информационный портал по вопросам биомедицинской инженерии

Сейчас на сайте 0 пользователей и 0 гостей.

Вход в систему

аватар: Исаков Р.В.

Исаков Р.В., Сушкова Л.Т., Кузнецов А.А., Батоцыренова Т.Е.
Владимирский государственный университет
 
Введение
Существующие аппаратные средства функциональной диагностики состояния организма человека, в основном, направлены на определение вида патологии и углублённый анализ болезни. В тоже время быстрой сверхранней профилактической диагностике уделяется недостаточно внимания, хотя именно в этом направлении исследования и разработки наиболее актуальны. В группу риска заболеваний, вызванных перегрузками как физического, так и психо-эмоционального плана входит достаточно большая группа людей (в том числе спортсмены, операторы диспетчерских служб, водители транспортных средств, космонавты, руководители и др.). Своевременный контроль функционального состояния организма может дать им шанс изменить свой образ жизни с целью предотвращения необратимых изменений.
Как известно, общее функциональное состояние организма принято исследовать по сердечно-сосудистой системе, т.к. любое изменение в организме, так или иначе, сказывается на деятельности кровеносной системы, центральным звеном которой является сердце. Поэтому динамика деятельности сердца косвенно отражает функциональное состояние организма.
Анализ научной литературы и публикаций учёных, работающих в области исследования сердечно-сосудистой системы, позволяет выделить четыре основных метода анализа и оценки функционального состояния сердечно-сосудистой системы: топологический, статистический, спектральный и нелинейный. Методы, используемые для диагностики сердечно-сосудистой системы, имеют существенные ограничения. Например, статистическая обработка использует усреднённые показатели и, следовательно, не всегда является адекватной. Спектральный анализ имеет дело с периодическими гармоническими сигналами, но работа сердца не является ни строго гармонической, ни периодической, т.к. под воздействием различных факторов внешней и внутренней среды с помощью всевозможных биологических обратных связей организма человека происходит постоянная адаптация работы сердца (частоты сердечных сокращений). Топологический анализ формы ЭКГ и других графических результатов субъективен, т.к. основывается на интуиции и личном опыте врача-кардиолога. Временной анализ теряет информацию о динамике работы сердца. Наиболее близким по своим возможностям к исследованию сердечно-сосудистой системы является нелинейный анализ, о чём свидетельствуют работы ряда авторов (Флейшман А.Н., Анищенко В.С., Гольдбергер Э. и др.),но его количественные показатели пока неоднозначны и затруднительны для интерпретации и аппаратной реализации.
Материалы и методы исследования
Получение точных математических зависимостей между различными параметрами, физиологическими процессами и медико-биологическими показателями, характеризующими организм человека, затруднено, так как функциональные системы живых организмов ещё недостаточно изучены, а также не разработан адекватный математический аппарат, пригодный для их описания.
Отсутствие количественных характеристик состояния и функций организма приводит к тому, что результат внешних управляющих воздействий на неё не может быть предсказан однозначно.
Изменчивость и индивидуальность параметров приводят к широкому использованию в медицине методов математической статистики. Однако при этом для получения достоверных результатов требуется собирать и обрабатывать огромный статистический материал по разнообразным характеристикам биологического объекта, измерение которых иногда связано со значительными затратами времени.
Спектр сигналов, получаемых от организма человека, характеризующих физиологические процессы, лежит в области инфранизких частот (до сотых, тычячных долей герца). Форма этих сигналов также специфична, причём многие показатели, используемые для оценки функционального состояния организма, как раз отражают изменения формы сигналов.
Наличие целого ряда сложностей и особенностей анализа организма человека заставляет исследователей решать многочисленные проблемы методического характера. В данной работе с помощью временного и спектрального методов анализа, а также метода фазовых портретов, приводятся результаты анализа экспериментальных данных, полученных при исследовании различных групп людей во Владимирском государственном университете на кафедрах биомедицинской инженерии и физвоспитания (спортсмены и студенты, не жалующиеся на работу сердечно-сосудистой системы и люди, страдающие или перенёсшие заболевания сердца). Контрольные измерения проводились на базе Областной клинической больницы г. Владимира.
Экспериментальный банк данных включал в себя информацию о следующих группах:
1)      спортсмены (150 записей);
2)      условно-здоровые люди (335 записей);
3)      люди с небольшими нарушениями функционального состояния организма (21 запись);
4)      люди с критическим функциональным состоянием организма (48 записей).
Результаты исследования
Проведённые исследования гистограмм R-R интервалограмм показали, что R-R интервал длительностью порядка 1200 мс является значением нормы для группы условно-здоровых людей (рис.1). Также по форме гистограмм R-R-интервалограмм, вероятно, можно судить о близости летального исхода или же о текущем режиме работы сердца, предполагая, что ухудшение состояния сердца характеризуется появлением неровностей на гистограмме (рис.2).
Рис.1. Гистограмма RR-интервалограммы условно-здорового человека
 Рис.2. Гистограммы RR-интервалограмм людей с критическим функциональным состоянием организма
 
Спектральный анализ  RR-интервалограммпоказал, что в процессе развития патологии в сердце высокочастотная составляющая спектра возрастает, в то время как низкочастотная составляющая явно уменьшается (рис. 3).
Рис. 3. – Спектр RR-интервалограммы тяжело больного человека
 
Применение нелинейного анализа и сопоставительный анализ полученных фазовых портретов (ФП)  RR-интервалограммпозволил выявить следующие закономерности:
1)      ФП является плоским и наклонённым под определённым углом в фазовом пространстве. Причём этот угол может изменяться для разных сигналов на величину, не превышающую 900 (см. рис. 4);
2)      Для условно-здорового организма RR-интервалограмма имеет форму, сходную с синусоидой, а ФП имеет форму заштрихованного клубка (рис. 4,а) (т.е. эллипс рассеяния данных принимает форму круга);
3)      При развитии патологии ФП вытягивается, т.е. центры эллипса рассеяния расходятся (рис.4,б);
4) Масштаб (площадь) ФП изменяется в зависимости от функционального состояния человека.
Рис. 4. – Пример фазовых портретов (а – здорового организма, б – патологического состояния организма)
 
Результаты проведённых исследований показали необходимость и возможность усовершенствования известных методов с целью повышения их эффективности, в т.ч. достоверности и информативности.
Обсуждение результатов
Сопоставительный анализ результатов применения различных методов обработки экспериментальных данных позволил оценить приемлемость их к решению задач экспресс-диагностики функционального состояния организма человека в рамках профилактических исследований.
Метод исследования, основанный на построении фазовых портретов, в отличие от других имеет возможность оценить динамику системной работы сердца. Данный метод проявляет достаточную стабильность результата и чувствительность к малым изменениям состояния системы. К недостаткам можно отнести сложность визуальной интерпретации результата, что увеличивает время необходимое для выдачи заключения.
Метод исследования с применением гистограмм распределения продолжительностей R-R интервалов позволяет выявить нерегулярности и доминирующие временные промежутки в работе сердца, но не может оценить динамики работы сердца и вследствие этого даёт не полную информацию об изучаемой системе.
Спектральный анализ позволяет наглядно оценить присутствие в работе сердца патологических проявлений. К недостаткам этого метода относится малая стабильность результата вследствие недостаточной адекватности метода реальной системе, т.к. R-R интервалограмма является апериодической функцией.
Исходя из этого можно предположить, что для экспресс-диагностики функционального состояния организма человека в рамках проведённых исследований целесообразно использовать метод ФП.
Количественную оценку формы трёхмерного ФП предлагается осуществить на основе сравнения параметров описывающего его эллипса с окружностью. В качестве показателя можно взять коэффициент сжатия эллипса, описывающего ФП:
,
где a – длина малой полуоси эллипса, b – длина большой полуоси эллипса.
Как показали результаты исследования, при норме он близок к 1, а при патологии – отличается от единицы в меньшую сторону. Масштаб фазового портрета в данном случае можно оценить при помощи площади этого эллипса:
.
В ходе исследований разработаны оригинальные методики нахождения длин полуосей описывающего ФП эллипса из сигнала в процессе получения данных. Коэффициент k при форме ФП – типа «клубок» (эллипс рассеяния – круг) будет принимать значения близкие к 1, а при увеличении ФП площадь описывающего эллипса будет возрастать.
Абсолютное значение площади эллипса (S) определяется максимальными по модулю скоростями изменения R-R интервалов. Если за время регистрации выявлено незначительное количество ненормотропных R-R интервалов (т.е. разница между соседними R-R интервалами более 20% ), то эллипс остаётся практически не заполненным. Возникает неопределённость: высокое значение площади эллипса характеризует отклонение функционального состояния организма от нормы, в тоже время большинство данных в записи говорят о нормальном функциональном состоянии организма человека. Для оценки степени достоверности площади эллипса как диагностического показателя целесообразно ввести дополнительный коэффициент – показатель ненормотропности:
,
где NН – количество ненормотропных R-R интервалов; N – объём исследуемой выборки. Причём количество ненормотропных R-R интервалов можно рассчитать по формуле:

Тогда при малом значении коэффициента ненормотропности, показатель  S (площадь эллипса)можно будет исключить из рассмотрения при вынесении заключения о состоянии организма человека. Дальнейший анализ при этом должен проводиться при помощи коэффициента сжатия k.
Проведённые исследования показали, что коэффициент сжатия k становится менее значим при появлении и увеличении амплитуды экстрасистол. Поэтому для оценки его значимости предлагается ввести коэффициент амплитуды экстрасистол (КАЭ), который можно определить с помощью следующего выражения:
где АЭ - амплитуда самой длительной экстрасистолы, Аосн – RR-интервал перед значением, соответствующим амплитуде самой длительной экстрасистолы (АЭ).
Значения АЭ, Aосн вычисляются следующим образом:
 где j – номер элемента в массиве RR-интервалов, соответствующий максимальной экстрасистоле.
Использование значений коэффициентов значимости (Kн, КАЭ) совместно со значением соответствующих параметров (S, k), позволяет повысить достоверность анализа электрокардиографического сигнала при каждом исследовании.
Выводы
Исходя из вышесказанного можно заключить, что два основных параметра (k иS) применимы для оценки функциональных состояний организма (дозонологическое и патологическое):
- коэффициент k – применим для оценки состояний вблизи нормы, и показывает начальное отклонение фазовых траекторий от эталона (используется при значениях КАЭ близких к 100%);
- значение площади эллипса S  применимо для диагностики больших отклонений от нормы и является количественной мерой перегрузки организма. Значимость параметра S определяется коэффициентом ненормотропности КН.
Учитывая актуальность и социальную значимость проблемы профилактического экспресс-анализа функционального состояния организма человека, предполагается создание обширной базы данных количественных показателей работы сердца с целью уточнения границ нормы и патологии; разработка современных аппаратных средств оперативного контроля состояния организма в экстремальных условиях, а также дополнение стандартных методик математического анализа состояния организма оценкой динамики ритма сердца.
 

Комментарии

Отправить комментарий

Содержание этого поля является приватным и не предназначено к показу.
  • Доступны HTML теги: <a> <em> <strong> <cite> <code> <ul> <ol> <li> <dl> <dt> <dd> <img> <table> <td> <tr> <hr> <div> <span> <h1> <h2> <h3> <h4> <h5> <h6> <p> <pre> <adress> <center>
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.

Подробнее о форматировании

2 + 3 =
Решите эту простую математическую задачу и введите результат. Например, для 1+3, введите 4.

Комментарии