автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка макро- и микроструктурных моделей электрической систолы и преэкзитации миокарда для информационной системы формирования групп риска по фатальным нарушениям ритма сердца

0034В5186

На правах рукописи

МАСЛОВА Ольга Владимировна

РАЗРАБОТКА МАКРО- И МИКРОСТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТОЛЫ И ПРЕЭКЗИТАЦИИ МИОКАРДА ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ГРУПП РИСКА ПО ФАТАЛЬНЫМ НАРУШЕНИЯМ РИТМА СЕРДЦА

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление

и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

2 6 НОЯ 2009

Воронеж - 2009

003485186

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Белгородский государственный университет»

Научный руководитель доктор медицинских наук, профессор Пятакович Феликс Андреевич

Официальные оппоненты: доктор медицинских наук, профессор Афанасьев Юрий Иванович;

кандидат медицинских наук, доцент Булгакова Елена Алексеевна

Ведущая организация Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российская медицинская академия им. И.М. Сеченова»

Защита состоится 11 декабря 2009 г. в 1300 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Автореферат разослан 11 ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Федорков Е.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Сердечно-сосудистые заболевания имеют широкое распространение среди населения развитых стран. Из причин смертности на первом месте стоит инфаркт миокарда и его осложнения (Е.П. Какорина, А.Г. Роговина, 2001). В литературе дискутируется вопрос о патологических механизмах внезапной смерти, однако все авторы сходятся во мнении, что наиболее важное место занимают фатальные нарушения ритма сердца (П.В. Красноперое, С.М. Яшин, Л.А. Кофаль, 1996; H.A. Мазур, 2003; C.B. Шальнова, А.Д. Деев, Р.Г. Оганов, 2005). В последние годы интенсивно ведутся поиски неинвазивных электрофизиологических методов, имеющих прогностическую значимость относительно аритмогенности нарушенных процессов деполяризации и реполяризации миокарда. Негомогенность процессов реполяризации в миокарде изучают посредством анализа длительности интервала QT ЭКГ и его дисперсии (D. Darbar, J. Luck, N. Davidson, T. Pringle, G. Main, G. McNeill, A.D. Struthers, 1996). Для ее анализа в литературе указывают разные способы регистрации: только стандартные или только грудные отведения и стандартные и грудные отведения и, наконец, запись 100 ЭКГ комплексов во втором стандартном отведении. Каждый исследователь приводит не только свой способ регистрации, но и анализа вариативности QT (А.Н. Лебедь, 1968; A.B. Недоступ, Э.А. Богданов, Е.И. Михновский, 1975; Л.М.Макаров, 2004). При этом одни авторы под дисперсией понимают разницу между максимальным и минимальным значением величины QT в записи ЭКГ (A QT). Другие под дисперсией понимают варьирование интервала QT в виде центрального момента второго порядка и приводят классическую формулу дисперсии как квадрат среднеквадратического отклонения (о"), однако в анализируемом материале оперируют именованными значениями, но не возведенными в квадрат (мс). Третьи предлагают относительные показатели в виде отношения QT/RR при этом для нормирования предлагают формулу Базетта, которая, как известно, из-за больших разбросов является не корректной.

Не однозначна и трактовка полученных результатов: в одних случаях предлагают принимать во внимание средние значения, в других -максимальные отклонения интервала QT, в третьих - только сочетания наличия ПЖП и QTd>30 ms.

В литературе имеются единичные указания на то, что негомогенность процессов реполяризации может иметь место как отражение синусовой аритмии. Следовательно, вопрос о возможности появления негомогенности процессов реполяризации как физиологического явления в нормально работающем сердце остается открытым.

Наджелудочковые тахиаритмии, характерные для врожденных аномалий

проводящих путей, потенциально опасны сверхбыстрыми желудочковыми ответами, которые обусловливают нарушение показателей гемодинамики, что является фактором риска внезапной смерти у лиц молодого возраста (Л.П. Воробьев, И.Н. Грибкова, Н.М. Петрусенко, 1991; Т.Ф. Переточилина, С.А. Иорданиди, В.Ф. Антюфьев, 1995; А.Ш. Ревишвили, К.В. Давтян, Е.З. Лабарткава, 2008).

В литературе все чаще ставятся вопросы об определении факторов, позволяющих прогнозировать нарушения ритма сердца у подростков с синдромом предвозбуждения желудочков (С.Ф. Гнусаев, Ю.М. Белозеров, 1997; Ю.В. Шубик, 1999). Однако никем не ставился вопрос о диагностической ценности различных инструментальных методов обследования в диагностике каждого из вариантов предвозбуждения желудочков. Об определении перечня диагностических мероприятий для выявления синдрома предвозбуждения желудочков.

Следовательно, разработка биотехнических систем, имеющих в своем составе электрокардиографический модуль, базу данных и базу знаний с программным средством для решения задач классификации негомогенности процессов реполяризации и преждевременного возбуждения желудочков для отбора больных с предиктами фатальных нарушений ритма сердца, является актуальной задачей.

Работа выполнена в соответствии с планами проблемной комиссии по хронобиологии и хрономедицине РАМН, а также одним из основных научных направлений ГОУВПО «Белгородский государственный универвситет»: «Разработка универсальных методологических приемов хронодиагностики и биоуправления на основе биоциклических моделей и алгоритмов с использованием параметров биологической обратной связи».

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка моделей, алгоритмов, технических и программных средств, которые позволяют оптимизировать автоматическое формирование групп риска по фатальным нарушениям ритма сердца.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

разработать модели макроструктуры и микроструктуры преэкзитации, деполяризации и реполяризации миокарда у здоровых и больных;

осуществить параметризацию моделей с выбором адекватных электрофизиологических показателей;

изучить влияние адренергических и холинергических механизмов регуляции на динамику параметров макро- и микроструктуры предвозбуждения, деполяризации и реполяризации миокарда;

сформировать алгоритмы отбора больных с ЭКГ- феноменом синдрома преждевременного возбуждения желудочков и больных с риском фатальных нарушений ритма сердца на основе нарушений негомогенности процессов реполяризации миокарда;

разработать алгоритм вычисления коэффициента нарушений негомогенности процессов реполяризации;

разработать программно-управляемый электрокардиографический модуль, агрегатированный с информационной системой отбора больных;

провести клиническую оценку эффективности разработанных моделей и алгоритмов отбора больных для формирования групп риска с фатальными нарушениями ритма сердца.

Методы исследования базируются на использовании основных положений системного анализа, теории управления в медицине, моделирования, теории вероятностей и математической статистики, методах регистрации и анализа электрофизиологической информации в виде ЭКГ, межпульсового интервала и интеллектуального анализа данных. Использованы методы системотехнического анализа и конструирования, а также математико-кибернетические методы их решения.

Научная новизна результатов исследования. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

способ формализации информационных ресурсов, включающий кодирование параметров циклических колебаний ритма сердца посредством информационного анализа, включающего регистрацию параметров энтропии сигналов пульса, отличающийся возможностью анализа динамики макроструктуры паттернов негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда;

способ формализации информационных ресурсов, включающий кодирование параметров последовательных колебаний ритма сердца, посредством условно-вероятностного и авторегрессионного законов распределений предыдущего и последующего значений сигналов пульса и отличающийся возможностью анализа динамики микроструктуры паттернов негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда;

модуль записи и обработки ЭКГ сигнала, работающего в программно-управляемом режиме и отличающегося наличием цифрового сигнального процессора, картой памяти и беспроводным устройством связи с ЭВМ;

алгоритмы ввода электрокардиографической информации в компьютер, позволяющие регистрировать и обрабатывать электрофизиологический сигнал в режиме реального времени в составе информационной биотехнической системы;

алгоритм отбора больных, имеющих нарушения в виде негомогенности

процессов реполяризации и преэкзитации миокарда, основанный на автоматической классификации синусовой аритмии, номотопных и гетеротопных нарушений автоматизма, синдрома WPW, CLC, удлинении интервала QT, отличающийся детерминированной и вероятностной логикой распознавания;

база данных и база знаний, включающая программное обеспечение, направленное на управление записью электрокардиограммы, ее математическим анализом, графическим представлением информации и которая обеспечивает формирование групп риска фатальных нарушений ритма сердца.

Практическая значимость и результаты внедрения. В результате проведенных исследований решена задача разработки макроструктурных и микроструктурных моделей паттернов QT и PQ электрокардиограммы. Подобный подход обеспечил возможность оптимизировать анализ динамики микроструктуры паттернов негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда, направленный на отбор больных с повышенным риском фатальных нарушений ритма сердца.

Реализованные алгоритмы классификации нарушений негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда послужили базисом для разработки автоматического электрокардиографического, модуля ввода и первичной обработки информации в цифровом сигнальном процессоре.

Разработанная структура базы данных и база знаний обеспечили в автоматическом режиме формирование групп повышенного риска по фатальным нарушениям ритма сердца как среди практически здоровых молодых лиц, так и у кардиологических больных.

Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий ГОУВПО «Белгородский государственный университет», в лечебную практику отделения функциональной диагностики МУЗ городской больницы № 2 г. Белгорода.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Международной научной конференции, посвященной 10-летию медицинского факультета (Ульяновск, 2001); IV Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2001); И конференции молодых ученых России с международным участием «Фундаментальные науки и прогресс клинической медицины» (Москва, 2001); III Международном конгрессе молодых ученых «Наука о человеке» (Томск, 2002); Международной студенческой научной конференции «Студенческая медицинская наука» (Воронеж, 2003); Международной научно-практической конференции «Хрономедицина-практике» (Белгород, 2003); Международной научной

конференции «Актуальные проблемы науки и образования», (Куба, Варадеро, 2006); XIII Международном конгрессе по реабилитации в медицине и иммунореабилитации; Всемирном форуме по астме (ОАЭ, Дубай, 2008); XIV Международном конгрессе по реабилитации в медицине и иммунореабилитации «Современные медицинские и информационные технологии» (Санкт-Петербург, 2009); расширенном заседании кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий (Белгород, 2009).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 научных работ, в том числе 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1] - разработка медико-технических требований для структуры автоматизированного модуля анализа - моделей преэкзитации желудочков; [2] - разработка структуры системы анализа атрио-вентрикулярной проводимости и длительности электрической систолы; [3, 4] - создание алгоритмов распознавания негомогенности процессов реполяризации на основе информационного анализа; [5, 6] -формирование алгоритмов классификации состояния вегетативного статуса у здоровых и больных язвенной болезнью и сахарным диабетом по данным анализа временной упорядоченности пульса; [7, 8, 9] - создание макроструктурных и микроструктурных моделей негомогенности процессов реполяризации миокарда у больных сахарным диабетом, гипертонической болезнью, ишемической болезнью с синдромом мерцательной аритмии; [10, 11, 12] - разработка принципов энтропийного анализа для создания стохастических и детерминированных моделей управления процессами реполяризации миокарда; [13, 14] - разработка алгоритмов для классификации отбора групп повышенного риска на основе макро- и микроструктурных моделей преэкзитации миокарда и электрической систолы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего 139 наименований, и приложения. Основная часть работы изложена на 117 страницах, содержит 17 таблиц и 39 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования, его методы, научная новизна, практическая значимость, достоверность и обоснованность научных положений, выводов и результатов, представлена апробация работы.

В первой главе представлены обзор литературы, вопросы сердечно-

сосудистой патологии, фатальных нарушений ритма сердца и выбора предиктов внезапной смерти. В ней рассматриваются различные исследования неинвазивных электрофизиологических методов, имеющих прогностическую значимость относительно аритмогенности нарушенных процессов деполяризации и реполяризации миокарда.

Во второй главе рассмотрены макроструктурные и микроструктурные модели негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда.

В качестве объектов исследования были изучены 90 здоровых и 215 больных, включавших ИБС, синдром мерцательной аритмии, гипертоническую болезнь, сахарный диабет, 60 больных составили группу верификации автоматического распознавания синдрома СЬС и \VP\V. Возраст практически здоровых студентов составлял 18-23 года. Больные были в возрасте 33-75 лет.

Для изучения макроструктуры изучаемого процесса нами использованы общепринятые статистические подходы с построением гистограммы распределения межпульсового интервала и вычислением по ней общепринятых параметров и информационных показателей. В исследованиях для вычисления должных значений интервала ОТ мы использовали линейную формулу В.Л. Карпмана (1965), как С>Т= (0,124 ЯК + 0,256) ±0,006, полученную автором для нормальных данных покоя при ритме сердца от 0,60 до 1,29.

Необходимо отметить, что вычисление максимальной энтропии всегда осуществлялось для постоянного числа классов с учетом нулевых значений и равного 15. Отсюда максимальная энтропия макроструктуры паттерна интервала ОТ составляла: Н0 = Ьо§215=3,90.

Таблица 1

Параметры макроструктурной модели паттерна ОТ

Алфавит системы паттерна ОТ 15 классов гистограммы 0,300-0,339 Укороченные 5 классов 0,340-0,389 Нормальные значения 5 классов 0,400-0,440 Удлиненные 5 классов

Информационные показатели модели Но Макс, энтропия Н Фактич. энтропия 1т Относительная энтропия К Избыточность 5 Неопределенность

Детерминированные показатели модели Но = Н = -ХР1 И = Н / НО Я= 1 - И Н / НО -Н

Функции показателей модели Максим, мера хаоса Фактическая мера хаоса Непредсказуемость Репродук тивность Стохастичность

Из табл. 1 следует, что составляющие компоненты макроструктурного паттерна С?Т включают:

1. Циклический паттерн спектра интервала ОТ, содержащий дыхательные

6

волны, медленные волны первого порядка, медленные волны второго порядка.

2. Временной паттерн, состоящий из вектора значений с периодом меньше, чем 10 секунд, с периодом >10-30 секунд и с периодом >30 секунд.

3. Информационный компонент паттерна С?Т, который включает параметры энтропии, отражающей меру хаоса, непредсказуемости и репродуктивное™ паттерна негомогенности процессов реполяризации в миокарде.

4. Алфавит паттерна ОТ, включающий 15 классов гистограммы, соответствующей нормальному закону распределения.

Микроструктурная модель паттерна ОТ рассмотрена в табл. 2.

Таблица 2

Параметры микроструктурной модели паттерна С?Т_

Алфавит системы паттерна ОТ: 31 класс дифференциальной гистограммы Положительные коррекции удлиняют интервал от Нулевые коррекции не изменяют длительности интервала С}Т Отрицательные Коррекции Укорачивают интервал (}Т

Информационные показатели модели Н„ Макс, энтропия Н Фактич. энтропия 11 Коэффициент сжатия Я Коэффициент избыточности Б Неопределенность

Детерминированные показатели модели Н0 = 1о&т Н = -ХР1 1о§2Р1 И=Н /Н„ 1 - И (Но-11)/(Н„) Н / И,, -Н

Функции показателей модели Максим, мера хаоса Фактическая мера хаоса Непредсказуемость Репродук-тивность Стохастич-ность

Составляющие компоненты микроструктурного паттерна ОТ включают:

1. Вектор повторяющихся значений предыдущего и последующего интервалов ОТ, состоящий из 500 таких значений.

2. Временной паттерн, включающий структуру, которая соответствует трем условиям: 2.1 последующий интервал равен предыдущему; 2.2 последующий интервал больше предыдущего; 2.3 последующий интервал меньше предыдущего и определяет три класса: а) нулевых коррекций; б) удлиняющих коррекций; в) укорачивающих коррекций.

3. Алфавит паттерна ОТ, включающий 31 класс дифференциальной гистограммы и который определяет форму авторегрессионного облака.

Для построения и последующего анализа макроструктурного паттерна Р<3 нами был использован информационный анализ с вычислением параметров энтропии.

Составляющие компоненты макроструктурного паттерна РС2 включают:

1. Циклический паттерн спектра интервала Р(}, содержащий дыхательные волны, медленные волны первого порядка, медленные волны второго порядка.

2. Временной паттерн интервала Р(}, входящий в вектор значений с периодом меньше, чем 10 секунд, с периодом >10-30 секунд и с периодом >30 секунд.

3. Алфавит паттерна РС?, включающий 40 классов гистограммы нормального закона распределения.

Для изучения микроструктуры преэкзитации миокарда используют условно-вероятностный анализ и сравнивают последующий и предыдущий интервалы Р<3.

Полученный ряд распределения аппроксимируют дифференциальным законом распределения.

При этом алфавит системы удваивается плюс одно значение (т=81): нулевой класс (0,01 с), 40 классов со значениями Р<3 <0,01 секунды и 40 классов со значениями Р(? >0,01 секунды.

Следовательно, максимальная энтропия, вычисленная как двоичный алгоритм от алфавита системы из 81 «буквы» (Но=1о§2т=1о§281), будет равна 6,34.

Для построения микроструктурной модели паттерна Р<3 нами был использован информационный анализ с вычислением всех параметров энтропии, отражающей фактическую и максимальную меру хаоса, непредсказуемость и воспроизводимость паттерна преэкзитации желудочков.

В третьей главе рассмотрена структура модуля регистрации ЭКГ. Он включает автономный портативный источник питания. Электробезопасность использования устройства является одним из важнейших параметров, учитываемых при эксплуатации.

Рис. I. Структура устройства регистрации ЭКГ

В конструкциях-аналогах в основном применяют оптические развязывающие модули наряду с трансформаторными источниками питания. В настоящем устройстве в качестве источника питания используется комплект из четырех последовательно соединенных аккумуляторных батарей типа АА фирмы Varta емкостью 750мА/ч.

Модуль регистрации ЭКГ содержит электроды, инструментальный операционный усилитель, дифференцирующую цепь, фильтр низких частот и оконечный усилитель. Основным элементом модуля ЭКГ является цифровой сигнальный процессор, названный на схеме микроконтроллером, связанным посредством приемо-передатчиков сигналов bluetooth в персональный компьютер.

ЭКГ представляет собой разность потенциалов между двумя точками поверхности кожи предсердечной области обследуемого пациента. Она снимается с помощью специальных электродов, которые применяются для холтеровского мониторирования. ЭКГ сигнал с электродов поступает на инструментальный усилитель далее, проходя через цепочку фильтров высоких частот, режектор-ного фильтра (фильтрация 50 Гц), фильтра низких частот (ФНЧ), освобождается от помех и подается на оконечный усилитель. Сигнал, полученный с оконечного усилителя, оцифровывается во внутреннем АЦП цифрового сигнального контроллера и обрабатывается с использованием методов цифровой фильтрации.

Для визуальной индикации сигнала ЭКГ и состояния устройства ввода ЭКГ сигнала в нем предусмотрен модуль индикации (жидкокристаллический дисплей и светодиод). Для разработки и отладки необходимых алгоритмов обработки электрокардиограммы были проведены модельные эксперименты.

В работе использована суточная запись электрокардиограммы, полученная с использованием прибора Holter и пакета программ производства АО «Ин-карт», города Санкт-Петербург, поставляемого в комплекте с оборудованием. Модельная обработка информации производилась в программе MatLAB с использованием формализованных методов математической статистики и спектрального анализа по предложенным авторами алгоритмам.

Из анализируемых данных следует, что полученная электрокардиограмма после двойного преобразования из реального аналогового сигнала ЭКГ в цифровой код в среде MatLAB и последующей обработки цифрового кода в аналоговый сигнал позволила в ито!*е получить кривую ЭКГ, имеющую 100% сходимость с первоисточником.

На основе макетных испытаний был разработан окончательный алгоритм обработки электрокардиограммы. После введения аналоговой кривой ЭКГ в цифровой сигнальный процессор, она посредством АЦП преобразуется в циф-

ровой код. При этом принятый сигнал ЭКГ разделяется на участки, каждый из которых занимает 300 миллисекунд, исходя из максимальной частоты пульса в 200 ударов в минуту. Участки анализируются последовательно с вычислением производной в определенных точках временных отрезков.

Разработанная база данных и база знаний включает программное средство, которое работает с тремя взаимосвязанными файлами 'PankYPdrd'n Pgr', которые по умолчанию создаются на текущей директории или на любой другой по выбору.

В переданных в персональный компьютер через беспроводное устройство связи данных осуществляется реализация функции формирования массива кар-диоинтервалов и выполняется алгоритм первоначальной его обработки с целью выявления грубых ошибок и артефактов. Результаты проводимых исследований могут быть получены путем выбора критериев отбора посредством системы меню. Главное меню содержит следующие пункты: ввод данных о больном, диагнозе, характере обследования, статистической обработке результатов. Пункт обработки результатов содержит специальное окно, в котором представлены графики и статистические параметры ряда распределения. При этом можно выбрать показатели нормального закона распределения, дифференциальных кривых на основе условно-вероятностных моделей и графики авторегрессионного облака. Программное средство позволяет реализовать алгоритм классификации синусовой аритмии и нарушений автоматизма с выделением семи классов, включая синдром мерцательной аритмии. Специальный алгоритм обеспечивает автоматческую диагностику синдрома Вольф-Паркинсона-Уайта и синдрома CLC.

Алгоритм автоматизированной диагностики синдрома Вольф-Паркинсона-Уайта и синдрома CLC

Весь алгоритм делится на две части: первая связана с выделением дельта-волны при синдроме WPW и вторая с вычислением интервалов.

В целом алгоритм включает девять пунктов и восемь подпунктов, анализ которых позволяет сформировать диагноз.

1. Наклон прямой, проходящей через начало комплекса QRS и вершину каждого отсчета первых 0,032 секунды (амплитуды первых отсчетов менее 0,1 милливольта не рассматриваются), при синдроме WPW составляет менее 15 мВ/с.

2. Отношение выделенных наклонов к наклону прямой, проходящей через рассматриваемую точку и первую вершину комплекса QRS, составляет при синдроме WPW 0,5 во всех рассматриваемых отсчетах. Эти критерии указывают на наличие дельта-волны.

3. Определение интервала PQ - от начала зубца Р до начала комплекса QRS (в секундах).

4. Определение интервала А- от конца зубца Р до начала комплекса (ЗЯБ.

5. Определение интервала В- от начала комплекса (ЗЯБ до первого пика кривой - при синдроме WPW больше 0,06 секунды.

6. Определение интервала С- отношение интервала В к интервалу ОЯБ, которое при синдроме \VP\V больше 0,5.

7. Определение интервала С^ЯБ - от начала желудочкового комплекса до его конца.

8. Определение интервала ()Т - от начала желудочкового комплекса до конца зубца Т.

9. Комплексный анализ полученных данных позволяет принять решение:

9.1.Синром \VP\V определен; 9.2. Синдром \VP\V исключен; 9.3. Синдром

\VP\V вероятен; 9.4. Синдром ШР1^ атипичен; 9.5. Синдром С1Х - укорочен интервал Р(3; 9.6. Нарушение внутрижелудочковой проводимости; 9.7. Нормальная длительность электрической систолы; 9.8. Удлиненная электрическая систола.

В четвертой главе изучено влияние степени активности автономной нервной системы на должные показатели негомогенности процессов реполяри-зации в миокарде здоровых лиц. Было показано, что выявленные отличия длительности параметров электрической систолы зависят от состояния тонуса симпатической и парасимпатической нервной системы. С другой стороны, на негомогенность процессов реполяризации миокарда у здоровых оказывает влияние и синусовая аритмия. Это особенно заметно по пятому и шестому функциональному классу, где из-за преобладания блуждающего нерва и наличия дыхательных волн в спектре синусовая аритмия имеет самые большие значения. Выявленные данные указывают на наличие негомогенности процессов реполяризации как физиологического явления в нормально работающем миокарде.

Рассмотрены распределения интервала (¡)Т среди здоровых лиц (90), больных сахарным диабетом (36), больных гипертонической болезнью (38), ИБС (40), синдромом мерцательной аритмии (41).

Показано, что удлинение интервала С?Т его вариационного размаха, возрастание энтропии, отражающей меру хаоса в системе, появление микроструктурного паттерна ОТ в виде асимметричного, или полимодального авторегрессионного облака, нарушение функции концентрации ритма сердца в синусовом узле служат базовой электрофизиологической основой появления нарушений негомогенности процессов реполяризации миокарда с последующими фатальными нарушениями ритма сердца. Нами разработаны алгоритм формирования групп риска на основе комплексных оценок интервала С)Т ЭКГ и алгоритм вычисления коэффициента нарушений негомогенности процессов реполяризации.

Алгоритмы представлены на рис. 2 и 3.

Рис 2 Алгоритм отбора групп риска на основс оиснкк вариабельности интервата ЯЛ и интервала ОТ ЭКГ

Первая часть алгоритма позволяет проанализировать нарушения автоматизма, вторая часть алгоритма основана на изучении вариативности интервала ОТ, точнее сказать, на изучении его вариационного размаха у здоровых студентов, больных ИБС, экстрасистолией, сахарным диабетом, гипертонической болезнью и синдромом мерцательной аритмии. Эта часть алгоритма позволяет сформировать три группы риска фатальных нарушений ритма сердца. Подобный алгоритм выполняет функции скрининговых исследований.

Начало

Рис.3. Алгоритм вычисления коэффициента нарушений негомогенности процессов реполяризации

Если коэффициент нарушения негомогенности процессов реполяризации (ННГ7Р) меньше 40%, то риск появления фатальных нарушений ритма маловероятен. Если коэффициент нарушения негомогенности процессов реполяризации (ННПР) больше 40%, то риск появления фатальных нарушений ритма имеет высокую вероятность.

Макроструктурный и микроструктурный анализ преэкзитации желудочков осуществляет классификацию нормальной атрио-вентрикулярной проводимости, ее замедления и укорочениия. Представлена верификация разработанного алгоритма классификации синдромов \yp\V и СЬС.

Для этого, как было указано выше, были проанализированы 60 ЭКГ, параметры которых измерялись вручную. Электрокардиографический диагноз был установлен пятью врачами, в состав которых входили три врача функциональной диагностики и два эксперта-кардиолога, в выборке имелось 20 ЭКГ с синдромом \VPVV, 22 ЭКГ с синдромом СЬС и 18 ЭКГ с различной патологией, часть из них имела элементы, напоминающие рисунок синдрома

\VP\V.

На 10 ЭКГ было выявлено пологое начало или ранняя зазубрина на восходящем колене зубца Я, на 18 ЭКГ регистрировался низкоамплитудный зубец К с пологим началом или расщеплением на нисходящем колене зубца Б.

Таблица 3

Оценка эффективности комплексного алгоритма классификации ^___ синдрома \УР\У __

№ Синдром Общее Правильно распо- Неправильно распознано

п число знано

п Ист+ Ист- Гиподиагн. Гипердиагн.

1 2 3 4 5 6 7

1. Синдром \VPVV 20 18 0 0 2

2. Синдром СЬС 22 19 3 0 0

3. Замедление в/ж проводимости 18 11 7 0 0

3. Итого:Человек 60 48 10 0 2

% 100% 80,0% 16,7% 0% 3.3%

При сопоставлении врачебного диагноза с автоматическим распознаванием по алгоритму было получено полное совпадение диагнозов при синдроме СЬС, для синдрома \VP\V выявлено два случая гипердиагностики (3,3%), где диагноз был условным: «возможен синдром \УРШ».

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработаны модели макроструктуры и микроструктуры преэкзитации, деполяризации и реполяризации миокарда у здоровых лиц, отличающиеся условно-вероятностным представлением информации и авторегрессионным анализом.

2. Осуществлена параметризация моделей с выбором адекватных электрофизиологических показателей, основанных на информационном анализе и отличающихся наличием структуры паттернов энтропии.

3. Изучено влияние адренергических и холинергических механизмов регуляции на динамику параметров макро- и микроструктуры предвозбуждения, деполяризации и реполяризации миокарда. Показана зависимость негомогенности процессов реполяризации миокарда как здоровых лиц, так и больных от выраженности синусовой аритмии и степени активности автономной нервной системы.

4. Сформированы алгоритмы отбора больных с ЭКГ- феноменом синдрома преждевременного возбуждения желудочков и больных с риском фатальных нарушений ритма сердца на базе нарушений негомогенности процессов реполяризации миокарда, основанных на детерминированной и вероятностной

логике и отличающихся высоким уровнем эффективности классификации.

5. Разработан алгоритм вычисления коэффициента нарушений негомогенности процессов реполяризации, основанный на отношении текущей меры хаоса к ее максимальному значению и отличающийся показателями нормированной энтропии.

6. Разработан программно-управляемый электрокардиографический модуль, агрегатированный с информационной системой отбора больных с фатальными нарушениями ритма сердца и отличающийся наличием цифрового сигнального процессора, картой памяти и устройством беспроводной связи с ЭВМ.

7. Проведена клиническая оценка эффективности разработанных моделей и алгоритмов отбора больных для формирования групп риска по фатальным нарушениям ритма сердца. Показано, что способность алгоритма к захвату патологии или чувствительность алгоритма составляет ¡00%, точность - 93,6% и способность к дифференциальной диагностике, или специфичность - 75,2%. Случаев гиподиагностики алгоритм не допускает, уровень гипердиагностики составляет всего 3,6%.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Маслова О.В. Структура автоматизированного модуля анализа моделей преэкзитации желудочков / О.В. Маслова, Т.И. Якунченко // Аллергология и иммунология. - 2008.-Т. 9. № 1.-С. 145-146.

2. Маслова О.В. Структура системы анализа атрио-вентрикулярной проводимости и длительности электрической систолы / О.В. Маслова // Аллергология и иммунология. - 2009. - Т. 10. № 2. - С. 282.

Статьи и материалы конференций

3. Пятакович Ф.А. Информационный анализ интервала QT применительно к оценке негомогенности процессов реполяризации / Ф.А. Пятакович, О.В. Маслова // Экология и здоровье человека в XXI веке: тез. докл. Междунар. науч. конф., посвященной 10-летию медицинского факультета. - Ульяновск: УлГУ, 2001.-С. 134-135.

4. Якунченко Т.И. Разработка автоматизированной системы маркера негомогенности процессов реполяризации миокарда / Т.И. Якунченко, О.В. Маслова // Медико-экологические информационные технологии - 2001: сб. материалов IV Междунар. йауч.-техн. конф. - Курск, 2001. -С. 123-126.

5. Маслова О.В. Состояние вегетативного статуса у здоровых и больных язвенной болезнью по данным анализа временной упорядоченности пульса / О.В. Маслова // Сборник студенческих научных работ. - Белгород, 2001. -Вып. IV. С. 131-132.

6. Крупенькина Л.А. Модели и алгоритмы биоуправления в матричной

15

биотехнической системе КВЧ-терапии / Л.А. Крупенькина, О.В. Маслова //' Фундаментальные науки и прогресс клинической медицины: материалы II конф. молодых ученых России с междунар. участием. -М., 2001. - С. 321.

7. Якунченко Т.И. Детерминированные и стохастические системы управления процессами реполяризации миокарда / Т.И. Якунченко, О.В. Маслова // Научные ведомости БелГУ. - 2002. - №1 (16) - С. 262-265.

8. Маслова О.В. Макроструктурный и микроструктурный анализ негомогенности процессов реполяризации миокарда / О.В. Маслова // Наука о человеке: материалы III Междунар. конгресса молодых ученых. - Томск, 2002. -С. 185-187.

9. Маслова О.В. Алгоритмы автоматического хронопрогнозирования исходов фибрилляции предсердий / О.В. Маслова, Ю.А. Мандрикова, А.Г. Вараксин // Хрономедицина-практике: материалы Междунар. науч.-практ. конф. - Белгород, 2003. - С. 90-92.

10. Якунченко Т.И. Стохастические и детерминированные модели управления процессами реполяризации миокарда / Т.И. Якунченко, О.В. Маслова // Актуальные проблемы современной науки - 2003. - Самара, 2003. Режим доступа: http://povman.sstu.edu.ru.

11. Якунченко Т.И. Хронобиологические модели управления процессами реполяризации миокарда / Т.И. Якунченко, О.В. Маслова // Хрономедицина-практике: материалы Междунар. науч.-практ. конф. - Белгород, 2003. - С. 100-

12. Маслова О.В. Разработка табличного метода дифференциальной диагностики ИБС и ревматизма при синдроме фибриляции предсердий / О.В. Маслова // Студенческая медицинская наука 2003: материалы Междунар. студ. науч. конф. - Воронеж, 2003. - С. 26-28.

13. Маслова О.В. Разработка макро- и микроструктурных моделей преэкзитации миокарда и электрической систолы для информационной системы формирования групп риска / О.В. Маслова // Фундаментальные исследования. - 2006. - №1. - С. 30-32.

14. Маслова О.В. Анализ микроструктурных моделей преэкзитации желудочков для автоматизированного модуля отбора групп повышенной опасности / О.В. Маслова, Т.И. Якунченко // Современные проблемы науки и образования. - М. 2006. -№3. - С. 99 - 100.

102.

Подписано в печать 10.11.2009. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 85 экз. Заказ № 'ЧУ^ ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

ВВЕДЕНИЕ.

1.ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ. КЛИНИЧЕСКИЕ ПРОЯВЛЕНИЯ ФАТАЛЬНЫХ НАРУШЕНИЙ РИТМА СЕРДЦА.

1.1. Предикторы фатальных нарушений ритма сердца.!.

1.2. Инструментальные неинвазивные методы выявления негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации желудочков.

1.3. Цель и задачи исследования.

2. МАКРОСТРУКТУРНЫЕ И МИКРОСТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ НЕГОМОГЕННОСТИ ПРОЦЕССОВ РЕПОЛЯРИЗАЦИИ И ПРЕЭКЗИТАЦИИ МИОКАРДА.

2.1. Авторегрессионные модели ритма сердца. Метод корреляционной ритмо-графии. Составляющие компоненты макроструктурного и микроструктурного паттерна негомогенности процессов реполяризации.

2.2. Статистические характеристики преэкзитации миокарда. Макроструктурные и микроструктурные модели преэкзитации желудочков.

Выводы второй главы.

3. РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММЫ. СТРУКТУРА БАЗЫ ДАННЫХ И БАЗЫ ЗНАНИЙ АНАЛИЗА ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ.:.

3.1. Структурная схема устройства регистрации электрокардиограммы. Прове-дениие исследований на адекватность полученных электрокардиограмм при помощи автоматического модуля.

3.2. Алгоритм автоматизированной диагностики синдрома Вольф-Паркинсона— Уайта и синдрома CLC. Структура управляющей оболочки автоматизированной системы анализа информации.

Выводы третьей главы.

4. КЛИНИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗМЕНЕНИЙ ИНТЕРВАЛОВ QT И PQ ЭКГ.

4.1. Уровень негомогенности процессов реполяризации у здоровых, больных ИБС, гипертонической болезнью, сахарным диабетом и нарушениями ритма. Разработка алгоритмов отбора групп риска и коэффициента негомогенности процессов реполяризации.

4.2. Клиническая верификация эффективности автоматического алгоритма классификации нарушений автоматизма, синдрома CLC и WPW.

Актуальность темы. Сердечно-сосудистые заболевания имеют широкое распространение среди населения развитых стран. Из причин смертности на первом месте стоит инфаркт миокарда и его осложнения [30]. В литературе дискутируется вопрос о патологических механизмах внезапной смерти, однако все авторы сходятся во мнении, что наиболее важное место занимают фатальные нарушения ритма сердца [36,79]. В последние годы интенсивно ведутся поиски неинвазивных электрофизиологических методов имеющих прогностическую значимость относительно аритмогенности нарушенных процессов деполяризации и реполяризации миокарда. Негомогенность процессов реполяризации в миокарде изучают посредством анализа длительности интервала QT ЭКГ и его дисперсии [125]. Для ее анализа в литературе указывают разные способы регистрации: только стандартные или только грудные отведения и стандартные и грудные отведения и, наконец, запись 100 ЭКГ комплексов во втором стандартном отведении. Каждый исследователь приводит не только свой способ регистрации, но и анализа вариативности QT [38, 46, 41]. При этом одни авторы под дисперсией понимают разницу между максимальным и минимальным значением величины QT в записи ЭКГ (A QT). Другие под дисперсией понимают варьирование интервала' QT в виде центрального момента второго порядка и приводят классическую формулу дисперсии как квадрат среднеквадратического отклонения (а2), однако в анализируемом материале оперируют именованными значениями, но не возведенными в квадрат (мс). Третьи предлагают относительные показатели в виде отношения QT/RR при этом для нормирования предлагают формулу Базетта, которая как известно из-за больших разбросов является не корректной.

Не однозначна и трактовка полученных результатов: в одних случаях предлагают принимать во внимание средние значения, в других максимальные отклонения интервала QT, в третьих только сочетания наличия ПЖП и QTd>30 ms.

В литературе имеются единичные указания на то, что негомогенность процессов реполяризации может иметь место как отражение синусовой аритмии. Следовательно, вопрос о возможности появления негомогенности процессов реполяризации как физиологического явления в нормально работающем сердце остается открытым.

Наджелудочковые тахиаритмии, характерные для врожденных аномалий проводящих путей, потенциально опасны сверхбыстрыми желудочковыми ответами, которые обусловливают нарушение показателей гемодинамики, что является фактором риска внезапной смерти у лиц молодого возраста [14, 53, 61].

В литературе все чаще ставятся вопросы об определении факторов, позволяющих прогнозировать нарушения ритма сердца у подростков с синдромом предвозбуждения желудочков [20, 85].

Однако никем не ставился вопрос о диагностической ценности различных инструментальных методов обследования в диагностике каждого из вариантов предвозбуждения желудочков. Об определении перечня диагностических мероприятий для выявления синдрома предвозбуждения желудочков.

Следовательно, разработка биотехнических систем имеющих в своем составе программно-управляемый электрокардиографический модуль, базу данных и базу знаний с программным средством для решения задач классификации негомогенности процессов реполяризации и преждевременного возбуждения желудочков для отбора больных с предиктами фатальных нарушений ритма сердца, является актуальной задачей.

Настоящее исследование выполнено в соответствии с планами проблемной комиссии по хронобиологии и хрономедицине РАМН, а также с одним из основных научных направлений ГОУВПО «БелГУ»: «Разработка универсальных методологических приемов хронодиагностики и биоуправления на основе биоциклических моделей и алгоритмов с использованием параметров биологической обратной связи».

Дель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка моделей, алгоритмов, технических и программных средств, которые позволяют оптимизировать автоматическое формирование групп риска по фатальным нарушениям ритма сердца.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать модели макроструктуры и микроструктуры преэкзитации, деполяризации и реполяризации миокарда у здоровых и больных.

2. Осуществить параметризацию моделей с выбором адекватных электрофизиологических показателей.

3. Изучить влияние адренергических и холинергических механизмов регуляции на динамику параметров макро- и микроструктуры предвозбуждения, деполяризации и реполяризации миокарда.

4. Сформировать алгоритмы отбора больных с ЭКГ- феноменом синдрома преждевременного возбуждения желудочков и больных с риском фатальных нарушений ритма сердца на основе изучения негомогенности процессов реполяризации миокарда.

5. Разработать алгоритм вычисления коэффициента негомогенности процессов реполяризации миокарда.

6. Разработать программно-управляемый электрокардиографический модуль, агрегатированный с информационной системой отбора больных.

7. Провести клиническую оценку эффективности разработанных моделей и алгоритмов отбора, больных для формирования групп риска с фатальными нарушениями ритма сердца.

Методы исследования. Базируются на использовании основных положений системного анализа, теории управления в медицине, моделирования, теории вероятностей и математической статистики, методах регистрации и анализа электрофизиологической информации в виде ЭКГ, межпульсового интервала и интеллектуального анализа данных. Использованы методы системотехнического анализа и конструирования, а также математико-кибернетические методы их решения.

Научная новизна. В работе получены следующие научные результаты, характеризующиеся новизной: способ формализации информационных ресурсов, включающий кодирование параметров циклических колебаний ритма сердца посредством информационного анализа, включающего регистрацию параметров энтропии сигналов пульса, отличающийся возможностью анализа динамики макроструктуры паттернов негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда; способ формализации информационных ресурсов, включающий кодирование параметров последовательных колебаний ритма сердца, посредством условно-вероятностного и авторегрессионного законов распределений предыдущего и последующего значений сигналов пульса и отличающийся возможностью анализа динамики микроструктуры паттернов негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда; модуль записи и обработки ЭКГ сигнала, работающий в программно-управляемом режиме и отличающийся наличием цифрового сигнального процессора, картой памяти и беспроводным устройством связи с ЭВМ; алгоритмы ввода электрокардиографической информации в компьютер, позволяющие регистрировать и обрабатывать электрофизиологический сигнал в режиме реального времени в составе информационной биотехнической системы; алгоритм отбора больных, имеющих нарушения в виде негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда, основанный на автоматической классификации синусовой аритмии, номотопных и гетеротопных нарушений автоматизма, синдрома WPW, CLC, удлинении интервала QT, отличающийся детерминированной и вероятностной логикой распознавания; база данных и база знаний, включающая программное обеспечение, направленное на управление записью электрокардиограммы, ее математическим анализом, графическим представлением информации и которая обеспечивает формирование групп риска фатальных нарушений ритма сердца. Практическая значимость и результаты внедрения. В результате проведенных исследований решена задача разработки макроструктурных и микроструктурных моделей паттернов QT и PQ электрокардиограммы. Подобный подход обеспечил возможность оптимизировать анализ динамики микроструктуры паттернов негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда, направленный на отбор больных с повышенным риском фатальных нарушений ритма сердца.

Реализованные алгоритмы классификации паттернов негомогенности процессов реполяризации и преэкзитации миокарда послужили базисом для разработки автоматического электрокардиографического модуля ввода и первичной обработки информации в цифровом сигнальном процессоре.

Разработанная структура базы данных и база знаний обеспечили в автоматическом режиме формирование групп повышенного риска, как среди практически здоровых молодых лиц, так и у кардиологических больных.

Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий ГОУВПО «Белгородский государственный университет», в лечебную практику отделения функциональной диагностики муниципальной городской больницы №2 г. Белгорода.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: на международной научной конференции, посвященной 10-летию медицинского факультета - Ульяновск, Ул-ГУ,2001; четвертой международной научно-технической конференции: медико-экологические информационные технологии, Курск, 2001; II-й конференции молодых ученых России с международным участием: фундаментальные науки и прогресс клинической медицины, Москва, 2001; 3-м международном конгрессе молодых ученых: наука о человеке, Томск, 2002; международной студенческой научной конференции: студенческая медицинская наука, Воронеж,2003г.; международной научно-практической конференции «Хрономедицина-практике» (Белгород, 2003); международной научной конференции: актуальные проблемы науки и образования, ВАРАДЕРО (Куба), 20-30 марта 2006г.; XIII Международном конгрессе по реабилитации в медицине и иммунореабилита-ции. Всемирный форум по астме, Дубай (ОАЭ), 2008 г.; VII Съезде аллергологов и иммунологов СНГ и II Всемирном форуме по астме и респираторной аллергии (Санкт-Петербург, Россия, 26-28 апреля 2009); на расширенном заседании кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий 30 сентября 2009 г., гор. Белгород.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 научных работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1] — разработка медико-технических требований для структуры автоматизированного модуля анализа моделей пре-экзитации желудочков; [2] - разработка структуры системы анализа атрио— вентрикулярной проводимости и длительности электрической систолы; [3, 4] — создание алгоритмов распознавании негомогенности процессов реполяризации на основе информационного анализа; [5, 6] - формирование алгоритмов классификации состояния вегетативного статуса у здоровых и больных язвенной болезнью и сахарным диабетом по данным анализа временной упорядоченности пульса; [7, 8, 9] - создание макроструктурных и микроструктурных моделей негомогенности процессов реполяризации миокарда у больных сахарным диабетом, гипертонической болезнью, ишемической болезнью с синдромом мерцательной аритмии; [10, 11, 12] - разработка принципов энтропийного анализа для создания стохастических и детерминированных моделей управления процессами реполяризации миокарда; [13, 14] - разработка алгоритмов для классификации отбора групп повышенного риска на основе макро- и микроструктурных моделей преэкзитации миокарда и электрической систолы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, практических рекомендаций, заключения, списка литературы 139 наименований и приложения. Основная часть изложена на 117 страницах, содержит 17 таблиц и 39 рисунков.

Выводы четвертой главы:

1. Система распознавания, построенная на общестатистическом подходе, не может рассматриваться как корректная процедура, поскольку при достаточно высоком диапазоне правильных ответов (61,2%-89,4%), исследователя не может удовлетворять достаточно высокий процент ошибочных ответов, которые находятся в диапазоне 10,6%-38,8% (асимметричный-инвертированный и асимметричный-амодальный классы). В нашем случае приемлемым является лишь уровень ошибок не более 5%.

2. Выявленное удлинение интервала QT и его вариационного размаха, возрастание энтропии, отражающей меру хаоса в системе, появление микроструктурного паттерна QT в виде асимметричного или полимодального авторегрессионного облака, нарушение функции концентрации ритма сердца в синусовом узле служат базовой электрофизиологической основой появления негомогенности процессов реполяризации миокарда с последующими фатальными нарушениями ритма сердца.

3. Макроструктурный анализ преэкзитации желудочков выявляет полимодальный тип гистограммы распределения интервала PQ и обеспечивает классификацию нормальной атрио-вентрикулярной проводимости, ее замедление и укорочение.

4. Микроструктурный анализ паттерна интервалов PQ обеспечивает воз1 можность дифференцировать четыре класса авторегрессионных облаков: 1) преходящий тип, 2) симметричный тип, 3) инвертированный тип, 4) асимметричный тип.

Выделенный тип авторегрессионного облака паттерна интервалов PQ позволяет визуально диагностировать синдром CLC и наблюдать динамику его формирования.

5. Осуществлена клиническая верификация алгоритмов, основанных на детерминированных и вероятностных моделях и направленных на дифференцирование синдрома CLC, WPW, замедления внутрижелудочковой проводимости, отличающихся высоким уровнем точности (93,6%), способности к захвату патологии (100,0%), реализации функции дифференциальной диагностики (75,2%) и низким уровнем гиподиагностики (0,0%) и гипердиагностики (3,3%).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработаны модели макроструктуры и микроструктуры преэкзитации, деполяризации и реполяризации миокарда у здоровых лиц, отличающиеся условно-вероятностным представлением информации и авторегрессионным анализом.

2. Осуществлена параметризация моделей с выбором адекватных электрофизиологических показателей, основанных на информационном анализе и отличающихся наличием структуры паттернов энтропии.

3. Изучено влияние адренергических и холинергических механизмов регуляции на динамику параметров макро- и микроструктуры предвозбуждения, деполяризации и реполяризации миокарда. Показана зависимость негомогенности процессов реполяризации миокарда, как здоровых лиц, так и больных от выраженности синусовой аритмии и степени активности автономной нервной системы.

4. Сформированы алгоритмы отбора больных с ЭКГ- феноменом синдрома преждевременного возбуждения желудочков и больных с риском фатальных нарушений ритма сердца на базе негомогенности процессов реполяризации миокарда, основанных на детерминированной и вероятностной логике и отличающихся высоким уровнем эффективности классификации.

5. Разработан алгоритм вычисления коэффициента негомогенности процессов реполяризации, основанный на отношении текущей меры хаоса к ее максимальному значению и отличающийся показателями нормированной энтропии.

6. Разработан программно-управляемый электрокардиографический модуль, агрегатированный с информационной системой отбора больных с фатальными нарушениями ритма сердца и отличающийся наличием цифрового сигнального процессора, картой памяти и устройством беспроводной связи с ЭВМ.

7. Проведена клиническая оценка эффективности разработанных моделей и алгоритмов отбора больных для формирования групп риска по фатальным нарушениям ритма сердца. Показано, что способность алгоритма к захвату патологии или чувствительность алгоритма составляет 100%, точность - 93,6% и способность к дифференциальной диагностике, или специфичность - 75,2%. Случаев гиподиагностики алгоритм не допускает, уровень гипердиагностики составляет всего 3,6%.

1. Альтернативный подход к оценке вариабельности сердечного ритма /

2. Шейх-Заде и др. // Вестник аритмологии. 2001. - № 22. — С. 49-55.

3. Аритмический синдром при вегетативной дистонии у лиц молодого возраста / Г. И. Сторожаков и др. // Кардиология. 1993. - Т. 33, № 4. - С. 4042.

4. Андрейченко, Т. А. Состояние здоровья выпускников медицинского колледжа / Т. А. Андрейченко, А. А. Шепелева, И. Н. Сергеев // Кардиоваску-лярная терапия и профилактика : прил. 2005. — Т. 4, № 4. — С. 14-15.

5. Бабкина, А. В. Вегетативная регуляция сердечного ритма у детей с малыми аномалиями сердца / А. В. Бабкина, А. В. Почивалов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2008. — Т. 7, № 2. - С. 419-422.

6. Баевский, P.M. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний/ Р.М.Баевский,А.П. Берсенева.- Изд-во: «Медицина» М.-1997.-235 с.

7. Белоконь, Н. А. Проблема внезапной сердечной смерти лиц молодого возраста / Н. А. Белоконь // Кардиология. 1989. - Т. 29, № 1. - С. 4-8.

8. Бобров, A. JI. Электро- и эхокардиографические особенности синдрома ранней реполяризации желудочков / A. JI. Бобров, С. А. Бойцов, А. Н. Темнов // Сердечная недостаточность. 2002. - № 4. - С. 565-569.

9. Богушевич, М. С. Экспериментальные и теоретические проблемы электрической дефибрилляции сердца / М. С. Богушевич, В. А. Востриков, А. М. Черныш // Вестник Российской Академии Медицинских наук. 1997. - № 10. -С. 36-41.

10. Бокерия, JI. А. Электрофизиологическая негомогенность миокарда у больных с желудочковыми аритмиями различного генеза / JI. А. Бокерия, Е. 3. Голухова, И. П. Полякова // Кардиология. 1997. - Т. 37, № 2. - С. 22-26.

11. Выделенный тип авторегрессионного облака паттерна интервалов PQ позволяет визуально диагностировать синдром CLC и наблюдать динамику его формирования.

12. Ю.Бокерия, JI. А. Особенности процесса реполяризации миокарда желудочков у больных с синдромом Вольфа-Паркинсона-Уайта / Л. А. Бокерия, И. П. Полякова, А. Ш. Ревишвили // Кардиология. 2000. - Т. 40, № 12. - С. 72-81.

13. Бойцов, С. А. Постоянная форма фибрилляции предсердий / С. А. Бойцов, А. М. Подлесов // Сердце. 2002. - Т. 1, № 2. - С. 76-82.

14. Вагнер, Г. С. Практическая электрокардиография Мариотта : пер. с англ. / Г. С. Вагнер ; под ред. В. Н. Хирманова. М. : Бином ; СПб. : Нев. диалект, 2002. - 479 с.

15. Н.Взаимоотношения синдрома ранней реполяризации желудочков, пролапса митрального клапана и добавочных хорд левого желудочка / Л. П. Воробьев и др. // Кардиология. 1991. - Т. 31, № 9. - С. 106-108.

16. Вишневский, А. Г. Смертность в России: гл. группы риска и приоритеты действия / А. Г. Вишневский, В. М. Школьников. М. : Моск. Центр Карне-ги, 1997. - 84 с. (Науч. докл.; вып. 19).

17. Власов, Ю. А. К проблеме управления ритмом сердца: основные принципы формирования последовательности интервалов R-R и управления ритмом сердечных сокращений : автореф. дис. . д-ра мед. наук / Ю. А. Власов. Новосибирск, 1971. -42 с.

18. Внезапная сердечная смерть : рекомендации Европ. кардиол. о-ва / ред. Н. А. Мазур. М.: Медпрактика-М., 2003. - 148 с.

19. Выявление нарушений ритма сердца методом аутотрансляции ЭКГ по телефону / В. Н. Захаров и др. // Кардиология. 1985. - № 11. - С. 10-13.

20. Гнусаев, С. Ф. Эхокардиографические критерии диагностики и классификации малых аномалий сердца у детей / С. Ф. Гнусаев, Ю. М. Белозеров // Ультразвуковая диагностика. 1997. - № 3. - С. 21-27.

21. Голицин, С. П. Устранение желудочковых аритмий и снижение риска смерти: всегда ли пути в одном направлении / С. П. Голицин // Сердце. 2006. -Т. 5,№ 1.-С. 4-11.

22. Государственный доклад «О состоянии здоровья населения Российской Федерации в 2001 году» / М-во здравоохранения Рос. Федерации, Рос. акад. мед. наук. М. : ГЭОТАР-МЕД, 2002.

23. Дабровски, А. Суточное мониторирование ЭКГ : пер. / А. Дабровски, Б. Дабровски, Пиотрович Р. М. : Медпрактика, 1998. - 208 с.

24. Домницкая, Т. М. Синдром ранней реполяризации желудочков у детей и взрослых с аномально расположенными хордами левого желудочка сердца / Т. М. Домницкая, А. П. Фисенко // Кремлевская медицина. 1998. — № 2. — С. 64-66.

25. Карпман,В.Л. Фазовый анализ сердечной деятельности / В.Л.Карпман. -Москва: «Медицина».- 1965. -275 с.

26. Кацуба, А. М. Клинико-инструментальная характеристика некоторых синдромов сердечно-сосудистой патологии у лиц молодого возраста : автореф. дис. . канд. мед. наук : 14.00.067 А. М. Кацуба ; Нижегор. гос. мед. акад. — Н. Новгород, 1998. 19 с.

27. Кечкер, М. И. Руководство по клинической электрокардиографии / М. И. Кечкер. М. : Инсайт, 2000. - 387 с.

28. Короткевич, Д. Э. Разработка алгоритмического и программного обеспечения многопрофильного анализа состояния сердечно-сосудистой системы по вариабельности ритма сердца : дис. . канд. техн. наук / Д. Э. Короткевич. — Воронеж, 1999.-140 с.

29. Кушаковский, М. С. Фибрилляция предсердий: причины, механизмы, клинические формы, лечение и профилактика / М. С. Кушаковский. — СПб. : Фолиант, 1999. 176 с.

30. Лебедь, А. Н. Кардиоинтервалограф / А. Н. Лебедь // Математические методы анализа сердечного ритма : докл. симпоз., Москва, 26-27 апр. 1966 г. / отв. ред. В. В. Парин, Р. М. Баевский. М., 1968. - С. 147-155.

31. Либис, Р. А. Оценка качества жизни у больных с аритмиями / Р. А. Ли-бис, А. Б. Прокофьев, Я. И. Коц // Кардиология. 1998. - Т. 38, № 3. - С. 49-51.

32. Мазур, Н. А. Внезапная смерть / Н. А. Мазур // Болезни сердца и сосудов : руководство для врачей : в 4 т. / под ред. Е. И. Чазова. М., 1992. — С. 133146.

33. Макаров, Л. М. Сравнение способов измерения интервала Q-T и их клиническое значение / Л. М. Макаров, С. Н. Чупрова, И. И. Киселева // Кардиология. 2004. - Т. 44, № 5. - С. 71-73.

34. Митрягина, С. Н. Использование анализа «затраты-эффективность» в выборе методов диагностики ИБС / С. Н. Митрягина, В. Ю. Калашников, А. Л. Сыркин // Здоровье и образование в ХХГ веке : VII междунар. науч.-практ. конф. : тез. докл. М., 2006. - С. 429.

35. Недоступ, А. В. Как лечить аритмии. Диагностика и терапия нарушений ритма и проводимости в клинической практике / А. В. Недоступ, О. В. Благова. 3-е изд. - М.: МЕДпресс-информ, 2008. - 303 с.: ил.

36. Недоступ, А. В. Анализ структуры сердечного ритма при мерцании предсердий с помощью специализированной ЭВМ / А. В. Недоступ, Э. А. Богданов, Е. И. Михновский // Кардиология. 1975. - № 1. - С. 64-69.

37. Новый подход в лечении фибрилляции предсердий: катетерная абла-ция ганглионарных сплетений в левом предсердии / Е. А. Покушалов и др. // Вестник аритмологии. 2006. - № 45. - С. 17-27.

38. Основные механизмы, принципы прогноза и профилактики внезапной сердечной смерти / Г. Г. Иванов и др. // Кардиология. 1998. - Т. 38, № 12. — С. 64-73.

39. Переточилина, Т. Ф. Аритмогенное значение аномальных хорд сердца / Т. Ф. Переточилина, С. А. Иорданиди, В. Ф. Антюфьев // Доктор Лэндинг. -1995.-№3.-С. 23-25.

40. Петри, А. Наглядная статистика в медицине / А. Петри, К. Сэбин. — М. : ГЭОТАР-МЕД, 2003. 144 с.: ил.

41. Пятакович, Ф.А. Прогнозирование и динамика восстановления синус ового ритма у больных мерцательной аритмией методом авторегрессионногоанализа /Ф.А.Пятакович,Г.С.Мезенцева //Актуальные вопросы общей терапии и кардиологии.-Курск, 1984.-С.74-76.

42. Пятакович Ф.А. Нечеткий алгоритм в системе прогнозирования исходов мерцательной аритмии.// Сборник материалов 2-й международной конференции «Распознавание».- Курск. 1995.- С. 159-161.

43. Пятакович Ф.А. Иерархия режимов управления ритмом сердца на основе анализа энтропийной функции. / Ф.А. Пятакович, Т.И. Якунченко // Проблемы ритмов в естествознании. Материалы второго международного симпозиума. 1-3 марта.- Москва.- 2004.-С.341-344.

44. Пятакович, Ф. А. Методы диагностических исследований сердечнососудистой системы : учеб. пособие / Ф. А. Пятакович, Ю. И. Афанасьев, Т. И. Якунченко ; БелГУ. — Белгород : Изд-во Белгор. гос. ун-та, 1999. — 176 с.

45. Синдром и феномен преждевременного возбуждения желудочков: структура аритмий и особенности временного анализа вариабельности сердца / А. В. Туев и др. // Российский кардиологический журнал. 2003. - № 3 — С. 11-15.

46. Способ прогнозирования сохранения синусового ритма после купирования мерцательной аритмии : заявка на изобретение 98114331 Рос. Федерация7

47. МПК А61В5/00 / Е. Е. Тюлькина и др. ; заявитель Е. Е. Тюлькина. — № 98114331/14 ; заявл. 27.07.1998 ; опубл. 20.05.2000.

48. Стратегии лечения и качество жизни у больных с фибрилляцией предсердий на Севере России / Е. В. Сердечная и др. // Экология человека. 2006. -№10.-С. 34-41.

49. Трисветова, Е. JI. Малые аномалии сердца / Е. JI. Трисветова, А. А. Нова // Клиническая медицина. 2002. - Т. 80, № 1. - С. 9-15.

50. Тюлькина,Е.Е.Клинико-гемодинамическое и электрофизиологическое обоснование методов лечения и прогноза фибрилляции предсердий : автореф. . дис. д-ра. мед. наук : 14.00.06 / Е. Е. Тюлькина ; Ижев. гос. мед. акад. — Екатеринбург, 1998. 38 с. : ил.

51. Фомина, И. Г. Клинико-генетические аспекты синдрома преждевременного возбуждения желудочков : автореф. дис. . д-ра мед. наук : 14.00.06 / И. Г. Фомина ; Моск. мед. акад. им. И. М. Сеченова. М.,1991. - 50 с.

52. Халфен, Э. Ш. Кардиологический центр с дистанционным и автоматическим наблюдением за больными / Э. Ш. Халфен. М. : Медицина, 1980. - 191 с. : ил.

53. Хливненко Л.В. Измерительные информационные технологии и приборы в охране здоровья. //Международная научно-практическая конференция Метромед-99. 29 июня-1 июля 1999 г. -Санкт-Петербург. С. 94-95.

54. Чазов, Е. И. Инфаркт миокарда прошлое, настоящее и некоторые проблемы будущего / Е. И. Чазов // Сердце. - 2002. - Т. 1, № 1. - С. 6-8.

55. Частота встречаемости признаков дисплазии соединительной ткани у подростков / Г. И. Нечаева и др. // Дисплазия соединительной ткани : материалы симп., Омск, 1 нояб. 2002 г. / Омская гос. мед. акад.; ред. Г. И. Нечаева.-Омск, 2002.-С. 61-72.

56. Частота пульса и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний у российских мужчин и женщин. Результаты эпидемиологического исследования / С. В. Шальнова, А. Д. Деев, Р. Г. Оганов и др. // Кардиология. 2005. - Т. 45, № 10.-С. 45-50.

57. Чирейкин JI. В. Автоматический анализ электрокардиограмм / JI. В. Чирейкин, Д. Я. Шурыгин, В. К. Лабутин. Л. : Медицина. - 1977. - 248 с.

58. Чреспищеводная электрокардиостимуляция в диагностике и лечении нарушений ритма сердца : ч. 1 / С. П. Голицин и др. // Кардиология. 1990. — Т. 30,№11.-С. 31-34.

59. Шилов, А. М. Предвестники и возможные пути профилактики внезапной сердечной смерти / А. М. Шилов, М. В. Мельник. М. : Барс, 2004. - 128 с. : ил.

60. Шубик, Ю. В. Неинвазивное электрофизиологическое исследование при аномалиях проводящей системы сердца : атлас / Ю. В. Шубик. СПб : Ин-карт, 1999. - 84 с

61. Эхокардиографическое и фенотипическое исследование у лиц с синдромом дисплазии соединительной ткани сердца / А. И. Мартынов и др. // Российские медицинские вести. 1997. - № 2. - С. 48-54.

62. Явлюхин, А. А. Особенности синдрома преждевременного возбуждения желудочков у подростков : дис. . канд. мед. наук : 14.00.05 / А. А. Явлюхин. -М., 2000.-114 : ил.

63. Яго да, А. В. Возможности ранней диагностики нарушений сердечнососудистой регуляции при синдроме дисплазии соединительной ткани / А. В. Ягода, Н. Н. Гладких, М. Е. Евсевьева // Медицинская помощь. 2002. - № 1. — С. 22-24.

64. Якунченко Т.И. Разработка автоматической системы классификации интегрального показателя здоровья. //Научные труды VII Международной научно-практической конференции: «Здоровье и Образование в XXI веке». — Москва РУДН 23-25 ноября 2006. -С.595-596.

65. Approach of theautonomic nervouse system in chronic heart failure: is QT dynamicity better than heart rate variability? / A. Pathak et al. // Eur. Heart J. -2000. Vol. 21 (Suppl.). - P. 331.

66. Assessment of parasympathetic control of heart rate by a noninvasive method / F. M. Fouad et al. // Am. J. Physiol. 1984. - Vol. 246, is. 6, pt. 2. - P. H838-H842.

67. Atrial fibrillation. ICSI 2007.

68. Clinical, hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure / M. G. Kienzle et al. // Am. J. Cardiol. 1992. -Vol. 69, №8.-P. 761-767.

69. Doevendans P.A., Wellens YJ. Wolff-Parkinson-White syndrome: A genetic disease? // Circulation. 2001. - Vol. 104. - P. 3014-3016.

70. Effects of antiarrhythmic drugs on signal averaged ECG inrelation to the results of ventricular stimulation studies / P. Kulakowski et al. // Europ. Heart. J. — 1992. Vol. 13 (abstr.) - P. 2211.

71. Engel, T. R. High-frequency electrocardiography: diagnosis of arrhythmia risk/T. R. Engel // Am. Heart J. 1989.-Vol. 118, № 6.-P. 1302-1316.

72. Freedman, R. A. Effect of antiarrhythmic drugs on frequency domain parameters of signal averaged ECG / R. A. Freedman, M. S. Fuller, J. S. Steinberg // J. Amer. Col. Cardiol. - 1989. - Vol. 13. - P. 191 A.

73. Gersh, W. Markov chain approach to cardiac arrhythmia classification / W. Gersh, D. M. Eddy, E. A. Dong // Proc. 23rd Ann. Conf. Eng. Med. and Biol. Washington, D.C. - 1970 b, 12. - P. 186-192.

74. Heart rate variability during the acute phase of myocardial infarction / G. C. Casolo et al. // Circulation. 1992. - Vol. 85, № 6. -P. 2073-2079.

75. Hershberg, P. J. Transition mitrices in the evaluation of cardiaarrhythmies / P. J. Hershberg // Proc. Ann. Conf. Engin. Med. Biol. Boston, Mass. - 1967-9. -P. 3416-3423

76. High-frequency electrocardiography: an evaluation of lead placement and measurements / J. E. Atwood et al. // Am. Heart. J. 1988. - Vol. 116. - № 3. - P. 733-739.

77. Hirsch, M. Heart rate variability in the fetus / M. Hirsch, J. Karin, S. Ak-selrod // Heart rate variability / ed. by M. Malik, A. J. Camm. Armonk, 1995. — P. 517-531.

78. Hoopen, M. ten Probabilistic Characterization of R-R Intervals / M. ten Hoopen, J. P. M. Bongaarts // Cardiovasc Res. 1969. - Vol. 3, № 2. - P. 218-226.

79. Kautzner, J. Short and long-termreproducibility of time domain, spectral temporal mappingand spectral turbulence analyses of signal-averagedelectrocardiogram / J. Kautzner, P. Kulakowski, K. Hnatkowa // Circulation. 1993. - Vol. 88, pt. 2. - P. 412.

80. Kuller, L. H. Sudden death-definition and epidemiologic considerations / L. H. Kuller // Prog. Cardiovasc. Dis. 1980. - Vol. 23, is. 1. - P. 1-12.

81. Lown, B. Neural activity and ventricular fibrillation / B. Lown, R. L. Ver-rier // N. Engl. J. Med. 1976. - Vol. 294, № 21. - P. 1165-1170.

82. Malik M., Camm A. J. Heart rate variability and clinical cardiology / M. Malik, A. J. Camm // Br. Heart J. 1994. - Vol. 71, № 1. - P. 3-6.

83. Malliani, A. Power spectrum analysis of heart rate variability: a tool to explore neural regulatory mechanisms / A. MalHani, F. Lombardi, M. Pagani // Br. Heart J. -1994. Vol. 71, № l.-P. 1-2.

84. Novel PRKAG2 mutation responsible for the genetic syndrome of ventricular preexcitation and conduction system disease with childhood onset and absence of cardiac hypertrophy / M. H. Gollob et al. // Circulation. 2001. - Vol. 104, is. 25.-P. 3030-3033.

85. Schwartz, P. J. Sympathetic nervous system and cardiac arrhythmias / P. J. Schwartz, S. G. Priori // Zipes, D. P. Cardiac electrophysiology : from cell to bedside / D. P. Zipes, J. Jalife. Philadelphia, 2004. - P. 330-343.

86. Sensitivity and specificity of QTc dispersion for identification of risk of cardiac death in patients with peripheral vascular disease / D. Darbar et al. // Br. Med. J. 1996. - Vol. 312 (7035). - P. 874-878.

87. Silent ischemia as a marker for early unfavorable outcomes in patients with unstable angina / S. O. Gottlieb et al. // N. Engl. J. Med. 1986. - Vol. 314, № 19.-P. 1214-1219.

88. Sims, B. A. Pathogenesis of atrial arrhythmias / B. A. Sims // Br. Heart. J. 1972. - Vol. 34, № 4. - P. 336-340.

89. Spectral temporal mapping versus time domain analysis of the signal averaged electrocardiogram: reproducibility of results / K. Blaszyk et al. // Europ. Heart. J. 1992. - Vol. 13, suppl. - P. 646.

90. Stability over time of heart period variability in patients with previous myocardial infarction and ventricular arrhythmias. The CAPS and ESVEM investigators / J. T. Bigger et al. // Am. J. Cardiol. 1992. - Vol. 69, № 8. - P. 718-723.

91. The effects of type I antiarrhythmic drugs on the signal-averaged electrocardiogram in patients with malignant ventricular arrhythmias / A. J. Greenspon et al. // Pacing. Clin. Electrophysiol. 1992. - Vol. 15, is. 10, pt. 1. — P. 1445-1453.

92. The scattergram. A new method for continuous electrocardiographic monitoring / P. Stinton et al. // Cardiovasc Res. 1972. - Vol. 6, № 5. - P. 598-604.

93. Treatment of atrial fibrillation: Recommendations from a workshop arranged by the Medical Products Agency (Uppsala, Sweden) and the Swedish Society of Cardiology // Eur. Heart. J. 1993. - Vol. 14, № 10. - P. 1427-1433.

94. Vagal control of the heart : experimental basis and clinical implications /ed. by M. N. Levy, P. J. Schwartz s. Armonk : Future, 1994. - 644 p. - (The Bak-ken Research Center series ; v.7).

95. Ventricular preexcitation in children and young adults: atrial myocarditis as a possible trigger of sudden death / Basso C. et al. // Circulation. 2001. - Vol. 103, №2.-P. 269-275.

96. Wolf, P. Atrial fibrillation as an independent risk factor for stroke: the Framingham Study / P. A. Wolf, R. D. Abbott, W. B. Kannel // Stroke. 1991. - Vol. 22, is 8.-P. 983-988.

97. Wren, C. Sudden death in children and adolescents / C. Wren, J. J. O'Sullivan, C. Wright // Heart. 2000. - Vol. 83, is. 4. - P. 410-413.

98. Zipes, D. P. Cardiac electrophysiology : from cell to bedside / D. P. Zipes, J. Jalife. 4th ed. - Philadelphia : Saunders, 2004. - 1144 p. : ill.