory implications of the complex systems analysis for example of the respiratory system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Charakterystyczne wzorce czasowej zmienności są przejawem zdefiniowanej właściwości systemów złożonych [[9], [17]], także tych biologicznych, których interesującym przypadkiem jest układ oddechowy. U wykazujących ogólną systemową stabilność złożonych systemów biologicznych stwierdzić jednakże można relacje pomiędzy wystąpieniem stanu patologicznego a zmianą indywidualnej trajektorii zachowań w przestrzeni obserwacji. Artykuł podejmuje problematykę możliwości pomiaru regularności oraz ich zmian w kontekście analizy złożoności. Posługując się sztucznie wygenerowanymi danymi, autorzy wstępnie szacują potencjał wybranych narzędzi teoretycznych do pracy z sygnałami rejestrowanymi w układzie oddechowym. Szczególnie interesujące wyniki uzyskano dla miar entropijnych, a także dla grafów rekurencyjnych, będących wyrazem topologicznej reprezentacji złożoności systemów. Przedstawione wyniki wstępne sugerują potrzebę kontynuacji prac, tak w obszarze samych narzędzi jak i czysto aplikacyjnym.

EN

Characteristic patterns of temporal variations manifest a defining feature of complex systems [[9], [17]], also this biological ones, among which the respiratory system is an interesting example. For the group of the complex biological systems, with characteristic property of general systemic stability, yet it can be stated the relationship between the appearance of a pathological state and the change of the individual trajectory of behaviour in the space of observations. The paper deals with the issues of ability to measure regularities, their changes in the context of complex analysis. Using artificially generated data, the authors have tentatively estimated the potential of the chosen theoretical tools to the work with the signals accessible in the respiratory system. Especially interesting results were obtained for the entropy measures as well as for the recurrent graphs, which are the topological representation of system complexity. The presented, introductory results suggest the need to continue the investigations, both in the area of the tools and purely appliqué one.

Słowa kluczowe

PL

układy złożone; układ oddechowy; miary złożoności

EN

complex systems; respiratory system; complexity measures

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2007
• Tom: R. 53, nr 9 bis
• Strony: 402--405
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys.,

Twórcy

autor

Jabłoński I.

• Katedra Metrologii Elektronicznej i Fotonicznej, 50-317 Wrocław, ul. B. Prusa 53/55

autor

Mroczka J.

• Katedra Metrologii Elektronicznej i Fotonicznej, 50-317 Wrocław, ul. B. Prusa 53/55

Bibliografia

• [1] Baker G. L., Gollub J.P.: Wstęp do dynamiki układów chaotycznych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1998.
• [2] Baldwin D. N., Suki B., Pillow J. J., Roiha H. L., Minocchieri, Frey U.: Effect of sighs on breathing memory and dynamics in healthy infants. J. Appl. Physiol. 97, 2004, 1830-1839.
• [3] Bruce E. N.: Assessing respiratory control during spontaneous breathing. Practice may be more difficult than theory. Am. Respir. Crit. Care Med. 165, 2002, 1033-1036.
• [4] Bruce E. N.: Temporal variations in the pattern of breathing. J. Appl. Physiol. 80, 1996, 1079-1087.
• [5] Eckmann J. P., Ruelle D.: Ergodic theory of chaos and strange attractors. Rev. Mod. Phys. 57, 1985, 617-656.
• [6] Frey U., Brodbeck T., Majumdar A., Taylor D. R., Town G. I., Silverman M., Suki B.: Risk of severe asthma episodes predicted from fluctuation analysis of airway function. Nature 438,2005, 667-670.
• [7] Grassberger A. L., Procaccia I.: Estimation of the Kolmogorov entropy from a chaotic signal. Phys. Rev. A 28, 1983, 2591-2593.
• [8] Khoo M. C. K.: Determinants of ventilatory instability and variability. Respir. Physiol. 122, 2000, 167-182.
• [9] Mackey M. C.: The dynamic origin of increasing entropy. Rev. Mod. Phys. 61, 1989, 981-1015.
• [10] Marwan N.: Current developments of concepts based on recerrence plots and their applications. Praca doktorska. Wydział Matematyki i Nauk Przyrodniczych, Uniwersytet w Poczdamie 2003.
• [11] Marwan N., Kurths J.: Nonlinear analysis of bivariate data with cross recurrence plots. Phys. Lett. A 302, 2002, 299-307.
• [12] Pincus S. M.: Approximate entropy as a measure of system complexity. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 88, 1991, 2297-2301.
• [13] Pincus S. M.: Assessing serial irregularity and its implications for health. Ann. N Y Acad. Sci. 954, 2001, 245-267.
• [14] Pincus S. M., Goldberger A. L.: Physiological time-series analysis: what does regularity quantify? Am. J. Physiol. 266, 1994, H1643-H1656.
• [15] Pincus S. M., Singer B. H.: Randomness and degrees of irregularity. Proc. Natl. Acad. Sci. 93, 1995, 2083-2088.
• [16] Richman J. S., Moorman A. J.: Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 278, 2000, H2039-H2049.
• [17] Seely A. J. E., Macklem P. T.: Complex systems and the technology of variability analysis. Crit. Care 8, 2004, R367-R384.
• [18] Small M., Judd K., Lowe M., Stick S.: Is brathing in infants chaotic? Dimension estimates for respiratory patterns during quiet sleep. J. Appl. Physiol. 86, 1999, 359-376.
• [19] B. Suki, „Fluctuations and power laws in pulmonary physiology”, Am. J. Crit. Care Med. 166, 2002, 133-137.
• [20] B. Suki, A. M. Alencar, U. Frey, P. C. Ivanov, S.V. Buldyrev, A. Majumdar, H. E. Stanley, C. A. Dawson, G. S. Krenz, M. Mishima, „Fluctuations, noise and scaling in the cardio-pulmonary system”, Fluctuations and Noise Letters 3, 2003, 1-25.
• [21] B. Suki, A. M. Alencar, M. K. Sujeer, K. R. Lutchen, J. J. Collins, J. S. Andrade Jr., E. P. Ingenito, S. Zapperi, H. E. Stanley, „Life-support system benefits from noise”, Nature 393, 1998, 127-128.
• [22] Suki B., Frey U.: Temporal dynamics of recurrent airway symptoms and cellular random walk. J. Appl. Physiol. 95, 2003, 2122-2127.
• [23] Webber C. L. Jr., Zbilut J.: Dynamical assessment of physiological systems and states using recurrence plot strategies. J. Appl. Physiol. 76, 1994, 965-973.
• [24] Zbilut J. P., Giuliani A., Webber C. L. Jr.: Detecting deterministic signals in exceptionally noisy environments using cross-recurrence quantification. Phys. Lett. A 246, 1998, 122-128.
• [25] Zbilut J. P., Giuliani A., Webber C. L. Jr.: Recurrence quantification analysis and principle components in the detection of short complex signals. Phys. Lett. A 237, 1998, 131-135.

Uwagi

PL

Praca współfinansowana ze środków Fundacji na rzecz Nauki Polskiej.