Специального внимания требует оценка результатов анализа ВСР при проведении функциональных нагрузочных проб. Здесь необходима разработка отдельных медицинских инструкций по каждой функциональной пробе. Наиболее полная информация об анализе ВСР при проведении различных функциональных проб содержится в монографии В.М. Михайлова (2000).
Некоторые общие рекомендации по интерпретации показателей ВСР при функциональных пробах состоят в следующем:
1. Важнейшее значение имеет оценка функционально го состояния организма (вегетативный баланс, степень напряжения регуляторных систем и т.д.) в исходном периоде (фон) до начала функционального воздействия. Интерпретация данных на разных этапах функциональной пробы должна проводиться, прежде всего, путем сравнения с исходным состоянием.
2. Во всех функциональных пробах существует переходный процесс между исходным состоянием и новым фун кциональным состоянием, формирующимся в процессе проведения пробы. Этот переходный процесс имеет различный характер и различную длительность при разных функциональных пробах. Выделение переходного процесса из общей записи и его оценка специальными методами является одной из важных проблем функционального тестирования. Нередко именно в переходном процессе содержится наиболее ценная информация о состоянии регуляторных механизмов. Методы анализа переходных процессов в данных методических рекомендациях не рассматриваются.
3. Под влиянием функциональных воздействий формируется новое функциональное состояние, которое не является устойчивым. Это особенно необходимо учитывать, анализируя динамику показателей ВСР, отража ющих тонкие взаимосвязи между различными звеньями регуляторного механизма. Поэтому целесообразно выделять для оценки различные этапы функциональной пробы.
4. Следует различать, по крайней мере, два этапа функциональной пробы: этап (или период) непосредственно го воздействия на организм соответствующего фактора и этап (или период) восстановления. Между окончанием воздействия и началом восстановления также имеется переходный процесс, которые требует распознавания, выделения и специальной оценки.
5. При оценке показателей ВСР на разных этапах функциональной пробы рекомендуется оценивать не только их средние значения, но и динамику изменений, и синхронизацию этих изменений.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ДАЛЬНЕЙШЕГО РАЗВИТИЯ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ВСР
На современном этапе практического использования методов анализа ВСР в прикладной физиологии и клинической медицине представленные выше подходы к физиологической и клинической интерпретации данных позволяют эффективно решать многие задачи диагностического и прогностического профиля, оценки функциональных состояний, контроля эффективности лечебно-профилактических воздействий и т.п. Однако, возможности этой методологии далеко не исчерпаны и ее развитие продолжается. Ниже дается краткий перечень некоторых направлений дальнейшего развития методов анализа ВСР, которые разрабатываются главным образом в России. К их числу относятся:
- Изучение медленных волн 2-го порядка (VLF) и ультрамедленноволновых компонентов спектра сердечного ритма (ULF) - колебаний на частотах ниже 0,01 Гц (100 с), включая минутные и часовые волны (ультрадианные ритмы).
- Развитие методологии вариационной пульсометрии в том числе дифференциальной хронокардиографии и новых подходов к статистическому анализу вариабельности сердечного ритма (Федоров В.Ф., Смирнов А.В,2000).
- Использование вариабельности сердечного ритма для оценки уровня стресса, степени напряжения регуляторных систем (Компьютерная электрокардиография, М., 1999).
- Исследование вариабельности сердечного ритма у детей и подростков, включая влияние школьных нагрузок и возрастно-половые аспекты (Безруких М.М.,1981,ШлыкН.И., 1991).
- Использование методов анализа вариабельности сердечного ритма в космической медицине, в медицине экстремальных воздействий и в различных областях прикладной физиологии (Григорьев А.И., Баевский P.M. ,2001).
- Развитие клинических направлений использования метода: а) в хирургии - контроль анестезии, б) в неврологии - дифференциальная оценка морфологических и функциональных поражений, в) в онкологии - попытки оценки степени метаболических нарушений (Компьютерная электрокардиография, 1999, Флейшман А.Н.1999).
- Развитие новых принципов использования анализа ВСР в кардиологической клинике - оценка тяжести патологического процесса, прогнозирование исходов и эффективности лечения, оценка тяжести и риска при аритмиях (Довгалевский П.Я., Рыбак O.K., 1996, Иванов Г.Г. и др., 1999, МинаковЭ.В.идр. 1998, Миронов В.А, 1998, Яве-ловИ.С.идр., 1997,СметневА.С. и др., 1995).
В заключение следует еще раз подчеркнуть, что в данных методических рекомендациях рассматривались только аспекты использования так называемых «коротких» записей сердечного ритма (от нескольких минут до нескольких часов). Методология исследования и принципы анализа таких записей существенно отличаются от более сложных подходов при работе с 24-х часовыми записями ВСР, получаемыми при Холтеровском монито-рировании. Безусловно, данные суточного наблюдения позволяют более глубоко оценить состояние механизмов нейроэндокринной регуляции кровообращения и в этой области отечественные исследователи достигли значительных успехов ( Рябыкина Г.В., Соболев А.В., 1998; Макаров В.М., 1999). Однако, 24-часовые исследования значительно более трудоемки и дороги, а анализ суточных записей ВСР еще недостаточно разработан, в частности это относится к переходным процессам. Неоспоримым преимуществом коротких записей является более широкий диапазон использования метода, простота аппаратного и программного обеспечения, возможность оперативного получения результатов. Все это определяет перспективность самого широкого распространения методов анализа ВСР в прикладной физиологии, профилактической медицине и клинической практике.
Настоящие методические рекомендации открыты для исправлений и дополнений. Предложения направлять по адресуй 94156, Санкт-Петербург, пр. Пархоменко 15, редакция журнала "Вестник аритмологии", Медведеву М.М.
ЛИТЕРАТУРА.
13. Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей тео рии функциональных систем. Принципы системной орга низации функций. М., Наука, 1973, С.5-61.
14. Баевский P.M. К проблеме прогнозирования функцио нального состояния человека в условиях длительного кос мического полета. Физиол. Журн. СССР,1972,6, с.819-827.
15. Баевский P.M. Кибернетический анализ процессов уп- раления сердечным ритмом. Актуальные проблемы физиологии и патологии кровообращения. М., Медици- на.197б. С. 161-175.
16. Баевский P.M., Кириллов О.И., Клецкин С.З. Матема тический анализ изменений сердечного ритма при стрес са. М, Наука, 1984. С. 220
17. Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М., Медицина. 1997. С. 265.
18. Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М., Медицина, 1979,205 с.
19. Баевский P.M., Семенов Ю.Н., Черникова А.Г. Ана лиз вариабельности сердечного ритма с помощью ком плекса "Варикард" и проблема распознавания функци ональных состояний. Хронобиологические аспекты ар териальной гипертензии в практике врачебно-летной эк спертизы (Разсолов Н.А., Колесниченко О.Ю.), М.. 2000.С. 167-178
20. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечно го ритма: теоретические аспекты и возможности клини ческого применения. Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2001,3, с. 106 -127
21. Безруких М.М. Регуляция хронотропной функции у школьников 1-4 классов в процессе учебных занятий. Возрастные особенности физиологических систем у де тей и подростков. М., 1981. С.249-254.
22. Воробьев В.И. Исследование математико-статистичес- ких характеристик сердечного ритма как метод оценки реакции лиц разного возраста на мышечную нагрузку. Дисс. канд. биолог, наке, М., ИМБП. 1978.178 с.
23. Вариабельность сердечного ритма. Теоретические ас пекты и практическое применение. Тезисы международ ного симпозиума 12-14 сентября 1996 г.. Ижевск. 1996.С.225
24. Власов Ю.А., Яшков В.Г., Якименко А.В. и др. Метод последовательного парного анализа ритма сердца по ин тервалам RR. Радиоэлектроника, физика и математика в биологии и медицине. Новосибирск. 1971. С.9-14.
25. Воскресенский А.Д„ ВентцельМ.Д. Статистический анализ сердечного ритма и показателей гемодинамики в физиологических исследованиях. М., Наука, 1974,221 с.
26. Габинский Я.Л. Вариационная пульсометрия и авто корреляционный анализ в оценке экстракардиальной ре гуляции сердечного ритма. Автореф. Дисс. Канд. мед. Наук. Свердл. Мед. Ин-т.,1982,22 с.
27. Гаврилушкин А.П.,Маслюк А.П. Теоретические и практические аспекты нелинейных хаотических колеба ний ритма сердца, Медленные колебательные процессы в организме человека. Теоретические и прикладные ас пекты нелинейной динамики, хаоса и фракталов в физи ологии и медицине. Материалы 3-го Всероссийского сим позиума 21-25 мая2001 г. Новокузнецк, 2001,с. 37-48
28. Григорьев А.И., Баевский P.M. Концепция здоровья и проблема нормы в космической медицине. М., Слово, 2001,96 с.
29. Довгалевский П.Я., Рыбак O.K. Возможность исполь зования системного анализа в оценке нейрогумораль- ной регуляции сердечного ритма у больных ИБС. Меж дународный симпозиум "Вариабельность сердечного ритма. Теоретические аспекты и практическое примене ние", Ижевск, 1996, с.29-30
30. Жемайтите Д.И. Ритмичность импульсов синоаури- кулярного узла в покое и при ишемической болезни сер дца. Автореф. дисс. канд.мед. наук. Каунас, Мед. Ин-т, 1965,51с.
31. Жемайтите Д.И. Возможности клинического приме нения и автоматического анализа ритмограммю Дисс. докт. мед. наук. Каунас. Мед.ин-т. 1972.285 с.
32. Иванов ГГ., Дворников В.Е., Баев В.В. Внезапная сер- цечная смерть: основные механизмы, принципы прогно за и профилактики. Вестник РУДН. 1998, N1,144-159.
33. Клецкин С.З. Проблема контроля и оценки операци онного стресса (на основе анализа ритма сердца с помо щью ЭВМ). Дисс. докт. мед наук. М., Ин-т серд.сосуд.хи- рург. АМН СССР, М., 1981.298 с.
34. Компьютерная электрокардиография на рубеже сто летий. Международный симпозиум. Москва 27-30 апре ля 1999 г. Тезисы докладов. М., 1999. С.320
35. Кудрявцева В.И. К проблеме прогнозирования ум| ственного утомления при длительной монотонной рабо те. Автореф. дисс. канд. биол. Наук. М., ИМБП, 1974,23 с.
36. Макаров Л.М. Холтеровское мониторирование . М., Медицина, 2000,104 с.
37. Математические методы анализа сердечного ритма. Материалы 1-го Всесоюзного симпозиума. Под ред. Па- ринаВ.В. и Баевского P.M.. M., Наука, 1968
38. Медленные колебательные процессы в организме че ловека: Теория и практическое применение в клиничес кой медицине и профилактике. Сборник научных трудов симпозиума 27-29 мая 1997 г., Новокузнецк, 1997.С. 194.
39. Минаков Э.В., Соболев Ю.А, Стрелецкая Г.Н., Мина- кова Н.Э. Использование математического анализа сер дечного ритма в процессе реабилитации больных гипер тонической болезнью. Международный симпозиум "Ва риабельность сердечного ритма. Теоретические аспек ты и практическое применение", Ижевск, 1996, с.42-43
40. Михайлов В.М. Вариабельность сердечного ритма. Опыт практического применения. Иваново, 2000,200 с.
41. Миронов В.А. Клинический анализ волновой струк туры синусового ритма сердца при гипертонической бо лезни. Автореф. дисс. докт.мед.наук., Оренбург, 1998,53 с.
42. Миронова Т.В., Миронов В.А. Клинический анализ волновой структцры синусового ритма сердца ( Введе ние в ритмокардиографию и атлас ритмокардиограмм). Челябинск, 1998. С.162.
43. Нидеккер И.Г. Выявление скрытых периодичностей методом спектрального анализа. Дисс. канд.физ-мат. наук. М.,ВЦАНСССР. 1968.131с.
44. Никулина ГА. Исследование статистических характе ристик сердечного ритма как метод оценки функциональ ного состояния организма при экстремальных воздействи ях. Автореф. дисс. Канд. мед. наук. М., ИМБП, 1974,30 с.
45. Парин В.В., Баевский P.M. Введение в медицинскую кибернетику. М., Медицина, 1966, С.220.
46. Парин В.В., Баевский P.M., Волков Ю.Н., Газенко О.Г. Космическая кардиология. Л., Медицина, 1967. С.206
47. Рябыкина Г.В., Соболев А.В. Анализ вариабельности ритма сердца. Кардиология, 1996,10, с.87 -97
48. Рябыкина Г.В., Соболев А.В. Вариабельность ритма сердца. М., Из-во "СтарКо", 1998.
49. Селье Г. Очерки об адаптационном синдроме. Пер. с англ. М., Медгиз, 1960, С.275.
50. Сметнев А.С., Жаринов О.И., Чубучный В.Н. Вариа бельность ритма сердца, желудочковые аритмии и риск внезапной смерти. Кардиология, 1995,4, с.49-51
51. Федоров В.Ф., Смирнов А.В. О некоторых неисполь зованных возможностях статистических методов в кар диологии. Клинические и физиологические аспекты ор- тостатических расстройств" М., 2000, с. 138-148
52. Флейшман А.Н. Медленные колебания гемодинами ки. Новосибирск, 1999.С.264.
53. Флейшман А.Н. Медленные колебания кардиоритма и феномены нелинейной динамики: классификация фазо вых портретов, показателей энергетики, спектрального и детрентного анализа. Медленные колебательные процес сы в организме человека. Теоретические и прикладные аспекты нелинейной динамики, хаоса и фракталов в физи ологии и медицине. Материалы 3-го Всероссийского сим позиума 21-25 мая 2001 г. Новокузнецк, 2001, с.49 -61.
54. Хаспекова Н. Б. Регуляция вариативности ритма сер дца у здоровых и больных с психогенной и органической патологией мозга. Дисс. докт.мед.наук. М., Ин-тВНД.1996. 236 с.
55. Хаютин В.М., ЛукошковаЕ.В. Спектральный анализ колебаний частоты сердцебиений: физиологические ос новы и осложняющие его явления. Российский физиол. Журн. Им. И.М. Сеченова, 1999,85 (7),с.893-909
56. Шлык Н.И. Сердечный ритм и центральная гемоди намика при физической активности у детей. Ижевск, 1991. С417.
57. Goldberger A.Is the normal heartbeat chaotic or homeostatic? News in Physiological Sciences, 1991:6:87-91.
58. Heart rate variability. Standatds of Measurement, Physiological interpretation and clinical use. Circulation, 1996,V.93,P.1043-1065
59. Parin V.V., Baevsky R.M., Gazenko O.G. Heart and circulation under space conditions. Cor et Vasa, 1965,7 (3), p. 165-184
ПРИЛОЖЕНИЕ 1.
ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА*
ПРИЛОЖЕНИЕ 2.
РАСЧЕТНЫЕ ФОРМУЛЫ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА
Для математического анализа ВСР используются:
1. динамический ряд NN интервалов — NNi, i= 1,2,..., п;
2. ряд интерполированных дискретных значений КИГ xi,
i = 1,2,... ,N. Построение этого ряда основано на положении, что КИГ задается непрерывной функцией от времени - x(t), определенной на множестве элементарных событий - моментах появления R зубцов. Значения функции в эти моменты равны величинам соответствующих NN-интервалов. Значения функции в промежутках времени между моментами появления R зубцов рассчитываются с использованием интерполяции. Интерполтированный ряд NN интервалов рекомендуется строить квантованием функции x(t) с шагом 250 мс.
Статистические методы
Расчет основных параметров вариабельности должен включать в себя следующие показатели:
• ЧСС (HR) определяется как количество NN-интервалов в записи, деленное на продолжительность их записи:
• cреднее значение:
где хi - значение i-ro квантованного элемента функции x(t),i=l,2,...,N;
• дисперсия приравнивается к своему выборочному (эмпирическому) значению и рассчитывается по формуле:
• среднеквадратическое отклонение (SDNN) или s- определяется как корень квадратный из дисперсии:
• коэффициент вариации (CV) заменятся своей эмпирической характеристикой и рассчитывается как отношение (в процентах) среднеквадратического отклонения к соответствующему математическому ожиданию:
• RMSSD - среднеквадратичная разностная характеристика (root mean sum successful devitlon) рассчитывается по формуле:
• PNN50 - процентное отношение NN-интервалов, разностные характеристики которых (хi-хi-1,)>50 мс, к общему количеству NN-интервалов.
Геометрические методы
Геометрические методы основаны на построении гистограммы (вариационной пульсограммы), которая строится с шагом 50 мс (0,05 с), начиная от 0,3 до 1,7с. Таким образом, получается 28 диапазонов значений функции x(t), каждый из которых имеет ширину 50 мс (0,05с). Ординаты диапазонов гистограммы определяются как отношение количества элементов хiискретных значений NN-интервалов), попавших в диапазон к общему количеству элементов — N (в %);
По вариационной пульсограмме определяются следующие показатели:
• амплитуда моды (АМо) - значение ординаты гистограммы в %, соответствующее моде (Мо).
• вариационный размах (MxDMn) является разницей между наименьшим и наибольшим значениями динамического ряда R-R интервалов:
При этом для более точного определения показателя MxDMn целесообразно использовать в качестве хmax и хmin не средние значения крайних диапазонов вариационной пульсограммы, а реальные максимальное и минимальное значения NN-интервалов, полученные после исключения из динамического ряда по 1% крайних значений. Кроме того полезным показателем является отношение максимального к минимальному значению R-R интервалов:
• стресс индекс (индекс напряжения регуляторных систем — SI) вычисляется путем деления амплитуды моды на удвоенное произведение моды на размах:
Автокорреляционный анализ
• коэффициент корреляции после первого сдвига (СС1): СС1=r0,1, где r0,1 — коэффициент корреляции, который рассчитывается путем вычисления автокорреляционной функции при величине сдвига- 1 секунда. Автокорреляционная функция строится по значениям ряда коэффициентов корреляции между исходным динамическим рядом xi и новыми рядами, полученными при последовательных его смещениях на одно значение. Коэффициенты корреляции рассчитываются по формуле:
• время до первого нулевого значения коэффициента корреляции (CCO):
Спектральный анализ
Для спектрального анализа динамических рядов кардиоинтервалов предлагается применение непараметрических методов, основанных на использовании прямого преобразования Фурье функции x(t) в частотное распределение (спектр). При реализации этого метода на компьютере используют дискретное преобразование Фурье (ДБФ) и, в частности, быстрое преобразование Фурье (БПФ), при этом используют следующие две формулы:
N - количество отсчетов, Δt - интервал времени между отсчетами, Δw- шаг спектра в частотной области, который определяется по формуле:
Т - временной интервал анализируемого сигнала, который называется длиной записи или основным порядком:
Спектр (15) является зеркально симметричным (двусторонним) относительно своей центральной точки l=(N-l)/2, то есть: Xi=XN-i поэтому для его графического отображения и последующего исследования достаточно первых (N-l)/2 амплитуд (односторонний спектр). При переходе от двустороннего спектра к одностороннему необходимо нормирование его амплитуд умножением на √2 (нормировка спектра мощности производится умножением на 2).
Верхняя граница полосы анализируемого спектра определяется частотой оцифровки сигнала fs=l/Δt и равна fs/2, а нижняя граница равна разрешению по частоте1/Т. Величину 1/Т называют также основной круговой частотой. Частотный диапазон результатов спектрального анализа от 1/Т до fs/2 называется шириной полосы спектра.).
Для получения хорошо сглаженного (интерполированного) спектра по короткой реализации сигнала и для повышения точности оценивания частоты спектральных пиков производят дополнение нулями исходной временной последовательности. В результате такого добавления в спектре появляются m=n/N промежуточных значений, где п - число добавленных нулей; N - исходное число значений сигнала во временной реализации. Однако повысить разрешение по частоте можно только за счет увеличения длительности анализируемого участка сигнала, но никак не за счет дополнения нулями.).
В общем случае для выполнения (14)неодходимо вычислить N2 произведений xkFN, где FN=(e-jlΔwkΔt)m - фактор умножения (m=kl).
СПМ рассчитывается по ряду дискретных значений xi, i = 1,2,.. ,,N, полученных методом квантования функции x(t) по следующему алгоритму:
1. разбивка пятиминутной записи на три сегмента;
2. центрирование функции x(t) в каждом сегменте относительно среднего значения (устранение постоянной составляющей) и одновременно ее взвешивание (применение окна фон Ханна) согласно формуле:
где xi,х^i, - амплитуды исходного и центрированно-взвешенного сигналов, х-- среднее значение, рассчитанное по формуле (2), а W- окно фон Ханна, которое во временной области имеет вид возведенной в квадрат косинусной функции:
3. дополнение ряда значений х^i, i= 1,2,... ,N в каждом сегменте нулями до ближайшего числа «два в степени». В соответствии с соглашениями (гл. 2) в трехминутном сегменте содержится 720 отсчетов, к которым надо добавить нули до 1024-х отсчетов;
4. преобразование Фурье ряда значений x,i=l,2,...,NB каждом сегменте по формуле (15) с использованием БПФ;
5. нормирование амплитуд спектра Xl умножением на √2;
6. определение СПМ по формуле:
где N - число квантованных значений КИТ;
7. линейное усреднение СПМ по сегментам;
8. исключение нулевой гармоники.
Расчет показателей спектрального анализа проводится в четырех частотных диапазонах ΔfHF, ΔfLF, ΔfVLF, ΔfULF
• высокочастотные колебания HF в диапазоне:
0,4+0,15 Гц (2-6,6 сек);
• низкочастотные колебания LF в диапазоне:
0,15+0,04 Гц (7+25 сек);
• очень изкочастотные колебания VLF в диапазоне:
0,04+0,015 Гц(25+66 сек);
• ультранизкочастотные колебания ULF в диапазоне:
0,015+0,003 Гц(66+333 сек).
По спектральным оценкам рассчитываются следующие показатели:
• HF, LF, VLF, ULF - мощности спектров в частотных диапазонах ΔfHF, ΔfLF, ΔfVLF, ΔfULF соответственно.
В каждом из частотных диапазонов ΔfHF, ΔfLF, ΔfVLF и ΔfULF находятся максимальные значения спектральных оценок мощностей гармоник (HFmx, LFrnx, VLFmx и ULFmx). Мощность спектра HF (суммарная мощность в частотном диапазоне ΔfHF) вычисляется по формуле:
где QHF (LHF) и QHFL - номера спектральных оценок, соответствующих границам диапазона ΔfHF.
Мощности спектров LF, VLF, ULF (в частотных диапазонах ΔfLF, ΔfVLF, ΔfULF) вычисляется аналогично, суммарная мощность спектра:
HFt, LFt, VLFt, ULFt - значения периодов максимальных (доминирующих) вершин спектров в соответствующих частотных диапазонах;
Дата: 2016-09-30, просмотров: 204.
