автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Система и методы автоматизированной оценки ритма сердца

11а правах рукописи

КАВАСМА А. А. РАМЗИ

СИСТЕМА И МЕГОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ РИТМА СЕРДЦА

Специальность: 05.11 17 - Приборы, системы и изделия медицииского назначения

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидат ]ехнических наук

Саша -Пегербург - 2006

Работа выполнена во Владимирском государс!венном уииверсшете.

11аучный руководитель -

доктор технических наук, профессор Сушкова Л.Т.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Дубов И.Р.

кандидат технических наук, доцент Манило Л.Л.

Ведущая организация - Северо-чападный заочный государс г ненный технический универсшег

Защита состоится «__»____2006 г в часов на иседании

диссертациоино! о совета Д 212.238.06 Саша-Петербургского государс [ вен ною электротехнического университета «ЛЭ'ГИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) гю адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно очнакомшься в библиотеке универси гега

Автореферат разослан «_»___20061

Ученый секретарь диссертационного совеIа

Юлдашев 3 М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАВОТЫ

Актуальность проблемы. В большинстве с1раи мира 1а последние годы значительно возросли заболеваемос!ь и смертность, связанные с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ). По данным Всемирной организации здравоохранения летальность от ССЗ прочно занимает первое место в мире. Россия входи! в настоящее время в первую десятку стран с максимальной смертностью от кардинально обусловленных причин. Повышение эффек1ивносш лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны, прежде всего, со своевременным обнаружением заболеваний. Наиболее широко используемым методом диагностики нарушений деятельности сердечнососудистой системы (ССС) является электрокардиография. Традиционно электрокардиограмма (ЭКГ) анализируется по ее форме, длительности, ориентации, взаиморасположению зубцов и сегментов. Па сегодняшний день все более широкое распространение приобретаю! автомашческие методы анализа и интернрешцин ЭКГ.

Ритм сердечных сокращений является наиболее доступным для регистрации фи-зиолопических параметров, отражающих процессы вегетативной рефляции в сердечно-сосудистой системе и организме в целом. Динамические характеристики ригма сердца (РС) позволяют оценить выраженность сдвигов симпатической и парасимпатической активности вегетативной нервной системы при изменении состояния пациеша. Нарушение ригма сердца - это динамический процесс непрерывного возникновения, существования и у1асания элементарных иаочников, инициаторов аритмии сердца.

В кардиологи результаты анализа РС использукяся как основной прогно-етический показатель при оценке рисков при ишемической болезни, аригмиях, остром инфаркте миокарда, недостаточности кровообращения, оценке внезапной смерти и I. д. В связи с этим поиск, разработка и исследование новых методов и алгоритмов оценки РС является актуальной задачей. В элеюрофизиологнческих методах медико-биологических исследований диагностическая информация содержится в биоэлектрических сигналах, снимаемых с различных участков подкожных покровов или с поверхности кожи. Особое месю здесь занимает исследование электрической активности сердца. Именно этот физиологический процесс требует пристального изучения и развития методов его анализа.

Интерес к исследованию сердечных ритмов вызван сформировавшимся к настоящему времени убеждением, что в ритме сердца человека закодирована информация о процессах, протекающих не только в самом сердце и кровеносной системе, но и в различных функциональных сис1емах организма: центральной и периферической нервной системе, различных рецепторах, тканях и т.п. Этот фак! и относительная простота регистрации сердечных ритмов имеют большое значение для разработки методов и алгоритмов профилактики и диагноетики патологий, связанных не только с функционированием сердечно-сосудистой системы, но и друг их органов.

Классический подход в кардиологии основан на пространственно-временных, стагиетических, пространственно-спектральных методах получения диа1носгических показателей функционального состояния сердца.

Анализ современных методов исследования сердечно-сосудистой сиетемы, оценки электрической активности сердца и сравнение различных методов оценки сердечного ритма показали, что универсальные методы не достаючны для описания всех особенностей ршма В связи с ним, актуальны исследования в области разрабо1ки новых методов анализа сердечного ригма, повышающих информа!ивность и эффективность результатов исследования и обеспечиваю ' [ческих

диагностических показателей

Цели и задачи работы. Целью диссертационной работы является исследование и разработка системы и количественных ме-юдов достоверного автоматизированною анализа элекфической активности и оценки ритма сердца, обеспечивающих повышение информативности диагностической и прогностической информации и значимости результатов 'электрокардиографического исследования.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие ¡адачи

1. Анализ существующих электрокардиографических методов исследования ССС и оценки электрической активности сердца,

2. Разработка эффективного алгоритма выделения R зубцов электрокардиограммы, повышающего i очное 1ь их определения,

3. Разработка теоретических подходов к оценке ритма сердца с целью построения моделей исследования часто i ного, динамического и энерт етического анализа сердца как системы;

4. Разработка новых количественных меюдов оценки PC, основанных на исследовании энергетики сердца и динамики сердечного ритма,

5. Разработка про|раммною обеспечения системного анализа динамики ригма сердца для реализации предложенных методов автоматически о анализа PC с возможностью вычисления известных физиологических диагностических показателей;

6. Исследование эффективности предложенных методов и анализа PC и сравнение результатов обработки данных экспериментальных исследований

Объект исследования. В клинической практике диагностики сердечной деятельности большое значение имеет анализ длительностей RR-интервлов. Удобным и информативным источником информации о ССС является RR-ингервалограмма, которая характеризует не только функциональное состояние сердца, но и состояние рету-ляторных процессов и систем органиша oi функций коры головною мозга до автономной нервной системы с рецепторами на исполнительных органах. В данной диссертационной работе для снятия RR-интервалотрамм использовались прибор «Oxigemometr» с программой «Ох/» и холтеровский регистратор «Anna Flash 2000»с программой «Escreen»

Методы исследования. Теорехическая часть диссергационнои работы построена на базе аппарата математического анализа, математической статистики, теории спектрального анализа, методов нелинейной динамики и вейвлет-анализа. Экспериментальные исследования проводились с использованием реальных ЭКГ, регистрируемых у условно здоровых студентов Владимирскою государственного университета (ВлГУ) не старше 20 лет. Наряду с этим исследовались также ЭК1 больных Владимирской областной клинической больницы (ВОКБ) с различными сердечными патологиями. Результаты исследований получены в программных средах Matlab, Delphi и С+- +.

Научная новизна работы. Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработаны теоретические подходы к анализу PC, на основе которых были построены частотная, динамическая и шертетическая модели исследования электрической активности и ритма сердца;

2. Предложены новые методы оценки функционального состояния сердечного ригма, а именно, энергетический метод оценки PC, позволяющий исследовать энергетику сердца, интеркван!ильный метод, позволяющий исследовать динамику ритма, анализировать стационарные и нестационарные процессы, характеризующие PC, а также метод ярусов, с помощью которого оценивается функциональное состояние ри тма;

3 Разработано программное обеспечение анализа ртма сердца на основе применения известных и предложенных методов оценки ритма с целью вычисления и сопоставления физиажиических дишносшческих показателей, что увеличивает достоверность и точность результатов исследования;

4. Проведено исследование эффективное™ и сравни 1ельный анализ методов, что необходимо для выявления наиболее информативных характеристик ритма, которые могут быть рекомендованы к использованию в качестве диагностических кршериев.

Практическая ценность работы. Разработанные в диссертационной работе новые методы, алгоритмы и программа сиаемного анализа динамики риша сердца «САДР» были использованы при выполнении научно-исследовательской работы по заказу ВОКБ, а также в Центре содействия укреплению здоровья студентов и в учебном процессе кафедры биомедицинской инженерии Владимирского государственно! о университета, что под i верждается актами внедрения.

Основные положения, выносимые на зящигу.

1. Модели исследования и анализа PC: часюшая, динамическая и энергетическая.

2. Эффективный алгоритм выделения R-зубцов электрокардиограммы, имеющий высокое быстродействие и ючность определения пиков R.

3. Новые методы количсс1венной оценки изменений ритма сердца, основанные на исследовании энергетики сердца, динамики и ярусовой структуры ритма.

4. Программное обеспечение поддержки эксперимешальпых исследований методов и алгоршмов оценки функционального состояния ритма сердца.

5. Результаты сравни]ельного анализа применения существующих (статистических, спектральных и методов нелинейной динамики, а также вейвлет-аналнза) и предложенных меюдов оценки PC, на основе полученных в результат исследований экспериментальных данных.

Апробация работы. Основные положения и результаш работы докладывались и обсуждались на конференциях: Зы European Medical and Biological Engineering Conference «EMBEC05» (Czech Republic, Prague, 2005r.), 4lh International Conference on Electrical and Electronics Engineering «ELEC<y2005» (Turkey, Buna, 2005г ), VI международной конференции «Радиоэлектроника в медицине» (i. Москва, 2005i.), VI международной научно-технической конференции «Перспективные технологии в средствах передачи информации» (г. Владимир, 2005г, 2005г.). XI международной конференции «Новые медицинские техноло! ии и квантовая медицина» (г Москва, 2005г.), V и VI международной научно-практической конференции «Здоровье и образование в XXI веке» (г. Москва, 2004-2005i г), VI международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и эколо! ии» (г. Владимир, 2004r), VI и VII международной конференции «Циклы» (г. С1аврополь, 2004-2005гг.), международном юбилейном симпозиуме (г. Пенза, 2003г), международной научпо-техни-ческой конференции «Компьютерные техноло! ии в управлении, диагностике и образовании» (г. Тверь, 2002г.), VII и X всероссийской научно-технической конференции «Computer-Based Conference» (г. Нижний Новгород, 2002г., 2005г.)

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 18 научных рабо), из них - 4 статьи.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа сосюит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литера i уры, включающего 151 наименование, и 6-ти приложений Основная час i ь работы иююжена на 125 араниц, 38 рисунков и 7 1аблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, формируется цель и основные задачи исследования, а также содержатся сведения о научной новизне и практической значимости результатов диссертационной работы.

В первой главе выполнен обзор методов исследования сердечно-сосудистой системы. Рассмотрены известные из литературы методы анализа и обработки электрокардиографических сигналов. Сравнение различных методов оценки сердечного ритма показало, чю универсальные методы не всегда достаточны для описания всех особенностей ршма В связи с ним, актуальны исследования в области разработки новых методов анализа ритма сердца (PC), повышающих эффек1Ивностн результатов исследования и представляющих полную картину характеристики ритма.

Во второй главе описываю (ся приборы и оборудование, используемые при проведении экспериментальных исследований Обоснован выбор методики исследования, сертифицированы группы исследуемых. На основе анализа спектров автокорреляционной функции ритмограмм и с помощью формулы Найквиста определен минимальный объем информационной выборки, необходимый для эксперимента - 200-250 кар-диоинтервалов. Разрабоон эффективный алгоритм идентификации и фиксации Rзубцов ЭКГ. Разработано пршраммиое обеспечение системною анализа динамики ритма сердца «САДР»

В данной главе приведены результаты применения общепринятых в медицине стагисгических критериев и индексов, а также спектрального и нелинейного анали«. С целью анализа воздействия внешних факторов на сердечный ритм по анализу электроэнцефалограмм (ЭЭГ) проведено также экспериментальное исследование синхронной регистрации ЭКГ и ЭЭГ

При непрерывном кросс-анализе ЭЭГ и ЯЯ-интервалотраммы, сфоягся их спектры, гистограмма и фазовый портрет RR-ин тервалот раммм. Такой анализ проведен для подтверждения основательное!и выбранных подходов исследования системы сердца, выявления оценки влияния внешних стимулов на характеристики RR-интервалограмм

Для сравнения и повышения достоверности результатов экспериментальных данных анализ PC проводился по ЭКГ разных групп людей. ЭКГ регистрировались у 100 условно здоровых молодых людей (студенты I IV курса ВлГУ, 18 -20 лет) по методике, предложенной М Holter в 1957. У первой группы регистрировались ЭКГ 50 студентов во время занятия и при сдаче зачета (положение «сидя»), а у остальных (вторая группа) в состоянии покоя (положение «лехса») В третьей группе исследовались 85 больных людей с различными сердечными патологиями - пациентов кардиореанимационного отделения. Наряду с этим исследовались также 85 пациентов реанимационною отделения ВОКБ Полученные данные в цифровом виде вводились в базу данных компьютера для дальнейшей обработки с помощью специально разработанной программы «Системный анализ ритма сердца (САДР)».

В настоящее время в области диагностики и лечения ССС актуальной является задача разработки алгоритмов для автоматического определения положений R-зубцов электокардиосигнала Разработанный быстродействующий алгоритм позволяет точно выделить R-зубцы без искажений, возникающих при мониюринге сердечной деятельности, и обеспечивает получение, оцифровку, фильтрацию и определение соседних минимальных и максимальных значений ЭКГ, поиск и нахождение пиков R, сохранение RR-ингервалов и построение RR-интервалограммы.

В третьей главе рассматриваются теоретические подходы к исследованию и анализу ритма сердца Разработан общий алгоритм исследования (рис 1) и предложе-

ны частотная, динамическая и энергетическая модели исследования сердечного ритма, на основе которых в последствии разработаны новые методы и алгоритмы оценки РС. На основе системного подхода к анализу и оценке электрической активности и ритма сердца предлагается провести экспериментальное исследование сердца как системы по двум направлениям-

1. Вдоль амплитудной оси с учетом энергетики сердца ("Энергия");

2. Вдоль временной оси с учетом динамики сердечного ритма ("Фаза")

Объектом исследования по первому направлению (вдоль амплитудной оси) может быть электрокардиограмма, а по второму (вдоль временной оси) -интервалограмма. По анализу Ш1-интервалограмм линейными и нелинейными методами выявляются динамические критерии устойчивости данного системного процесса. По второму направлению и при анализе ЭКГ выявляются энергетические критерии устойчивости сердечного ри гма.

Рис. 1. Алгоритм, по которому проводилось исследование

При этом предполагается, что ЭКГ обладает устойчивой топологической структурой у здоровых организмов. Общая площадь под кривой ЭКГ отражает полную свободную энергию работы сердца, характеризующую внутреннюю структуру каждого данного кардиоцикла и всей электрокардиограммы. В связи с этим предлагается первый метод исследования и оценки РС - энергетический метод. Резонно предположить, что ритмограмма также обладает устойчивой топологической структурой. Отсюда -второй способ исследования - интерквантильный метод, на основе которого с помощью формулы Старджеса гистограмма ИЯ-интервалограммы разбивается на одинаковые интерквантильные промежутки. Таким образом, каждый уровневый интервал приобретает собственное значение плотности вероятности в фазовой картине ритма.

Третий подход, более конкретный, и основан на том, что Ю1-интсрвалограмма здоровых ор!аиизмов представляет собой наборы цугов номеров кардиоинтервапов на фиксированных ярусах их значений (рис. 2). Метод ярусов позволяет исследовать К.Я-интервалограммы на основе анализа их ярусовой структуры.

1,061.07 1,06 "F 1.05

Oí

1 fi* 1,аэ 1,02

О 200 400 «00 800 1 ООО 1 200 1 400

n

Рис. 2. Ярусы, фиксированные на RR-ишерпалограмме

В четвертой главе разработан!.! новые методы аналиш и оценки РС, предложенные автором: энергетический, интерквантильный и метод ярусов. В данной главе исследовано также применение вейвлет-преобразование к обработке ЭКГ и RR-шггервалмрамм.

Энергетический метод анализа РС, основан на оценке площадей, ограниченных пространством между RR-интервалами по оси времени и между изоэлектрической и нулевой линиями по оси амплитуды (рис. 1). При этом условно-нулевая линия не должна пересекать графическую реализацию ЭКГ.

з

4

i*

о-

0 12 3 4 5 6 7 6

1.е

Рис. 3. Компьютерная версия ЭКГ. Определение значений максимальных пиков Р.

Предполагается, то при изменении свободной энергии системного процесса кар-диоцикла должна меняться и его топологическая структура. При этом сердце, как система регуляции, стремится ее удержать и норме за счег изменений частоты сокращения, ширины отдельных зубцов, коррекции амплитуд и положения изоэлектрической линии. Например, увеличение амплитуды пика R или поднятие сегмента ЯТ отражав I компенсацию уменьшения энергии. В гаком представление общая площадь под кривой ЭКГ отражает полную свободную энергию работы сердца, характеризующую внутреннюю структуру каждого кардиоцикла и всей ЭКГ.

С помощью разработанной про1раммы «САДР» каждый массив из базы данных анализировался на предмет идентификации и фиксации значений пиков Я. Далее определялись площади плоских фшур между RR-интepвaлaми и со ¡давалась новая выборка, состоящая из последовательно считываемых площадей плоских фигур Обьем

выборки - не менее 100 площадей По полученным площадям строится графически Зкя-интервалограмма (рис 4)

Оказалось, чю и КК-интсрвалограммы (рис 5) всех условно здоровых людей качественно совпадают в областях больших и средних выбросов амплитуд. Несовпадения определяются облает ями малых выбросов. Для каждой ЭКГ по программе «САДР» строились гистограммы И К- и Зяи-и нтерпало! рам мы и оценивалась их корреляция.

Рис. 4. Зцк-ин герпалограмма ЭКГ

n

Рис. 5. ШЪ-интервалограмма ЭКГ

Проведенные исследования показали, чю у всех исследуемых условно здоровых молодых людей значение коэффициенте корреляции гистограмм 1*11- и Ягш-интервалограмм находились в интервале 0,70-1 По корреляционной оценке гистограмм ИИ- и Якк-шпервалограмм наблюдалось высокое значение коэффициента корреляции (0,9-1) при записи ЭКГ в состоянии покоя, и наоборот уменьшение значения коэффициента до 0,7 в напряженном состоянии. Исследования в случае больных людей показывают, что коэффициент корреляции резко падает. Следовательно, можно оценить функциональное состояние ритма с помощью энер! етического анализа. При этом коэффициент корреляции служит количественным показателем отклонения ритма сердца от нормы.

Иитерквантильиый метод. Вне зависимости от типа распределения плотности вероятности величин ЯК-интервалов, 1?1?-ин1ервалограмма разбивается по вертикали на интерквантильные промежутки (энергетические уровни), число которых рассчитывается по формуле Старджсса Таким образом, каждый энергетический уровень приобретает собственную вероятностную оценку и представляется собственной выборкой значений.

Спектральный анализ проводится как дня всего диапазона значений интервалов, так и для каждого интеркван гнльного промежутка. Интерквантильный подход для каждого уровня используется для анализа ишерквантильных промежутков, их фазовых портретов, автокорреляционных функций и спектров АКФ. Для построен-

ной гистограммы ЯК-интервалов рассчитывались коэффициенты асимметрии (К^) и эксцесса (Кй) К^, - позволяет судить о стационарности исследуемого динамического ряда, о наличии и выраженности переходных процессов, в том числе трендов. Ке, -отражает скорость (крутизну) изменения случайных нестационарных компонентов динамического ряда и наличие локальных нестационарностей.

На рис. 6 и 7 показаны результаты интерквантильного метода в графическом виде: на рис. 6 - для здорового человека (студент II курса ВлГУ); на рис. 7 - для больного человека с острым перитонитом. Исследуемый уровень отмечен на гистограммах.

" Л«сто1рвмйв Ф«о«ьЛпс*ггрвт ФаэовьА портрет по Токенсу*

1 400 1 300 1 ООО 600 ' воо

400

ХОУ|

Г>ЦИИМЦЛ1»И Л !'М

0Д95 о,1 0.105

О 20 40 «О 80 100120

___Ум_

ВыдвлмыА фр*|мяит »ремятога ряда

40 15 ер«м«,с

Споигр АСГ (преобразование Фурм) >0,04

ода ДА-./^ _____

Рис. 6. Графики анализа интерквантильных промежутков здорового человека

т

Фаэоььй портрет-

Фмощй портрет по Теиенсу

■¿^—'¿^0,49.« ■

Вариационный ряд 1.2-

0*

06

а 0.4

0.2

0

£00 1 ОСС

п.шт

выделенный фрагмент »ременного ряде а 05 {

Врем* .с

Спектр ДСР (преобразование Фурм)

^ I

Ч

л.

Рис. 7. Графики анализа интерквантильных промежутков больного человека

Таким образом, интерквантильный (ИК-метод) позволяет исследовать общее состояние организма (гистограмма и вариационный ряд), стационарные (Кл> спектр Фурье и спектр автокорреляционной функции) и нестационарные (Ке* и фазовый портрет) процессы, составляющие ритм сердца.

Метод ярусов. КЯ-интервалограмма здоровых организмов представляет собой наборы цугов номеров кардиоинтервалов. В норме фиксированным значениям ярусов РС отдает предпочтение (сродство к ритму). ЯК-интервалограмма - это своего рода сертификация фаз РС и динамика внутри каждой фазы Алгоритм метода был реализован в системе МайиЬ.

Были проанализированы 177 RR-интервалограмм двух категорий людей: 91 - для условно здоровых молодых людей, 86 - для больных людей реанимационного отделения ВОКБ. При анализе ярусовой структуры RR-интервалограмм для каждого исследуемого из двух категорий определялось количество ярусов (к,). Для условно здоровых и больных исследуемых были построены зависимости кя(,\) в вариационном ряду, где N - номер исследуемого больного (рис. 8) Строилась также функция зависимости Дi(n), где: Ai - разность между ярусами в секундах; п - соответствующий номер Ai. Подсчет (вычисление Ai) ведется сверху вниз Зависимость А/ позволяет анализировать структуру фазовых ярусов и обнаружить экстрасистолы.

Из приведенного графика (рис. 8) видно, что к, условно здоровых людей варьируется в интервале 20-117. Энергетическим методом анализировались ЭКГ исследуемых №№ 87-91. По результатам анализа наблюдалось уменьшение коэффициента корреляции гистограмм RR- и SRR-интервалограмм до 0,7, что указывает на отклонение РС от нормы. Поэтому можно предположить, ч го для здоровых людей к, должно находиться в интервале 20-60 ярусов. Если значение к, выходит за установленный интервал, то это свидетельствует о наличии какой-либо сердечной патологии.

| —»-Условно -* Больные |

250 200 „ 150 100 50 0

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 N

Рис. 8. Функция k,(N) Горизонтальная шкала для больных и здоровых совмещена

Вейвлет-аиализ. Успехи ЭКГ-диагностики во многом связаны с использованием математического аппарата представления сигналов в виде рядов Фурье. Однако в последние годы стало очевидно, что он оказывается малоэффективным при описании локальных особенностей, поэтому необходимо использовать вейвлет-преобразование. В таблице 1 приведены результаты сравнительного анализа методов Фурье- и вейвлет-преобразований.

_Таблица 1

Фурье-преобразование Вейвлет -преобразование

Малоэффективный метод при описании локальных особенностей сигнала ЭКГ (пиков, резких перепадов и т. п.). Эффективный метод для исследования поздних потенциалов в ЭКГ-сигнале и поляризации.

При применении «оконного» Фурье-преобразования происходит уменьшение разрешения по частоте, т.е. уменьшается достоверность определения частот в ЭКГ-сигнале. Операция умножения на «окно» содержится в самой базисной функции, при этом происходит адаптация «окна» к сигналу.

Этот метод не позволяет определить точное положение частотных компонент в сигнале Эти компоненты изменяются во времени Этот метод обеспечивав г точное определение частот ЭКГ-сигнала во времени.

Преимуществом вейвлет-анализа является также его более высокая помехоустойчивость, что позволяет эффективно работать в условиях больших помех, меньше внимания уделять процедурам предварительной фильтрации и интериоляции данных.

При непрерывном преобразовании вейвлет-коэффициенты сигнала .V, соответствующие масштабному коэффициенту а и положению Ь, определяются формулой'

Са.ь -№Ц](а,Ь)=-Х= <// ,

4а 1 V а ) где I - ось времени, у/(х) - вейвлет-функция.

На вейвлет-снектрограмме (рис. 9) комплекс (21*5 хорошо проявляется на высоких частотах (при малых значениях коэффициентов о), пики Р и Т также хорошо видны на малых частотах (при больших а).

60 <00 150 200 250 ЭСЮ 350 400 450 600 Ь

Рис. 9. Электрокардиограмма (А) и се вейвлет-спекгрограмма (В)

Вейвлет-анализ не только увеличивает эффективность оценок вариабельности сердечного ритма, но и является эффективным методом для исследования поздних потенциалов и поляризации. В настоящее время это1 метод только начинает внедряться и требуется его исследование для широкого клинического применения.

В пятой главе сравниваются результаты экспериментальных данных проведенных исследований, на основе известных и разработанных новых методов анализа и оценки СР. Приведенные в диссертации результаты статистических показателей и индексов показали, что все показатели и индексы функционально связаны Многие из величин статистических показателей, получаемых при анализе РС во временной области, тесно коррелируют с другими, поэтому к использованию в практической электрокардиографии рекомендуются следующие показатели: СКО ЯК-интервалов - для оценки общей вариабельности РС, СКО средних Ю1-интервалов - для оценки низкочастотных компонент Ю1-интервалограммы и дисперсия - для оценки высокочастотных компонент в структуре КЯ-иптерналограммы Выбор того или иного показателя или индекса должен соответствовать конечным целям конкретного исследования.

По параллельному анализу К К- и Зик-интервапограмм выделяются три виды гистограмм' для условно здоровых людей в состоянии покоя регастрировались симметричные гистограммы КЯ- и Яки-интервалотрамм Асимметрия формы гистограмм указывает на нарушение стационарности процесса регуляции. Регистрация многовершинных (многомодовых) гистограмм может быть обусловлен;! наличием несинусового ритма (мерцательная аритмия, экстрасистолия), а также артефактами, возникающими при регистрации ЭКГ.

В результате применения энергетического метода было обнаружено, что в норме к Я- и Бки-интервалограммы не только качественно, но и количественно совпадают. Исходя из этою, можно предположить, что при профиламических обследованиях условно здоровых организмов можно переходить от анализа ЭКГ к анализу И*- и Яцн-интервалограмм. Энергетический метод совместно с программой анализа «САДР» можно использовать в качестве экспресс-анализа отклонений РС от нормы; при этом коэффициент корреляции является количественным показателем функционального состояния ритма. Таким образом, параллельный анализ ЯК- и Ягш-ин тервалограмм, дает возможность выявить наличие или отсутствие какой-либо сердечной патологии.

Особенность интерквантильного метода заключается в исследовании каждого интерквантильного промежутка гистограммы ЯЯ-иитервалограммы отдельно, что позволяет проанализировать фазовые составляющие ритма по амплитудным уровням.

В таблице 2 приведены сравнительные результаты анализа ЯЯ-ин тервалограмм двух людей на основе применения интерквантильного метода (графики на рис. 6 и 7).

Таблица 2

Вид графика Здоровый человек Больной человек

Гисюграммы Огабающая приближается по форме к нормальному распределению Гаусса К^ = 1,828 Наблюдается сильная асимметрия. Кл, = -0,039

Вариационный ряд Кривая ВР имеет Я-образную гладкую форму Кривая ВР имеет ступенчатую форму

Фазовый портрет ФП представляет собой аттрактор в виде «ёжика» или клубка с однородным наполнением траекторий движения изображающей точки В увеличенном масштабе апракюр вырождается в точечную область, около которой формируются простые геометрические фигуры

Аавтокорреляциоиная функция АКФ затухает медленно со значительным периодом. Хорошо поддаётся визуальной интерпретации как источник информации о максимальной периодичности временного ряда АКФ имеет меньшую тенденцию к затуханию и устойчива на малых значениях около нуля. Имеет трудно интерпретируемую форму и требует наличия спектрального анализа

Спектр Фурье Широкополосный спектр с выраженным максимумом иа около нулевых частотах Максимум на около нулевых частотах падает. На хвосте спектра, в некоторых случаях, появляются «всплески»

Спектр АКФ На спектре выделяется одна характерная максимальная по энергии частота На спектре выделяется несколько максимальных по энергии частот

Предложенный метод ярусов по сравнению с иитерквашильным методом позволяет заменить поиск и исследование отдельных составляющих ритма на исследование шдельных фаз. Он может быть рекомендован в начальной стадии любого клинического обследования В любом случае, если количеетво ярусов обследуемого выходит за пределы определенного интервала устойчивости (20-60 ярусов), ему рекомендуется обратиться к лечащему врачу.

Интеркваптильный метод анализа RR-интервалограмм дает достоверную информацию об устойчивости динамики PC Результаты могут быть полезны при оценке ре-гуляторных и переходных процессов.

Кроме того его можно применить для анализа ЭЭГ, регистрируемых у здоровых людей, проходящие профилактический осмотр с помощью электроэнцефалографа «Нейрон-Спектр» по международной системе (Jasper Н, 1957) расположения электродов на голове пациента. В диссертационной работе приведены результаты проведенных исследований Интерквантильный метод анализа ЭЭГ позволяет проанализировать фазовые составляющие ритма головного мозга по амплитудным уровням. При этом спектр АКФ содержит информацию о стационарных составляющих, а фазовый портрет - о нестационарных составляющих рнгма на каждом выбранном уровне анализа.

При синхронной регистрации становится возможным сравнивать результаты анализа RR-интервалограммы и ЭЭГ (рис. 10) с применением вейвлет-преобразоваиия.

_i_I_I I I I I I 1

® га «л

29) это я т т 5ГО n ей

1 ! ! ! ! ! V :V v «г../; д д гу ! ! ! л , " V ; , V 0 У* *

i i 1 I 1 1 i i 1

Рис. 10. КК-интсрвалограммы, ЭЭГ и их вейвлет-спектрограммы

Приведенные результаты анализа ЯК-инт ервалограммы и электроэнцефалограммы с помощью вейвлет-преобразоваиия показывают, что вейвлет-спектрограмма 1<К-интервалограммы и ЭЭГ качественно совпадают, что подтверждает взаимодействие головного мозга и сердца. Совпадение происходиI на высоких частотах (при больших значениях коэффициента а) Различие проявляем на малых частотах (при уменьшении коэффициента а).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В связи с актуальностью исследований и с целью Д0с1ижения пос1аяленных задач в диссертациониой работе проведен анализ современных методов оценки электрической активности сердца и обработки электрокардиосш налов Предложены новые методы и алюритмы оценки функциональною состояния сердечного ритма, повышающие диагностическую и прогностическую значимос1ь результатов электрокардиографического исследования. В работе показаны возможности применения разработанных методов и алгоритмов в практическом здравоохранении.

В ходе исследований были получены следующие результаты

1. Проведен анализ известных методов исследования сердечно-сосудистой системы и оценки ритма сердца, изучены особенности каждого метода. Сравнение различных методов оценки сердечного ритма показало, что универсальные меюды не достаточны для описания всех особенностей риша. В связи с этим, актуальны исследования в области разработки новых методов анализа и оценки PC, повышающих эффективность результаюв исследования и обеспечивающих вычисление физиологических диагностических показателей;

2. Рассмотрены теоретические подходы к количественному анализу и оценке ритма сердца и предложены модели исследования, а именно частотная, энергетическая и динамическая, описывающие фазовую картину ритма;

3. Для обеспечения автоматического выделения R-зубцов на электрокардиограмме разработан эффективный алгоритм и соответствующая программа, имеющие высокое быстродействие и точность определения пиков, обеспечивающие получение, оцифровку, фильтрацию и определение соседних минимальных и максимальных тачений ЭКГ, поиск пиков R, сохранение RR-ингервадов и построение RR-интервапограммы;

4. На основе формулы Найквисш с использованием спектра автокорреляционной функции RR-интервалограммы был определен минимальный объем информативной выборки, необходимый для исследования - 50-250 кардиоин-тервалов;

5. 11редложен новый энергетический метод анализа функционально; о сос гояиия PC в норме, основанный на оценке площадей, определяемых пространством между RR-интервалами и изоэлектрическои и нулевой линиями. При этом количественным показателем функционального состояния сердечного ритма является коэффициент корреляции гистограмм RR- и Якн-интервалограмм. По корреляционной оценке для здоровых людей в состоянии покоя коэффициент корреляции находится в интервале 0,9-1 Значение коэффициента уменьшается до 0,7 в напряженном состоянии. В случае больных людей коэффициент корреляции резко падает;

6. Предложен новый интерквантильный метод анализа PC в норме и патологии, на основе которого с помощью формулы Старджеса гистограмма RR-интервалограммы разбивается на одинаковые интерквангильные промежутки гак, чтобы каждый уровневый интервал приобрел собственное значение плотности вероятности в фазовой картине ритма. Ии герквант ильный метод позволяет исследовать:

- общее состояние сердца по анализу формы гисто! рамм и вариационных рядов.

- стационарные процессы, характеризующие PC но оценке коэффициентов асимметрии (К^) и анализу спектров Фурье и автокорреляционных функций.

- нестационарные процессы, характеризующие РС по оценке коэффициентов эксцесса (К&) и фазовый портрет;

7. Предложен новый эффективный метод диагностики состояния сердечного ритма на основе анализа структуры ярусов RR-интервалограммы - метод ярусов. При этом количественным показагелем функционального состояния РС является количество ярусов (/С,). В норме для здоровых людей значение К, находится в интервале 20-60. Если значение количества ярусов выходит за установленный интервал, го это свидетельствует о наличии какой либо сердечной патологии;

8 Проведен сравнительный анализ эффективности применения спектрального анализа на основе Фурье и вейвлет-иреобраювания; а также нроведен сравнительный анализ наиболее часто используемых в обработке биомедицинских сигналов материнских вейвлет-функций таких как Морле, Мексиканская шляпа и Добеши В отличие от Фурье-тгреобразования при анализе ЭКГ высокого разрешения и исследовании изменения РС вейвлет-преобразование обеспечивает выделение QRS-комплекса и деталей ЭКГ с наилучшим локальным разрешением по частоте. Преимуществом вейвлет-анализа является также его более высокая помехоустойчивость, что позволяет эффективно работать в условиях больших помех, меньше внимания уделять процедурам предварительной фильтрации и интерполяции данных;

9 Для реализации предложенных методов и алгоритмов было разработано нро-траммное обеспечение «Системный анализ динамики ритма сердца (САДР)», на основе которого также вычисляются общепринятые в кардиологии статистические показатели и индексы, имеющие диагностическую ценность;

10. Применение предложенного энергетического метода показало, что RR- и SRR-ин гервалограммы в норме с точки зрения информативности идетичны, в то время как при патологиях идентичность снижается. Исходя из этого, при профилактических обследованиях условно здоровых организмов можно переходить от исследования ЭКГ к анализу RR- и 8цк-и iгтериалограмм При этом энергетический метод совместно с программой «САДР» можно использовать в качестве экспресс-анализа отклонений РС от нормы при проведении профилактических осмотров. Результаты параллельною анализа RR- и Srr-ингервалограмм позволили выделить три тина 1иетограмм RR- и SRR-интервалограмм'

- симметричные гистограммы - для условно здоровых людей в состоянии покоя.

- асимметричные гистограммы - указывают на нарушение стационарности процесса регуляции ритма сердца;

- многовершинные (многомодовые) гистограммы, которые могут быть обусловлены наличием несинусового ритма (мерцательная аритмия, экстрасис-толия), а также артефактами, возникающими при рет истрации электрокардиограмм.

11 Интерквантильный метод анализа RR-ингервалограмм дает достоверную информацию об устойчивости динамики РС Результаты ИК-метода moiyr быть полезны при оценке регуляторных и переходных процессов Сравнение ин-терквантильного метода с предложенным ранее методом ярусов показало, что метод ярусов позволяет заменить поиск и исследование отдельных составляющих ритма па исследование отдельных фаз, которым ритм сердца в норме отдает предпочтение. В любом случае оба метода дополняют друг друг а при оценке функционального состояния сердечного ритма;

12. Проведено сравнение результатов экспериментальных исследований синхронного анализа электроэнцефалограмм и RR-интервалограмм с помощью ин£еркван1ильною метода и вейвлет-преобразования. Показано, что интер-квантильный меюд анализа ЭЭГ позволяет проанализировать фазовые составляющие ритма головного мозга по амплитудным уровням При этом спектр автокорреляционной функции содержит информацию о стационарных составляющих, а фазовый портрет содержит информацию о нестационарных составляющих ритма головного мои а на каждом выбранном уровне анализа. Результаты анализа RR-интервалограмм и ЭЭГ с помощью вейвлет-преобразования при их синхронной регистрации показали, что вейвлет-спектрограмма RR-интервалограммы и ЭЭГ качественно совпадают, что подтверждает взаимодействие головного моз!а и сердце. Для выявления количественных закономерностей и их использования в качестве диагностической информации требуются дополнительные исследования Использование результатов предложенных методов количественной оценки ритма сердца позволяет обнаружить ключевые диагностические признаки, необходимые для врача-кардиолога. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, Moi ут быть использованы на первой стадии любого клинического обследования, а также в работе участковых врачей, семейных врачей, в сплошном мониторинге в школах, учебных заведениях, фитнесс-клубах, оздоровительных центрах, санаториях и т.д.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОГА ПО ТЕМЕ ДИС СЕРТАЦИИ

1 Кавасма P.A. О структуре и форме проведения кардиоимпульса / Р.А Кавасма, А.А Кузнецов // Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании. -Тверь, 2002. -С. 97-98. 2. Кавасма P.A. О моделировании структуры и проведения кардиоимпульса / A.A.

Кузнецов, P.A. Кавасма // Computer-Based Conference. - 11 Новгород, 2002. -С 35. 3 Кавасма Р.А Моделирование процесса распространения электрического возбуждения в тканях сердца /РА Кавасма, А А Кузнецов, Л Т Сушкова // Пени, 2003. Т.1, С. 131-133.

4. Кавасма P.A. Энергетический подход к оптимальному ри 1му сердца / P.A. Кавасма, A.A. Кузнецов//Циклы-Ставрополь, 2004. Т.1, -С 110-113.

5. Кавасма P.A. Моделирование формы электрического сигнала синоатриальпого (CA) узла и ею распространения в сердце / Р.А Кавасма, А А Кузнецов, Л'Г Сушкова // Фи тика и радиоэлектроника в медицине и экологии. - Владимир, 2004 Т.1, -С. 154-163.

6. Кавасма Р А. Анализ ЭК1 на основе энергетического подхода / P.A. Кавасма, А А. Кузнецов, ЛЛ. Сушкова // Здоровье и образование в XXI веке. - Москва, 2004. -С. 157.

7. Кавасма P.A. О возможности исследования работы сердца на основе анализа RR-интервалограммы / Р.А Кавасма, A.A. Кузнецов, Л Т. Сушкова // Новые медицинские технологии и квантовая медицина. - Москва, 2005 -С 89 -90

8. Кавасма P.A. Определение объема выборки при исследовании функциональною состояния сердца методом вариационной пульсометрии /РА Кавасма, А А Плеханов // Computer-Based Conference. - И. Новгород. 2005 -С. 7

9 Кавасма Р.А Квантильный метод обработки RR-интерналограмм / РА. Кавасма, A.A. Кузнецов, Л.Т. Сушкова, А А. Плеханов // Перепек швные технологии » средствах передачи информации. - Владимир, 2005. -С. 209-211. 10. Кавасма Р.А Энергетический и ингерквантильный методы анализа электрокар-диоинтервалов / P.A. Кавасма, A.A. Кузнецов, ЛЛ Сушкова // Вестник новых ме-

дицинских технологии. -2005. -Т. XII, № 3-4 -С. 30-32.

11 Кавасма РА. Сопоставительный анализ материнских вейвлет-функций, используемых при обработке биомедицинских сит налов / Р.А Кавасма, А.А Кузнецов, Л.Т. Сушкова // Здоровье и образование в XXI веке - Москва, 2005 -С 206-207.

12. Кавасма Р.А. Программа для анализа сердечного ритма / Р.А. Кавасма, А А Кузнецов, Л.Т. Сушкова, А.А. Плеханов // Здоровье и образование в XXI веке. - Москва, 2005.-С 204- 206.

13. Кавасма Р.А. Методика исследования функционального состояния сердечного ритма в норме / РА. Кавасма, А А Кузнецов, Л. 1. Сушкова, Е.И. Титанов // Здоровье и образование в XXI веке. - Москва, 2005. -С. 203-204.

14 Кавасма РА. Цифровая обработка электрокардиограмм с помощью вейвлет-преобразовапия / Р А. Кавасма, А.А Кузнецов, Л.Т. Сушкова // Радиоэлектроника в медицине. - Москва, 2005. -С. 17-20.

15. Кавасма Р А К обоснованию меюдики исследования фаювой устойчивости ритма сердца / А.А Кузнецов, Р.А. Кавасма// Циклы. — Ставрополь, 2005. Т.З, -С. 26-28

16 Qawasma RA. Application of Wavelet-Technologies in processing of electrocardiograms / R.A Qawa.sma, L T Sushkova, A A Kuznetsov // 4,h International Conference on Electrical and Electronics Engineering «Е1.ЕСО'2(Ю5», Bursa-Turkey, December 7-1 J, 2005

17. Qawasma R A Investigation of cardiovascular system with help of Energy approach / R A Qawasma, L T. Sushkova, A A Kuznetsov // 3"1 European Medical and Biological Engineering Conference «ЕМВЕС05», Prague-Czech Republic, November 20-26, 2005

18 Кавасма Р.А. Новые методы обработки электрокардшнрафических сит налов / Р.А. Кавасма, А А Кузнецов, JI. 1. Сушкова // Биомедицинскне технологии и радиоэлектроника, Xs 11-12, 2005. -С. 12-20.

ЛР № 020275 Подписано в печать 15.03 06. Формат 60x84/16 Бумага для множит, техники Гарнитура Тайме Печать на ризографе. Усл. печ. л. 0,93 Уч -изд л. 0,97. Тираж 100 чкт

Заказ М ЛООб'г Издательс1во Владимирского государственною университета. 600000, Владимир, ул. Горького, 87.

1 в

jûûôA

P-75 24

f

i

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ СЕРДЕЧНОСОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ И ОЦЕНКИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ СЕРДЦА.

1.1. Методы исследования сердечно-сосудистой системы.

1.1.1. Электрокардиография.

1.1.2. Вектрокардиография.

1.1.3. Вариационная пульсометрия.

1.1.4. Плетизмография и сфигмография.

1.2. Методы обработки электрокардиологических сигналов.

1.2.1. Статистические методы.

1.2.2. Спектральные методы.

1.2.3. Волновой анализ (Вейвлет-анализ).

1.2.4. Корреляционный анализ.

1.2.5. Нелинейный анализ.

Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ СЕРДЦА.

2.1. Приборы и оборудование, используемые при проведении экспериментальных исследований.

2.2. Методика проведения экспериментальных исследований.

2.2.1. Выбор объекта исследования.

2.2.2. Холтеровский мониторинг.

2.2.3. RR-интервалограмма как объект исследования.

2.2.4. Алгоритм выделения RR-интервалов.

2.2.5. Определение объема выборки и сертификация групп исследуемых

2.3. Применение статистического и спектрального анализа.

2.4. Применение нелинейного анализа.

2.5. Экспериментальное исследование синхронной регистрации электрокардиограмм и электроэнцефалограмм.

Выводы.

ГЛАВА 3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ РИТМА СЕРДЦА.

3.1. Систематический подход к исследованию электрической активности и ритма сердца.

3.2. Частотная модель исследования ритма сердца.

3.3. Динамическая модель исследования ритма сердца.

3.4. Энергетическая модель исследования электрической активности сердца.

Выводы:.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И РАЗВИТИЕ НОВЫХ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА РИТМА СЕРДЦА.

4.1. Энергетический метод (srr-интервалограмма).

4.2. Комбинированный интерквантильный метод (ИК-метод).

4.3. Вейвлет анализ.

4.4. Метод ярусов.

Выводы.

ГЛАВА 5. СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ РИТМА СЕРДЦА

5.1. Анализ результатов применения статистического метода.

5.2. Сравнительный анализ RR- и srr-интервалограмм.

5.3. Сравнительный анализ ИК-метода и метода ярусов.

5.4. Сочетанный анализ ЭЭГ и RR-интервалограмм. ф Выводы.

Современный математический аппарат в основном сложился на базе количественных измерений объектов «неживой» материи. Адекватное описание живой материи с помощью этого аппарата пока еще не разработано. Биология и медицина нуждаются как бы в «своей» математике [84]. Современная медицина опирается главным образом на понятия, отражающие качественную сторону явлений и процессов при неполном или недостаточном знании их количественных характеристик. Разработка методов диагностики состояния биосистемы по наблюдаемому временному ряду является задачей, имеющей как фундаментальное, так и, прикладное значение. Особую актуальность задачи подобного рода приобретают для классификации состояний живых объектов.

Актуальность проблемы. В большинстве стран мира за последние годы значительно возросли заболеваемость и смертность, связанные с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ). По данным Всемирной организации здравоохранения летальность от ССЗ прочно занимает первое место в мире. Россия входит в настоящее время в первую десятку стран с максимальной смертностью от кардинально обусловленных причин. Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны, прежде всего, со своевременным обнаружением заболеваний. Наиболее широко используемым методом диагностики нарушений деятельности сердечно-сосудистой системы (ССС) является электрокардиография. Традиционно электрокардиограмма (ЭКГ) анализируется по ее форме, длительности, ориентации, взаиморасположению зубцов и сегментов. На сегодняшний день все более широкое распространение приобретают автоматические методы анализа и интерпретации ЭКГ.

Динамика поведения сердечного ритма является чрезвычайно сложной и в настоящее время не поддаётся формальному описанию. Ритм сердечных сокращений является наиболее доступным для регистрации физиологических параметров, отражающих процессы вегетативной регуляции в ССС и организме в целом. Динамические характеристики ритма сердца (PC) позволяют оценить выраженность сдвигов симпатической и парасимпатической активности вегетативной нервной системы при изменении состояния пациента. Нарушение ритма сердца - это динамический процесс непрерывного возникновения, существования и угасания элементарных источников, инициаторов аритмии сердца [6, 14].

В кардиологии результаты анализа PC используются как основной прогностический показатель при оценке рисков при ишемической болезни, аритмиях, остром инфаркте миокарда, недостаточности кровообращения, оценке внезапной смерти и т. д. [11, 12, 47]. В связи с этим поиск, разработка и исследование новых методов и алгоритмов оценки PC является актуальной задачей. В электрофизиологических методах медико-биологических исследований диагностическая информация содержится в биоэлектрических сигналах, снимаемых с различных участков подкожных покровов или с поверхности кожи. Особое место здесь занимает исследование электрической активности сердца. Именно этот физиологический процесс требует пристального изучения и развития методов его анализа [86].

Интерес к исследованию сердечных ритмов вызван сформировавшимся к настоящему времени убеждением, что в ритме сердца человека закодирована информация о процессах, протекающих не только в самом сердце и кровеносной системе, но и в различных функциональных системах организма: центральной и периферической нервной системе, различных рецепторах, тканях и т.п. [10, 48, 84]. Этот факт и относительная простота регистрации сердечных ритмов имеют большое значение для разработки методов и алгоритмов профилактики и диагностики патологий, связанных не только с функционированием сердечно-сосудистой системы, но и других органов.

Исследования PC физико-математическими методами находятся в начальной стадии. Подобные исследования проводятся с целью нахождения эталонных статистических и нелинейных закономерностей нормальной динамики устойчивых естественных процессов в ритме сердца.

Классический подход в кардиологии основан на пространственно-временных, статистических, пространственно-спектральных методах получения диагностических показателей функционального состояния сердца [48].

В последние годы большое внимание удаляется анализу сигналов электрической активности сердца человека, основанному на использовании методов нелинейной динамики [25, 119, 120, 124, 132-134, 137]. Проведенные исследования позволили ввести в рассмотрение ряд различных характеристик сигналов сложной структуры. В тоже время возникла необходимость провести анализ известных методов обработки временных рядов с целью выявления наиболее информативных характеристик, которые можно было бы рекомендовать к использованию в качестве диагностических критериев. -1

Цели и задачи работы. Целью диссертационной работы является исследование и разработка системы и количественных методов достоверного автоматизированного анализа электрической активности и оценки ритма сердца (ЭКГ и RR-интервалограмм), обеспечивающих повышение информативности диагностической и прогностической информации и значимости результатов электрокардиографического исследования.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ существующих электрокардиографических методов исследования ССС и оценки электрической активности сердца;

2. Разработка эффективного алгоритма выделения R зубцов электрокардиограммы, повышающего точность их определения;

3. Разработка теоретических подходов к оценке ритма сердца с целью построения моделей исследования частотного, динамического и энергетического анализа сердца как системы;

4. Разработка новых количественных методов оценки PC, основанных на исследовании энергетики сердца и динамики сердечного ритма;

5. Разработка программного обеспечения системного анализа динамики ритма сердца для реализации предложенных методов автоматического анализа PC с возможностью вычисления известных физиологических диагностических показателей;

6. Исследование эффективности предложенных методов и алгоритмов анализа ритма сердца и сравнение результатов обработки данных экспериментальных исследований.

Объект исследования. В клинической практике диагностики сердечной деятельности большое значение имеет анализ длительностей RR-интервлов. Удобным и информативным источником информации о ССС является RR-интервалограмма, которая характеризует не только функциональное состояние сердца, но и состояние регуляторных процессов и систем организма от функций коры головного мозга до автономной нервной системы с рецепторами на исполнительных органах [10, 48, 84]. В данной диссертационной работе для снятия RR-интервалограмм использовались: прибор «Oxigemometr» с программой «Oxi» и холтеровский регистратор «Anna Flash 2000»с программой «Escreen» [128]. Полученные данные в цифровом виде вводились в базу данных компьютера для дальнейшей обработки.

Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы построена на базе аппарата математического анализа, математической статистики, теории спектрального анализа, методов нелинейной динамики и вейвлет-анализа. Экспериментальные исследования проводились с использованием реальных ЭКГ, регистрируемых у молодых условно здоровых студентов Владимирского государственного университета (ВлГУ) не старше 20 лет. Наряду с этим исследовались также ЭКГ больных Владимирской областной клинической больницы (ВОКБ) с различными сердечными патологиями. Результаты исследований получены в программных средах Matlab, MatCad, Delphi и С++.

Научная новизна работы. Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработаны теоретические подходы к анализу PC, на основе которых были построены частотная, динамическая и энергетическая модели исследования электрической активности и ритма сердца;

2. Предложены и разработаны новые методы оценки функционального состояния сердечного ритма, а именно, энергетический метод оценки PC, позволяющий исследовать энергетику сердца, интерквантильный метод, позволяющий исследовать динамику ритма, анализировать стационарные и нестационарные процессы, характеризующие PC, а также метод ярусов, позволяющий оценивать функциональное состояние ритма;

3. Разработано программное обеспечение системного анализа динамики ритма сердца «САДР» на основе применения известных и предложенных методов оценки ритма с целью вычисления и сопоставления физиологических диагностических показателей, что увеличивает достоверность и точность результатов исследования;

4. Проведено исследование эффективности и сравнительный анализ методов оценки ритма сердца, что необходимо для выявления наиболее информативных характеристик ритма, которые могут быть рекомендованы к использованию в качестве диагностических критериев.

Практическая ценность работы. Разработанные в диссертационной работе новые методы, алгоритмы и программа системного анализа динамики ритма сердца «САДР» были использованы при выполнении научно-исследовательской работы по заказу ВОКБ, а также в Центре содействия укреплению здоровья студентов и в учебном процессе кафедры биомедицинской инженерии Владимирского государственного университета, что подтверждается актами внедрения.

Разработанные новые методы и программное обеспечение «САДР» могут быть использованы в начальной стадии любого клинического обследования, а также в работе участковых врачей, семейных врачей, в сплошном мониторинге в школах, учебных заведениях, фитнесс-клубах, оздоровительных центрах, санаториях и т.д.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Модели исследования и анализа ритма сердца: частотная, динамическая и энергетическая.

2. Эффективный алгоритм выделения R-зубцов электрокардиограммы, имеющий высокое быстродействие и точность определения пиков R.

3. Новые методы количественной оценки изменений ритма сердца, основанные на исследовании энергетики сердца, динамики и ярусовой структуры ритма.

4. Программное обеспечение поддержки экспериментальных исследований методов и алгоритмов оценки функционального состояния ритма сердца.

5. Результаты сравнительного анализа применения существующих (статистических, спектральных и методов нелинейной динамики, а также вейв-лет-анализа) и предложенных методов оценки PC, на основе полученных в результате исследований экспериментальных данных.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях: 3rd European Medical and Biological Engineering Conference «ЕМВЕС'05» (Czech Republic, Prague, 2005 г.), 4th International Conference on Electrical and Electronics Engineering «ELECO2005» {Turkey, Bursa, 2005 г.), VI международной конференции «Радиоэлектроника в медицине» (г. Москва, 2005 г.), VI международной научно-технической конференции

Перспективные технологии в средствах передачи информации» (г. Владимир, 2005 г., 2005 г.), XI международной конференции «Новые медицинские технологии и квантовая медицина» (г. Москва, 2005 г.), V и VI международной научно-практической конференции «Здоровье и образование в XXI веке» (г. Москва, 2004-2005 гг.), VI международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (г. Владимир, 2004 г.), VI и VII международной конференции «Циклы» (г. Ставрополь, 2004-2005 гг.), международном юбилейном симпозиуме (г. Пенза, 2003 г.), международной научно-технической конференции «Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании» (г. Тверь, 2002 г.), VII и X всероссийской научно-технической конференции «Computer-Based Conference» (г. Нижний Новгород, 2002 г., 2005 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, из них - 4 статьи.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы из 151 наименование, и 6-ти приложений. Основная часть работы изложена на 125 страниц, 38 рисунков и 7 таблиц.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы на первой стадии любого клинического обследования, а также в работе участковых врачей, семейных врачей, в сплошном мониторинге в школах, учебных заведениях, фитнесс-клубах, оздоровительных центрах, санаториях и т.д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В связи с актуальностью исследований и с целью достижения поставленных задач в диссертационной работе проведен анализ современных методов оценки электрической активности сердца и обработки электрокардиосигналов. Предложены новые методы и алгоритмы оценки функционального состояния сердечного ритма, повышающие диагностическую и прогностическую значимость результатов электрокардиографического исследования. В работе показаны возможности применения разработанных методов и алгоритмов в практическом здравоохранении.

В ходе исследований были получены следующие результаты:

1. Проведен анализ известных методов исследования сердечно-сосудистой системы и оценки ритма сердца, изучены особенности каждого метода. Сравнение различных методов оценки сердечного ритма показало, что универсальные методы не достаточны для описания всех особенностей ритма. В связи с этим, актуальны исследования в области разработки новых методов анализа и оценки PC, повышающих эффективность результатов исследования и обеспечивающих вычисление физиологических диагностических показателей;

2. Рассмотрены теоретические подходы к количественному анализу и оценке ритма сердца и предложены модели исследования, а именно частотная, энергетическая и динамическая, описывающие фазовую картину ритма;

3. Для обеспечения автоматического выделения R-зубцов на электрокардиограмме разработан эффективный алгоритм и соответствующая программа, имеющие высокое быстродействие и точность определения пиков, обеспечивающие получение, оцифровку, фильтрацию и определение соседних минимальных и максимальных значений ЭКГ, поиск пиков R, сохранение RR-интервалов и построение RR-интервалограммы;

4. На основе формулы Найквиста с использованием спектра автокорреляционной функции RR-интервалограммы, был определен минимальный объем информативной выборки необходим для исследования - 50-250 кардиоинтервалов;

5. Предложен новый энергетический метод анализа функционального состояния PC в норме, основанный на оценке площадей, определяемых пространством между RR-интервалами и изоэлектрической и нулевой линиями. При этом количественным показателем функционального состояния сердечного ритма является коэффициент корреляции гистограмм RR- и srr-интервалограмм. По корреляционной оценке для здоровых людей в состоянии покоя коэффициент корреляции находится в интервале 0,9-1. Значение коэффициента уменьшается до 0,7 в напряженном состоянии. В случае больных людей коэффициент корреляции резко падает;

6. Предложен новый интерквантильный метод анализа PC в норме и патологии, на основе которого с помощью формулы Старджеса гистограмма RR-интервалограммы разбивается на одинаковые интерквантильные промежутки так, чтобы каждый уровневый интервал приобрел собственное значение плотности вероятности в фазовой картине ритма. Интерквантильный метод позволяет исследовать:

- общее состояние сердца по анализу формы гистограмм и вариационных рядов.

- стационарные процессы, характеризующие PC по оценке коэффициентов асимметрии (К^) и анализу спектров Фурье и автокорреляционных функций.

- нестационарные процессы, характеризующие PC по оценке коэффициентов эксцесса (К^) и фазовый портрет;

7. Предложен новый эффективный метод диагностики состояния сердечного ритма на основе анализа структуры ярусов RR-интервалограммы метод ярусов. При этом количественным показателем функционального состояния PC является количество ярусов (Кя). В норме для здоровых людей значение Кя находится в интервале 20-60. Если значение количества ярусов выходит за установленный интервал, то это свидетельствует о наличии какой либо сердечной патологии;

8. Проведен сравнительный анализ эффективности применения спектрального анализа на основе Фурье и вейвлет-преобразования; а также проведен сравнительный анализ наиболее часто используемых в обработке биомедицинских сигналов материнских вейвлет-функций таких как Морле, Мексиканская шляпа и Добеши. В отличие от Фурье-преобразования при анализе ЭКГ высокого разрешения и исследовании изменения PC вейвлет-преобразование обеспечивает выделение QRS-комплекса и деталей ЭКГ с наилучшим локальным разрешением по частоте. Преимуществом вейвлет-анализа является также его более высокая помехоустойчивость, что позволяет эффективно работать в условиях больших помех, меньше внимания уделять процедурам предварительной фильтрации и интерполяции данных;

9. Для реализации предложенных методов и алгоритмов было разработано программное обеспечение «Системный анализ динамики ритма сердца (САДР)», на основе которого также вычисляются общепринятые в кардиологии статистические показатели и индексы, имеющие диагностическую ценность;

Ю.Применение предложенного энергетического метода показало, что RR-и srr-интервалограммы в норме с точки зрения информативности идентичны, в то время как при патологиях идентичность снижается. Исходя из этого, при профилактических обследованиях условно здоровых организмов можно переходить от исследования ЭКГ к анализу RR- и srr-интервалограмм. При этом энергетический метод совместно с программой «САДР» можно использовать в качестве экспресс-анализа отклонений PC от нормы при проведении профилактических осмотров. Результаты параллельного анализа RR- и SRR-интервалограмм позволили выделить три типа гистограмм RR- и srr-интервалограмм:

- симметричные гистограммы - для условно здоровых людей в состоянии покоя.

- асимметричные гистограммы - указывают на нарушение стационарности процесса регуляции ритма сердца;

- многовершинные (многомодовые) гистограммы, которые могут быть обусловлены наличием несинусового ритма (мерцательная аритмия, экстрасистолия), а также артефактами, возникающими при регистрации электрокардиограмм.

11 .Интерквантильный метод анализа RR-интервалограмм дает достоверную информацию об устойчивости динамики PC. Результаты ИК-метода могут быть полезны при оценке регуляторных и переходных процессов. Сравнение интерквантильного метода с предложенным ранее методом ярусов показало, что метод ярусов позволяет заменить поиск и исследование отдельных составляющих ритма на исследование отдельных фаз, которым ритм сердца в норме отдает предпочтение. В любом случае оба метода дополняют друг друга при оценке функционального состояния сердечного ритма;

12.Проведено сравнение результатов экспериментальных исследований синхронного анализа электроэнцефалограмм и RR-интервалограмм с помощью интерквантильного метода и вейвлет-преобразования. Показано, что интерквантильный метод анализа ЭЭГ позволяет проанализировать фазовые составляющие ритма головного мозга по амплитудным уровням. При этом спектр автокорреляционной функции содержит информацию о стационарных составляющих, а фазовый портрет содержит информацию о нестационарных составляющих ритма головного мозга на каждом выбранном уровне анализа. Результаты анализа RRинтервалограмм и ЭЭГ с помощью вейвлет-преобразования при их синхронной регистрации показали, что вейвлет-спектрограмма RR-интервалограммы и ЭЭГ качественно совпадают, что подтверждает взаимодействие головного мозга и сердце. Для выявления количественных закономерностей и их использования в качестве диагностической информации требуется дополнительные исследования.

Использование результатов предложенных методов количественной оценки ритма сердца позволяет обнаружить ключевые диагностические признаки необходимые для врача-кардиолога.

1. Агаджанян Н. А., Тель Л. 3., Циркин В. И., Чеснокова С. А. Физиология человека. М.: Медицинская книга, Н.Новгород, Изд-во НГМА. 2001. - 562 е.: ил.

2. Азбука клинической электрокардиографии: Учеб. пособие. Н.Новгород: Изд-во НГМА. 1998.- 150 с.

3. Айфичер Э. С., Джервис Б. У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 992 с.: ил. - Парал. тит. англ.

4. Анищенко В. С., Игошева Н. Б., Павлов А. Н., Якушева Т. А. Сравнительный анализ методов классификации состояния сердечно-сосудистой системы при стрессе // Биомедицинская радиоэлектроника, 2000, №2, С. 24-37.

5. Анищенко В. С., Янсон Н. Б., Павлов А. Н. // Письма в ЖТФ. 1996. Т. 22. № 7. С. 1.

6. Ардашев А. В., Новосельский П. А. и др. Устойчивость синусового ритма после электрической кардиоверсии у больных с пароксизмальной мерцательной аритмией предсердий, Кардиостим, 2004, № 252.

7. Аритмии сердца. В 3 томах. Том 1: Пер. с англ./Под ред. В.Дж. Манделла. М.: Медицина. 1996. - 512 с.

8. Арнольд В.И. Теория катастроф. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. -128 с.

9. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166. № 11. - С. 1145-1170 http://www.ufn/ufn96/ufn96 1 l/russian/r961 la.pdf.

10. Баевский Р. М., Кирилов О. И., Клецкин С. В. Математический анализ сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, 1984. - 219 с.

11. Бокерия JI. А. Тахиаритмии: диагностика и хирургическое лечение. Л.: Медицина, 1989. - 296 е.: ил.

12. Большая медицинская энциклопедия в Internet http://www.rubricon.ru

13. Бутенин Н. В., Неймарк Ю. И., Фуфаев Н. А. Введение в теорию нелинейных колебаний: Учеб. пособ. для втузов. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. -384 с.

14. Бутковский О. Я., Бухарова О. Д., Кузнецов А. А., Фуров JI. В. Погрешности измерений. Учеб. пособие / Под ред. Кузнецова А. А. Владимир, 1998. 68 с.

15. Вильнер Б. Я., Пешее JI. Я. Очерки по биологической кибернетике. -Минск: Выш. шк. 1977.- 191с.

16. Войнов В. Б., Воронова Н. В., Золотухин В. В. Методы оценки состояния систем кислородообеспечение организма человека: Учеб.-мет-ое пособие. / Под ред. Кураев Г. А., Ростов-на-Дну, 2002. 76 с.

17. Воробьев В. И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет преобразования. -СПб.: ВУС, 1999.-204 с.

18. Гаврилушкин А. П., Киселев С. В., Маслюк А. П. Нелинейная динамика ритма сердца у кардиохирургических больных. Сб. материалов III Симпозиум и Школы: Изд. НИИ КПГ ПЗ СО РАМН, Новокузнецк, 2001 г. -С. 190-196.

19. Гаврилушкин А. П., Маслюк А. П. Теоретические и практические аспекты нелинейных хаотических колебаний ритма сердца. Сб. материалов III Симпозиум и Школы: Изд. НИИ КПГ ПЗ СО РАМН, Новокузнецк, 2001 г. -С. 36-48.

20. Гезеловиц Д. Б. К теории электрокардиограммы // ТИИЭР, том 77, № 6, июнь 1989.

21. Гласс JL, Мэки М. О часов к хаосу: Ритмы жизни. М.: Мир, 1991.

22. Грибков Д. А., Грибкова В. В., Кравцов Ю. А. // РЭ. 1994. Вып. 2 С. 269.

23. Дошицин В. JI. Практическая электрокардиография. М.: 1987.

24. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений: Спец. справочник. СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

25. Дюк В., Эмануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер, 2003. - 528 е.: ил.

26. Жирмунская Е. А., Клиническая электроэнцефалография (цифры, гистограммы, иллюстрации). 1993.

27. ЗЗ.Зенков JI. Р., Клиническая электроэнцефалография (с элементами элептилогии). Таганрог. Издательство ТРТУ, 1996, - 358 с.

28. Инструментальные методы исследования сердечно-сосудистой системы / Под ред. Виноградовой Т. Е. М.: Медицина, 1986. - 416 с.

29. Исаков Р. В. Кузнецов А. А., Исследование фазовых портретов RR-интервалограмм // Информационные технологии в науке, проектировании и производстве. Матер. VII ВНТК, Н. Новгород. 2002. -С. 4.

30. Исаков Р. В., Кузнецов А. А. О вариабельности уровня изоэлектрической линии// Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании. Труды МНТК. ТвГТУ, Тверь. 2002. -С. 95-97.

31. Исаков Р. В., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Оценка степени близости летальных аритмий методами нелинейной динамики // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, 2004, №3, С. 46-50.

32. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А. О структуре и форме проведения кардиоимпуль-са, Сб. трудов Междунар. науч.-тех. конф. «Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании», Тверь, 3-4 декабря 2002 г. -С. 97-98.

33. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Анализ ЭКГ на основе энергетического подхода,. Науч. труды V междунар. науч.-практ. конф. «Здоровье и образование в XXI веке», 21-23 октября 2004 г. -С. 157.

34. Кавасма Р. А., Плеханов А. А. Определение объема выборки при исследовании функционального состояния сердца методом вариационной пульсометрии // материалы Всероссийской науч.-техн. конф. (Computer-Based. Conference), Н. Новгород. 2005. 7 сс.

35. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Новые методы обработки электрокардиографических сигналов // биомедицинские технологии и радиоэлектроника, № 12, 2005.

36. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Энергетический и интерквантильный методы анализа электрокардиоинтервалов // Вест, новых мед. технол. 2005. - Т. XII, № 3-4. - С. 30-32.

37. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т., Плеханов А. А. Интерквантильный метод обработки RR-интервалограмм // VI Междунар. науч.-техн. Кон.

38. Перспективные технологии в средствах передачи информации», Владимир, 2005.209-211 сс.

39. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова JI. Т., Плеханов А. А. Программа для анализа сердечного ритма. «Здоровье и образование в XXI веке». Науч. труды VI междунар. науч.-практ. конф., Москва. 2005. -С. 204-206.

40. Калакутский JI. И., Манелис Э. С. Аппаратура и методы клинического мониторинга: Учеб. пособие. М.: Высш. шк., 2004. - 156 с.

41. Кантор Б. Я., Мартыненко А. В., Яблучанский Н. И. Основы клинического опыта применения вариабельности сердечного ритма // Progress in Biomedical Researches. Т.З, сентябрь 1998 г., 95-99 сс.

42. Кассиль В. JI. Клинический мониторинг сердечного выброса и параметров дыхания по фотопульсограмме //Вестн. Интенсивной терапии. 1997. №1-2.

43. Кастлер Г. Возникновение биологической организации. М.: Мир, 1960. - 90 с.

44. Клецкин С. 3. Математический анализ ритма сердца. М.: ВНИИМИ, 1979. -116 с.

45. Коркушко О. В., Шатило В. Б., Шатило Т. В., Короткая Е. В. Анализ вегетативной регуляции сердечного ритма на различных этапах индивидуального развития человека // Физиология человека. -1991.- №2. С. 31 -40.

46. Кроновер Р. М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. -М.: Постмаркет, 2000. 352 с.

47. Кузнецов А. А. Вариабельность сердечного ритма в прогнозной диагностике// Циклы. Матер. IV Межд. конф., Ч. 1, Сев.-Кав. ГТУ, Ставрополь. 2002.- С. 185 -190.

48. Кузнецов А. А. К исследованию ритмов сердца // Циклы. Матер, межрегион, науч. сем. Сев.-Кав. ГТУ, Ставрополь. 2002. -С. 115-118.

49. Кузнецов А. А. О необходимости синхронной регистрации электроэнцефалограммы и RR-интервалограммы. Материалы VII per. Науч.-тех. конф. «Вузовская наука Северо-Кавказскому региону». Ставрополь: СевКавГТУ, 2004. http://www.nestu.rul

50. Кузнецов А. А. От критериального прогноза к качественному анализу динамических систем// Современные проблемы математики и естествознания. Часть 1. Математика. Матер. I ВНТК, Н. Новгород. 2002. С. 21.

51. Кузнецов А. А., Новосельский П. А., Чепенко В. В. Энтропийная модель динамической структуры сердца // Новые медицинские технологии. Тез докл. I конгресса. С.-ПГУ, С.- Петербург. 2001. -С. 27.

52. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. О критериальной методике прогноза// Вестник аритмологии, т. 25, Приложение А: Кардиостим-2002, тез. докл., №499. 2002.-С. 131.

53. Кузнецов А. А., Кавасма Р. А. К обоснованию методики исследования фазовой устойчивости ритма сердца // (циклы) Матер. VII междунар. конф. Ставрополь, 2005, Том 3.-С. 26-28.

54. Кузнецов А. А., Чепенко В.В. Евтюхова М.Ю., Козлова А.А. Устойчивость фаз кардиоциклов // Новые медицинские технологии. Тез докл. I конгресса. С.-ПГУ, С.- Петербург. 2001. -С. 24.

55. Кузнецов А. А., Чепенко В. В., Новосельский П. А. К методике исследования и анализа «внезапной смерти»// Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии, ФРЭМЭ 2000, Матер. 4 междунар. науч.-техн. конф., Владимир. 2000. -С. 66-71.

56. Кузнецов А. А., Чепенко В.В., Новосельский П. А. Эволюция патологических изменений в динамическом механизме авторегуляции сердца// VIII Столетов-ские чтения: Тез. докл. Владимир. 2000. -С. 68-74.

57. Кузнецов Д. Ф. Численное моделирование стохастических дифференциальных уравнений и стохастических интегралов. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000.-463 с.

58. Кузнецов Ю. И. Введение в теорию динамических систем: учеб. пособие.- М.: Изд-во Моск. ун-та, 1991.- 132 с.

59. Кунце X. И. Методы физических измерений: Пер. с нем. -М.: Мир, 1989.-216 с.

60. Кутерман Э. М., Цыденов М. М. Исследование синусного ритма сердца в послеоперационном периоде у нейрохирургических больных // Анестезиология и реаниматология. 1984. №5. С.53.

61. Лазарешвили Л. Т. Помехоустойчивость осциллометрических автоматизированных сфигмоманометров // Мед. техника. 1993. №3. С. 19-28.

62. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. -М.: Мир, 1983. -Т.1. 312 е., ил.

63. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983. - Т.2. 256 е., ил.

64. Малинецский Г. Г., Потапов А. Б., Рахманов А. И. // Препр. № 10. М.: Ин-т прикл. математики им. М. В. Келдыша РАН, 1993.

65. Мандельштам Л. И. Лекции по теории колебаний М: Наука. 1972.-470 с.

66. Манелис Э. С., Калакутский Л. И. Возможности пульсоксиметрии и вариационной пульсометрии при интраоперационном мониторинге // Матер, докл. 5-го Всерос. съезда анестезиологов и реаниматологов. М., 1996. Т.1. С. 19.

67. Манелис Э. С., Калакутский Л. И., Головкин С. В. Анализ ритма сердца при кесаревом сечении в послеоперационном периоде // Вопр. совр. анестезиологии и реанимации. Матер, докл. III съезда НОР. М., 1988. С. 343-345.

68. Милославский Я. М., Ходжаев Д. К., Нефедова А. И., Ослопов В. Н. Основные инструментальные методы исследования сердца. Издательство Казанского университета. 1983.

69. Мудров М. Я. Слово о способе учить и учиться медицине практической. М., 1820.

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

71. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение: Пер. с англ. -М: Мир. 1990.-34 с.

72. Павлов А. Н., Янсон Н. Б., Анищенко В. С. Реконструкция динамических систем / Радиотехника и радиоэлектроника, 1999, том 44, №9, С. 1075-1092.

73. Папин А. А., Ульянов А. А., Невзоров В. П. и др. Оценка адаптации организма к хирургическому стрессу и анестезии методом вариационной пульсометрии // Матер, докл. 5-го Всерос. съезда анестезиологов и реаниматологов. М., 1996. Т. 1.С. 26.

74. Парин В. В., Баевский Р. М. Кибернетика в медицине и физиологии. М.: Мед-гиз., 1963. С. 50.

75. Плотников А. В.,. Архиреев Д. В. Исследование точности измерения RR-интервалов по сфигмограмме. Московский Институт Электронной Техники // Медицинские Компьютерные Системы, 2002.

76. Попечителев Е. П., Кореневский Н. А. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника: Учеб. пособие. Под ред. Попечителева Е. П. М.: Высш. шк., 2002. - 470 е.: ил.

77. Потапов А. Б. // Препр. № 13. М.: Ин-т прикл. математики им. М. В. Келдыша РАН, 1995.

78. Рубин А. Б. Лекции по биофизике: Учеб. пособие. М. Издательство МГУ, 1994.-448 с.

79. Руководство по кардиологии. Т. 2: Методы исследования сердечно-сосудистой системы. Под. ред. Чазова Е. И. / АМН СССР. М.: Медицина, 1982. 624 е.: ил.

80. Рыжов Е. В., Щеников А. В. Аналого-цифровые преобразователи в системах сбора и обработки биомедицинской информации // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2004, №3, С. 38-40.

81. Савицкий Н. Н. Биофизические основы кровообращения и клинические методы изучния гемодинамики. М.: Медицина, 1974. - 311 с.

82. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

83. Сергиенко В. И., Бондарева И. Б. Математическая статистика в клинических исследованиях. М.: ГЭОТАР-МЕД, 2001. - 256 с.

84. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. -М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

85. Способ измерения ЧСС и применяемый аппарат. А.С. 2326174 Франция: А 61 В 5/02, Бюл. 1977 № 11. С. 30.

86. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Громыко Г. J1. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 476 с. - (Классический университетский учебник)

87. Терехов С. А. Вейвлеты и нейронные сети. Лекция для школы-семинара "Современные проблемы нейроинформатики". МИФИ, Москва, 24-26 января 2001.

88. Удельнов М. Г. Физиология сердца. Издательство Московского университета, 1975.-303 с.

89. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 2001.

90. Физиология человека: в 3-х томах. Т. 1. Пер. с англ. Под ред. Шмидта Р. и Тевса Г. М.: Мир, 1996. - 323 с.

91. Френке Л. Теория сигналов. Нью Джерси, 1969 / Пер. с англ., под. ред. Вакма-на Д. Е. -М.:, «Сов. радио», 1974.-344 с.

92. Ю2.Хаютин В. М., Лукошкова Е. В. Спектральный анализ колебаний частоты сердцебиений: физиологические основы и осложняющие его влияния // Российский физиологический журнал И. М. Сеченова. 1999. -М. 85, № 7.

93. Чесноков Ю. В., Чижиков В. И. Вейвлет-преобразование в обработке электро-кардиограм // ВНМТ. 2003. Т.Х, № 1-2. С. 5-6.

94. Чесноков Ю. В., Чижиков В. И. Использование вейвлет-анализа в медицине. // ВНМТ, Т. IX, № 3,2002. С. 70-72.

95. Шредер М. Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая. Ижевск: НИЦ «Регуляторная и хаотическая динамика», 2001. - 528 с.

96. Эстрин В. В., Тетраполярный вариант интегральной реографии при исследовании сердечного выброса у больных с гипертоническими кризами // Тр. НИИ скорой помощи. Склифосовского. М.: 1980 С. 48-50.

97. Акау М. //IEEE Spectrum. 1997. Vol. 34, № 5. P. 50-56.

98. Blanco S. et al. //IEEE Engineering in medicine and biology. 1997. Vol. 16. № 1. -P. 64-71.

99. BreedenJ. L., Packard N. H., //int. J. Bifurcation Chaos. 1994. V. 4. № 2. P. 311.

100. Cain M.E. et al. //Am. J. Cardiol.- 1985.- Vol. 55.-P. 1500-1505.

101. Camm A., Malik M. Standard of analysis of heart rate variability // Eur. Heart Jour. -1996. V. 17. № 3P. 354-381.

102. ClarkeL. P. et al. //Cancer letters. 1994. Vol. 77.-P. 173-181.

103. EckmannJ. P., Ruelle D. //Phys. Rev. D. 1992. V. 56. P. 185.

104. Fraser A. M., Swinney H. L. //Phys. Rev. A. 1986. V. 33. P. 1134.

105. G. P. Nason, B.W. Silwerman. The Discrete Wavelet Transform in S. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1994.

106. Garnett P. Williams, Chaos Theory Tamed. Joseph Henry Press. Washington, 1997. -406p.

107. Gouesbet G., Letellier C. //Phys. Rev. E. 1994. V. 49. P. 4955.

108. Ivanov P. Ch., Amaral L. N., Goldberger A. L. et. al. Multifractality in human heartbeat dynamics. Nature, 1999, v.399.

109. Ivanov P. Ch., Rosenblum M. G., Peng С. K. et. al. Scaling behavior of heartbeat intervals obtained by wavelet-based time series analysis. Nature, 1996, v. 383.

110. Jones D. L. et al. //J.Electrocardiol.- 1992.- Vol. 25 (Suppl).-P. 188-194.

111. Kalaitrakis K., Papamarkos N. Vachtsevanos G. Design of a Microprocessor-based Sphygmomanometer // Biomed. Instr. Technol. 1990. V.24. №1. P. 617.

112. KhadraL. et al. //J Med Engineering & Technology.- 1993.- Vol. 17.-P. 228-231.

113. Kurths J., Voss A., Saparin P. et al. Quantitative analysis of heart rate variability. -CHAOS, 1995, v.5, №1.

114. Liebert W., Schuster H. G. //Phys. Lett. A. 1989. V. 142. P. 107.

115. Malik M., Xia R., Odemuyiwa O. et al. Influence of the recognition artifact in the automatic analysis of long-term electrocardiograms on time-domain measurement of heart rate variability. Med. Biol. Eng. Comput., 1993, 31: 539-44.

116. Mane R. Dynamical system and Turbulence / Eds D. Rang, L. S. Young. Berlin: Springer, 1981. V. 898. P. 230.

117. Medical Computer Systems, Zelenograd, Moscow: http://www. mks. ru

118. Melnikova E. V. Primary processing of an electrocardiogram with use of wavelet-technologies. Information technologies. 2002. p. 49-50.

119. Mindlin G. В., Solary H. G., Natielo M. A., Gilmore R., HouX. J. //J. Nonlinar Sci. 1991. V. 1. P. 147.

120. Packard N. H., Cruchfield J. P., Farmer J. D., Shaw R. S. //Phys. Rev. Lett. 1980. V. 45. -P. 712.

121. Peng С. K., Havlin S., Stanley H. E., Goldberger A. L. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series. CHAOS, 1995, v.5, №1.

122. Peng С. K., Mietus J., Hausdorff J. M. et. al. Long-range anti-correlations and non-Gaussian behavior of the heartbeat. Phys. Rev. Lett., 1993, v. 70.

123. Pinkuse S. Approximate entropy (ApEn) as a complexity measure. CHAOS, 1995, v.5, No1.

124. Proceedings of the 19th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society "Magnificent Milestones and Emerging Opportunities in Medical Engineering", 1997, Chicago, USA.

125. Qawasma R.A., Sushkova L.T., Kuznetsov A.A. Investigation of cardiovascular system with help of Energy approach // 111 European Medical and Biological Engineering Conference «ЕМВЕС'05», Prague, 20-26 November 2005.

126. Richter M., Schreiber M. Phase space embedding of electrocardiogram. Phys. Rev. E., 1998, v.58, №5.

127. Robi Polikar. The Engineer's Ultimate Guide to Wavelet Analysis. The Wavelet Tutorial. fhttp://www. public, iastate. edu/~rpolikar/WA VELETS/WTtutorial. html .

128. Saparin P., Zaks M. A., Kurths J. et. al. Reconstruction and structure of electrocardiogram phase portrait. Phys. Rev. E., 1996, v. 54, №1.

129. Sauer Т., YorkeJ. A., Casdagly M. Statistical physics. 1991. V. 65. № 3-4. P. 579.

130. Sayers B. Mc. Analysis of heart rate variability // Ergonomics.- 1973.- V.16, N 1,-P. 17-32.

131. Scherer P., Ohier J., Hirche H., Hopp H. Definition of a new beat-to-beat parameter of heart rate variability (Abstr). Pacing Clin. Electrophys, 1993, 16: 939.

132. Simson M.B. //Circulation.-1992.- Vol. 85 (Suppl).-pp. 1145-1151.

133. Stefanovska A., Bracic M. Physics of the human cardiovascular system. Contemporary Physics, 1999, v.40, №1.

134. Takwns F. // Lecture notes in mathematics / Eds D. Rang, L. S. Young. Berlin: Springer, 1981. V. 898. -P. 366.

135. Vidakovic, Brani, and Muller, Peter, "Wavelets for Kids," unpublished, "wav4kids A-B.ps.Z". [ftp://ftp, isds.duke.edu/pub/Users/brani/papers/].

136. Voss A., Kirths J., Kleiner H. J. et. al. The application of methods non-linear dynamics for the improved and predictive recognition of patients threatened by sudden cardiac death. — Cardiovascular Research, 1996, v. 31.

137. Wit A.L., Janse M.J. The ventricular arrhythmias of ischemia and infarction. Electrophysiological mechanisms. Mt Kisco, NY:Futura Publishing. 1992. P. 168.

138. Yang F., Liao W. // IEEE Engineering in medicine and biology. 1997. Vol. 16. № 4. -P. 323-327.

139. Zareba W. etal. //J. Electrocardiol.- 1994.- Vol. 27(Suppl).-P. 66-72.

140. Zebrowski J. J., Poplawska W. Baranowski R. Pattern entropy a tool for non-linear dynamical analysis of a biological nonstationary system: the human heart. Acta Physica Polonika B, 1995, v.26,№6.139