автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Построение и исследование алгоритмической модели анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики

На правах рукописи

САХАРОВА Ольга Николаевна

«ПОСТРОЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПОВ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ»

Специальность:

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Таганрог 2004

Рабата выполнена на кафедре электрогадроакустики и медицинской техники Таганрогского государственного

радиотехнического университета

Научный руководитель:

Доктор технических наук, профессор Захаревич ВТ.

Официальные оппоненты:

Доктор физико-математических наук, профессор Жорник А.И. Кандидат технических наук, доцент Черчаго А.Я.

Ведущая организация:

НИИ нейрокибернетики им. А.Б.Когана Ростовского государственного университета, г. Ростов-на-Дону

Зашита диссертации состоится » I//-2004г в часов на заседании диссертационного совета Д212.259.03 по защите диссертаций при Таганрогском государственном радиотехническом университете по адресу: 347928, г.Таганрог, пер. Некрасовский 44, ауд.Д-406

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан <»6?» 2004г.

Ученый секретарь л

диссертационного совета //. у

доктор технических наук, профессор А.Н. Целых

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Организм человека представляет собой сложную многоуровневую систему, управление в которой осуществляется путем передачи управляющих импульсов от сложных систем высшего порядка к простым системам или уровням низшего порядка. Таким образом, четко слаженная работа всех звеньев такой системы-органима позволяет судить об истинном здоровье человека. В случае воздействия на систему извне формируется ответная реакция путем изменения в работе тех или иных уровней или звеньев в системе-организме. Тогда если удается получить информацию об этих изменения, то можно либо своевременно диагностировать ту или иную патологию, либо в допозологический период принять необходимые меры по предостережению от развития вируса в организме человека. Задача эта является очень сложной и решить ое однозначно нельзя. Однако современное развитие методов анализа вариабельности сердечного ритма позволяет судить о том, что сердечно-сосудистая система является неким индикатором изменений в организме и позволяет выявить-наличие патологий в донозологический период.

Своевременная диагностика и профилактика функциональных нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы в значительной степепн зависят от эффективности применяемых методов исследования. Ограниченность традиционных методических возможностей при изучении активности сердечно-сосудистой системы на основе анализа доступных физиологическнх сигналов делают необходимым поиск более чувствительных и информативных диагностических критериев.

Для анализа «волновой» структуры ритма традиционно применяется спектральный и корреляционный анализ. В теории анналов эти методы были разработаны для выделения волновой структуры изначально стационарных случайных процессов и идеально ПОДХОДИЛИ для их описания. Однако представить нестационарный сигнал, например, в виде суммы ряда синусоид точно практически не возможно, появляется погрешность, порядок которой в настоящее время не исследован. Использование ДПФ и БПФ для физиологических анналов не дает возможности анализировать процессы, происходящие в организме человека. Можно только констатировать факт наличия той или иной гармоники, но поставить в соответствие спектральным компонентам системы организма уже нельзя. Поэтому появилась необходимость нахождения новых методов представления сигнала. В настоящей диссертация предлагается использовать нелинейные

НОС. НАЦИОНАЛЬНА« '

динамические методы. Применение этих методов даст возможность учитывать эффекты комбинированного воздействия различных факторов, поведения ансамблей нелинейных генераторов больших размерностей, и определить возможные состояния организма в норме и патологии. Отдельной задачей является исследование переходов организма из одного состояния в другое (под воздействием каких факторов). Последнее очень важно для планирования лечения и подборе медикаментов.

Таким образом, применение новых методов анализа позволяет отойти от исследования линейных, стационарных процессов и перейти к анализу существенно нелинейных систем, со значительной долей случайных и квазислучайных факторов, воздействующих на ритм сердца, и как следствие па общее состояние организма человека

Цель работы и задачи исследования

Основной целью работы является разработка и исследование алгоритмической модели анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики, разработка классификатора, позволяющего в пространстве признаков определять физиологическую норму, донозологический период и патологию.

Основные особенности разработанной модели:

• модель позволяет учесть взаимодействие уровней функционирования и управления вариабельностью сердечного ритма, основываясь на глубоком анализе процессов формирования ритма сердца на физиологическом уровне;

• модель обладает свойствами странного аттрактора, который формируется в результате нелинейного воздействия на синусовый узел ансамбля генераторов, представленных корой головного мозга, высшими вегетативными и подкорковыми нервными центрами, а также сердечно-сосудистым центром головного мозга;

• модель является чувствительной к воздействию на ритм сердца фармакологических средств и позволяет моделировать реакцию сердечно-сосудистой системы под их действием.

Для достижения поставленной цели решались следующие

задачи:

1. Анализ свойств и характеристик линейных моделей кардиоинтервалографического сигнала;

2. Анализ особенностей традиционных методов исследования и математических моделей вариабельности сердечного ритма и их экспертное сравнение с методами нелинейной динамики;

3. Выявление наиболее характерных свойств существующих лилейных моделей системы формирования и регуляции ритмом сердца;

4. Построение математических моделей и алгоритмов формирования заключения оценки состояния организма на основе наиболее значимых признаков, что позволяет провести сравнительный анализ традиционных методов анализа вариабельности сердечного ритма и методов нелинейной динамики;

5. Разработка структуры кардиоинтервалографической технической системы для проведения исследования вариабельности сердечного ритма.

Методы исследования

6 диссертационной работе использованы методы математического, корреляционного и спектрального анализа, системного анализа, методы нелинейной динамки, теории вероятностей и математической статистики, методы теории принятия решений.

Научная новизна

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Доказано, что нелинейные алгоритмы и математические модели, предложенные в диссертации, позволяют получить качественно новые результаты при кардноинтервальном анализе вариабельности сердечного ритма.

2. Разработана математическая модель системы формирования ритма сердца, которая представляет собой совокупность трех нелинейных осцилляторов с сильными взаимными связями.

3. Доказано, что нелинейная модель формирования ритма сердца позволяет продемонстрировать сопровождающийся бифуркацией в системе переход организма от адекватного поддержали гомеостаза к срыву процессов адаптация, приводящей к срыву нормальной деятельности организма

4. Показано, что совокупность параметров (корреляционная и фрактальная размерности, экспонента Ляпунова и энтропия Колмогорова-Синая) являются основой для кластерного анализа ритмограмм и отнесения к соответствующим классам физиологической нормы, донозологического и преморбндного состояния, а также срыва адаптации.

Практическая ценность работы

Практическая ценность представленной диссертационной работы заключается в следующем:

1. доказана целесообразность применения методов нелинейной динамики для анализа вариабельности ритма сердца на основе сравнительной анализа, использующего экспертную оценку;

2. построена модель регуляции ритма сердца, учитывающая нелинейные особенности, как системы организма, так и системы непосредственно управления сердечным ритмом;

3. определены параметры модели в условиях физиологической нормы, донозодогического периода и патологии, позволяющие классифицировать структуру ритма;

4. доказана адекватность нелинейной модели регуляции ритмом сердца на основе метода сравнения двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей;

5. разработан классификатор параметров, определяющий в пространстве признаков количественное представление соответствующих полей;

6. реализована система формирования заключения основе классификации состояний организма в условиях физиологической нормы, донозологического периода и патологии;

7. на основе предлагаемой работы была создана кардиоинтервалогрзфическая система, прошедшая клинико-технические испытания и принятая к производству.

Реализация и внедрение результатов работы

Полученные в работе результаты внедрены при разработке аппаратно-программного кардиоянтервалографаческого комплекса научно-медицинских фирм «НейроТех» и «Статокин», что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на следующих конференциях:

Конференция «Медицинские информационные системы» 1998г, 2000т, 2002г.

Научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности», г. Таганрог, 1998 г.

Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых щ специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы», г.Рязань, 1999 г, 2000 г.

Шестая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектроника электротехника и энергетика», г.Москва, 2000 г.

II Международный симпозиум «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия», г. Санкт-Петербург, 2000 г.

Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии. Аспекты применения», Таганрог 2001г.

Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», 2001 г.

Международная конференция IEEE по Системам искусственного интеллекта, 2002 г.

Международная конференция «AIS'03», г. Геленжик, 2003 г.

Шестая всероссийская научная конференция молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения», г.Таганрог, 2003 г.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, перечень которых представлен в конце автореферата.

В публикациях, представленных ниже, лично автору принадлежат следующее: медицинские аспекты применения метода кардиоинтервалографических показателей для оценки адаптационных возможностей вегетативной нервной системы [1J; аспекты разработки системы для проведения кардиоинтервалографических исследований [2, 4, 7]; аспекты применения метода нелинейной динамики для анализа вариабельности сердечного ритма [8, 9, 10J; разработка экспертной системы для анализа RR-интервального ряда и проведения медицинских исследований [11, 13]; разработка нелинейной модели регуляции ритма сердца, а также ее исследование и оценка адекватности реальным процессам [14]; разработка классификатора на основе проведенных исследований для построения системы проведения кардиоинтервалографических исследований на основе принципов нелинейной динамики [15].

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 78 наименований, 4 приложений. Работа содержит 180 страниц текста и 56 рисунков (всего 239 страниц).

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, научная и практическая новизна, кратко излагаются основные положения работы и описываются задачи, решаемые в работе.

В первой главе диссертационной работы представлено описание метода диагностики с помощью кардиоинтервалографии. Представлены история развития методики, техника ее проведения, традиционные методы анализа ритмограмм, рассмотрены вопросы регистрации сигнала, основные проблемы реализации метода, физиологические основы анализа сердечного ритма, а также характеристика самого сигнала.

Методика кардиоинтервалографии берет свое начало еще у древневосточных лекарей, которые по пульсу могли определить состояние здоровья человека. Позже уже в начале 20 века вновь этот метод привлек внимание врачей и получил свое развитие в спортивной, а затем космической медицине. Для анализа ритмограмм использовались различные методы, но наибольшее применение получили статистический и гистографический анализы, разработанные Баевским, которые используются до сегодняшнего дня.

В качестве традиционных методов оценки «волновой» структуры ритма сердца представлены методы корреляционного и спектрального анализа, приведены форма и свойства автокорреляционной функции.

В следующем разделе данной диссертации представлена методика регистрации электрокардиосигнала и интересующей исследователя ритмограммы, которая заключается в следующем. Регистрируется электрокардиограмма в стандартных 4-х отведениях, располагающихся на конечностях. Из каждого QRS-комплекса выделяется R-зубец и определяются RR-пнтервалы, которые в последствии и представляют интерес для исследователя.

Основной целью данной диссертационной работы является решение проблем реализации методики кардиоинтервалографии, которые заключаются в следующем. В настоящее время для анализа «волновой» структуры ритмограмм применяются корреляционные и спектральные методы, которые были разработаны для стационарных случайных процессов и идеально подходили для их анализа. Однако учесть нелинейные особенности формирования и регуляции ритмом сердца, вызванные наличием целого ансамбля нелинейных генераторов, возбуждающих сердечную мышцу, эти методы не позволяют.

В данной главе достаточно подробно рассмотрены процессы формирования ритма сердца с точки зрения физиологии. За основу

принята разработанная Баевским модель, представляющая собой двухуровневую систему управления, состоящая из управляющего и автомного контура, которые, посылая управляющие сигналы в синусовый узел, формируют сердечный ритм.

Характеризуя кардиоинтервалографический сигнал можно выделить три основный составляющее: случайные (шумовые) вариации, низкочастотные тренды (например, переходные процессы), и почти периодические компоненты. Считается, что случайные вариации кардиоинтервалов обусловлены нерегулярной пейсмейкерной активностью синусового узла вследствие изменения кровообращения, колебаний концентрации электролитов и т.д. Переходные процессы представляют собой медленные (обычно, однонаправленные) изменения среднего значения RR-интервалов (а, возможно, и других статистических характеристик), вызванные изменением параметров, определяющих динамику сердечно-сосудистой системы (что наблюдается, например, при смене функционального состояния живого организма). В общем случае, мы говорим о тренде, который может представлять собой как плавные однонаправленные изменения характеристик временного ряда (переходные процессы), так и периодические изменения с периодом, превышающим длину анализируемого временного ряда (или сравнимым с ней). Таким образом, представления о кардиоинтервалографическом сигнале как о стационарном случайном процессе являются лишь допущением, ведущим к появлению погрешности, порядок которой в настоящий момент не изучен, что может привести к неверным результатам о процессах, происходящих в организме.

Во второй главе рассмотрены основные методы нелинейного анализа вариабельности сердечного ритма, разработаны схемы проведения исследований с помощью традиционных методов анализа и методов нелинейной динамики, а также проведена сравнительная оценка исследований ритмограмм с помощью этих методов.

Рассмотрены нелинейные методы анализа вариабельности сердечного ритма. При исследовании того, как простое относится к сложному, выбрано понятие аттрактора, т.е. области притяжения точек фазового пространства динамики системы (область гомеостаза для биологических систем). Основным свойством странных аттракторов является детерминированный хаос или хаотическая динамика. В отличие от линии или поверхности, странные аттракторы характеризуются не целыми, а дробными размерностями. Они являются «фрактальными» объектами. Для нахождения аттрактора необходимо восстановить фазовое пространство сигнала или ^мерное пространство, содержащее

траекторию динамики системы, каждая ось которого представлена одной из существенных переменных системы. В данном случае для восстановления фазового пространства используется метод задержки Тейкенса. Для характеристики аттракторов целесообразно ввести понятие размерности. Размерность определяет количество информации, необходимое для задания координат точки, принадлежащей аттрактору, в рамках указанной точности. В качестве размерности аттрактора выбрана корреляционная размерность. Для характеристики также рассматриваются энтропия Колмогорова-Синая, тренд фрактальной размерности и спектр экспонент Ляпунова.

Во втором разделе данной главы представлена схема проведения исследований с помощью традиционных методов, которая включает в себя оценку четырех основных состояний системы регуляции ритма сердца:

1 .Состояние удовлетворительной адаптации. (Состояние оптимального или минимального напряжения системы регуляции)

2. Состояние функционального напряжения. (Мобилизация защитных сил).

3.Состояние перенапряжения. (Недостаточная адаптация).

4.Состояние истощения.

Чтобы определить состояние системы формирования и регуляции ритма сердца необходимо провести оценку по следующим критериям:

1. Индикация суммарного эффекта регуляторных влияний.

2.Свойство автоматизма сердечной мышцы.

3.Степень устойчивости регуляторных влияний.

4.Вегетативный гомеостаз.

5.Индикация состояния подкорковых нервных центров.

Кроме оценки отдельных элементов системы управления определяется интегральный критерий - показатель активности регуляторных систем (ПАРС).

В третьем разделе данной главы представлена разработанная автором схема проведения кардиоинтервалографического исследования на основе методов нелинейной динамики, которая позволяет оценить на основе численных значений таких характеристик, как энтропия Колмогорова-Синая, экспонента Ляпунова, фрактальная и корреляционная размерности уровень адаптационных механизмов организма человека и выделить следующие состояния и подсостояния: 1. физиологическая норма: 1.1. нормальный уровень

1.2. оптимальный уровень

1.3. умеренное функциональное напряжение

2. донозологические состояния:

2.1. выраженное функциональное напряжение

2.2. резко выраженное функциональное напряжение

2.3. перенапряжение регуляторных механизмов

3. преморбидное состояние:

3.1. резко выраженное перенапряжение регуляторных механизмов

4. срыв адаптации:

4.1. истощение регуляторных систем

4.2. резко выраженное истощение регуляторных систем

4.3. полом (срыв) механизмов регуляции

В следующем разделе проводится сравнительный анализ методов. Для проведения исследований было рассчитано необходимое количество записей в базе данных по пациентам, которое составило 536. Для реализации сравнительного анализа была разработана система формирования заключения, представленная в виде дерева фраз и графа с весовыми коэффициентами. Определены значимые признаки, на основании которых и проводился сравнительный анализ. В качестве значимых признаков традиционных методов выступают параметры статистического, корреляционного и спектрального анализа, когорый используются в настоящий момент при проведении методики кардиоинтервалографии. В качестве значимых признаком метода нелинейной динамики являются:

• построение фазовых портретов;

• расчет размерностей аттрактора, позволяющие охарактеризовать особенности динамики (устойчивости траекторий на аттракторе);

• расчет экспоненты Ляпунова, энтропии Колмогорова-Синая. Далее на основе значимых признаков проводился анализ

независимо друг от друга традиционными методами и методами нелинейной динамики, строилась фраза заключения, на основе разработанной системы формирования заключения и рассчитывались весовые коэффициенты. В результате при анализе методами нелинейной динамики значения весовых коэффициентов были выше, что доказывает большую информативность предлагаемого метода. Приведены гистограммы расчетов,

В третьей главе представлена разработанная модель регуляции сердечного ритма, учитывающая нелинейные особенности его формирования; доказана ее адекватность реальным процессам,; рассчитаны параметры модели; определены поля пространства

признаков; разработан классификатор характеристик,

содержащий численные значения, соответствующие градациям физиологической нормы, донозологического периода и патологии; разработана алгоритмическая модель анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.

Сердечная мышца представляет собой возбудимую систему, при подаче импульса в которую от места его приложения начинает распространяться возмущение - волна возбуждения: поступивший импульс передается от элемента к элементу. Кроме того, имеет место не один источник возбуждения, а целый ансамбль нелинейных генераторов, что приводит к перемешиванию аттракторов в фазовой плоскости, а соответственно и к появлению странного аттрактора. Условно можно выделить три основных генерирующих блока, участвующих в процессе формирования в регуляции ритма сердца:

1. синусовый узел, с частотой 1±0.1 Гц;

2. автономный контур, с частотой 0.1±0.01Гц;

3. центральный контур, с частотой 0.01±0.003Гц.

Автономный и центральный контуры, передавая управляющие

импульсы путем изменения концентрации ионов натрия, кальция и калия, а также другими сложными процессами, происходящими на клеточном уровне, т.е. изменяя параметры работы синусового узла или параметрически, задает необходимый режим работы непосредственно синусового узла, необходимый для поддержания заданного уровня гомеостаза.

Таким образом, систему формирования ритма сердца можно представить в виде трех нелинейных генераторов, каждый из которых представляет соответственно синусовый узел, автономный контру, центральный контур:

1. генератор с частотой колебаний 1±0.1Гц;

2. генератор с частотой колебаний 0.1±0.01Гц;

3. генератор с частотой колебаний 0.01±0.003Гц.

В качестве нелинейных генераторов был выбран осциллятор Ван дер Поля. Выбор в качестве нелинейного генератора именно такой обусловлен тем, что осциллятор Ван дер Поля позволяет управлять параметрами нелинейности, а также при определенных их значениях может быть линейным, что оказывается удобным в данном случае.

С другой стороны, система формирования и регулирования ритмом сердца является динамической системой, описываемой следующим закон эволюции, представленным системой дифференциальных уравнений:

* 2 •

о • ( 1 - Ь • х х2 )• х г - * , ,

* 4 •

а 1 ■ ( 1 - Ь I • х 3 2 )• х А - х з ,

* 6 »

а 2 • ( 1 - Ь 2 • * 5 2 ) • х 6 -

* 3

X 4

* 5

X 6

а » у • л з ,

. * = Д • * 5 •

где *Л х2, О, Ь - параметры, описывающие первый осциллятор Ван дер Поля, который условно представляет синусовый узел в модели; хЗ, х4, а1, Ы - параметры, описывающие второй осциллятор Ван дер Поля, который представляет автономный контур; х5, х6, а2, Ь2 -параметры, описывающие третий осциллятор, который представляет центральный контур управления в модели; соответственно параметры автономной системы, который управляют параметром а, а параметры а2 и Ь2, управляющие параметром Ь синусового узла.

Таким образом, автором была предложена следующая нелинейная модель регуляции ритмом сердца, выполненная с использованием пакета программ МаШЬаЬ и приложения 81ши1тк (рис.1).

| а шил .ми , > >У Ч1__^________

1

РнсЛ-Нелииейлая модель регуляции ритмом сердца

Нелинейная модель регуляции ритма сердца была

исследована, были получены значения таких характеристик, как энтропия Колмогорова-Синая, экспонента Ляпунова, фрактальная и корреляционная размерности для всех состояний физиологической нормы, донозологического и преморбидного периодов, а также срыва адаптации, а также была промоделирована ситуация воздействия на ритм сердца фармакологических средств на примере {5-блокаторов. Полученные значения характеристик были идентичны данным, полученным экспериментально во время исследования реальных пациентов.

В следующем разделе данной главы проведена оценка адекватности нелинейной модели регуляции ритмом сердца на основе метода сравнения двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей. Исследования показали, что предложенная автором модель является адекватной реальным процессам, протекающим в организме и может быть использована для подбора фармакологических средств, воздействующих на ритм сердца.

Для внедрения в поликлинической практике метода нелинейной динамики для анализа ритмограмм был разработан классификатор, базирующийся на кластерном анализе, который позволил отнести численные значения таких характеристик, как фрактальная и корреляционная размерности, энтропия Колмогорова-Синая, экспонента Ляпунова к классам подсостояний физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, а также срыва адаптации. Полученные распределения кластеров представлены в таблице 1.

Таблица 1 Зоны состояний механизмов адаптации

Номер Состояние Нелинейный параметр

клас- механи<мов Корреля- Экспо- Фракталь- Энтропия

тера регуляции ционная нента ная Колмого-

размерность Ляпунова размерность рова-Синая

1 Нормальный уровень 4.4-4.8 3.5-4 4 1-1.19 0.5-0 65

2 Оптимальный уровень 4.8-5.2 2.2-3.5 1.2-1.39 0 66-09

3 Умеренное функциональное напряжение 3.5-4.4 0.9-2.2 1.4-1.5 0.91-0.99

4 Выраженное функциональное напряжение 3.01-3 5 0.2-04 >1.5-2 <1 >1

Окончание табл. 1

5 Резко выраженное футециолальяое напряжение 2.8-301 0.4-0.7 <1 0.5-0.3

6 Переяапряже-кие регуляторных механизмов <2.8 0.7-1.4 -+0 03-0.1

7 Резко выраженное псрсиапряженяс регулягорных механизмов -2.4 <0 <0 £0

Истощение регулхторных механизмов' >5.5 >5 1.51-1.8 1.5-1.99

9 Резке выраженное истощение рстуляторных механизмов Х5.4 >13 1.81-1.99 >2

10 Срыв пли полом механизмов адаптации >7.83 >9.2 >2 >2.46

Для проведения анализа вариабельности сердечного ритма была разработана алгоритмическая модель на основе принципов нелинейной динамики, которая является рекомендованной н реально используемой специалистами МУЗ Пятигорской детской городской больницей, МУЗ БСМП №5 г.Таганрога. Алгоритмическая модель включает в себя 7 основных этапов:

1. Регистрация электрокардиографического сигнала.

2. Получение ряда кардиоинтервалов.

3. Определение распределения фазовых траекторий в

пространстве.

4. Расчет основных характеристик: фрактальной размерности, корреляционной размерности, экспоненты Ляпунова, энтропии Колмогорова-Синая.

5. Анализ значений полученных характеристик.

6. Определение состояния организма в соответствии с разработанным классификатором на основе кластерного анализа.

7. Построение фразы заключения на основе системы формирования заключения.

В четвертой главе представлены целесообразность развития метода и его медицинская интерпретация, требования к аппаратной части комплекса для проведения кардноинтервалографических

исследовании, реализация аппаратной. часта комплекса,

принципы реализация отдельных блоков аппаратной части, а также реализация программном части комплекса.

Исследования, проведенные в рамках данной диссертационной работы, показали, что возможности нелинейного динамического метода значительно шире, чем у традиционных методов анализа вариабельности сердечного ритма. Однако полностью исключать применение традиционных методов анализа нельзя, поскольку набранная за годы использования в клинической практике база данных имеет большое значение, а расчет статистических показателей ритмотрамм более прост и понятен для медиков. Тем не менее, нелинейный динамический анализ позволяет по-другому взглянуть на процесс формирования ритма сердца и оценить работу всех звеньев автономного и центрального контуров управления, а также их модулирующее влияние на работу синусового узла. Система для проведения кардиоинтервалографических исследования разработана таким образом, что даст возможность экспертам-исследователям и экспертам-клиницистам проводить анализ регистрируемого сигнала и получать результат на основе традиционных и нелинейных динамических методов.

Система содержит аппаратную и программную часть. В комплект комплекса кардиоинтервалографических исследований входят:

• блок усилителя биопотенциалов сердца, блок аналого-цифрового преобразования, блок ввода биосигналов в персональный компьютер с гальванической развязкой, выполненные в одном корпусе;

• комплект кардиоинтервалографических электродов;

• пакет программного обеспечения, обеспечивающий визуализацию, запись и хранение сигналов в базе данных, математический анализ информации и формирование отчетных документов.

Малые размеры и высокая помехозащищенность позволяют использовать кардиоинтервалограф не только в клинических условиях, но и на дому у пациента. Кроме того, высокая помехозащищенность снижает требования к качеству наложения электродов. Размеры аппарата позволяют переносить его совместно с компьютером типа "notebook" (портативный компьютер) в портфеле типа "дипломат".. Это дает новые возможности по эксплуатации этой системы, в том числе использование на машинах скорой медицинской помощи, реанимациях, службах министерства по чрезвычайным ситуациям. В клиниках и больницах возможно использование этой системы для проведения обследования прямо в палатах. Удобство в работе с программным обеспечением, которое возможно благодаря специально продуманному интерфейсу, а

также наличие системы формирования заключения

позволяют работать с системой специалистам различного уровня и квалификации. Высокие технические характеристики аппаратной части достигнуты благодаря применению новейшей импортной элементной базы. Высокое качество съема сигнала обеспечивается также сложной процессорной обработкой сигналов. Эта обработка выполняется непосредственно в приборе, что снижает требования к компьютеру, на который выводится изображение (это особенно важно для использования кардиоинтервалографа совместно с компьютерами типа "notebook").

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Доказано на основе исследований основных проблем реализации методики кардиошггервалографии, что традиционный анализ не дает детального представления о процессах формирования вариабельности сердечного ритма и соответственно как качественная, так и количественная оценка не является достоверной.

2. Разработана схема проведения исследования механизмов адаптации на основе нелинейного динамического анализа, которая позволяет поставить в соответствие конкретные числовые значения характеристик: корреляционной и фрактальной размерностей, экспоненты Ляпунова, энтропии Колмогорова-Синая,- состояниям физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, а также срыву адаптации и их подсостояниям.

3. Разработана система формирования заключения на основе традиционных и нелинейных динамических методов анализа, включающая экспертную оценку, которая содержит значимые признаки, расчет весовых коэффициентов и учитывает все возможные градации физиологической нормы, донозологического периода и срыва адаптации. Выделен критерий полноты формирования фразы заключения, которым является весовой коэффициент графа, позволяющий путем расчета выявить для каждого конкретного случая, насколько полная в результате использования линейного и нелинейного метода получена фраза, н сделать вывод о большей информативности предлагаемого нелинейного метода анализа.

4. На основании исследований, проведенных с использованием аппаратно-программного комплекса, представленного в главе 4, базируясь на экспертной оценке специалистов МУЗ Пятигорской городской больницы, МУЗ БСМП №5 г.Таганрога, получена сравнительная оценка анализа ритмограмм традиционными и нелинейными динамическими методами, в результате которой была

доказана большая информативность характеристик

предлагаемого нелинейного динамического анализа, а следовательно и целесообразность его применения для анализа вариабельности сердечного ритма.

5. Разработана нелинейная модель регуляции ритма сердца, которая представляет собой систему взаимодействующих нелинейных осцилляторов Ван дер Поля с частотами, соответствующими автономному, центральному контурам управления и синусовому узлу. Модель исследована в состоянии физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, срыва или полома адаптации, а также под воздействием фармакологических средств, на примере Р-блокаторов. На основании проведенных исследований доказана адекватность модели реальным процессам формирования ритма сердца.

6. С помощью нелинейной модели регуляции ритма сердца зафиксирован и исследован сложный переходной процесс из состояния выраженного перенапряжения регуляторных систем в состояние срыва или полома адаптационных механизмов. Доказано, что переходной процесс сопровождается бифуркацией, т.е. резким скачком системы из состояния периодичности процесса при выраженном перенапряжении регуляторных систем к хаотичности при истощении регуляторных механизмов.

7. Доказана адекватность нелинейной модели регуляции ритмом сердца реальным процессам, протекающим в организме на основе метода сравнения двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей.

8. Разработан классификатор на основе нелинейной модели регуляции сердечного ритма численных значений характеристик нелинейного метода: корреляционной н фрактальной размерности, экспоненты Ляпунова и энтропии Колмогорова-Синая, который базируется на кластерном анализе и позволяет использовать предлагаемый метод анализа в поликлинической н стационарной практике, а также для проведения исследований в области системы формирования ритма сердца.

9. Разработана алгоритмическая модель анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики, которая легла в основу аппаратно-программного комплекса для проведения кардиоинтервалографпческих исследований.

10. Разработан аппаратно-программный комплекс, который позволил провести все необходимые исследования в процессе

диссертационной работы, и включил в себя линейный и нелинейный методы анализа.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Осокина О.Н., Сахаров В.Л. Система оценки вегетативной нервной системы человека на основе кардиоинтервалографических показателей // Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Медицинские информационные системы. 1998

2. Осокина О.Н., Сахаров В.Л. Автоматизированная система кардиоинтервалографни // Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности

г. Таганрог 1998 г.

3. Сахарова О.Н; Применение вейвлет-анализа дня целей кардиоинтервалографии // Всероссийская тучно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы99",тезисы докладов, г.Рязань, 1999 г

4. Синютин С.А., Сахарова О.Н. Обоснование выбора частоты дискретизации и разрядности АЦП для кардиоинтервалографии // Шестая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов, "Радиоэлектроника электротехника и энергетика", тезисы докладов, г.Москва, 2000 г.

5. Сахарова О.Н., Сахаров В. Л. Применение вейвлет-анализа для обработки кардиосигнала // II Международный симпозиум "Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия", вестник аритмологии, г. Санкт-Петербург, 2000 г.

6. Сахарова О.Н. Применение нелинейных методов для анализа рптмограмм // Известия ТРТУ. Тематический сборник: Медицинские информационные системы 2000

7. Сахарова О.Н. Аппаратно-программный комплекс для проведения кардиоинтервалографических- исследовании // Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедснстемы 2000",тезисы докладов, г.Рязань, 2000 г

8. Сахарова О.Н. Применение теории хаоса для анализа ритмограмм // Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии. Аспекты применения», сборник докладов, Таганрог 2001г.

9. Захаревич ВТ., Сахарова О.Н. К. вопросу Малязъ 2 кардиоинтервалографических показателен на основе нелинейной динамики // Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», сборник докладов, 2001 г.

10. Захаревич ВТ., Сахарова О.Н. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма // Журнал «Программные продукты и системы»

11. Захаревич ВТ., Сахарова О.Н. Экспертная система анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики // Конференция ШЕЕ по Системам искусственного интеллекта, сборник докладов 2002 г.

12. Сахарова О.Н. Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма // Всероссийская научно-техническая конференция «Медицинские информационный системы», сборник докладов 2002 г.

13. Захаревич ВГ., Сахарова О.Н. Events of Construction of Expert System of the Analysis of Heart-Rate Variability Based on Principles of Nonlinear Dynamics // The IEEE International Conference Artificial Intelligence Systems, Сборник докладов Computer Press, ШЕЕ

14. Захаревич ВТ., Сахарова О.Н. Нелинейная модель регуляции сердечного ритма. // Международная конференция «AIS'03», г. Геленжик, сборник докладов 2003 г.

15. Сахарова О.Н. Классификация результатов исследования вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики. // Шестая всероссийская научная конференция молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения», г.Таганрог, сборник докладов 2003 г.

Тип.ТРТУ Заказ № ЧЧ тир. /ООэкз.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ АНАЛИЗА ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА.

1.1. История развития методики кардиоинтервалографии.

1.2. Методика кардиоинтервалографии.

1.3. Традиционные методы анализа вариабельности сердечного ритма.

1.4. Регистрация электрокардиосигнала.

1.5. Проблемы реализации методики кардиоинтервалографии.

1.6. Физиологические основы анализа сердечного ритма.

1.7. Характеристика RR-интервального ряда.

1.8. Выводы.

2. МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА.

2.1. Особенности методов нелинейной динамики.

2.2. Схема оценки состояния регуляторных механизмов на основе традиционных методов анализа вариабельности сердечного ритма.

2.3. Схема оценки состояния регуляторных механизмов на основе методов нелинейной динамики.

2.4. Сравнительный анализ результатов исследований на основе линейного и нелинейного методов.

2.5. Выводы.

3. РАЗРАБОТКА НЕЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ РЕГУЛЯЦИИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА.

3.1. Разработка нелинейной модели регуляции ритма сердца.

3.2. Исследования нелинейной модели сердечного ритма.

3.3. Оценка адекватности нелинейной модели регуляции ритма сердца.

3.3. Классификатор данных анализа ритмограмм, выполненный на основе модели регуляции сердечного ритм.

3.4. Алгоритмическая модель анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.

3.5. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА АППАРАТНО-ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ КАРДИОИНТЕРВАЛОГРАФИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ НЕЛИНЕЙНОЙ

ДИНАМИКИ.

4.1. Целесообразность развития метода и его медицинская интерпретация.

4.2. Требования к аппаратной части комплекса для проведения кардиоинтервалографических исследований.

4.3. Реализация аппаратной части комплекса.

4.4. Принципы реализации отдельных блоков аппаратной части

Ш" комплекса.

4.5. Реализация программной части комплекса.

4.6. Выводы.

Организм человека представляет собой сложную многоуровневую систему, управление в которой осуществляется путем передачи управляющих импульсов от сложных систем высшего порядка к простым системам или уровням низшего порядка. Таким образом, четко отлаженная работа всех звеньев такой системы-организма позволяет судить об истинном здоровье человека. В случае воздействия на систему извне формируется ответная реакция путем изменения в работе тех или иных уровней или звеньев в системе-организме. Тогда, если удается получить информацию об этих изменениях, то можно либо своевременно диагностировать ту или иную патологию, либо в донозологический период принять необходимые меры по предостережению от развития вируса в организме человека. Задача эта является очень сложной, и решить ее однозначно нельзя. Однако современное развитие методов анализа вариабельности сердечного ритма позволяет судить о том, что сердечнососудистая система является неким индикатором изменений в организме и позволяет выявить наличие патологий в донозологический период.

Своевременная диагностика и профилактика функциональных нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы в значительной степени зависят от эффективности применяемых методов исследования. Ограниченность традиционных методических возможностей при изучении активности сердечно-сосудистой системы на основе анализа доступных физиологических сигналов делают необходимым поиск более чувствительных и информативных диагностических критериев.

Для анализа «волной» структуры ритма традиционно применяется спектральный и корреляционный анализ, которые позволяют констатировать факт наличия той или иной гармоники, но поставить в соответствие спектральным компонентам системы организма уже нельзя. Таким образом, необходим поиск новых методов, которые бы позволили учесть все особенности глубоких процессов формирования и управления ритмом сердца. В настоящей диссертации предлагается использовать методы нелинейной динамки, применение которых позволяет учитывать эффекты комбинированного воздействия различных факторов, поведения ансамблей нелинейных генераторов больших размерностей, и определить возможные состояния организма в норме и патологии. Таким образом, применение новых методов анализа позволяет отойти от исследования линейных, стационарных процессов и перейти к анализу существенно нелинейных систем со значительной долей случайных и квазислучайных факторов на ритм сердца, и, как следствие, на общее состояние организма человека.

Согласно проведенным исследованиям [3], была представлена двухуровневая система формирования кардиоинтервалов, основными элементами которой являются автономный и управляющий контуры. Рабочими структурами автономного контура регуляции являются: синусовый узел, блуждающие нервы и их ядра в продолговатом мозгу (контур парасимпатической регуляции). Центральный же контур представлен корой головного мозга, высшими вегетативными и подкорковыми нервными центрами, а также сердечно-сосудистый центром продолговатого мозга. Сущность процессов регуляции заключается в непрерывном обмене информацией между контурами управления, которые имеют определенные временные характеристики. Необходимым условием формирования управляющих сигналов является наличие достаточного временного интервала для приема и переработки информации, зависящих от числа элементов, контролируемых и управляемых данным регуляторным механизмом. Чем выше уровень регуляции (управления), чем больше различных уровней (элементов) он должен контролировать, тем больший интервал времени необходим для выработки управляющих сигналов, тем сложнее анализировать происходящие при этом процессы, потому как они происходят на более высоком уровне. При оптимальном регулировании управление происходит с минимальным участием высших уровней. При неоптимальном управлении необходима активация все более высоких уровней управления. Механизм изменения продолжительности сердечного цикла довольно сложен, но в достаточной степени известен, благодаря исследованиям с внутриклеточным отведением потенциалов [18]. Интервал времени между двумя кардиоциклами зависит от величины порогового потенциала и крутизны деполяризации клетки водителя ритма, которые, в свою очередь, обусловлены проницаемостью клеточных мембран, соотношениями концентрации натрия, кальция и калия и другими сложными процессами, происходящими на клеточном уровне. В результате изменения биофизических условий роль водителя ритма переходит от одной клетки синусового узла к другой. В результате имеет место перемешивание слоев в фазовом пространстве и таким образом получается странный аттрактор, который собственно и характеризует все интересующие исследователей процессы формирования и управления ритмом сердца. Описанное выше представляет собой базис разработанной в диссертационной работе модели нелинейной регуляции вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики. Исследования параметров модели в состоянии физиологической нормы и патологии позволили определить численные показатели, которые были использованы экспертами при проведении экспериментов. В качестве экспертов были использованы врачи МУЗ Пятигорской детской городской больницы, МУЗ БСМП №5 г.Таганрога. В процессе работы над диссертацией была разработана система формирования заключения, которая позволила сделать вывод о целесообразности применения методов нелинейной динамики для анализа ритмограмм и доказать их большую информативность по сравнению с линейными.

Основной целью работы является разработка и исследование алгоритмической модели анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики, разработка классификатора, позволяющего в пространстве признаков определять физиологическую норму, донозологический период и патологию. Основные особенности разработанной модели:

• модель позволяет учесть взаимодействие уровней функционирования и управления вариабельностью сердечного ритма, основываясь на глубоком анализе процессов формирования ритма сердца на физиологическом уровне;

• модель обладает свойствами странного аттрактора, который формируется в результате нелинейного воздействия на синусовый узел ансамбля генераторов, представленных корой головного мозга, высшими вегетативными и подкорковыми нервными центрами, а также сердечнососудистым центром головного мозга;

• модель является чувствительной к воздействию на ритм сердца фармакологических средств и позволяет моделировать реакцию сердечнососудистой системы под их действием.

Для достижения поставленной цели в диссертации решались следующие основные задачи'.

1. Анализ свойств и характеристик линейных моделей кардиоинтервалографического сигнала;

2. Анализ особенностей традиционных методов исследования и математических моделей оценки вариабельности сердечного ритма и их экспертное сравнение с методами нелинейной динамики;

3. Выявление наиболее характерных свойств существующих линейных моделей системы формирования и регуляции ритмом сердца;

4. Построение математических моделей и алгоритмов формирования заключения оценки состояния организма на основе наиболее значимых признаков с целью проведения сравнительного анализа традиционных методов оценки вариабельности сердечного ритма и методов нелинейной динамики;

5. Разработка структуры кардиоинтервалографической технической системы для проведения исследования вариабельности сердечного ритма.

Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на следующих конференциях:

• Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», 2001 г.

• Международная конференция IEEE по Системам искусственного интеллекта, 2002 г.

• Конференция «Медицинские информационные системы» 1998г, 2000г, 2002г.

• Научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности», г. Таганрог, 1998 г.

• Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы», г.Рязань, 1999 г, 2000 г.

• Шестая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектроника электротехника и энергетика», г.Москва, 2000 г.

• II Международный симпозиум «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия», г. Санкт-Петербург, 2000 г.

• Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии. Аспекты применения», Таганрог 2001г.

По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, основными из них являются:

1. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. К вопросу анализа кардиоинтервалографических показателей на основе нелинейной динамики.: Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», г. Геленжик, сборник докладов, 2001 г.

2. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма.: Журнал «Программные продукты и системы», 2002 г.

3. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Экспертная система анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.: Конференция IEEE по Системам искусственного интеллекта, г. Геленжик, сборник докладов 2002 г.

4. Сахарова О.Н. Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма.: Всероссийская научно-техническая конференция «Медицинские информационный системы», г.Таганрог, сборник докладов 2002 г.

5. Zakharevich V.G., Sakharova O.N. Events of Construction of Expert System of the Analysis of Heart-Rate Variability Based on Principles of Nonlinear Dynamics.: The IEEE International Conference Artificial Intelligence Systems, Computer Press, 2002

6. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейная модель регуляции сердечного ритма.: Международная конференция «AIS'03», г. Геленжик, сборник докладов 2003 г.

7. Сахарова О.Н. Классификация результатов исследования вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.: Шестая всероссийская научная конференция молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения», г.Таганрог, сборник докладов 2003 г.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 78 наименований, 4 приложения. Работа содержит 180 страниц текста и 56 рисунков (всего 239 страниц).

Выводы и рекомендации.

Семейство временных характеристик ВСР приведено в табл. 1. Поскольку многие из величин, получаемых при анализе ВСР во временной области, тесно коррелируют с другими, к использованию рекомендуются следующие 4 показателя:

1. SDNN - для оценки общей ВСР,

2. триангулярный индекс ВСР - для оценки общей ВСР,

3. SDANN - для оценки низкочастотных компонент вариабельности,

4. RMSSD - для оценки высокочастотных компонент вариабельности.

Два способа оценки общей ВСР рекомендованы в связи с тем, что триангулярный индекс позволяет провести лишь грубую оценку ЭКГ сигнала. Из методов, в основе которых лежит анализ разницы между смежными NN, предпочтительнее вычисление RMSSD, так как он обладает лучшими статистические свойствами, чем NN50 и pNN50.

Методы оценки общей вариабельности сердечного ритма и ее компонентов с коротким и длинным периодом не могут заменить друг друга. Выбор метода должен соответствовать целям конкретного исследования

Необходимо сознавать отличия между параметрами, вычисляемыми на основе длин интервалов NN или значений мгновенной ЧСС и величинами, рассчитанными из разницы смежных NN.

Наконец, некорректно сравнение временных величин, особенно характеризующих общую вариабельность, вычисленных на основе записей различной длительности.

Методы частотной области.

Различные методы спектрального анализа тахограмм применяются с конца 60-х годов. Анализ спектральной плотности мощности (PSD) дает информацию о распределении мощности в зависимости от частоты колебаний.

Методы вычисления спектральной плотности мощности могут быть классифицированы на параметрические и непараметрические; в большинстве случаев обе группы методов дают сравнимые результаты. Положительными чертами непараметрических методов являются: а) простота используемого алгоритма (в большинстве случаев, быстрое преобразование Фурье - БПФ), (б) быстрота вычисления, в то время как к преимуществам параметрических методов можно отнести: (а) более гладкие спектральные компоненты, различимые Методы вычисления спектральной плотности мощности могут быть классифицированы на параметрические и непараметрические; в большинстве случаев обе группы методов дают сравнимые результаты. Положительными чертами непараметрических методов являются: а) простота используемого алгоритма (в большинстве случаев, быстрое преобразование Фурье - БПФ), (б) быстрота вычисления, в то время как к преимуществам параметрических методов можно отнести: (а) более гладкие спектральные компоненты, различимые независимо от предварительно выбранной полосы частот, (б) простая обработка полученного спектра с автоматическим вычислением низкочастотных и высокочастотных компонентов спектра и простой идентификацией основной частоты каждого компонента, (в) точная оценка спектральной плотности мощности даже при малом числе образцов, где сигнал, как предполагается, стационарен. Основным недостатком непараметрических методов можно считать необходимость верификации того факта, что выбранная модель удовлетворяет предъявляемым требованиям, и ее сложность (порядок модели).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной диссертационной работе рассмотрены аспекты нелинейного динамического анализа вариабельности сердечного ритма, которые позволяют расширить спектр возможностей исследователя в области адаптационных механизмов организма человека. Разработанная автором нелинейная модель позволяет исследовать сложные процессы формирования и управления ритма сердца с учетом применения различного рода фармакологических средств, на основе которой построен классификатор, позволяющий поставить в соответствие различным состояниям физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, а также срыву или полому адаптации конкретные численные характеристики, что позволяет применять этот метода анализа в поликлинической и стационарной практике.

Для реализации исследований был разработан автором аппаратно-программный комплекс, который позволил экспертам - клиницистам и экспертам - исследователям проводить анализ ритмограмм линейными и нелинейными методами. На основании проведенных исследований была доказана целесообразность и большая информативность разрабатываемого метода, а также на основе полученных данных была доказана адекватность представленной модели реальным процессам формирования и регуляции ритма сердца. Дальнейшее направление исследований в данной области может быть представлена увеличением числа элементов модели исследование их поведения в условиях физиологической нормы, донозологического и преморбидного состояниях, срыва или полома механизмов адаптации, а также увеличением числа используемых для анализа характеристик.

Результаты диссертационной работы внедрены в ряде медицинских учреждений, таких как МУЗ БСМП №5 г.Таганрога, МУЗ Пятигорская детская городская больница, и в разработках НМФ «НейроТех» и НМФ

Статокин», что подтверждается актами внедрения, представленными в приложении.

В процессе работы получены следующие научные результаты:

1. Доказано на основе исследований основных проблем реализации методики кардиоинтервалографии, что традиционный анализ не дает детального представления о процессах формирования вариабельности сердечного ритма и соответственно как качественная, так и количественная оценка не является достоверной.

2. Разработана схема проведения исследования механизмов адаптации на основе нелинейного динамического анализа, которая позволяет поставить в соответствие конкретные числовые значения характеристик: корреляционной и фрактальной размерностей, экспоненты Ляпунова, энтропии Колмогорова-Синая,- состояниям физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, а также срыву адаптации и их подсостояниям.

3. Разработана система формирования заключения на основе традиционных и нелинейных динамических методов анализа, включающая экспертную оценку, которая содержит значимые признаки, расчет весовых коэффициентов и учитывает все возможные градации физиологической нормы, донозологического периода и срыва адаптации. Выделен критерий полноты формирования фразы заключения, которым является весовой коэффициент графа, позволяющий путем расчета выявить для каждого конкретного случая, насколько полная в результате использования линейного и нелинейного метода получена фраза, и сделать вывод о большей информативности предлагаемого нелинейного метода анализа.

4. На основании исследований, проведенных с использованием аппаратно-программного комплекса, представленного в главе 4, базируясь на экспертной оценке специалистов МУЗ Пятигорской городской больницы, МУЗ БСМП №5 г.Таганрога, получена сравнительная оценка анализа ритмограмм традиционными и нелинейными динамическими методами, в результате которой была доказана большая информативность характеристик предлагаемого нелинейного динамического анализа, а следовательно и целесообразность его применения для анализа вариабельности сердечного ритма.

5. Разработана нелинейная модель регуляции ритма сердца, которая представляет собой систему взаимодействующих нелинейных осцилляторов Ван дер Поля с частотами, соответствующими автономному, центральному контурам управления и синусовому узлу. Модель исследована в состоянии физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, срыва или полома адаптации, а также под воздействием фармакологических средств, на примере /3-блокаторов. На основании проведенных исследований доказана адекватность модели реальным процессам формирования ритма сердца.

6. С помощью нелинейной модели регуляции ритма сердца зафиксирован и исследован сложный переходной процесс из состояния выраженного перенапряжения регуляторных систем в состояние срыва или полома адаптационных механизмов. Доказано, что переходной процесс сопровождается бифуркацией, т.е. резким скачком системы из состояния периодичности процесса при выраженном перенапряжении регуляторных систем к хаотичности при истощении регуляторных механизмов.

7. Доказана адекватность нелинейной модели регуляции ритмом сердца реальным процессам, протекающим в организме на основе метода сравнения двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей.

8. Разработан классификатор на основе нелинейной модели регуляции сердечного ритма численных значений характеристик нелинейного метода: корреляционной и фрактальной размерности, экспоненты Ляпунова и энтропии Колмогорова-Синая, который базируется на кластерном анализе и позволяет использовать предлагаемый метод анализа в поликлинической и стационарной практике, а также для проведения исследований в области системы формирования ритма сердца.

9. Разработана алгоритмическая модель анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики, которая легла в основу аппаратно-программного комплекса для проведения кардиоинтервалографических исследований.

10. Разработан аппаратно-программный комплекс, который позволил провести все необходимые исследования в процессе диссертационной работы, и включил в себя линейный и нелинейный методы анализа.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Баевский P.M., Кириллов О.И., Клецкин С.З. Математический анализ сердечного ритма при стрессе.: 3-е издание, Москва, 1984 г., 315 с.

2. Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Медицина. 1979. 295 с.

3. Баевский P.M. Физиологические измерения в космосе и проблема их автоматизации. М., 1970

4. Черкай А.Д.,Власов Ю.А. Лингвинистический анализ ритма сердца // Проблемы временной организации живых систем. - М.,1979. - С.62-70

5. Земцовский Э.В., Барановский А.Л., Васильев А.В. Новый метод регистрации сердечного ритма у спортсменов.// Теор. и практ. физ. культ., 1977.№6. С.72-75.

6. Нидеккер И.Г. Выявление скрытых периодичностей методом спектрального анализа. Дис. канд.физ-мат. наук. М.: ВЦ АН СССР, 1968. 131 с.

7. Чернышев М.К. Резонансно-поисковые вычислительные методы анализа скрытых колебательных процессов в живых системах. /Кн.: Теоретические и прикладные аспекты анализа временной организации биосистем. -М.: Наука, 1976. - С. 11-34.

8. С.З. Клецкин Проблема контроля и оценки операционного стресса (на основе анализа ритма сердца с помощью ЭВМ). Дис. докт. мед наук. М.: Ин-т серд.сосуд.хирургии АМН СССР, М., 1981. 298 с.

9. Устройство для выделения кардиоимпульсов. А.С. 635967, 1977.

10. Устройство для исследования динамики сердечной деятельности. А.С. 304775, 1968.

11. Устройство для построения гистограммы R-R интервалов. А.С. 721079 СССР, 1978.

12. Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний.: Москва, 1997г, 150 с

13. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения.: Институт медико-биологических проблем, Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова, 1998 г., 250 с.

14. Математические методы анализа сердечного ритма. Под ред. ПаринаВ.В. и Баевского P.M. М.: Наука, 1968.

15. Рагозин А.Н. Исследование регуляции сердечного ритма в динамике стимулирующих воздействий с использованием спектрального анализа на плоскости комплексных частот, Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, 2001 г

16. Лебедь А.Н. Кардиоинтервалограф.:1-е издание, Москва, 1978 г., 158 с.

17. Кардиоинтервалография в оценке реактивности и тяжести состояния больных детей. Методические рекомендации.: Москва - 1985 г.

18. Справочник по электрокардиографии : Санкт-Петербург, 2002г,

368 с.

19. Шлант Р.К., Александер Р.В. Клиническая кардиология.: Москва 2000 г., 558 с.

20. Игошева Н.Б., Павлов А.Н., Анищенко Т.Г. Методы анализа сердечного ритма.: Саратов, 2001г.,120 с.

21. Pagani М., Lombardi F., Guzzetti S et. al. Power spectral analysis of heart rate and arterial pressure variability as a marker of supatho-vagal interaction in man and conscious dog. //Circ.Res. 1986. V.59. P. 178-193.

22. Malik M., Camm A J. Components of heart rate variability. What they really mean and what we really measure. //Am. J. Cardiol. 1993.V.72. P.821-822.

23. Захаревич В.Г., Сахарова O.H. К вопросу анализа кардиоинтервалографических показателей на основе нелинейной динамики.:

Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», сборник докладов, 2001 г.

24. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма.: Журнал «Программные продукты и системы», Москва, 2002 г.

25. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Экспертная система анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.: Конференция IEEE по Системам искусственного интеллекта, сборник докладов, 2002 г.

26. Сахарова О.Н. Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма.: Всероссийская научно-техническая конференция «Медицинские информационный системы», сборник докладов 2002 г.

27. Zakharevich V.G., Sakharova O.N. Events of Construction of Expert System of the Analysis of Heart-Rate Variability Based on Principles of Nonlinear Dynamics.: The IEEE International Conference Artificial Intelligence Systems, Computer Press, 2002

28. Хованова H.A., Хованов И.А. Методы анализа временных рядов.: Издательство Государственного учебно-научного центра «Колледж», Саратов 2001 г., 120 с.

29. Колесников А. А. Синергетическая теория управления, :1-е издание, ТРТУ, г.Таганрог, Энергоатомиздат, г.Москва, 1994 г.,343 с.

30. Анищенко B.C. Знакомство с нелинейной динамикой.: Саратов, 2000 г., 180 с.

31. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса.: Москва, 2000 г.,

310 с.

32. Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос. Квант.: Москва, 2000 г.,

240 с.

33. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики.: Москва, 2000 г., 335 с.

34. Кузнецов С.П. Динамический хаос.: Москва, Издательство Физико-математической литературы, 2001 г., 296 с.

35. Анищенко B.C., Вадивасова Т.Е. Астахов В.В. Нелинейная динамика хаотических и стохастических систем.: Саратов, Издательство Саратовского университета, 1999 г, 304с.

36. Марсден Дж., Мак-Кракен М. Бифуркация рождения цикла и ее приложения.: Москва, Мир, 1980 г.,368 с.

37. Анищенко B.C. Аттракторы динамических систем.: Известия ВУЗов, Прикладная нелинейная динамика, 1997 г., Т.5, №1, с.109-127.

38. Анищенко В.С, Устойчивость, бифуркации, катастрофы.: Соросовский образовательный журнал., 2000 г, Т.6, №6.

39. Grassberger P., Procaccia I. Estimation of the Kolmogorov entropy from a chaotic signal.: Phys. Rev. A.28, 1983 r, №4, P.2591-2593.

40. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors.: PhysicaD.9, 1983, №1, 2, P/3453-3456.

41. А.Ю. Лоскутов, А.С.Михайлов. Введение в синергетику.— М. Наука. 1990

42. Климантович Ю.Л. Нелинейная динамика открытых систем. М.: Наука. 1995.

43. Вишик М.И. Фрактальная размерность множеств.: Соросовский образовательный журнал, 1998 г.

44. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего.: Москва, 2000 г.

45. Данилов Ю.А., Кадомцев Б.Б. Нелинейный волны. Самоорганизация.: Москва, Наука, 1983 г.

46. Пархоменко А.Н. Детерминированный хаос и риск внезапной сердечной смерти.: Тер. архив.- 1996, № 4(68).- С. 43-44

47. Сотник С.Л. Основы проектирования систем искусственного интеллекта.: г. Днепродзержинск, 1998 г.

48. Лихтенберг А., Либерман М. Регулярная и хаотическая динамика.: Москва, Мир, 1984 г.

49. Федер Е. Фракталы.: Москва, Мир, 1991 г., 254 с.

50. Ганина В.В. Подавление экспоненциальной колебательной неустойчивости при помощи осциллятора Ван дер Поля.: Ярославль, 1999 г.

51. Климонтович Ю.Л. Введение в физику открытых систем.: Соросовский образовательный журнал, №8, 1996 г.

52. Malliani A, Pagani М, Lombard F, Cerutti S. Cardiovascular Neural regulation explored in the frequency domain. Circulation.: 1991; 84: 1482-92.

53. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical Hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardiol 1992; 69: 482-5.

54. Bassingthwaighte J.B., Raymond G.M. Evaluation of the dispersional analysis method for fractal time series // Ann-Biomed-Eng.- 1995 Jul-Aug - 23(4) -P. 491-505

55. Schmidt G, Monfill GE. Nonlinear methods for heart rate variability assessment. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Future, 1995: 87-98.

56. Сахарова O.H., Синютин C.A. Обоснование выбора частоты дискретизации и разрядности АЦП для кардиоинтервалографии.: Шестая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Радиоэлектроника электротехника и энергетика", сборник тезисов, 2 том, г.Москва, 2000 г.,214 с.

57. Л. Рабинер, Б. Гоулд, Теория и применения цифровой обработки сигналов, Изд. Мир, 1978.

58. Сахаров В.Л., Осокина О.Н. Система оценки вегетативной нервной системы на основе кардиоинтервалографических показателей.: Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Медицинские информационные системы, г. Таганрог, 1998 г., 246 с.

59. Сахаров В.Л., Осокина О.Н. Автоматизированная система кардиоинтервалографии.: Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности, г. Таганрог, 1998 г., 300 с.

60. Сахарова О.Н. Применение вейвлет-анализа для целей кардиоинтервалографии.: Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы99",тезисы докладов, г.Рязань, 1999 г., 80 с.

61. Сахаров В.Л., Сахарова О.Н. Применение вейвлет-анализа для обработки кардиосигнала.: II Международный симпозиум "Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия", вестник аритмологии, г. Санкт-Петербург, 2000 г., 350 с.

62. А.Н. Флейшман Медленные колебание гемодинамики. Теория, практическое применение в клинической медицине и профилактике.: Новосибирск, "Наука", сибирское предприятие РАН, 1999г.

63. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере.: Инфра. М, г.Москва, 1998 г., 528 с.

64. Otakar Foit and Jiri Holcik Applying nonlinear dynamics to ECG signal processing.: Engineering in medicine and biology, number 2, 1998, 96.

65. Пейтон А., Волш В. Аналоговая электроника на операционных усилителях.: 1-е издание, БИНОМ, г.Москва, 1994г., 489 с.

66. Data sheet for AD627. Analog Devices,2000

67. Data sheet for AD7716. Analog Devices, 1998

68. Data sheet for Atmegal 03/L. ATMEL, 1999

69. Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Decreased cardiac parasympathetic activity in chronic heart failure and its relation to left ventricular function.Br Heart J 1992; 69: 761-7.

70. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardio 1992; 69: 482-5?

71. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера.: Киев, 1975 г., 765 с.

72. Курейчик В.М. Учебное пособие: Дискретная математика, часть 2: Элементы теории графов.: Таганрог, 1997 г., 84 с.

73. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р.Форсайта. - М.: Радио и связь, 1987 г.- 224 с.

74. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/

Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

75. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы.: 4-е издание, «Радио и связь», г.Москва, 1986 г., 512 с.

76. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.1. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 е., ил.

77. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.2. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 с., ил.

78. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: 7-е издание, «Высшая школа», г.Москва, 2001 г., 480 с. 4

1. Баевский P.M., Кириллов СИ., Клецкин З. Математический анализ сердечного ритма при стрессе.: 3-е издание, Москва, 1984 г., 315 с.

2. Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Медицина. 1979. 295 с.

3. Баевский P.M. Физиологические измерения в космосе и проблема их автоматизации. М., 1970

4. Черкай А.Д.,Власов Ю.А. Лингвинистический анализ ритма сердца // Проблемы временной организации живык систем. - М.,1979. - 62-

5. Земцовский Э.В., Барановский А.Л., Васильев А.В. Новый метод регистрации сердечного ритма у спортсменов.// Теор. и практ. физ. культ., 1977.№6. 72-75.

6. Нидеккер И.Г. Выявление скрытых периодичностей методом спектрального анализа. Дис. канд.физ-мат, наук. М.: ВЦ АН СССР, 1968. 131 с.

7. Чернышев М.К. Резонансно-поисковые вычислительные методы анализа скрытых колебательных процессов в живых системах. /Кн.: Теоретические и прикладные аспекты анализа временной организации биосистем. -М.: Наука, 1976. - 11-34.

8. З. Клецкин Проблема контроля и оценки операционного стресса (на основе анализа ритма сердца с помощью ЭВМ). Дис. докт. мед наук. М.: Ин-т серд.сосуд.хирургии АМН СССР, М., 1981. 298 с.

9. Устройство для выделения кардиоимпульсов. А.С. 635967,1977.

10. Устройство для исследования динамики сердечной деятельности. А.С. 304775, 1968.

11. Устройство для построения гистограммы R-R интервалов. А.С. 721079 СССР, 1978. # ё возможностей организма и риска развития заболеваний.: Москва, 1997г, 150 с

12. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения.: Институт медико-биологических проблем, Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова, 1998 г., 250 с.

13. Математические методы анализа сердечного ритма. Под ред. Ларина В.В. и Баевского P.M.. М.: Наука, 1968.

14. Рагозин А.Н. Исследование регуляции сердечного ритма в динамике стимулирующих воздействий с использованием спектрального анализа на плоскости комплексных частот, Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, 2001 г

15. Лебедь А.Н. Кардиоинтервалограф.:1-е издание, Москва, 1978 г., 158 с.

16. Кардиоинтервалография в оценке реактивности и тяжести состояния больных детей. Методические рекомендации.: Москва -1985 г.

17. Справочник по электрокардиографии : Санкт-Петербург, 2002г, 368 с.

18. Шлант Р.К., Александер Р.В. Клиническая кардиология.: Москва 2000 г., 558 с.

19. Игошева Н.Б., Павлов А.Н., Анищенко Т.Г. Методы анализа сердечного ритма.: Саратов, 2001г.,120 с.

20. Pagani М., Lombard! F., Guzzetti S et. al. Power spectral analysis of heart rate and arterial pressure variability as a marker of supatho-vagal interaction in man and conscious dog. //Circ.Res. 1986. V.59. P. 178-193.

21. Malik M., Camm A.J. Components of heart rate variability. What they really mean and what we really measure. //Am. J. Cardiol. 1993.V.72. P.821-822.

22. Захарович В.Г., Сахарова О.Н. К вопросу анализа кардиоинтервалографических показателей на основе нелинейной динамики.: Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», сборник докладов, 2001 г.

23. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма.: Журнал «Программные продукты и ^ системы», Москва, 2002 г.

24. Колесников А. А. Синергетическая теория управления, :1-е издание, ТРТУ, г.Таганрог, Энергоатомиздат, г.Москва, 1994 г.,343 с.

25. Анищенко B.C. Знакомство с нелинейной динамикой.: Саратов, 2000 г., 180 с.

26. Пригожий И., Стенгерс И. Порядок из хаоса.: Москва, 2000 г., ^ 310 с.

27. Пригожий И., Стенгерс И. Время. Хаос. Квант.: Москва, 2000 г., 240 с.

28. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики.: Москва, 2000 г., 335 с.

29. Кузнецов СП. Динамический хаос: Москва, Издательство Физико-математической литературы, 2001 г., 296 с.

30. Анищенко B.C., Вадивасова Т.Е. Астахов В.В. Нелинейная динамика хаотических и стохастических систем.: Саратов, Издательство Саратовского университета, 1999 г, 304с.

31. Марсден Дж., Мак-Кракен М. Бифуркация рождения цикла и ее приложения.: Москва, Мир, 1980 г.,368 с.

32. Анищенко B.C. Аттракторы динамических систем.: Известия ВУЗов, Прикладная нелинейная динамика, 1997 г., Т.5, №1, с. 109-127.

33. Анищенко В.С, Устойчивость, бифуркации, катастрофы.: Соросовский образовательный журнал., 2000 г, Т.6, №6.

34. Grassberger Р., Procaccia I. Estimation of the Kolmogorov entropy from a chaotic signal.: Phys. Rev. A.28, 1983 r, №4, P.2591-2593.

35. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors.: PhysicaD.9, 1983, №1, 2, P/3453-3456.

36. А.Ю. Лоскутов, А.С.Михайлов. Введение в синергетику.— М. Наука. 1990

37. Климантович Ю.Л. Нелинейная динамика открытых систем. М.: Наука. 1995.

38. Вишик М.И. Фрактальная размерность множеств.: Соросовский образовательный журнал, 1998 г.

39. Капица СП., Кзфдюмов СП., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего.: Москва, 2000 г.

40. Данилов Ю.А., Кадомцев Б.Б. Нелинейный волны. Самоорганизация.: Москва, Наука, 1983 г.

41. Пархоменко А,Н. Детерминированный хаос и риск внезапной сердечной смерти.: Тер. архив.- 1996, № 4(68).- С 43-44

42. Сотник С Л. Основы проектирования систем искусственного интеллекта.: г. Днепродзержинск, 1998 г.

43. Лихтенберг А., Либерман М. Регулярная и хаотическая динамика.: Москва, Мир, 1984 г.

44. Федер Е. Фракталы.: Москва, Мир, 1991 г., 254 с.

45. Ганина В.В. Подавление экспоненциальной колебательной неустойчивости при помощи осциллятора Ван дер Поля.: Ярославль, 1999 г.

46. Климонтович Ю.Л. Введение в физику открытых систем.: Соросовский образовательный журнал, №8, 1996 г.

47. Malliani А, Pagani М, Lombard F, Cerutti S. Cardiovascular Neural regulation explored in the frequency domain. Circulation.: 1991; 84: 1482-92.

48. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical Hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardiol 1992; 69: 482-5.

49. Bassingthwaighte J.B., Raymond G.M. Evaluation of the dispersional analysis method for fractal time series // Ann-Biomed-Eng.- 1995 Jul-Aug - 23(4) -P. 491-505

50. Schmidt G, Monfill GE. Nonlinear methods for heart rate variability assessment. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Future, 1995: 87-98.

51. Л. Рабинер, Б. Гоулд, Теория и применения цифровой обработки сигналов. Изд. Мир, 1978.

52. Сахаров В.Д., Осокина О.Н. Система оценки вегетативной нервной системы на основе кардиоинтервалографических показателей.: Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Медицинские информационные системы, г. Таганрог, 1998 г., 246 с.

53. Сахаров В.Л., Осокина О.Н. Автоматизированная система кардиоинтервалографии.: Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности, г. Таганрог, 1998 г., 300 с.

54. Сахаров В.Л., Сахарова О.Н. Применение вейвлет-анализа для обработки кардиосигнала.: II Международный симпозиум "Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия", вестник аритмологии, г. Санкт-Петербург, 2000 г., 350 с.

55. А.Н. Флейшман Медленные колебание гемодинамики. Теория, практическое применение в клинической медицине и профилактике.: Новосибирск, "Наука", сибирское предприятие РАН, 1999г.

56. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере.: Инфра. М, г.Москва, 1998 г., 528 с.

57. Otakar Foit and Jiri Holcik Applying nonlinear dynamics to ECG signal processing.: Engineering in medicine and biology, number 2, 1998, 96.

58. Пейтон A., Волш В. Аналоговая электроника на операционных усилителях.: 1-е издание, БИНОМ, г.Москва, 1994г., 489 с.

59. Data sheet for AD627. Analog Devices,2000

60. Data sheet for AD7716. Analog Devices, 1998

61. Data sheet for Atmegal03/L. ATMEL, 1999

62. Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Decreased cardiac parasympathetic activity in chronic heart failure and its relation to left ventricular fimction.BrHeart J 1992; 69: 761-7.

63. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardio 1992; 69: 482-5?

64. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера.: Киев, 1975 г., 765 с.

65. Курейчик В.М. Учебное пособие: Дискретная математика, часть 2: Элементы теории графов.: Таганрог, 1997 г., 84 с.

66. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р.Форсайта. - М.: Радио и связь, 1987 г.- 224 с.

67. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/ Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

68. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы.: 4-е издание, «Радио и связь», г.Москва, 1986 г., 512 с.

69. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.1. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 с., ил.

70. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.2. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 с, ил.

71. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: 7-е издание, «Высшая школа», г.Москва, 2001 г., 480 с.