5. Вибір методу дослідження за тематикою наукової роботи.

Сучасні інформаційні технології, що активно розвиваються в медичній науці і практиці охорони здоров’я, орієнтовані на аналіз медико-біологічних даних, розроблення методів вилучення з них інформації, формування інтегральних оцінок стану біосистем [3].

Проте, аналіз літературних джерел показав, що 80 % авіаційних катастроф [4], 70 % катастроф в атомній енергетиці та 64 % в на морському флоті [5] сталися через помилкові дії фахівців, тобто через людський фактор. Майже у 95 % учасників антарктичних експедицій мали місце порушення психофізіологічного стану організму внаслідок довготривалої дії екстремальних факторів зовнішньої середи [6]. Тобто, існуючі системи професійного відбору потребують вдосконалення своїх методів та засобів із застосуванням комп’ютерних технологій.

Питанням психофізіологічного відбору та розробки інформаційних технологій професійного відбору операторів екстремального виду діяльності займаються як вітчизняні [6], так і зарубіжні [7] вчені.

Побудова інтегральних критеріїв оцінювання психофізіологічного стану (ПФС) організму ОЕВД є ефективним при професійному відборі ОЕВД [8-10], але їх реалізація можлива лише за умови отримання статистично достатньої кількості експериментальних даних, що не завжди вдається досягнути за умови проведення окремих експериментів з ОЕВД.

Статистичне моделювання даних стану біологічних систем є ефективним методом збільшення розміру статистичної вибірки, що дозволяє зменшити варіабельність інтегральної оцінки стану досліджуваної системи в умовах малих об’ємів вхідних експериментальних даних [3].

Останні результати зарубіжних досліджень показують ефективність застосування ітераційного моделювання біологічних параметрів для збільшення розміру вибірки [11, 12]. Проте, в представлених дослідженнях розрахунки проводяться з допущенням про нормальність закону розподілу експериментальних даних, що не завжди є коректним при роботі з біологічними об’єктами.

Важливим аспектом при імітаційному моделюванні є достовірне визначення закону розподілу на основі вибірки з малою кількістю експериментальних даних. Дослідження показали, що для малої вибірки експериментальних даних існують ефективні підходи визначення закону розподілу [13]. Проте, поєднання різних статистичних підходів потребує комп’ютеризації процесу визначення закону розподілу вибірки.

6. Вибір складу контрольованих характеристик за темою.

З метою проведення ефективних експериментальних досліджень операторів екстремальних видів діяльності проводиться класифікація за типом темпераменту для наближення їх індивідуальних психічних та фізіологічних особливостей організму. Для цього використовується розроблене програмне забезпечення на основі психологічного тестування, за допомогою якого досліджуваних можна згрупувати за 36-ма категоріями темпераменту. Результати всіх досліджень зберігаються в спеціально розробленій базі даних.

Для реєстрації біосигналів кори головного мозку (КГМ) людини на базі кафедри біокібернетики та аерокосмічної медицини Національного авіаційного університету було розроблено новітній засіб – кефалоенцефалограф, який являється поєднанням існуючих засобів: кефалографу та електроенцефалографу.

Електроенцефалограф - медичний електровимірювальні прилади для електроенцефалографії, за допомогою якого вимірюють і реєструють різницю потенціалів між точками головного мозку, що розташовуються в глибині або на його поверхні, і записують електроенцефалограму.

Електроенцефалографія (ЕЕГ) — метод графічної реєстрації біопотенціалів головного мозку, що дозволяє проаналізувати його фізіологічні зрілість і стан, наявність осередкових уражень, загальмозкових розладів і їхній характер. Полягає в реєстрації й аналізі сумарної біоелектричної активності головного мозку — електроенцефалограми (ЕЕГ). ЕЕГ може зніматися зі скальпу, з поверхні головного мозку, а також з глибоких структур мозку. Типово під електроенцефалограмою розуміють поверхневий запис, тобто здійснений зі шкіри. Запис, здійснений за допомогою електродів з поверхні головного мозку, називають електрокортикограмою.

ЕЕГ складається з коливань різної частоти і амплітуди. За виразністю коливань тієї чи іншої частоти у різних фізіологічних станах на початку історії методу ЕЕГ було виділено кілька основних фізіологічних частотних діапазонів:

діапазон	частота	фізіологічні властивості
дельта	до 4Гц	коливання амплітудою 20-30 мкВ можуть зустрічатися у ЕЕГ здорової притомної людини; наявність коливань більш високої амплітуди (40-300мкВ) у ЕЕГ притомної людини є патологічною ознакою (мозкові пухлини); дельта-коливання стають вираженими під час певних фаз природного сну, наркотичного сну або у стані коми
тета	4-7Гц	коливання амплітудою до 40 мкВ можуть зустрічатися у ЕЕГ здорової притомної людини, зростання їх частки є ознакою емоційної активації та інших типів мозкової активності; наявність тета-коливань у більших кількостях пов'язана із патологічними станами або ж зміненими станами свідомості (сон, медитація та ін.)
альфа	8-13Гц	синусоїдальні коливання амплітудою до 100 мкВ, амплітуда яких зростає у лобно-потиличному напрямку, є найбільш вираженим у ЕЕГ здорової притомної людини із закритими очима, у формі вираженого ритму реєструється у 80-90 % людей, пригнічується при відкриванні очей, переході до активної діяльності, аналізу інформації
бета	13-40Гц	коливання амплітудою 5-30 мкВ, наявність яких у ЕЕГ пов'язана із активним функціональним станом мозку, зростання рівня активації головного мозку здебільшого супроводжується зменшенням частки альфа-коливань і зростанням частки бета-коливань; наявність вираженого бета-ритму з амплітудою вище 40 мкВ є патологічною ознакою
гамма	вище 30-40Гц	коливання амплітудою до 10 мкВ, вважається ознакою когнітивних процесів і свідомості; наявність коливань цього діапазону амплітудою вище 15 мкВ є патологічною ознакою

Алгоритм обробки електроенцефалографічних даних [2], в якому досліджуються фоновий та перехідні процеси кори головного мозку операторів екстремальних видів діяльності, дозволяє розрахувати наступні інтегральні параметри для оцінювання інформаційно-енергетичного поля організму оператора ектремальних видів діяльності: енергетичний коефіцієнт щільності (Q_eeg), усереднену миттєву швидкість спектральної щільності потужності (СЩП) фонового сигналу (Diff_fon), усереднену миттєву швидкість СЩП сигналу перехідного процесу (Diff_pp).

Кефалографія – вивчення механізмів збереження пози стояння шляхом графічної реєстрації коливань голови стосовно вертикальної осі тіла. Іншими словами келографія дозволяє діагностувати стан вестибюлярного апарату організму людини.

Враховуючи зв’язок лімбічної системи із гуморальною системою організму, додатковим методом ідентифікації стану ІЕП організму ОЕВД обрано параметри крові.

Група з чотирьох експертів оцінила основні параметри за якими проводиться відбір операторів екстремальних видів діяльності:

• тип темпераменту;

• електренцефалографія;

• кефалографія;

• параметри крові.

Значення векторів пріорітетів експертів

Характеристики	Експерти
	1	2	3	4
тип темпераменту	0,1	0,2	0,2	0,2
електроенцефалографі	0,4	0,3	0,4	0,3
кефалографія	0,2	0,3	0,1	0,2
параметри крові	0,3	0,2	0,3	0,3

Після опрацювання отриманих результатів аналітичною групою отримані такі зведення дані

Зведені оцінки характеристик

Характеристики	Зведені оцінки
	Середнє значення	Середнє квадратичне відхилення	Узгодже-ність оцінок	Нижній квантиль	Верхній квантиль
тип темпераменту	0,175	0,05	0,2	0,17	0,18
Електро-енцефалографія	0,35	0,058	0,35	0,292	0,408
кефалографія	0,2	0,08	0,2	0,12	0,28
параметри крові	0,275	0,05	0,3	0,225	0,325