Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A new multi-attractor model for the human posture stability system aimed to follow self-organized dynamics

Tytuł:
A new multi-attractor model for the human posture stability system aimed to follow self-organized dynamics
Autorzy:
Yousefi Azar Khanian, Mahdi
Hashemi Golpayegni, Seyed Mohammad Reza
Rostami, Mostafa
Data publikacji:
2020
Słowa kluczowe:
postural stability system
multistability
correlation dimension
basin of attractor
self-organization mechanism
system stabilizacji postawy
multistabilność
wymiar korelacyjny
samoorganizacja
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Human postural stability is a complex nonlinear system, which naturally exhibits coexisting attractors and influenced by various factors. This system continuously requires to employ the self-organization mechanisms to maintain postural stability. This functionality is equivalent to switching the system dynamics among its attractors. The aim of our study is to follow the variations of the postural dynamics at different time intervals. The center-of-pressure (CoP) was recorded during 60 s routine walk from twenty healthy young adult men with no evidence of neuromuscular system diseases. The experiment was repeated three times for each subject. We designed a map-based model with multiple attractors and defined two indicators to quantify the system dynamics at various time intervals. To model the system self-organization, we slid a window along the CoP time series. For each window, the parameters and the state variables of the model were set based on the proposed indicators (nonlinear local features). Tracking the behavioral patterns of the posture system is one of the prominent results of this research. The proposed model not only can follow the local (short-time interval) behavior of the system but also its global dynamics variation is like the experimental data based on the correlation dimension (CD). The CD reveals system dynamics in the long-time intervals and reflects the number of the effective system's degrees of freedom. The proposed methods can be used to quantify the variation of information in other biological systems.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies