автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Системный анализ и обработка электрокардиографической информации

На правах рукописи

Кузнецов Артемий Артемьевич

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и промышленности)

1 2 МДР 2072

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

005011929

Нижний Новгород-2012

005011929

Работа выполнена на кафедре «Биомедицинская инженерия» Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Официальные доктор физико-математических наук, профессор оппоненты: Есипенко Валентин Иванович

доктор технических наук, профессор

Зайченко Кирилл Вадимович

чтен-корр. РАН, доктор физико-математических

наук, профессор Черепенин Владимир Алексеевич

Ведущая ФГБОУ ВПО «Пензенская государственная тех-

организация: нологическая академия»

Защита диссертации состоится « 19 » апреля 2012 г. в 13. часов в ауд. 1258 на заседании диссертационного совета Д 212.165.05 при Нижегородском государственном техническом университете им. P.E. Алексеева по адресу: 603950, Н.Новгород, ГСП 24, ул. К.Минина, д. 24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е Алексеева

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью организации, просим направлять по вышеуказанному адресу на имя ученого секретаря диссертационного совета

Автореферат разослан 12 марта 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

A.C. Суркова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) составляет 30% в мире и 42% в Европе. Официальная статистика смертности в России свидетельствует, что ежегодно от ССЗ умирает более 1,2 миллиона человек. Основной причиной ССЗ является постоянное перевозбуждение нервной системы, нарастающее в результате стрессов и порождающее постоянный спазм микро-сосудов. Следствием этого является нарушение нормального кровоснабжения мозга, сердца, печени и других органов, что свидетельствует о развившемся необратимом процессе изменения той или иной функции организма (Н. А. Агаджанян).

В условиях непрерывного роста плотности и интенсивности стрессовых ситуаций современная система здравоохранения не обладает средствами дальнего прогноза предупреждения развития заболеваний. Клиническая медицина, основанная на учении о болезни (нозологии), пассивна для условно здоровых людей и не всесильна для больных. Объектом медицины является человек с необратимо потерянным здоровьем. С позиций наблюдающего лечащего врача задача установления общего состояния организма без симптомов выглядит принципиально не выполнимой при отсутствии стандартов и рекомендаций об алгоритме лечения. Поэтому чрезвычайно важно создание чувствительных методов распознавания тех стадий состояний, при которых отсутствуют симптомы заболеваний.

При огромном количестве записей электрокардиограмм (ЭКГ) больных людей, количество записей ЭКГ здоровых людей ничтожно мало. В стандартах норм вариабельности сердечного ритма (ВСР) это названо основной причиной их рекомендательного характера. Требуется создание теории и стандартов до-нозологической диагностики на основе данных совместных исследований ритмов сердца и головного мозга для создания автоматизированных комплексов экспресс-анализа общего функционального состояния организма (ФСО) и системы непрерывных профилактических обследований сердечнососудистой системы (ССС).

Основным содержанием работы являются теоретические и прикладные исследования системных связей и закономерностей функционирования системы ритма сердца вблизи состояния физиологической нормы, причин обратимых изменений ритма, качественных и количественных адекватных показателей обратимых и необратимых изменений ритма и переходных процессов на основе новых информационных технологий и методов обработки и анализа электрокардиографической информации. Разработка информационных проблемно- ориентированных систем получения, обработки и анализа биомедицинских сигналов, основанных на известных и новых методах автоматизированной обработки информации и ориентированных

на повышение эффективности до-нозологической диагностики, чрезвычайно актуальна для практической медицины.

Цель диссертационной работы: разработка теоретических основ поиска параметрической нормы функционального состояния организма человека и исследование закономерностей функционирования системы сердца вблизи этого состояния на основе новых и совершенствовании существующих методов, средств анализа и обработки электрокардиографической информации, обеспечивающих повышение уровня диагностической и прогностической информативности и достоверности результатов электрокардиографических обследований.

Для достижения цели должны быть решены следующие задачи:

1. Выбор и оптимизация объектов и направлений исследования на основе анализа характерных свойств организма человека как физиологической системы;

2. Совершенствование методов и средств анализа и обработки информации ВСР на основе данных больших серий регистрации ЭКГ условно здоровых людей;

3. Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа и обработки ЭКГ информации;

4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, параметрической оптимизации и обработки ЭКГ информации при поиске новых чувствительных критериев ФСО;

5. Разработка методов и алгоритмов структурно-топологического анализа диаграмм ритма сердца и критериев их идентификации по признаку уровня неупорядоченности, формализация структурно-топологического анализа и обработки диаграмм ритма сердца с возможностью минимизации количества адекватных критериев ФСО;

6. Теоретико-информационный анализ системы ритма сердца с поиском скрытых статистических и нелинейных закономерностей в динамике ритма;

7. Разработка специального математического и программного обеспечения систем анализа и обработки электрокардиографической информации для автоматизации предложенных методов, научных исследований и практического применения при принятии эффективных профилактических и клинических решений;

8. Создание процедур и форм визуализации, трансформации и анализа ЭКГ информации на основе компьютерных методов ее обработки;

9. Получение и анализ экспертной информации в формах виртуальных диаграмм ритма сердца, сопоставительный анализ виртуальных и реальных диаграмм ритма сердца с созданием методов и алгоритмов прогнозирования и оценки качества ритма сердца;

10. На основе текущей и экспертной ЭКГ информации введение понятия состояния физиологической нормы и определение управляющего параметра ритма сердца вблизи этого состояния с созданием «шкапы ФСО» с идентификацией систем управления ритмом сердца.

Объекты исследования:

1. Проблемно-ориентированная система стандартов норм ВСР и возможности известных информационных технологий в применении к до-нозологической диагностике и контролю;

2. Экспериментальные данные регистрации работы электропроводящей системы сердца (ЭПСС) человека в формах ЭКГ, ритмограмм, Л> интервалограмм, Я- интервалограмм, параметрических оконных выборок, а также в форме электроэнцефалограммы (ЭЭГ) как объектов исследования;

3. Методы и алгоритмы решения задач системного анализа экспериментальных данных регистраций и критерии и модели оценки эффективности этих задач.

Область исследования:

1. Теоретические основы, постановка задач, формализация и методы системного анализа и обработки ЭКГ информации;

2. Разработка методов и алгоритмов системного анализа, критериев, моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа;

3. Разработка методов получения, анализа и обработки экспертной информации и проблемно-ориентированных систем принятия решений и оптимизации биологических и медицинских объектов, математического и программного обеспечения систем анализа и методов идентификации систем управления ритмом сердца на основе текущей и экспертной информации.

Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы построена на базе аппарата математического анализа, математической статистики, теории спектрального анализа, теории связи, методов нелинейной динамики, цифровой обработки сигналов. При анализе и обработке ЭКГ и диаграмм ритма использовались как известные методы: оценки ВСР, уу-преобразования, «скользящих средних», анализа фазовых портретов, статистического, спектрального и фрактального анализа, так и новые методы и методики:

1. Метод интегрального анализа ЭКГ;

2. Комбинированный интерквантильный метод анализа;

3. Структурно-топологический метод анализа диаграмм ритма сердца;

4. Метод оценки хаотической составляющей в ритме сердца;

5. Метод анализа динамики неупорядоченности ритма сердца;

6. Метод прогнозной оценки уровня ФСО по «шкале ФСО»;

7. Методика оценки стандартов нормы ВСР для разных длин записи

ЭКГ;

8. Методика выделения периодических сигналов процессов из диапазона ультранизких частот (ULF) для исследования эндогенных и экзогенных ритмов;

9. Методика идентификация систем управления ритмом сердца.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Обнаруженные функциональные связи между параметрами ВСР, предопределяют системность ритма сердца, а их параметрические функции, в отличие от параметров ВСР, являются адекватными показателями режима изменчивости;

2. Разработанная энергетическая модель работы ЭПСС, представляет новые информационные объекты исследования в формах Sa - и R-ритмограмм, несущие интегральную и амплитудную информацию о работе сердца, соответственно;

3. Предложенная модель ярусной диаграммы ритма сердца (ДРС) включает в себя новые методы, алгоритмы обработки и анализа топологической структуры точечной реализации ритма от шаговых переходов и межъярусных расстояний до интегральных макроструктур низкочастотных сигналов;

4. Разработанные теоретические основы энтропийного анализа ярусной диаграммы ритма, представляют ритм сердца человека системным динамическим процессом, линейно аккумулирующим количество информации, недостающее для полного описания на собственной временной шкале и позволяют сформировать функциональную модель режима ВСР на основе одного аргумента - информационной энтропии ярусной ДРС;

5. Предложенные формы экспертной информации в виде моделей «эталонного» и идеализированного ритма сердца, позволяют проводить адекватные сравнения и аналогии с реальным ритмом по признаку нормального закона распределения с определением границ норм ВСР для разных длин записей ЭКГ';

6. Созданная диаграмма распределения функциональных состояний организма человека представляет «шкалу ФСО» по критерию избытка продукции информационной энтропии в границах - 0,5^6 бит и позволяет проводить идентификацию влияний на ритм сердца по системным составляющим системы управления с подразделением на: контроль, регуляцию, управление и адаптацию;

7. Полученные формулы ФСО и сетка параметрических ячеек в форме матрицы общего ФСО, позволяет идентифицировать вариабельность физического, психического и эмоционального состояний.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. При анализе системной изменчивости ритма сердца предлагается применять функциональные зависимости параметров ВСР, которые не зависят от размеров ритмограмм и в отличие от параметров ВСР являются адекватными показателями режима ВСР;

2. Разработанные модели и методы обработки и анализа амплитудных уровней, параллельного и комбинированного интерквантильного анализа и созданное программное обеспечение, позволяют проводить статистический, частотный и не линейный анализы диаграмм ритма и собственных выборок гистограмм ДРС;

3. Созданный комплекс автоматизированных систем анализа динамики ритма сердца, позволяет производить цифровую обработку первичных данных и аналитическую обработку конечных результатов в графическом формате;

4. Разработанный интегральный метод обработки и анализа ЭКГ информации, позволяет проводить совместный анализ ортогональных функций удельной энергии кардиоцикла и ритма сердца при поиске их системных взаимосвязей;

5. Разработанный структурно-топологический метод ярусов, позволяет анализировать переходные процессы в ритме сердца. Для визуализации и сравнительного анализа электрокардиографической информации на основе компьютерных методов ее обработки разработано специальное программное обеспечение для сбора и анализа данных ЭКГ с интегральной шкалой режимов работы сердца;

6. Разработанные методики аналитического и клинического мониторинга в формах «шкалы ФСО», карт соответствия, энтропийных карт и векторных диаграмм, позволяют в цифровой и графической форме отслеживать динамику величины информационной энтропии в сравнении с ее эталонными значениями;

7. Предложенная методика исследования диапазона ULF по комбинированному цифровому ряду выборочных параметров коротких записей и сертификация периодических компонент ритма сердца, позволяют определить частотные характеристики внешнего стимула, захваченного ритмом сердца, с созданием условий классификации эндогенных и экзогенных ритмов и соответствия источникам;

8. Проведенная оптимизация параметров ритма и формализация их связей «формулой ФСО» позволяют создать «шкалу ФСО» по критерию избытка продукции информационной энтропии с оценкой границ и опреде-

7

ления нормы ФСО, как экспертной информации при оценке норм ВСР и уровней ФСО;

9. Разработанный алгоритм структурно-параметрического синтеза ЭКГ информации в форме диаграммы распределения позволяет проводить анализ и идентификацию систем управления и регуляции ритма сердца;

Достоверность полученных в работе результатов подтверждается использованием апробированного математического аппарата в теоретической части исследований, моделированием на ЭВМ, данными сравнительной оценки общего функционального состояния организма предложенными методами и стандартным методом оценки ВСР, подтверждением выводов данными анамнеза и практическими результатами наблюдений в амбулаторных и клинических условиях.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Теоретические основы, модели, методы и алгоритмы системного анализа и обработки ЭКГ информации: интегральный, амплитудный и параллельного анализа, комбинированный интерквантильный, структурно-топологический метод ярусов, методы анализа неупорядоченности ярусной диаграммы ритма;

2. Комплекс автоматизированных систем анализа ритма сердца, включающий в себя основную программу «Системного анализа ритма сердца» (САДР) и совокупность расчетных модулей программного обеспечения для обработки и анализа ЭКГ информации о функциональном состоянии системы сердца;

3. Результаты сравнительного анализа предложенных методов и сопоставительного анализа их эффективности с данными и нормами метода ВСР;

4. Модель дискретной диаграммы ритма сердца и энтропийная модель, включающие совместно с интегральным методом результаты структурно- топологического анализа точечной ярусной диаграммы ритма от шаговых переходов и межъярусных расстояний до интегральных макроструктур;

5. Функциональная параметрическая модель ритма сердца в форме системы функциональных зависимостей параметров ритма от информационной энтропии;

6. Методика и результаты исследования диапазона ULF по комбинированному цифровому ряду выборочных параметров ритма коротких записей;

7. Экспертная информация в форме виртуальных моделей «эталонного» и идеализированного ритма сердца;

8. Диаграмма распределения функциональных состояний организма человека, представляющая «шкалу ФСО» с характеристиками границ и идентификацией системы управления ритмом сердца;

9. Формулы ФСО и сетка параметрических ячеек в форме матрицы общего ФСО, включающего физическое, психическое и эмоциональное состояние.

Реализация результатов работы. Результаты теоретических и прикладных исследований, полученные в диссертационной работе предложены автором в качестве научного руководителя в ходе выполнения НИР № 355/99 «Диагностика сердечно-сосудистой системы методами математической физики» (2000 - 2010), а также № ГБ-573 «Разработка, апробация и внедрение эффективных экспресс-методов и средств диагностики и прогноза состояния физического и социально-психологического здоровья студентов» (2009 - 2010) в рамках проекта АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы». Выносимые на защиту методы предложены автором в качестве научного консультанта (руководитель 2) при подготовке к защите кандидатских диссертаций (2 защиты в 2006 г.) при кафедре «Биомедицинской инженерии» ВлГУ.

Результаты исследования внедрены в организациях (акты внедрения прилагаются): Муниципальном предприятии «Топливные Сети» г. Владимира, Государственном учреждении здравоохранения Владимирской области «Центр лечебной физкультуры и спортивной медицины», Центре содействия укреплению здоровья студентов ВлГУ, учебно-научном медицинском центре ВлГУ, в учебный и научно-исследовательский процессы на кафедрах «Общей и прикладной физики» и «Биомедицинской инженерии» ВлГУ.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались в период 1998-2010 гг. на:

1. Международных конгрессах, симпозиумах и съездах: «Слабые и сверхслабые поля и излучения в биологии и медицине. Форум идей», С.Петербург, 2000 г., «Новые медицинские технологии», С,- Петербург, 2001 г., «Кардиостим», С.-Петербург, 2002 - 2010 гг., Pulmonology, Moscow, 2004 г., «Анналы аритмологии», Москва, 2009 г., «Медицинская физика-2010», Москва, 2010 г.

2. Международных конференциях: «Радиоэлектроника в медицине» Москва, 2005 г., «Перспективные технологии в средствах передачи информации» Владимир, 2005 г., «Здоровье и образование в XXI веке» Мо сква, 2004, 2005 гг., «Новые медицинские технологии и квантовая медицина» Москва, 2005 г., «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии», Владимир - Суздаль, 2000 - 2010 гг., «BIOSIGNAL 2008» Brno, «Диагно-

стика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы» Москва, 2006-2010 гг., «ICMIBE 2009» Paris, 2009 г.

3. Всероссийских конференциях и симпозиумах.

Работа сопровождалась текущей апробацией методов в учебных центрах ВлГУ и в клинических условиях: в отделениях реанимации и кардио-реанимации ВОКБ, городской клинической больницы № 2 г. Владимира и главного военного клинического госпиталя им. Н. Ф. Бурденко, г. Москва. Работа, как отдельных модулей, так и программного комплекса автоматизированного анализа ритма сердца в целом демонстрировалась на выставках медицинской техники.

Личное участие. Выносимые на защиту идеи, информационные технологии, методы и методики предложены автором в качестве научного руководителя в ходе выполнения г/б НИР на кафедре Общей и прикладной физики ВлГУ, в качестве научного консультанта - соруководителя при подготовке к защите двух кандидатских диссертаций при кафедре «Биомедицинской инженерии». Экспериментальные исследования и практическая реализация методов проводились коллективом специалистов, врачей и аспирантов при личном участии автора.

Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 205 научных работ: 4 монографии, 4 учебных пособия, 44 статьи в журналах перечня ВАК, 10 публикаций в зарубежных изданиях (в том числе переводные), 148 публикаций в сборниках статей, трудах, материалах и докладах международных и всероссийских конгрессов, симпозиумов и конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, основных выводов, заключения, списка литературы из 254 наименования, списка условных обозначений и аббревиатур и 14-ти приложений. Основная часть работы изложена на 244 страницах машинописного текста. Работа содержит 103 рисунка и 23 таблицы. Общий объем составляет 297 страниц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, определяются цель и задачи Исследования, научная новизна и практическая значимость работы. Приводятся положения, выносимые на защиту, общие сведения о публикациях по теме диссертации, о структуре и объеме диссертации.

В первой главе приведены основные понятия и методики применения донозологической диагностики. Определен общий подход к понятиям

«живая материя» и физиологическая система, для которой системно-образующим фактором является внутренняя саморегуляция около гомео-статического состояния на основе усвоенной адаптации к непрерывному влиянию внешней среды. Для функциональной системы целостного организма такой подход заставил привести общее представление о системных процессах в полуоткрытых живых системах, о «внутреннем времени» метаболических процессов, биоритмах и роли энтропии в системных процессах полуоткрытых систем.

Основным управляющим процессом контроля и регуляции общего функционального состояния организма (ФСО) определен системный процесс ритма сердца, исследуемый в форме последовательностей R-R интервалов на ЭКГ, и обладающий стабилизирующей и согласующей функцией всей совокупности макропроцессов и биоритмов в организме по принципу «всех со всеми». Функции управления соотнесены с функциями головного мозга и центральной нервной системы. Приведены основные функции сердца и характеристики ЭКГ и ЭЭГ. Обоснована необходимость синхронной регистрации ЭКГ и ЭЭГ при одной длине записи для поиска источников управления и регуляции ритма сердца в частотных диапазонах VLF и ULF. Основным объектом исследования выбран системный процесс ритма сердца (PC) в форме реализации последовательностей R-R интервалов на ЭКГ для условно здоровых обследуемых (УЗО). Направление исследование задано целью и задачами, а основной алгоритм - последовательным применением методов обработки ЭКГ и ДРС с сопоставительным анализом результатов.

В качестве стандарта для сопоставления результатов принят метод ВСР. Приведены характеристики и методики расчета показателей ВСР во временной и частотной областях анализа, а также производных показателей. На основе существующих стандартов норм ВСР показано, что для проведения статистического анализа ВСР с учетом корректности применения геометрических методов и адекватности выделения трех главных спектральных компонент ритма сердца необходимо использовать записи ЭКГ не короче 20 минут.

Показано, что выход системного процесса из стационарного состояния дальше уровня естественных флуктуации гомеостатической функции в норме является необратимым переходным процессом. Его эволюция определяется как нестационарный процесс с непрогнозируемой причинно-следственными отношениями динамикой, который является объектом изучения теории нелинейных колебаний и динамических систем.

Во второй главе рассмотрены системы и методы регистрации, обработки и анализа ЭКГ сигналов. Показано, что ни состав, ни распределение ДРС принципиально не могут быть описаны аналитическими зависимостя-

ми, а собственное течение времени метаболических процессов делает невозможным адекватное описание этих объектов системой дифференциальных уравнений.

За период 1998 - 2010 гг. проведено более 1000 регистрации электрокардиограмм больных и условно здоровых обследуемых (У30) на стандартных рекодерах Холтера с лицензированным программным обеспечением (Medical Computer Systems, г. Зеленоград). Приведены результаты обработки и анализа электрокардиограмм и ДРС. Результаты исследований получены в программных средах Excel, Mat Lab v6.02 и С+ +.

При анализе и обработке диаграмм ритма сердца (ДРС) использовались и известные современные методы: ВСР, «скользящих средних», фрактального анализа и вейвлет-анализа, и новые, разработанные в рамках данных исследований, методы качественной и количественной оценки диаграмм ЭКГ и PC: интегральный, амплитудный и параллельного анализа, комбинированный интерквантильный, структурно-топологический метод.

Проведен анализ ВСР по реализациям ЭКГ здоровых людей, позволяющий уточнить нормы параметров ВСР в «Стандартах измерений, физиологической интерпретации и клинического использования». Показано, что для ДРС здоровых молодых людей параметры ВСР имеют прочные функциональные связи со стандартным отклонением (а) в границах от 44 мс до 87 мс. На этой основе предложены нормы оценок ВСР для двадцатиминутных записей ЭКГ.

Предложены энергетическая модель работы ЭПСС и методика формирования объекта исследования в форме цифрового ряда последовательности ограниченных кардиоциклами значений площадей (Sm). На ее основе создан интегральный метод анализа ЭКГ, позволяющий создавать новые информативные объекты (SK-, R-, R/RR-, Sr/RR -интервалограммы), ответственные за морфологию комплексов на ЭКГ. Чем теснее корреляция между RR - и S,r интервалограммами, тем прочнее функциональные связи параметров ВСР с ст. Это является показателем уровня ФСО.

Разработаны методы обработки и анализа амплитудных уровней ДРС, параллельного и комбинированного интерквантильного анализа и создано программное обеспечение, позволяющие проводить статистический, частотный и нелинейный анализы ДРС и больных, и здоровых людей, как для всей выборки, так и для «карманных» выборок гистограммы распределения. Это позволило определить причину изменения топологии и масштабов эллипсов рассеяния (S3n) фазовых портретов ДРС перераспределением спектральной энергии по выделенным диапазонам частот. Ухудшение общего состояния человека характеризуется упрощением геометрической топологии фазового портрета ритма сердца с одновременным перераспределением энергии PC из диапазонов низких частот в диапазоны высоких частот (рис. 1, а, б). Масштабы фазового портрета растут в отноше-

НИИ 3:В:У = 1: (10 - 102): (102 - 105), где 3 - здоровые (рис. 1, <?), В - больные выжившие, У - больные умершие (рис. 1, г).

Метод ярусов позволил провести структурно-топологический анализ

ДРС. ФуНКЦИЯ м.2|хШе3) Частотный анализ мй|»10Р31 Частотный енвлиз

«оконной» динамики количества ярусов ¿„(/V) оказалась чувствительной и информативной в определении переходных процессов в РС (рис. 2). Функция межъярусных ЛяОУ) промежутков позволила выявлять структурные изменения диаграммы ритма и качественно сертифицировать N обследуемых по ФСО.

Для оперативной автоматизированной поддержки в г работы алгоритма р"с 1 Результаты сертификации ФСО больных реани-

- , мационного отделения ВОКБ

обработки и сопоставительного анализа эффективности предложенных методов с данными и нормами метода ВСР создан комплекс программных средств анализа ритма сердца, включающий в себя основную программу «Системного анализа ритма сердца» (САДР) и совокуп-

ность расчетных модулей. На основе модуля программного комплекса с базой данных для сбора, систематизации и анализа электрокардиографических данных создана шкала режимов работы сердца по количеству «рабочих» ярусов к,* на ДРС в форме объединенной кумулятивной кривой (рис. 2).

В третьей главе рассмотрены системы и методы нелинейного ана-

к,

200

150 100 50 О

X

_____^ ^ .2

40

/V

Рис. 2. Кумулятивные кривые среднего оконного количества ярусов кя от числа N больных (1) и УЗО (2)

лиза ДРС. Для анализа ярусной ДРС введено понятие информационной энтропии. Показано, что информационная энтропия ДРС может быть опре-

Ь. бит 20000

13000

10000

5000

к

делена как вероятностями ее возможных состояний / -„V „ и„ „ так и

'Х~ ¿¿Р, Ь2 Р,'

числом комбинаций Г фаз РС / = А ¡п г и является критерием уровня хао-

п

тической составляющей ритма и критерием подобия по неупорядоченности

ДРС одинаковой длины записи п..

Устойчивость ритма сердца определяется скоростью аккумуляцией количества информации, недостающей до полного описания диаграммы ритма, по линейному закону и постоянством его оконного значения !{па) при п0 >

о 500 1000 1500 2000 2500 п 100"200■ Полная информация ¡2 Рис. 3. Графическая диаграмма для о ярусной ДРС в норме стремится разных групп больных и здоровых людей к максимальной скорости аккумуляции (рис. 3), а информационная энтропия имеет предел насыщения при росте п.

При ФСО в норме ритм сердца имеет хаотическую составляющую, выраженную в форме шума Гаусса. Рост ее уровня определяется ростом информационной энтропии диаграммы ритма и приближением распределения К-К интервалов к нормальному закону распределения. На этой основе предложен новый объект - идеализированная диаграмма ритма, обладающая основными индивидуальными признаками реальной ритмограммы. Под идеализированной диаграммой ритма предложено понимать диаграмму шума Гаусса, сгенерированного по параметрам реального процесса. Информационная энтропия I* идеализированного ритма стремится к энтропии ЩХ) в форме математического ожидания непрерывного процесса, подчиняющемуся нормальному закону распределения (рис. 4). Стремление ДРС к симметричному распределению фаз, близкому к нормальному распределению, объяснено динамикой величины интервала общей паузы при

сохранении морфологии комплексов на ЭКГ.

Проведен сравнительный анализ параметров идеализированной и реальной ДРС. Доказано, что величина информационной энтропии /г* идеализированной ДРС является верхним пределом для информационной энтропии I* реальной ДРС (рис. 5). При ухудшении ФСО их величины расходятся.

Рис. 4. Графики функций Н(Х) и I* в зависимости от л и о

1*,биг

8

7,5

6,5 6

Ь.5 <

4,5

X

i i to

! х у Ча — X

X » * *

! t V- U

i * i T~ г i.

- *..................-......

7,5 7

«,5 6

5.5

5

+.5

300 500 700 ДЛср.мс

Рис. 5. Карта соответствия величин I* и 1*г для реальных (•) и идеализированных (х) ДРС

Ь

Понятие информационной энтропии распространено на диаграммы ритма сердца больных людей. Предложены методы аналитического и клинического мониторинга ФСО человека в формах карт соответствия (рис. 5), энтропийных карт (рис. 6) и векторных диаграмм, позволяющих в графической форме отслеживать изменения величины информационной энтропии реальных ритмограмм в сравнении с ее «эталонными» значениями. Общая картина последовательности изменения критерия I* общего состояния синтезируется в достоверный прогноз с «горизонтом предсказуемости», определенным выбранным интервалом измерений.

Для длин записи ЭКГ здоровых молодых людей не менее 20 минут информационная энтропия ДРС лежит в пределах /* = 6 - 8,5 бит обратимых изменений. Переходные состояния, являющиеся объектом донозологической диагностики, определены интервалом значений 5,2 < /* < 6 бит.

Введено понятие «двойной шкалы ФСО», включающей значения 1* основной шкалы и /,.* расчетной шкалы для больных и здоровых людей. Спектр всех уровней состояний от крайне тяжелого (комы)

до отличного распределен и интервале значений основной шкалы от 1,5 бит до 8,5 бит.

Ii, бит юпоо -8000

6000

4000

2000

= 5,218« -565,7 R? = Ц857 _

ihtl

17 7

600 1200 п

Рис. 6. «Энтропийная карта» текущих состояний ритма сердца больного В-ва

В четвертой главе принят общий подход к воздействию естественного электромагнитного поля Земли (ЭМПЗ) на организм как необходимого фактора гомеостаза человека. Для здорового человека непрерывность вариаций ЭМПЗ определяет непрерывность регуляторных процессов и цикличность в форме экзогенных ритмов, синхронизирующих работу внутренних органов по механизму усвоенной адаптации.

Для поиска внешних источников эндогенных и экзогенных ритмов в диапазоне ULF предложена методика выделения периодических сигналов процессов из диапазона ULF по комбинированному цифровому ряду выборочных параметров коротких записей ЭКГ и сертификации периодических компонент ритма по признаку их совместимости в единицах времени. На-

личие в ритме сердца коротких записей большинства УЗО одинаковых устойчивых периодических компонент с Ап = (1200, 800, 600, 400) и их не совместимость в единицах времени, указывает на их эндогенную природу. При анализе суточной динамики ритма сердца обнаружено ухудшение состояния ритма к периоду 17-18 часов местного времени при последующем замедленном его восстановлении в форме циркадианного сигнала смены день-ночь. Обнаружено влияние среднего уровня ритма сердца (/?/гср) УЗО на качество его циклической активности.

Анализ комбинированных цифровых рядов в комплексе САДР позволил достоверно выделить сигналы с периодами: 14, 5,5, 3-3,5, 2 суток для юноши 21 года и 17, 11, 5,5, 4,5 суток для девушки 21 года. При длине комбинации 44 дня интервал стационарности 42 дня показал возможность влияния солнечной активности на выборочные параметры ритма. Кросс-корреляционный анализ комбинированного ряда и динамики индекса Кр солнечной активности позволил выделить общие для двух УЗО разного пола сигналы с одинаковыми периодами 5,5 и 17 суток, интерпретируемые

как ритмы экзогенной природы.

Комбинированные ряды выборочных значений информационной энтропии, представляющие суточную динамику неупорядоченности ритмов сердца для юноши и девушки, оказались слабо коррелированны (рис. 7). Средний уровень упорядоченности (регуляции) ДРС девушки в интервале 44 суток оказался на 0,5 бит выше (угнетение ФСО). На основе программы адекватного перевода графических файлов ДРС и электроэнцефалограмм (ЭЭГ) в цифровые ряды текстовых файлов показана возможность применения системы автоматизированной обработки и анализа ДРС для обработки и анализа ЭЭГ при изменении настройки по шагу дискретизации.

Анализ суммарной реализации ЭЭГ по 16-ти отведениям позволил выделить два процесса периодической генерации на частотах 0,14 Гц и 3,4 Гц. Сравнительный анализ ЭЭГ и ДРС для УЗО косвенно определяет источник генерации сигнала на частоте 0,14 Гц как дыхательный ритм

Метод синхронного произведения, интерпретируемый как технология многофакторного корреляционного анализа, позволил получить результирующую реализацию общего сигнала по всем отведениям ЭЭГ и рельефно выделить текущую активность головного мозга в интервале времени регистрации

04122007 18122007 30.12.2007 11.01 2008 Дпа

Рис. 7. Графики динамики величин I* для К. (х) и Ш. (») в течение пяти недель с шагом 1 сутки

При поиске источников управления и регуляции ритма сердца в частотных диапазонах VLF и ULF сопоставительный фрактальный анализ реализаций ЭКГ и ЭЭГ с разной длиной записи показал, что их диаграммы геометрически инвариантны с близкой степенью неупорядоченности.

В пятой главе проведен сравнительный анализ эффективности предложенных методов для выявления наиболее информативных, рекомендуемых в качестве критериев донозологической диагностики, характеристик PC. Сильная зависимость результатов от длины записи и стационарности исследуемого процесса делают нецелесообразным использование метода ВСР. Наиболее информативными и адекватно отражающими общий уровень ФСО признаны структурно-топологический метод ярусов ДРС и методы нелинейного анализа ДРС (рис. 8).

По совокупности результатов сформированы представления о системном процессе PC в виде нескольких феноменологических моделей. Параметрическая модель PC, сопоставляет общепринятые медицинские термины показателей работы сердца (пульс, наполнение, жесткость, стационарность) с соответствующими физическими и математическими терминами выходными параметрами (RRCf, о и S3n, кя* и Д„, Jz и 1(п0)) применяемых методов анализа. Общее состояние человека в интервале времени регистрации оценивается при сравнении величин /* и I*.

Дискретная модель ярусной ДРС, включает результаты анализа топологической структуры точечной ДРС от шаговых переходов и межъярусных расстояний до интегральных макроструктур в форме низкочастотных сигналов (см. рис. 8).

Энтропийная модель ярусной ДРС, включает результаты анализа неупорядоченности и устойчивости PC и показывает, что естественная параметрическая эволюция PC упорядочена значениями его энтропии (рис. 9). Функциональная модель PC, включает систему функциональных зависимостей параметров ритма от информационной энтропии. На рис. 9 приведены графики зависимостей основных показателей ВСР (стандартного отклоне-

Рис, 8. Фрагмент диаграммы динамики изменений нормированных дисперсии (1), площади фазового портрета (2), количества ярусов (3), количества информации (4) ЯЯ- интервалограммы УЗО К.

ния (о), полной спектральной мощности (ТР), индекса напряженности, или стресс-индекса (Л7) от информационной энтропии I*. В полулогарифмическом масштабе для /* > 4 бит параметры ВСР могут быть представлены в форме параллельных прямых линий тренда (см. рис. 9, а, б, в) с достоверностью аппроксимации К2 = 0,87 - 0,99. Линейные распределения значений параметров ВСР на этих прямых слабо зависят от положения обследуемого при регистрации (лежа, сидя или в движении) и сильно - от времени регистрации (время суток, время года).

Я/, мс"2

осень зима , весна

хх х + .»+

осень зима+ весна

7 /*,бит

а

8 /*, 6кг

осень зима хх весна х +

У

л

7 /», бит

1 2 3 4 5 6 7 /*, бит

Рис. 9. Графики функциональных связей показателей ВСР и информационной энтропии для пяти серий (Д^ = 253) посезонных регистрации ЭКГ молодых здоровых людей (а - в) и для объединенных данных ЭКГ (,\рег = 330) с нанесенной шкалой ФСО групп тестируемых и больных людей (г)

Уравнения трендовых линий функциональных кривых (рис. 9 а) могут быть представлены в форме За = 21*", или I* = 1оц23<т - / при коэффициенте достоверности аппроксимации Я2 > 0,9 для ряда значений / = 0, 1,2, 3. В форме записи /* + / = 1о§2За параметр / приобретает смысл «избытка продукции энтропии» для системы ритма сердца. Его значение всегда положительно, а при переходе на стационарный режим с минимальными ре-гуляторными влияниями, стремится к минимальному (около-нулевому) значению. По величине /' предлагается оценивать уровень ФСО здорового

человека, поэтому указанную форму /* + / = 1оц2Зсг автор назвал «формулой ФСО». Каждая линии тренда, соответствующая формуле ФСО, определена сезонным интервалом времени. При / = О данные соответствуют «линии весны», при /' = 1 - «линии зимы», при / = 2 - «линии осени». При / = 3 и выше функциональное состояние определено вне рамок сезонной адаптации.

Формула ФСО весны /* = ^2(3а) совпадает с формулой энтропии Н(Х) = \о%г[(2пё)0'ъа/Ах\ для непрерывного бесконечного ряда, подчиняющегося нормальному закону распределения. Смена сезонного режима происходит скачком в течение 1 - 3 дней. Прямая сдвигается по горизонтали параллельно сама себе на 1 бит (см. рис. 9, таблица). Максимальное значение I* является переменным, но ограниченным не только значением Н(Х), но и значением /г* для виртуальной ДРС.

Таблица. Параметры ФСО (уровень значимости а = 0,05)

Время регистрации Обозначения на рис. 9 N рег ЧСС, уд/мин Число рабочих ярусов, % /*//,*, % Формула ФСО (/♦(о))

Декабрь-январь 2008 г К-в (21 г) (х) Ш-ва (21 г) (•) 34 48 74 ±2 75 ±2 34,4 ± 2,7 40,4 ± 1,6 89,8± 0,7 87,2±1,8 /* = 1о&СЗа)-1 /♦ = 1ок2(За)-1

Январь-февраль 2008 г Р-н (21 г) (х) 45 63 ±2 36,7 ± 1,4 92,1 ±0,6 Л=1ой(Зо)-1

Февраль-март 2008 г Гр. 32 (19-24 г) Юноши (+) Девушки (о) 32 20 12 81 ±5 82 ±7 79 ±5 72,6 ± 2,6 72,3 ± 3,3 73,2 ± 4,2 97,9 ± 2 99,3 ± 0,2 95,5 ± 4,; /*=1об2(3о) /*= 1о&(За) /*= 1оЙ2(За)

Октябрь-ноябрь 2008 г К-в (22 г) (х) Ш-ва (22 г) (•) 34 33 68 ±3 81 ±2 21,9± 1,3 41,7 ± 1,4 79,0±1,1 88,5±0,4 /* = /о£2За-2 /*= 1оЙ2(За)-1

Апрель-май 2009 г Ш-ва (22 г) (•) 27 79 ±2 73,2 ± 2,6 99,4±0,2 1ой2(3о)

1999-2007 гг Гр.ЗЗО (18 — 75 лет) (см. рис. 9, г (♦)) 330 - 2-75 20-99 /*= 1о&(За) 1*= 1оё2(За)-] I*= 1оё2(За) -2

Диаграмма распределений функциональных состояний организма здорового человека с многомодальным механизмом регуляции в форме условно-сезонной адаптации (см. рис. 9 б) и представляющая «шкалу ФСО» по критерию избытка продукции информационной энтропии /, представлена системой линий (состояний) равного наклона. Она ограничена «справа» значением / = — 0,5 бит, соответствующим идеализированному состоянию абсолютного покоя организма с работой сердца в режиме авто-матии (контроля ритма). Такой режим флуктуаций около среднего значения

с линейной связью параметров ритма в координатах (Ige, /*) характеризуется множеством случайных состояний (исходов), распределенным по нормальному закону и отвечает за хаотическую составляющую ритма.

Смысловая физиологическая упорядоченность ритма сердца определена системой «регуляция - сердце», включающей в себя механизмы адаптации, контроля, регуляции и управления ритмом. Интенсификация работы системы «регуляция - сердце» сопровождается усилением детерминистской составляющей ритма сердца, и фиксируется снижением величины J* и ростом /'.

На распределение текущего психоэмоционального состояния (ПЭС) указывают графики на рис. 9, в. Уравнения линий тренда зависимости ¡*(Sf) (см. рис. 9 в) представляются в используемой форме записи: 1* + i = log2[600(57)"°-5] при коэффициенте достоверности аппроксимации R2 > 0,9 для ряда значений /" = 0, 1,2, 3.... В таком представлении «линии сезона» и линии, полученные в результате экстраполяции для i > 2, обретают общий смысл «линий стационарного функционального состояния организма». Комбинированная диаграмма в координатах /*(lgo, IgST), имеет вид «сетки параметрических ячеек» функционирования механизмов контроля, регуляции и управления ритмом сердца, представляющую матричную «ячейковую параметрическую структуру» со шкалой текущего общего функционального состояния организма (рис. 10). При малых значениях 1000 < п <

5000 заполняются ячейки, при больших значениях п заполняются линии сетки.

В конце главы проведено обобщение фактов и предложена общая модель контроля, регуляции и управления ритма сердца со стороны центральной и вегетативной нервной систем, подразделяющая ответственность влияний центров головного мозга и функциональных органов на ритм сердца и сопоставляющая эти влияния с общепринятыми диапазонами частот спектрального состава ритма.

В приложении приводятся необходимые пояснения, алгоритмы и интерфейсы программных модулей САДР, общие характеристики групп обследованных, примеры применения методов, таблицы норм ВСР, расчетов, данных метеорологической обстановки и солнечной активности, а также копии актов внедрения результатов работы в организациях.

Рис. 10. Комбинированная диаграмма с данными тестирования ритма сердца при одноступенчатой физической нагрузке в режимах: покоя (•), постоянной нагрузки (х), покоя после нагрузки (о).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Применение стандартного метода оценки ВСР показало, что параметры ВСР не являются комплементарными и не могут в комплексе сформировать фактор ФСО. Предлагаемая система параметрических функциональных зависимостей ВСР определяет режимы изменчивости ритма сердца, позволяет оценивать нормы границ параметров ВСР для любых длин записей с предпосылкой создания единых стандартов норм ВСР как фактора ФСО при групповом анализе ее параметров и фактора прогнозной оценки ФСО при временной серии регистрации;

2. Разработаны статистическая и динамическая модель и соответствующие методы и алгоритмы системного анализа и обработки ЭКГ информации: амплитудный, параллельный и комбинированный интерквантиль-ный. Показано, что амплитудные уровни в форме разрядов гистограммы ДРС не являются равноценными по информации о формирующих их диапазонах частот, а ухудшение ФСО сопровождается ростом их числа, ростом масштаба и упрощением топологии ФП при резком уменьшении низкочастотной энергетической составляющей спектра;

3. Разработаны энергетическая модель работы ЭГ1СС и соответствующий интегральный метод обработки и анализа ЭКГ информации с расширением среды системного анализа сопоставительным анализом Я-И ин-тервалограмм с новыми информационными объектами в формах Яц - и /?-ингервалограмм. Показано, что эффективными критериями принятия решения об ухудшении ФСО являются величина коэффициента корреляции и форма кросскорреляционной функции;

4. Разработана модель дискретной ДРС и соответствующий структурно-топологический метод ярусов, предлагающие новые чувствительные критерии принятия решения об изменении ФСО от минимальных межъярусных расстояний до интегральных макроструктур. Введено понятие нормы ФСО, ее характеристика линейной связи величин межъярусных промежутков и среднеквадратического отклонения и критерий приближения к норме: <А<Ш> —* Ах. Показано, что процесс приближения к норме ФСО характеризуется ростом превалирования хаотической составляющей в ритме сердца и уменьшением регуляции ритма;

5. Проведена формализация структурно-топологического анализа, разработана энтропийная модель и соответствующий метод анализа неупорядоченности ярусной структуры ДРС, предлагающие новые чувствительные критерии принятия решения об изменении ФСО в формах количества информации и информационной энтропии. Показано, что аккумуляция количества информации /е по длине ДРС происходит по линейному закону, а информационная энтропия 1* ярусной ДРС является критерием подобия по неупорядоченности ДРС;

6. Создан комплекс автоматизированных систем анализа ритма сердца, включающий в себя основную программу «Системного анализа ритма сердца» (САДР) и совокупность расчетных модулей программного обеспечения для визуализации, трансформации, обработки и анализа ЭКГ информации;

7. Предложены формы экспертной информации в виде моделей «эталонного» и идеализированного ритма сердца и проведен сопоставительный анализ виртуальных и реальных диаграмм ритма сердца. Показано, что при сравнении величин информационной энтропии реального и виртуального ритма сердца всегда выполняется тройное неравенство: Н(А)

^ Iг — 'max — 1 •

8. Разработаны методики мониторинга общего состояния организма в формах «шкалы ФСО», карт соответствия, энтропийных карт и векторных диаграмм, позволяющие в цифровой и графической форме отслеживать динамику величины информационной энтропии 1* в сравнении с ее эталонными значениями Н(Х), /Д обеспечивающие повышение уровня достоверности результатов электрокардиографических обследований;

9. Разработана функциональная параметрическая модель ритма сердца в форме диаграммы распределения функциональных состояний организма человека, представляющая универсальную «шкалу ФСО» по критерию избытка продукции информационной энтропии в границах: - 0,5-5-6 бит, обеспечивающая повышение уровня диагностической и прогностической информативности электрокардиографических обследований;

10. Получены формулы ФСО и сетка параметрических ячеек в форме матрицы общего ФСО, включающего физическое, психическое и эмоциональное состояние. В формуле ФСО 1* ~ log2[(3o)/(2'Ar)] величина избытка продукции энтропии i назначается показателем ФСО;

11. По шкале ФСО проведена идентификация влияний системы управления на ритм сердца по обозначенным системным функциональным составляющим: контроля, регуляции, управления и адаптации. Перераспределение функций «контроль - регуляция - управление» ритма сердца и на частотной оси, и по «шкале ФСО» происходит «слева - направо»: по диапазонам ULF-VLF-LF-HF и от / = 0 (норма) до / = 3 - до- нозологического состояния вне рамок сезонной адаптации;

12. Для идентификации управляющих длинноволновых влияний внешней среды на ритм сердца предложена методика анализа диапазона ULF по комбинированному цифровому ряду коротких записей ЭКГ и суммарной реализации ЭЭГ. Показано, что фрактальная размерность диаграмм ЭЭГ и ритма сердца одинаковая. Захваченные ритмом сердца влияния метеорологической обстановки не выявлены, но обнаружена корреляция ритма сердца с динамикой слабой солнечной активности (до 3 баллов) с периодами 6 и 17 суток.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии

1. Кавасма Р., Кузнецов А., Сушкова JI. Автоматизированный анализ и обработка электрокардиографических сигналов. Методы и система; под ред. проф. Л.Т. Сушковой. - М.: Сайнс-пресс, 2006. 144 е.- ISBN 5-88070103-4

2. Исаков Р. В., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Методы и средства обработки информации при оценке функционального состояния организма человека; под ред. Л. Т. Сушковой. - Владимир: «Собор», 2006. 144 с. - ISBN 5-85320-487-2

3. Кузнецов А. А. Методы анализа и обработки электрокардиографических сигн&чов: Новые подходы к выделению информации: монография. -Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та. 2008. 140 с. - ISBN 978-5-89368-8399

4. Кузнецов, А. А. Энтропия ритма сердца: монография. - Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та. 2009. 172 с. - ISBN 978-5-89368-915-0

Учебные пособии

5. Бутковский О. Я., Бухарова О. Д., Кузнецов А. А. [и др.] Погрешности измерений: учеб. пособие: под ред. А. А. Кузнецова. - Владимир : Владим. гос. ун-т, 1998. 98 с. - ISBN 5-89368-064-2

6. Кузнецов А. А. Биофизика: учеб. пособие. - Владимир: Владим. гос. ун-т, 1998. 136 е. —ISBN 5-89368-091-Х

7. Кузнецов А. А. Биофизика. Молекулярная биофизика. Биофизика клеточных процессов. Механизмы межклеточных взаимодействий.: учеб. пособие. -Владимир: Владим. гос. ун-т. 2000. 103 с. -ISBN 5-89368-189-4

8. Кузнецов А. А. Биофизика. Биологическое действие ультрафиолетовых лучей и ионизирующей радиации. Биофизика сложных систем. Биофизика сердца: учеб. пособие. - Владимир: Владим. гос. ун-т. 2002. 108 с. -ISBN 589368-314-5

Зарубежные публикации

9. Qawasma R. A, Sushkova L. Т., Kuznetsov A. A. Investigation of cardiovascular system with help of energy approach (Исследование сердечнососудистой системы при помощи энергетического метода) // «ЕМВЕС'05», 3rd European Medical & Biological Engineering Conference, IFMBE European conference on Biological Engineering, Praque, Czech Republic, 2005. N 1451.

10. Qawasma R. A., Sushkova L. Т., Kuznetsov A. A. Application of wavelet-technologies in processing of electrocardiograms (Применение вейвлет-технологий при исследовании электрокардиограмм) // 4th International Conference on Electrical and Electronics Engineering «ELECO'2005», Bursa-Turkey, 2005.

11. Kuznetsov A. A., Plehanov A. A., Sushkova L. T. The analysis of electrocardiograms on the R-peak data (Анализ электрокардиограмм по данным R-зубца) // Analysis of biomedical signals and images. 19th international Euro sip conference «BIOSIGNAL 2008». Book of Abstracts. - Czech Republic, Brno: Vutium Press. 2008. N 252

12. Kuznetsov A. A., Plehanov A. A., Sushkova L. T. The healthy person electroencephalogram and electrocardiogram comparative analysis data (Сравнительные анализ данных электрокардиограмм и энцефалограмм здоровых людей) // Analysis of biomedical signals and images. 19 international eurosip conference «BIOSIGNAL 2008». Book of Abstracts. - Czech Republic, Brno: Vutium Press. 2008. N 253.

13. Qawasma R. A., Sushkova L. Т., Kuznetsov A. A. Correlation analysis of RR- and S„-interva!ogram in heart rate estimation (Корреляционный анализ RR- и Sn-интервалограмм при оценке вариабельности ритма сердца) // The international conference on medical informatics and biomedical engineering. «1СМ1ВЕ2009» / Paris. France. 2009. V. 54.

Статьи в научных журналах из перечня ВАК

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

15. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова JI. Т. Энергетический и ин-терквантильный методы анализа электрокардиоинтервалов // Вестник новых медицинских технологий. 2005. Т. XII. № 3 - 4. С. 30 - 33.

16. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова JI. Т. Новые методы обработки электрокардиографических сигналов // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2005. № 11 - 12. С. 12 - 20.

17. Ардашев А. В., Кавасма Р. А., Кузнецов А. А. [и др.]. Интерквантиль-ный метод анализа RR- интервалограмм // Вестник новых медицинских технологий. 2006. Т. XIII. № 4. С. 20 - 22.

18. Кузнецов А. А., Плеханов А. А., Сушкова Л. Т. Программный комплекс системного анализа динамики сердечного ритма / // Вестник новых медицинских технологий. 2007. Т. XIV, № 3. С. 214.

19. Кузнецов А. А. Объединенная кумулятивная кривая количества ярусов фаз ритма сердца // Вестник новых медицинских технологий. 2007. Т. XIV, №4. С. 9-10.

20. Кузнецов А. А., Плеханов А. А., Сушкова Л. Т. Алгоритм выделения RR- интервалов из фотоплетизмограмм // Биомедицинская радиоэлектроника. 2007. № 12. С. 27 - 29.

21. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Плеханов А. А. [и др.]. Ярусный метод анализа RR- интервалограмм // Биомедицинская радиоэлектроника. 2007. №12. С. 62-64.

22. Кузнецов А. А. Проверка возможности применения функциональных уравнений для оценки состава и распределения ритма сердца // Биомедицинская радиоэлектроника. 2008. № 3. С. 17 - 20.

23. Кузнецов А. А. Оценка количества информации об упорядоченности ярусной структуры RR-интервалограммы сердца человека // Биомедицинская радиоэлектроника. 2008. №. 5. С. 3 - 8.

24. Кузнецов А. А. Энтропия, количество информации и информационная размерность /?/г-интервалограммы // Биомедицинская радиоэлектроника.

2008. №6. С. 15- 19.

25. Кузнецов А. А. Методы анализа упорядоченности ритма сердца // Биомедицинская радиоэлектроника. 2008. № 6. С. 21 - 24.

26. Кузнецов А. А., Плеханов А. А., Сушкова Л. Т. и [и др.]. Программно-аппаратный комплекс синхронной регистрации электрокардиограмм и фо-топлетизмограмм // Медицинская техника 2009. № 2 (254). С. 41 -43,

27. Кузнецов А. А. Количество информации как критерий упорядоченности ярусной структуры RR- интервалограммы // Вестник новых медицинских технологий. 2009. Т. XVI, № 1. С. 10- 12.

28. Кузнецов А. А. Фазовая структура ритма сердца при физических нагрузках // Биомедицинская радиоэлектроника. 2009. № 3. С. 3 - 8.

29. Кузнецов А. А. Метод оценки динамики изменения упорядоченности ритма сердца // Вестник новых медицинских технологий. 2009. Т. XVI, № 2. С. 173- 174.

30. Кузнецов А. А. Сравнительный анализ упорядоченности реальной и виртуальной структуры Я/?-интервалограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2009, № 9. С. 1-4.

31. Кузнецов А. А. Методы обработки 7?7?-интервалограмм для анализа упорядоченности ритма сердца // Вестник новых медицинских технологий.

2009. Т. XVI № 3. С. 7.

32. Кузнецов А. А. Структурно-топологические особенности диаграмм ритма сердца // Инфокоммуникационные технологии. 2009. Т. 7, № 3. С. 80 -85.

33. Кузнецов А. А. Функциональная параметрическая модель ритма сердца // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2009. Т. 8. №4. С. 1042-1045.

34. Кузнецов А. А., Плеханов А. А., Сушкова Л. Т. Ярусная технология анализа диаграмм ритма сердца // Наукоемкие технологии. 2009. № 10. С. 57-64.

35. Кузнецов А. А., Плеханов А. А., Сушкова Л. Т. Автоматизированный информационно- измерительный комплекс для синхронной регистрации, обработки и анализа электрокардиограмм и фотоплетизмограмм // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. № 10. С. 85-90.

36. Кузнецов А. А. Связь ритма сердца с его наполнением и фазовой структурой // Биомедицинская радиоэлектроника. 2009. № 12. С. 18-23.

37. Кузнецов А. А. Характеристики виртуальной диаграммы ритма сердца // Инфокоммуникационные технологии. 2009. Т. 7. № 4. С. 91 - 96.

38. Кузнецов А. А. Структурно-топологический анализ диаграмм электро-кардиосигналов // Успехи современной радиоэлектроники. 2010. № 1. С. 27 -43.

39. Кузнецов А. А. Количество информации диаграммы ритма сердца // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2010. Т. 9. № 1.С. 60-63.

40. Кузнецов А. А. Количество информации и энтропия ярусной диаграммы ритма сердца // Информационно-управляющие системы. 2010, № 4. С. 57 - 62.

41. Кузнецов А. А. Системный анализ и обработка электрокардиографической информации // Информационные технологии. 2010. № 5. С. 62 - 68.

42. Кузнецов А. А. Циклические составляющие вариабельности ритма сердца по данным коротких регистрации ЭКГ в течение суток // Технологии живых систем. 2010. Т. 7, № 5. С. 23 - 29.

43. Кузнецов А.А. Применение метода оценки вариабельности сердечного ритма в до-нозологической диагностике функционального состояния организма // Измерительная техника. 2010 № 6. — С. 50 — 55. (Kuznetsov А. А. Application of method of estimating the variability of the heart rhythm in prenosological diagnostics of the functional state of the organism // Measurement Techniques. 2010. Volume 53, № 6. P. 691 - 695).

44. Кузнецов А. А., Плеханов А. А., Сушкова JI. Т. Синтезированная и комбинированная диаграммы ритма сердца // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8, № 6. С. 45-49.

45. Кузнецов А. А. Определение общего функционального состояния организма по диаграмме ритма сердца // Биомедицинская радиоэлектроника. 2010. №7. С. 53-57.

46. Кузнецов А. А. Информационные технологии до-нозологической диагностики // Информационные технологии. 2010. № 8. С. 68 - 73.

47. Кузнецов А. А. «Ячейковая параметрическая структура» общего функционального состояния организма// Инженерная физика. 2010. № 8. С. 42 -48.

48. Кузнецов А. А. Определение количественных характеристик в морфологии комплексов на электрокардиограмме. Интегральный метод анализа // Измерительная техника. 2010. № 9. С. 65 - 68. (Kuznetsov A. A. Determination of quantitative characteristics in the morphology of complexes in an electrocardiogram. Integral method of analysis // Measurement Techniques. 2010. Volume 53, Хч 9. P. 1073-1078).

49. Кузнецов А.А. Связь между временными и структурно-топологическими характеристиками диаграмм ритма сердца здоровых людей // Информатика и ее применения. 2010. Т. 4. Вып. 4. С. 39 — 48.

50. Кузнецов А.А. Определение количественных характеристик вертикальной макроструктурной неоднородности диаграммы ритма сердца человека. Амплитудный метод анализа И Измерительная техника. 2011. № 1. С. 62 - 65. (Kuznetsov A. A. Determination of the quantitative characteristics of vertical macro-structural non-uniformity in human heart rhythm patterns. Amplitude analysis method // Measurement Techniques. 2011. Volume 54, № 1. I'. 91 -96).

51. Кузнецов А. А. Оценка взаимосвязи амплитудных, фазовых и интегральных характеристик электрокардиограмм здорового человека // Метрология (Измерительная техника). 2011. № 4. С. 36 - 48. (Kuznetsov A. A. Estimating the relationship between amplitude phase and integral characteristics of the electrocardiogram of the healthy person medical and biological measurements //Measurement Techniques. 2011. Volume 54, № 6. P. 727 - 734.)

52. Кузнецов А.А. Энтропийный анализ параметрических рядов электрокардиограмм И Инженерная физика. 2011. № 5. С. 28 — 34.

53. Кузнецов А.А. Измерительные характеристики и свойства информационной энтропии диаграмм ритма сердца // Измерительная техника. 2011. № 7. С. 65 - 70. (Kuznetsov A. A. Measurement characteristics and properties of information entropy of heart rhythm diagrams //Measurement Techniques. 2011. Volume 54, № 7. P. 838 - 845.)

54. Кузнецов А. А. Системная связь между процессами ритма сердца и динамики систолического потенциала // Информационные технологии. 2011.№8. С. 69-74.

55. Кузнецов А. А. Принципы структурно-топологического анализа диаграмм ритма сердца // Информационные технологии. 2011. № 9. С. 44 - 49.

56. Кузнецов А. А. Метод оценки вариабельности ритма сердца и его интерпретации при определении функционального состояния организма // Биомедицинская радиоэлектроника. 2011. № 12. С. 11 — 18.

57. Кузнецов А. А. Интегральная оценка внешних факторов влияния на функциональное состояние молодых людей // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 12. С. 29-42.

Материалы, доклады и тезисы съездов, конгрессов, симпозиумов

1. Кузнецов А. А., Палей М. С. Биополе как вариационный ряд форм материи // Слабые и сверхслабые поля и излучения в биологии и медицине. Форум идей. - СПб.: СПГУ. 2000. С. 47.

2. Кузнецов А. А., Палей М. С. Определяющие явления активности материи // Слабые и сверхслабые поля и излучения в биологии и медицине. Форум идей. - СПб : СПГУ. 2000. С. 48.

3. Кузнецов А. А., Евтюхова М. Ю., Новосельский П. А. [и др.]. Динамическая модель электрической системы сердца // Новые медицинские технологии-СПб: СПГУ. 2001. С. 16- 17.

4. Кузнецов А. А., Козлова А. А., Новосельский П. А. [и др.]. Энергетическая модель электрической системы сердца // Новые медицинские технологии. -СПб.: СПГУ. 2001. С. 26.

5. Кузнецов А. А., Чепенко В. В., Евтюхова М. Ю. [и др.]. Устойчивость фаз кардиоциклов // Новые медицинские технологии. - СПб : СПГУ. 2001. С. 24.

6. Кузнецов А. А., Новосельский П. А., Чепенко В. В. Энтропийная модель динамической структуры сердца // Новые медицинские технологии. -СПб.: СПГУ. 2001. С. 27.

7. Кузнецов А. А., Чепенко В. В. Об оценке общего состояния организма в рамках динамической модели // Новые медицинские технологии. - СПб.: СПГУ. 2001. С. 19.

8. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. К описанию и анализу ритмограмм К-Я интервалов // Вестник аритмологии, т. 25, Приложение А: Кардиостим-2002, № 496,2002. С. 130.

9. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. О защитных механизмах системы авторегуляции сердца // Вестник аритмологии, т. 25, Приложение А: Кардиостим-2002. № 497,2002. С. 131.

10. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. К анализу фазовых портретов флуктуаций Л-Я интервалов // Вестник аритмологии, т. 25, Приложение А: Кардиостим-2002. №498. 2002. С. 131

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

12. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. К методике исследования системных процессов // Вестник аритмологии, т. 25, Приложение А: Кардиостим-2002. № 500. 2002. С. 131.

13. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. О вариабельности уровня изоэлектрической линии ЭКГ // Вестник аритмологии, т. 35, Приложение А, В: Кардиостим-2004. № 62. 2004. С. 50.

14. Кузнецов А. А., Прилуцкий Д. А., Чепенко В. В. О методе сертификации динамических состояний сердца // Вестник аритмологии, т. 35, Приложение А, В: Кардиостим-2004. № 63. 2004. С. 50.

15. Кузнецов А. А., Исаков Р. В., Прилуцкий Д. А. [и др.]. Коэффициент устойчивой работы системы сердца (КУРС сердца) И Вестник аритмологии, т. 35, Приложение А, В: Кардиостим-2004. № 64. 2004. С. 50.

16. Кузнецов А. А., Исаков Р. В., Прилуцкий Д. А. [и др.]. Индекс состояния организма (ИСО) // Вестник аритмологии, т. 35, Приложение А, В: Кар-диостим-2004. № 65. 2004. С. 51.

17. Кузнецов А. А., Исаков Р. В., Прилуцкий Д. А. [и др.]. Амплитудный метод анализа RR- интервапограмм // Вестник аритмологии, т. 35, Приложение А, В: Кардиостим-2004. № 102. 2004. С. 60.

18. Кузнецов А. А., Исаков Р. В., Прилуцкий Д. А. [и др.]. К анализу фазовых портретов RR- интервалограмм // Вестник аритмологии, Т. 35, Приложение А, В: Кардиостим-2004. № 103. 2004. С. 60.

19. Исаков Р. В., Чепенко В. В., Кузнецов А. А. [и др.]. Использование метода энергетических коэффициентов для оценки возможности возникновения летальных исходов у больных с ХОБЛ и БА / Pulmonology, 3-rd Congress of European Regions. Abstract book. № 439 (1309). Moscow. 2004. P. 117 (346).

20. Чепенко В. В., Исаков Р. В., Кузнецов А. А. [и др.]. Использование методов НЛД в прогнозе возникновения фатальных аритмий у больных с ХОБЛ и БА / Pulmonology, 3-rd Congress of European Regions. Abstract book. № 460 (1323). Moscow. 2004. P. 119 (350).

21. Ардашев А. В., Кузнецов А. А., Чепенко В. В. [и др.]. RR- интервало-грамма как объект исследования // Вестник аритмологии, т. 39, Приложение А: Кардиостим-2006. № 134. 2006. С. 70.

22. Ардашев А. В., Кузнецов А. А., Чепенко В. В. [и др.]. Об эволюции фазовых портретов RR- интервалограмм // Вестник аритмологии, т. 39, Приложение А: Кардиостим-2006. № 135. 2006. С. 70.

23. Ардашев А. В., Кузнецов А. А., Чепенко В. В. [и др.]. Об эволюции спектров RR- интервалограмм // Вестник аритмологии, т. 39, Приложение А: Кардиостим-2006. № 136. С.-Петербург. 2006. С. 70.

24. Ардашев А. В., Кузнецов А. А., Чепенко В. В. [и др.]. О функции электростимулятора // Вестник аритмологии, т. 39, Приложение А: Кардиостим-2006. № 248. 2006. С. 98.

25. Кузнецов А. А., Прилуцкий Д. А., Чепенко В. В. Динамика энтропии ритма сердца при физической нагрузке // Анналы аритмологии. № 2. Приложение / под ред. Л. А. Бокерия, А. Ш. Ревишвили. - М.: НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН. № 4. 2009. С. 8.

26. Кузнецов А. А., Прилуцкий Д. А., Чепенко В. В. К модели формирования ярусной диаграммы ритма // Анналы аритмологии. № 2. Приложение / под ред. Л. А. Бокерия, А. Ш. Ревишвили. - М.: НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН. № 5. 2009. С. 9.

27. Кузнецов А. А., Прилуцкий Д. А., Чепенко В. В. Количество информации точечной диаграммы ритма сердца // Анналы аритмологии. № 2. Приложение / под ред. Л. А. Бокерия, А. Ш. Ревишвили, - М.: НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН. № 6. 2009. С. 9.

28. Кузнецов А. А., Плеханов А. А. Мониторинг работы сердца синхронной регистрацией электрокардиограммы и фотоплетизмограммы // Вестник аритмологии. Приложение А. 2010. № 516. С. 171.

29. Кузнецов А. А. «Виртуальная диаграмма ритма сердца» // Вестник аритмологии. Приложение А. 2010. № 544. С. 178.

30. Кузнецов А. А., Плеханов А. А. Оптимизация графических характеристик диаграмм ритма сердца // Вестник аритмологии. Приложение А. 2010. № 558. С. 182.

31. Кузнецов А. А., Корнилов Е. М., Шерменева О. С. Исследование ритма сердца в диапазоне ULF И Вестник аритмологии. Приложение А. 2010. № 559. С. 182.

32. Кузнецов А. А. «Формулы функционального состояния организма» // Вестник аритмологии. Приложение А. 2010. № 560. С. 182.

33. Кузнецов А. А. Оценка границ и формы «сетки параметрических ячеек» общего функционального состояния организма II Материалы 3 Евразийского конгресса по медицинской физике. «Медицинская физика -2010». Т. 3. —М.: Изд-во МГУ. 2010. С. 160-162.

34. Кузнецов А. А. Диаграмма общего функционального состояния организма // Материалы 3 Евразийского конгресса по медицинской физике. «Медицинская физика-2010». Т. 3. -М.: Изд-во МГУ. 2010. С. 163 - 165.

35. Кузнецов А. А. Функциональная связь параметров вариабельности ритма сердца и информационной энтропии диаграммы ритма в условиях сезонной адаптации П Материалы 3 Евразийского конгресса по медицинской физике. «Медицинская физика-2010». Т. 3. -М.: Изд-во МГУ. 2010. С. 166- 168.

36. Кузнецов А. А. Применение элементов теории связи к анализу диаграмм непрерывных сигналов разной природы // Инженерная физика. 2011. № 10. С. 19-25.

А также 112 научных публикаций в формах: статей в журналах не из перечня ВАК, трудов, материалов, докладов и тезисов международных и всероссийских конференций.

Подписано в печать 22.02.12. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,86. Тираж 100 экз.

Заказ 3/-2 0/2 г. Издательство Владимирского государственного университета Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых. 600000, Владимир, ул. Горького, 87.