CLUSTERIZATION OF FUNCTIONAL STATES OF THE ORGANISM. PILOT STUDY
КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ФУНКЦІОНАЛЬНИХ СТАНІВ ОРГАНІЗМУ. ПІЛОТНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ
| dc.creator | Мінцер, О. П. | |
| dc.creator | Карленко, В. П. | |
| dc.creator | Шевченко, Я. О. | |
| dc.creator | Суханова , О. О. | |
| dc.date | 2021-11-29 | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-05T11:07:24Z | |
| dc.date.available | 2026-06-05T11:07:24Z | |
| dc.identifier | https://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/12449 | |
| dc.identifier | 10.11603/mie.1996-1960.2021.2.12449 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.tdmu.edu.ua//handle/123456789/19032 | |
| dc.description | Background. Issues are considered and a pilot analysis of data on the possibility of allocating stable states of the body during exercise. As an example, selected indicators of ergospirometry and dynamics of heart rate (HR) in 7 men and 6 women, the main members of the national team of Ukraine in biathlon. The purpose of the study is to determine the possibility of allocating clusters of stable physiological states of biathletes, their recurrence, the relationship with physiological indicators and to identify barriers that negatively affect the timely adjustment of the functional state of athletes. Materials and methods. Results. It is concluded that the clustering of the functional state of athletes in the competitive process confirmed the hypothesis that they have several stable states, detection and interpretation of changes which are possible to achieve maximum results in competitions with a certain duration of monitoring and personalized assessment of change trajectory. Most methods of automatic clustering of states in athletes give similar results. Considering that biological objects projects are able to create their own norms and constantly harmonize their capabilities to ensure the stability of functioning, it is essential to formalize biological concepts of stable states. Conclusions. The use of the paradigm of steady states as a combination of constant physiological indicators (under non-extreme influences of external factors) can significantly facilitate the solution of the problem of predicting the results of the training process in athletes. | en-US |
| dc.description | Розглянуто питання та проведено пілотний аналіз даних про можливості виділення стабільних станів функціонування організму при фізичних навантаженнях. В якості прикладу обрано показники ергоспірометрії та динаміки частоти серцевих скорочень у 7 чоловіків і 6 жінок, основного складу збірної команди України з біатлону. Визначено можливість виділення кластерів сталих фізіологічних станів спортсменів-біатлоністів, їх повторюваність, взаємозв'язок із фізіологічними показниками та виявлено бар'єри, що негативно впливають на своєчасне корегування функціонального стану спортсменів. З'ясовано, що проведена кластеризація функціонального стану в спортсменів у процесі змагальної діяльності підтвердила гіпотезу про наявність у них декількох сталих станів, виявлення та інтерпретація змін яких для досягнення максимального результату на змаганнях можлива при забезпеченні певної тривалості моніторингу та персоналізованого оцінювання траєкторії змін. Більшість методів автоматичної кластеризації станів у спортсменів дають близькі результати. Враховуючи, що біологічні об'єкти здатні створювати свої власні норми та постійно гармонізувати свої можливості для забезпечення стабільності функціонування, вкрай потрібна формалізація біологічних концепцій про сталі стани. Застосування парадигми сталих станів як комбінації незмінних фізіологічних показників (при не екстремальних впливах зовнішніх факторів) дозволяє суттєво полегшити вирішення завдання прогнозування результатів тренувального процесу в спортсменів. | uk-UA |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | ukr | |
| dc.publisher | I. Horbachevsky Ternopil National Medical University | en-US |
| dc.relation | https://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/12449/11709 | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 | uk-UA |
| dc.source | Medical Informatics and Engineering; No. 2 (2021); 4-13 | en-US |
| dc.source | Медицинская информатика и инженерия; № 2 (2021); 4-13 | ru-RU |
| dc.source | Медична інформатика та інженерія; № 2 (2021); 4-13 | uk-UA |
| dc.source | 1997-7468 | |
| dc.source | 1996-1960 | |
| dc.source | 10.11603/mie.1996-1960.2021.2 | |
| dc.subject | кластеризація | uk-UA |
| dc.subject | функціональні стани | uk-UA |
| dc.subject | діагностичний процес | uk-UA |
| dc.subject | стабільні стани | uk-UA |
| dc.subject | альтернативні сталі стани | uk-UA |
| dc.subject | clustering | en-US |
| dc.subject | functional states | en-US |
| dc.subject | diagnostic process | en-US |
| dc.subject | stable states | en-US |
| dc.subject | alternative steady states | en-US |
| dc.title | CLUSTERIZATION OF FUNCTIONAL STATES OF THE ORGANISM. PILOT STUDY | en-US |
| dc.title | КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ФУНКЦІОНАЛЬНИХ СТАНІВ ОРГАНІЗМУ. ПІЛОТНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ | uk-UA |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
Files in this item
| Files | Size | Format | View |
|---|---|---|---|
|
There are no files associated with this item. |
|||