Разработка алгоритмического и программного обеспечения многопрофильного анализа состояния сердечно-сосудистой системы по вариабельности ритма сердца тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.09, кандидат технических наук Короткевич, Дмитрий Эрнстович

• Короткевич, Дмитрий Эрнстович
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Короткевич, Дмитрий Эрнстович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ

1.1. Проблемы исследования состояний сердечно-сосудистой системы человека

1.2. Обзор методов математического анализа-

сердечного ритма

1.3. Цель и задачи исследования

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РИТМА СЕРДЦА

2.1. Структура и методическое обеспечение процессов исследования ритма сердца

2.2. Математическое обеспечение многопрофильного анализа

2.3. Классификация параметров ритма сердца

Выводы второй главы

3. АЛГОРИТМЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ

И АНАЛИЗА КАРДИОРИТМА

3.1. Предварительная обработка данных ритма сердца

3.2. Алгоритмизация процедур математической

обработки данных

3.3. Классификация параметров ритма сердца и

состояний сердечно-сосудистой системы

Выводы третьей главы

4. СТРУКТУРА И ПРОГРАММНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОМПЛЕКСА

МНОГОПРОФИЛЬНОГО АНАЛИЗА

СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА

4.1. Программное и информационное обеспечение автоматизированного комплекса

4.2. Организация взаимодействия ЭВМ с врачом

4.3. Анализ эффективности применения алгоритмов и программного обеспечения по результатам серии

опытных клинических обследований

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка алгоритмического и программного обеспечения многопрофильного анализа состояния сердечно-сосудистой системы по вариабельности ритма сердца»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Внедрение компьютеров в медицину привело к развитию новых научных концепций, методологии научных и практических исследований, созданию новых методов и приборов. В последнее время всеобщее внимание привлекли к себе исследования в области оценки функционального состояния организма человека. Особенно широкое распространение получила компьютерная обработка данных, полученных в результате обследований сердечно-сосудистой системы (ССС).

Методология интенсивно развивающейся науки о влиянии различных факторов на состояние организма человека в целом: базируется на использовании математических методов для описания исследуемых процессов и поиска оптимальных решений по количественным критериям оценки состояния ССС. Именно методы измерений и исследований, использование математических моделей создают предпосылку для широкого использования персональных компьютеров при решении проблем анализа функциональной деятельности организма человека.

Исследования, которые в настоящий момент интересуют медицинских специалистов, во многом связаны с использованием методов математического анализа вариабельности ритма сердца, как наиболее доступных и достаточно информативных способов оценки общего состояния организма человека.

Анализ существующих систем автоматизированной диагностики состояний ССС показал, что имеющиеся математические модели направлены, как правило, на достижение локальных целей при исследованиях в отдельных медицинских учреждениях, или являются жестко привязанными к конкретным условиям и, соответственно, не

учитывают возникающие в современных условиях физические и эмоциональные нагрузки, которые приводят к изменениям в нормальной жизнедеятельности организма и сопровождаются не только нарушениями сердечной деятельности, но и комплексной перестройкой регулирующих процессов всех подсистем.

Эти автоматизированные .комплексы не позволяют систематизировать данные, так как в основном ориентированы, на узкопрофильные исследования или диагностику определенных состояний ССС, и не могут в должной мере обеспечить всесторонний подход к анализу получаемых данных и перенастройку подсистем диагностики. Кроме того, для существующих систем автоматизированного анализа характерны следующие недостатки: создание новых систем диагностики проводится как правило изолированно от уже используемых; разработанные комплексы зачастую не имеют единого формата представления данных и не позволяют использовать их другими системами в качестве входной информации; отсутствует возможность исследования динамики изменений деятельности ССС; недостаточно-применяются системный и программно-целевые подходы, имитационное моделирование и др.

Таким образом, актуальность диссертационного исследования определяется необходимостью повышения эффективности разработки систем диагностики функциональных состояний организма человека, что достигается разработкой комплекса алгоритмов и программного обеспечения многопрофильного анализа состояний ССС.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и в рамках одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета "Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине".

.'Цель и задачи исследовании. Целью диссертационной работы является создание комплекса алгоритмов и программных средств, позволяющих классифицировать различные патологические состояния и отслеживать их динамику по вариабельности ритма сердца. Достижение указанных целей предполагает решение следующих задач:

1. Проведение анализа методов оценки состояний ССС человека.

2. Определение методики анализа этих состояний на основе исследования вариабельности ритма сердца.

3. Разработка комплекса алгоритмов статистических расчетов, спектрального анализа и классификации данных., позволяющих проводить динамические исследования состояний ССС при лечении ■заболеваний.

4. Создание структуры автоматизированного комплекса анализа показателей состояния ССС.

5. Разработка программного и методического обеспечения автоматизированного комплекса многопрофильного анализа состояний ССС.

6. Внедрение автоматизированного комплекса в клиническую практику для повышения эффективности диагностики и процесса лечения заболеваний ССС.

Методы! исследования., Решение задачи разработки алгоритмического обеспечения многопрофильного анализа состояний ССС основывается на использовании методов статистического, корреляционного, гистографического и спектрального анализа, классификации данных, моделирования сигналов, а также на экспериментальных исследованиях.

При разработке использовался принцип модульного программирования, новая технология средств визуального программирования Delphi, использующая язык Object Pascal

применительно к оболочке Windows.

Научная новизна. Научная новизна основных выносимых на защиту результатов, заключается в следующем:

1. Предложена структура автоматизированного комплекса для исследования состояний ССС человека, отличающаяся возможностью проведения расширенного спектрального анализа ритмограмм: и получения параметров моделей для различных заболеваний, а также оценки степени выраженности осложнений.

2. Разработан алгоритм спектрального анализа ритмограмм сердца, отличающийся использованием графического метода огибающих кривых и возможностью получения новых динамических характеристик колебательных процессов, повышающих точность диагностики.

3. Предложены алгоритмы классификации данных, получаемых при исследовании вариабельности ритма сердца, позволяющие формировать динамически обучаемые модели заболеваний и их осложнений.

Практическая ценность результатов диссертационной работы.

Разработана структура программного комплекса

многопрофильного анализа состояний ССС. Созданный комплекс обеспечивает решение задач, связанных с измерениями параметров работы сердца и включает модули:

• ввода информации с датчиков электрокардиосигиала и измерителя артериального давления посредством аппаратно-измерительнош комплекса;

® управления режимами ввода данных;

® предварительной подготовки данных (в виде обработки присутствующих на ритмограмме артефактов);

© статистического, гистографического, корреляционного и

спектрального анализа ритмограмм;

® распределения параметров по классам, определения групп и интервалов значений классов параметров при определении моделей состояния ССС;

• визуализации результатов.

Полученные результаты используются в дальнейшем для диагностики и исследования динамики процессов лечения заболеваний.

Разработанный на основе предложенных методов аппаратно-программный комплекс многопрофильного анализа состояний ССС "Биомед-3" внедрен в учебный процесс на кафедрах "Системного анализа и управления в медицинских и педагогических системах" и "Систем автоматизированного проектирования и информационных систем" Воронежского государственного технического университета, а также в научно-исследовательскую работу и клиническую практику на кафедрах "Нормальной физиологии", "Госпитальной терапии" и "Общей врачебной практики (семейной медицины)" Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко.

Реализация работы,, Работа выполнена в рамках межвузовской научно-технической программы "Конверсия", а также в рамках научно-исследовательских работ ГБ НИР 1.97 "Принципы аналоговой и цифровой обработки биомедицинской информации" и ГБ НИР 96.04 "Моделирование и оптимизация в информационных системах".

Апробация работы» Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийском совещании-семинаре "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине" (Воронеж, 1995, 1996, 1998), Международном симпозиуме "Вариабельность сердечного ритма : Теоретические аспекты и практическое применение " (Ижевск, 1996), конференции "Реализация региональных научно-технических программ Центрально-Черноземного региона" (Воронеж, 1996-Î 997), Всероссийском совещании-семинаре

"Высокие технологии в региональной информатике" (Воронеж, 1998), III Международной электронной научной конференции "Современные проблемы информатизации" (Воронеж, 1998), региональной научно-практической конференции "Прибормедтехника-98" (Воронеж, 1999), а также ежегодных научно-практических конференциях ВГТУ.

Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 13 печатных работах.

Структура и объем работы» Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 87 наименований, двух приложений. Основная часть работы изложена на 139 страницах машинописного текста, содержит 29 рисунков и 6 таблиц.

В первой главе проведен анализ методов оценки состояния ССС человека, изучены принципы ее влияния на функционирование организма в целом.

Рассмотрены способы измерений кардиоритма и вопросы методик проведения обследований для выявления отклонений в работе сердца. Исследованы принципы математической обработки данных ритма сердца, основанные на проведении статистического, гистографического, корреляционного и спектрального анализа и их образно-графического представления.

Проведен анализ существующих диагностических систем и представлена общая структура этих систем, которой обычно придерживаются их разработчики. Дано обоснование разработки комплекса алгоритмов автоматизированного многопрофильного анализа состояния ССС и разработана общая структура аппаратно-программного комплекса.

Во второй главе представлена схема проведения обследований, методики их проведения, описаны процедуры математического анализа полученных данных, рассмотрены способы получения дополнительных

характеристик "волновой" структуры ритмограмм сердца, определен метод классификации показателей состояний ССС.

Рассмотрена методика многопрофильного анализа данных на основе вычисления математических показателей ритма сердца, характеризующих работу системы кровообращения.

Дано описание метода спектрального анализа, определения характеристик волновой структуры ритмограммы с применением геометрического подхода при помощи семейства огибающих кривых.

Проанализированы способы классификации многопараметрического пространства и выбран наиболее эффективный метод, основанный на минимаксном критерии.

В третьей главе описана структура, алгоритмического обеспечения автоматизированного комплекса многопрофильного анализа состояния ССС (АКМА. ССС).

Разработаны алгоритмы предварительной обработки данных ритма сердца, включающие фильтрацию ритмограммы от артефактов.

Предложены алгоритмы статистического, гиетографического, корреляционного анализа, а также быстродействующий алгоритм спектрального анализа ритма сердца, позволяющий проводить исследования волновой структуры ритма сердца для колебаний с неограниченными временными интервалами.

Разработан алгоритм классификации параметров, характеризующих работу сердца, с учетом первоначальной неопределенности их числа и граничных значений.

Четвертая; глава. представляет разработанную структуру программного комплекса АКМА ССС, основными модулями которой являются : управление измерениями и обменом данными с аппаратной частью комплекса; управление базой данных обследованных пациентов; математическая обработка информации, включающая в себя процедуры

расчетов характеристик вариабельности ритма сердца, автоматизированной классификации параметров и получения параметров моделей состояний ССС; визуализация рассчитанных показателей; диагностики состояния по результатам обследования; процедуры интерактивной коррекции классов и параметров моделей состояний ССС.

Описывается организация взаимодействия врача с аппаратно-программным комплексом в режимах настройки, проведения обследований, проведения математического анализа и классификации полеченных данных, обслуживания базы данных пациентов. Приводятся примеры содержимого информационных окон в моменты работы с данным программным комплексом на. различных этапах работы.

Осуществлен анализ эффективности работы данного аппаратно-программного комплекса в виде проведения серии опытных обследований в клинических условиях.

В заключении рассмотрены основные результаты работы.

В приложениях приведены листинги модулей разработанного программного комплекса многопрофильного анализа состояния сердечно-сосудистой системы человека и акты внедрения результатов работы.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ CMCFEWÏM ЧШОШКА

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ

Трудоемкость разработки и создания автоматизированных комплексов для анализа состояния ССС человека определяется достаточно сложной математической обработкой значительного объема получаемой информации. Использование персональных компьютеров позволит увеличить быстроту и эффективность процесса выявления людей с начальными стадиями заболеваний для своевременного проведения профилактических и лечебных мероприятий, а также проводить прогнозирование функционального состояния организма.

1.1. Проблемы исследования состояний серде«шо-сосудистой

системы человека

Основной задачей медицины является предупреждение развития

б/—' е

о заболевании, а также лечение функциональных и органических изменений функционирования организма человека и дальнейшее поддержание его работоспособности на определенном уровне. Современная медицинская наука особое внимание отдает развитию новых направлений в ранней диагностике и восстановительному лечению ССС, так как последние занимают первое место в мире по смертности.

Прекращение работы сердца и, как следствие, жизнедеятельности всего организма человека возможно из-за внезапной остановки сердца в результате возникновения тромба в кровеносных сосудах, разрыва

сердечной мышцы (инфаркта), большой физической перегрузке и громадного числа других случаев (травмы, хирургические операции, неправильное применение лекарственных средств и т.п.) [21,73,78,83].

Любые отклонения в деятельности организма, пускай даже незначительные, могут свидетельствуют о нарушении состояния ССС. Такими отклонениями могут быть частый или чрезвычайно редкий пульс, учащение дыхания без физической нагрузки, слабость, сонливость и даже кратковременная, казалось бы беспричинная, потеря сознания [20,67]. Выявление таких редко проявляющихся и почти не привлекающих особого внимания случаев, распознавание развивающегося заболевания, своевременное начало лечения и прогнозирование дальнейшего состояния организма человека является главной задачей специалистов. Диагностика нарушений состояний ССС, наиболее ответственной за функционирование организма человека, является традиционной задачей медицины. К настоящему времени в этой области накоплен значительный опыт по измерению характеристик деятельности сердца и систематизации полученной информации [1,3-8,23,25,S 1,38,44,54,55,5860,62,64].

Основными и наиболее часто используемыми анализируемыми характеристиками практически во всех странах мира .является электрокардиограмма сердца, систолическое и диастолическое

артериальное давление крови [21,71,74,84-86]. В различных литературных источниках количество вычисляемых параметров, определяемых по вышеприведенным характеристикам и необходимых для наиболее полного анализа состояния ССС человека, колеблется в пределах 20 - 40 [1,6,45,59,75,76]. Для получения различных показателей, измерение характеристик функционирования сердца определяется расположением датчиков на теле человека, состоянием пациента, временем суток и другими .внешними факторами, а также конструкцией контактов самих

датчиков и методикой регистрации информационных данных [5,6,11,21,75].

Расположение датчиков на теле пациента определяется количеством; каналов регистрации электрокардиограммы (количество отведений). Число датчиков задается отведениями электрокардиосигнала и колеблется от 3 до 12 единиц. Наложение контактов обычно осуществляется на руки и правую ногу при 3 отведениях, при использовании же более трех каналов регистрации датчики накладываются еще и на грудь обследуемого в области сердца [21,75]. Точки наложения электродов варьируются в зависимости от состояния кожи, расположения сердца, физического состояния человека и некоторых других показателей. Для получения наиболее полной характеристики жизнедеятельности организма измеряется также артериальное давление [5,6].

Ритмичность работы сердца определяется длительностью кардиоинтервалов, период которых обычно оценивается по расстоянию между зубцами К двух соседних кардиоинтервалов (ЯК-интервалы) (рисЛ). Определение периода осуществляется именно по этому критерию ввиду большой амплитуды и крутизны фронтов сигнала в наблюдаемые моменты времени.

Рис. 1. Выделение ЕИ-интервалов по здектрокардиосигналу

Оценка состояния CGC осуществляется с помощью различных методик обследования пациентов [7,11,23,50,51,54] и математического анализа поступающей информации [1,39,59,62,77,81,87]. Методики обследования подразделяются: на две основные группы :

1 - быстрое обследование (минимальная методика), позволяющее за непродолжительное время (10-20 минут) провести исследование состояния организма человека [4,7,9,10,23,50,51];

2 - хронометрическое обследование, использующее наблюдение за изменениями характеристик состояния организма в течение продолжительного времени (обычно 24 часа) и позволяющее на основании анализа данных дать наиболее полную картину функционирования ССС человека [3,5,54,55,62,64,65,73].

В последнее время обе эти методики пользуются широким вниманием. Но их использование, при исследовании состояния организма человека, требуется в различных ситуациях. Если получение заключения об общем состоянии требует "быстрого" обследования, то для получения информации о работе отдельных органов и систем; организма необходим более глубокий анализ сердечной деятельности, невозможный без длительного наблюдения.

Одним из основных способов оценки функционального резерва вегетативной регуляции системы кровообращения является исследование сердечной деятельности при помощи наблюдения за вариабельностью длительности RR-интервалов в течение коротких промежутков времени с дозированной физической нагрузкой или при воздействии определенных лекарственных препаратов. Такой метод получил название экспресс-анализа состояния ССС [4,7,59].

Этот метод основан на следующей схеме обследования:

1. Регистрация ритма сердца, или длительности RR-интервалов, в течении 5-10 минут, а затем измерение систолического и диастолического артериального давления в положении "лежа" ;

2. Перевод пациента из положения "лежа" в положение "стоя" и регистрация ритма сердца в течении 5 минут;

3. Регистрация RR-интервалов в течении 5-10 минут , а затем измерение артериального давления в положении "стоя"..

Метод углубленного экспресс-анализа состояния ССС [8,60] основан на вышеописанной схеме обследования, но дополнен еще одним этапом измерений: регистрация ритма сердца в течении 1-3 минут в положении "стоя" при глубоком дыхании.

Методы экспресс-анализа состояния ССС обычно используются в стационарных условиях при проведении обследований на специальной аппаратуре, так как условия проведения обследования достаточно критичны к состоянию внешней среды и проводятся за короткий промежуток времени 10 - 20 минут.

Методы хронометрического наблюдения за ритмом сердца предполагают получение данных, о работе ССС в непрерывном режиме на протяжении некоторого времени (от десятков минут до нескольких суток). Такой вид регистрации характеристик в виде RR-интервалограммы или ритмограммы называется мониторированием сердечного ритма. Мониторирование сердечного ритма обычно идет в непрерывном режиме, но в некоторых случаях может использоваться регистрация небольших серий данных через определенные промежутки времени [5,54,62].

Мониторирование данных производится как в стационарных условиях - в лабораториях, так и в условиях свободного передвижения обследуемого - во время прогулок или тренировок. В лабораторных условиях обычно используются стационарные приборы, которые

позволяют регистрировать требуемые показатели и затем производить их обработку с выводом на бумажную ленту полной информации по всем входным характеристикам и расчетным параметрам.

Приборы, используемые для регистрации ритма сердца во время свободного передвижения пациента, имеют в большинстве случаев малогабаритную носимую конструкцию', которая не мешает при движении. Эти устройства получили название регистраторов сердечного ритма [II], причем в зависимости от вида записывающего устройства, они подразделяются на твердотельные, с хранением данных в микросхемах запоминающих устройств, и ленточные, где данные записываются на магнитную ленту как в обычных магнитофонах. В настоящее время все большее распространение получают твердотельные регистраторы из-за их высокой надежности. При использовании таких устройств возникает вопрос о считывании информации из памяти и дальнейшей обработке полученных характеристик. Для считывания записанных данных применяются стационарные устройства (в настоящее время обычно персональные компьютеры), которые обладают такими же возможностями, что и лабораторные установки (расчет, просмотр и распечатка получаемых характеристик).

В настоящее время общепризнанна научно-практическая ценность метода суточного (24-часового) мониторирования артериального давления и частоты сердечных сокращений у больных с артериальной гипертонией, в частности с гипертонической болезнью. В ряде стран этот метод преимущественно используется в амбулаторной практике и получил поэтому также название амбулаторного мониторирования [21,71,74,80].

Анализ состояния ССС человека осуществляется по полученным: параметрам исходя из вышеприведенных методов обследования. В различных вариантах используемых методик анализа применяются

несколько способов математической обработки получаемой информации.

В случаях использования экспресс-анализа состояния ССС математическая обработка включает анализ данных, полученных в состоянии покоя (положение "лежа") и при ортопрсбе (положение "стоя"). Статистическая обработка дает следующие показатели: среднее значение ЛЛ-интервалов; минимальное и максимальное значения ЛЛ-интервалов; вариационный размах; дисперсию и среднеквадратичное отклонение; среднее отклонение от среднего значения; наиболее вероятное значение ЛЛ-ивтервалов; коэффициенты асимметрии и эксцесса и т.п.

Помимо данной обработки данных проводится спектральный

анализ последовательности ЛЛ-интервалов с получением показателей, характеризующих волновую структуру ритмограммы, а. также расчет-показателей, предложенных Р.М'.Баевеким и другими учеными [3,6,59] (индексы напряжения, активации подкорковых центров, функционального состояния и др.), с последующим получением: сравнительных характеристик. Определяемые показатели характеризуют состояние механизмов вегетативной регуляции, дающих достаточно развернутое описание состояния ССС, а также нервной системы человека. Однако этот метод не рассчитан на диагностику болезней, он определяет запас функциональных резервов организма, распознавая при этом появление аритмий и выявляя наличие перенапряжений или состояний дезадаптации. Для этого используется алгоритм вычисления показателя активности регудяторных систем (ПАРС), который комплексно характеризует состояние механизмов регуляции и специальный показатель - индекс напряжения Баевекого ■•■ отражающий степень напряжения регуляторных систем организма [3],

Другой метод анализа данных, полученных в результате обследования, основан на оценке рассчитанных показателей во время переходного процесса ( пятиминутный интервал времени после приема положения "стоя" ) [7,50,81]. При использовании: данного метода используются отношения между параметрами ритма сердца в моменты окончания снятия информации с датчиков в положении "лежа" до окончания измерении в положения стоя .

Для анализа сердечной деятельности на длительных промежутках времени помимо статистических и спектральных методов исследования ритмограмм используется иногда способ определения суммы вариаций коротких участков (обычно 33 ЛЛ-интервала, что соответствует примерно 30 секундам) [21,62].

Однако пока не существует единой методики исследования суточной вариабельности ритма сердца. Спектральный анализ может эффективно применяться только относительно коротких фрагментов ритмограмм, а широко используемые в настоящее время: "неспектральные" параметры служат в основном для определения прогноза заболеваний.

В своей профессиональной деятельности специалист всегда опережает возможности автоматической системы, поэтому сегодня целесообразным считается создание полуавтоматических систем, предполагающих участие специалиста в принятии решения [21,23,42,53]. Основу автоматической обработки: составляют знания, поддающиеся общепринятой формализации, а образующаяся при этом ограниченность круга диагностируемых патологий компенсируется некоторым образным представлением обрабатываемых данных, облегчающим уточнение диагноза специалисту, взаимодействующему с ЭВМ. в интерактивном режиме. В связи с большим: объемом обрабатываемой 1ации делаются также попытки образного представления

ритмической структуры ЭКГ [20,29,58,82], Примером такого подхода могут служить широко известные ритмограммы: интервалотраммы, скаттерграммы, спектрограммы и другие, однако они не учитывают ритма предсердий и носят скорее статистический характер, что затрудняет их детальную интерпретацию [38,55].

Диагностика широкого круга заболеваний ССС человека требует получения значительного количества характеристик ритма сердца, их. вариабельности и четкости распознавания границ этих множеств. В качестве характеристик динамики ритма сердечных сокращений обычно используются параметры, связанные с одномерной функцией распределения (математическое ожидание, дисперсия, коэффициент вариации, эксцесс, асимметрия и т.д.). Для более тонкого исследования применяется корреляционный и спектральный анализ последовательности RR-интервалов [1,6,68]. При полной оценке состояния ССС производится учет всех получаемых характеристик. Вследствие этого специалисту приходится выбирать из большого массива параметров наиболее информативные. При постановке диагноза заболевания учитываются характеристики ритма сердца с различными уровнями значимости и это приводит к сложности, выбора наиболее соответствующей оценки состояния ССС среди большого количества альтернативных вариантов [24,39,44].

Прогнозирование состояния организма или диагностика заболеваний производится с помощью сравнительного анализа, рассчитанных параметров с данными, полученными в результате предварительных серий обследований. В настоящее время разработано множество автоматизированных диагностических комплексов (система ЭКГ-диагностики "KARD" - Москва, система диагностического 'анализа электрокардиосигнала "РЕАКАРД" - Москва, комплекс автоматизированного медицинского освидетельствования "КАМО-2" -

Челябинск, комплекс оценки функционального состояния организма "Биоритм-95" •• Рязань, прибор для комплексной оценки состояния вегетативной нервной системы "ВНС-Спектр" - Иваново, системы холтеровского мониторирования "TechCare Systems, Ine" - США, система анализа ритма сердца "MemCalc" - Япония,) и т.п. [23,38,39]. Однако существующие автоматизированные системы диагностики используют данные, которые заложены в программное обеспечение при его разработке, и ориентированы на узкий круг патологий, определяемых применением такой системы. Разработчики таких систем придерживаются следующей схемы, приведенной на рис. 2.

Рис. 2. Схема разработки системы автоматизированной диагностики

Такая схема позволяет использовать данные системы диагностики в конкретных медицинских учреждениях и их филиалах с узкой специализацией, так как в различных клиниках симптомизация заболеваний иногда производится для различных патологий и степени их

тяжести, а также по различным группам признаков (параметров ритма сердца) [21,44,45]. Разработка же универсальной автоматизированной системы диагностики достаточно трудоемка ввиду развития методов анализа и изменчивости со временем критериев оценки параметров ритма сердца и самих этих параметров.

Решением такой проблемы может оказаться создание автоматизированного комплекса для многопрофильного) анализа данных ритма сердца и оценки состояния организма на основе деятельности ССС человека и систематизации всех показателей состояния ССС при различных заболеваниях, для всех возрастных групп и моментов обследования (времени года и суток) в различных клиниках, а затем сбор всей полученной информации в единую базу данных и последующая детальная математическая обработка и классификация по диагнозам и значимости показателей. Структурная схема предлагаемого автоматизированного комплекса представлена на рис.3.

.3. Структурная схема автоматизированного комплекса

1.2. Обзор методов математического анализа сердечного ритма

Анализ состояний ССС привлекает наибольшее внимание для исследования функционального состояния организма. Это объясняется: как широким набором технических средств, позволяющих регистрировать самые различные параметры системы кровообращения, так и громадным количеством информации о роли кровообращения в осуществлении реакций всего организма [6,21,55,64,65,75].

Функционирование системы кровообращения глубоко связано с работой адаптационных механизмов целого организма. В механизмах регуляции выделяют три звена: управляющее, согласующее и управляемое [6].

Управляющее звено объединяет1 системы, осуществляющие непосредственное взаимоотношение организма с внешней средой (перемещение в пространстве, мыслительная деятельность, физический труд и т.п.).

Согласующее звено, включающее систему кровообращения, -решает задачу отыскания оптимального состояния внутренней среды в соответствии с критерием, заданным управляющими звеньями. Система, кровообращения участвует во всех проявлениях жизнедеятельности организма, обеспечивая адекватную доставку кислорода и питательных веществ.

Система, управления кровообращением связана с аппаратом регуляции организма сложными нейрорефлекторными и нейрогуморальными механизмами, что делает зависимым ее деятельность от функционирования целого организма.

Сердечный ритм является наиболее доступны»« и информативным, показателем изменений, происходящих в организме под действием факторов внешней и внутренней среды. Противоречивые данные,

получаемые при анализе деятельности сердца с помощью традиционных физиологических методов., указывает- на необходимость поиска новых подходов к изучению сердечной динамики [1,21,27].

Наиболее доступным и удобным в обработке показателем работы системы кровообращения является ритм сердца. Ритм сердца определяется способностью специальных клеток проводящей системы сердца спонтанно активироваться, так называемым свойством сердечного автоматизма. При этом информация, заключенная в последовательности ЯК-интервалов, содержит сведения не только об автоматии сердца как о локальном свойстве конкретных возбудимых структур, но и отражает характер процессов, происходящих в системе управления синусового узла сердца. Последняя, в свою очередь, служит индикатором более общих изменений в организме, обусловленных внешними воздействиями и внутренними факторами.

Регуляция кардиоритма осуществляется вегетативной, центральной нервной системами, рядом гуморальных и рефлекторных воздействий

[59].

Однако информация об изменении процессов управления содержится в электрокардиограмме в скрытом для непосредственного восприятия виде. Она может быть выявлена только с помощью методов математического анализа колебаний или вариабельности ритма сердца, опирающихся на широкое использование компьютеров. Важным обстоятельством является то, что при таком подходе абстрактные математические показатели приобретают конкретный физиологический смысл и становятся количественными характеристиками физиологических реакций организма и его систем.

Изменение ритма сердца - универсальная оперативная реакция целостного организма в ответ на любое воздействие внешней среды. Однако традиционно измеряемая средняя частота, сердечных сокращений

отражает лишь конечный результат многочисленных регуляторных влияний на аппарат кровообращения, характеризует особенности уже сложившегося гомеостатического механизма [6,86,87].

Одним из важных свойств этого механизма является обеспечение баланса между парасимпатическим и симпатическим отделами вегетативной нервной системы. Известно, что уменьшение тонуса парасимпатического отдела может сопровождаться соответствующим уменьшением и тонуса симпатического отдела, и тогда средняя частота пульса не изменяется. Одной и той же частоте пульса могут соответствовать различные комбинации активностей звеньев, обеспечивающих вегетативный гомеостаз. Кроме того, на ритм сердца, оказывают влияние различные звенья более высоких уровней регуляции и управления функциями организма.

Поэтому, для того чтобы судить о ходе приспособительных, реакции, о процессе адаптации системы кровообращения и организма в целом к изменяющимся условиям существования, необходимо располагать соответствующей информацией, а именно уметь определить функциональное состояние различных звеньев аппарата, управления [6,44,50].

Исходя из многочисленных экспериментальных данных и. теоретических положений, последовательные ряды значений длительности кардиоинтервалов могут быть отнесены к одной из двух категорий: стационарные и нестационарные [6,21,55,69,79].

Стационарными являются случайные . процессы, протекающие приблизительно однородно и имеющие вид непрерывных колебаний вокруг некоторого среднего1 значения. На любом анализируемом; участке времени в этом случае все характеристики процесса получаются одинаковые. Нестационарный, или переходный процесс характеризуется определенной тенденцией изменения во времени и его характеристики

имеют зависимость от момента начала отсчета. Принципиальное отличие между указанными процессами состоит в том, что первый отражает деятельность регуляторных механизмов по поддержанию гомеостаза, второй - деятельность, направленную на изменение уровня функционирования системы кровообращения. Кроме того, в динамическом ряду кардиоинтервалов могут содержаться и другие элементы, вносящие нестационарность. К их числу относятся внеочередные сокращения и компенсаторные паузы сердца, а также различного рода аппаратные помехи.

Ритмограммы дополнительно характеризуются наличием и выраженностью волн различною периода и амплитуды. Такие периодические колебания частоты сердечных сокращений, не вызванные нарушением функций автоматизма, проводимости или возбудимости, получили название "синусовой аритмии" [6,75].

Дыхательная синусовая аритмия с периодом от 2 до 10 секунд [60] является результатом влияния фаз дыхания на продолжительность кардиоинтервалов, причем удлинение кардиоинтервалов связано с началом вдоха, а укорочение - с выдохом,

Существование недыхательного компонента- синусовой аритмии указывает на то, что система управления ритмом сердца является многозвеньевой. В настоящее время принято выделять несколько видов: медленных волн:

1. Медленные волны 1 порядка - период 10-30 секунд [60], связаны с деятельностью вазомоторных центров и колебаниями артериального давления;

2. Медленные волны 2 порядка - период 30 - 90 секунд, связаны с системой терморегуляции организма [6];

3. Медленные волны 3 порядка - период 7 - 60 минут, отражают состояние системы управления функциями организма [3].

Существует также периодика сердечного ритма, связанная с переходными процессами, обусловленными воздействием различных факторов, таких, как физическая или психическая нагрузки, изменение температуры окружающей среды или содержания в воздухе кислорода и углекислоты [3,5].

Современный уровень знаний позволяет установить общую зависимость между волновой структурой ритма сердца и анатомо-физиологической структурой системы управления. На рис.4 представлена общепринятая иерархическая структура управления функциями, включающая последовательные уровни гуморальной, гормональной вегетативной и центральной регуляции [6].

[ уморалъныи

канал управления

■"I

внешней qleды

Нервный кадал

управления

лмпатическая перш к'я система упрагшспшя-......

Синусовый узел

Автономный контур

Рис. 4. Двухконтурная система управления ритмом сердца

Этим уровням соответствуют определенные анатомо™ физи ©логические структуры:

1) подкорковые нервные центры, обеспечивающие вегетативный гомеостгаз;

2) высшие вегетативные центры, осуществляющие уравновешивание гуморально-гор монально-вегетативных звеньев управления под контролем корковых механизмов;

3) центральная нервная система, координирующая все процессы управления в организме в соответствии с условиями окружающей среды.

Управляющий, или центральный контур условно состоит из трех уровней. Эти уровни соответствуют процессам управления, обеспечивающим:

А. - перестройку функциональной деятельности в связи с изменениями условий внешней среды;

Б - гомеостатическое регулирование взаимодействия различных физиологических систем внутри организма;

В - уравновешивание различных параметров внутри отдельных систем.

При оценке состояния регуляторных систем по данным математического анализа ритма сердца выделяется ряд показателей, которые условно делятся на три группы, соответственно трем указанным выше уровням системы управления [6].

1. Статистические показатели ряда кардиоинтервалов характеризуют состояние и взаимодействие отделов вегетативной нервной системы, или так называемый автономный контур регуляции, где основное значение придается анализу дыхательного компонента синусовой аритмии.

2. Данные автокорреляционного анализа отражают состояние подкорковых нервных центров и их взаимодействие с автономным контуром управления.

3. Значения параметров, полученных в результате спектрального1 анализа, позволяют определить степень централизации управления и указывают на общий вклад высших вегетативных центров и подкорковых механизмов в процессе управления ритмом сердца.

Общий подход к исследованию вариабельности ритма сердца заключается в том, что во-первых, более высокие уровни управления рассматриваются как инициаторы активности более низких уровней и, во-вторых, период колебаний ритма сердца связывается с уровнем управления: чем выше период, тем выше уровень управления [6,21]. Таким образом, различные изменения характеристик вариабельности кардиоинтервалов могут наблюдаться при разных внешних воздействиях. При оптимальном регулировании управление происходит с минимальным участием высших уровней. При неоптимальном: управлении происходит активация все более высоких уровней управления. Это проявляется усилением недыхательных компонентов синусовой аритмии, увеличением: периодов и мощностей медленных волн. Дыхательные же волны ослабляются по мере активации более высоких уровней управления.

Статистические показатели ритма сердца, к которым относятся среднее значение ЛЫ-интервалов, среднеквадратичное отклонение, коэффициенты вариации, асимметрии и эксцесса, позволяют достаточно полно характеризовать динамический ряд ЛЛ-интервалов как случайный процесс, но не отражают его внутреннюю структуру и не позволяют' судить о механизмах, обеспечивающих конечный эффект регуляторных воздействий [21].

Для изучения закона распределения кардиоинтервалов как случайных величин в исследуемом ряду их значений применяется вариационная пульсометрия. Для этого строится гистограмма и определяются различные ее характеристики. При построении гистограммы первостепенное значение имеет выбор способа группировки кардиоинтервалов. Характер и форма гистограммы зависят от того в каком диапазоне значений производится группировка и каков интервал группировки [59].

Числовыми характеристиками вариационных пульсограмм являются:

мода - значение наиболее часто встречающихся кардиоинтервалов,

- вариационный размах - степень, вариативности значений кардиоинтервалов,

- амплитуда моды - число кардиоинтервалов, соответствующих значению моды.

По данным вариационной пульсометрии вычисляют ряд вторичных показателей - индекс вегетативного равновесия, вегетативный показатель ритма, показатель адекватности процессов регуляции, индекс равновесия регуляторных систем.

Выявление сердечных аритмий удобно производить с помощью метода корреляционной ритмографии [6,59]. Сущность метода корреляционной ритмографии заключается в последовательном откладывании на осях прямоугольных координат значений двух соседних К. К-интервалов. При этом получается точка на плоскости, фазовыми координатами которой по оси ординат являются текущий ЯК-интервал, а по оси абсцисс - последующий ЕЖ-интервал. Полученные таким образом графики называют скаттфграммой. Выявление сердечных аритмий возможно из-за того что значительные изменения' длительности

кардиоинтервалов существенно изменяют фазовые координаты точек. Изменения синусового ритма дают определенный разброс точек в виде окружности или эллипса. Наиболее простым способом описания совокупности кардиоинтервалов является расчет отношений продольной ее оси и поперечной.

Вычисление и построение автокорреляционной функции динамического ряда ЯЯ-интервалов направлено на изучение внутренней структуры этого ряда как случайного процесса, имеющего определенные зависимости между своими сечениями на разных временных отрезках [1,6,16,68].

График автокорреляционной функции строится по значениям ряда коэффициентов корреляции между исходным динамическим рядом ЯП-интервалов и новыми рядами, полученными при последовательных смещениях на одно значение. Обычно коэффициенты корреляции сопоставляют не со временем, а с числом сдвигов исследуемого ряда [6].

Числовыми показателями в таком случае являются крутизна спада автокоррелограммы и число сдвигов до появления первого отрицательного значения. Физиологический смысл этих показателей заключается в оценке степени и характера влияния центрального контура на автономный [6,59,68].

Форма автокоррелограммы при вычислении 20-30 коэффициентов корреляции позволяет более детально судить о скрытой периодичности сердечного ритма. Автокоррелограмма отражает наличие медленных и дыхательных волн, позволяет оценить их период и мощность. Однако более точным является анализ скрытой периодичности, или "волновой" структуры, сердечного ритма по данным спектрального анализа [5,6,79,81].

Наиболее часто применяют анализ спектра ритмограмм при помощи спектрального анализа методом Фурье [21,63,66]. Однако

исследование спектра колебаний с помощью метода Фурье возможно при коротких циклах обследований, обычно не превышающих 512 RR™ интервалов, так как более длинные ритмограммы приводят к значительному увеличению расчетного времени. В связи с тем, что в последнее время особый интерес представляют наблюдение и анализ вариабельности ритма сердца за большие промежутки времени (суточные и более длительные ритмограммы), при которых размерность массива, превышает 100 тысяч кардиоинтервалов, этот метод является неэффективным, так как дает довольно среднюю статистическую картину колебательных движений вне зависимости их от различных факторов. [75,78].,

Для общего случая анализа с помощью метода Фурье, ритмограмму можно математически представить в следующем виде [16]:

со

Щ = +?>„), 0)

п= 1.

Bln=n-t'i , (2)

где RRi- i-й RR-интервал,

M.RR ™ среднее значение RR-интервалов, Фи- фаза колебаний, t~ минимальный период колебаний, л - номер гармоники,

А® - амплитуды периодических колебаний, В'« - период колебаний (рис. 5).

При этом достаточными показателями являются три составляющих ряда с периодом 2-10 секунд - дыхательные волны (В)), 10-30 секунд -медленные волны 1-го типа (Вг) и 30-90 секунд - медленные волны 2-го типа (Вз) [60].

Так, мс

Рис, 5. Ритмограмма кардиоеигналов здорового человека

Ряд Фурье в этом случае записывается в следующей форме [59]:

Щ = МШ + 4 . $ш(В!. 0 + Л2 • вт(В2 • 0 + А3 - зю(В3 • 0. (3)

Помимо вышеизложенного метода используются также и резонансно-поисковые методы, в которых не ставится цель получить основные характеристики процесса в целом [69], Напротив, за счет потери информации о характеристиках колебательных процессов в целом, производится детальный анализ отдельных узких участков спектра колебаний, то есть избирательный анализ текущего спектра.

Существует еще один метод исследования спектра колебательных процессов вариабельности ритма сердца - это метод интерполяции огибающей по разности между соседними ЯК-интервалами [31,66/78], Этот метод представляет собой графическое решение поставленной задачи, то есть получение характеристик огибающих кривых ритмограммы сердца различных порядков. Он не имеет ограничений на размерность исследуемого массива данных, существенно ускоряет процесс вычислений (по сравнению с полным преобразованием Фурье - в 20-50 раз при анализе до 2000 КЛ-интервалов и значительно больше при увеличении их количества) [31] и одновременно дает полную информацию по статистическим и динамическим показателям широкого спектра колебательных, процессов ритма, сердца.

По параметрам колебательных процессов ритма сердца получают различные показатели функционирования подсистем регуляции организма [6,59,75,78]:

- мощность дыхательных волн (А|) - указывает на степень активации автономного контура регуляции сердечного ритма;

- мощность медленных волн 1-го типа (Аг) - указывает на активность вазомоторного центра;

- мощность медленных волн: 2-го тина (Аз) - характеризует: активность субкортикальных центров, включая центры терморегуляции и обмена веществ;

На основе данных, полученных в результате спектрального анализа вычисляют два. важных показателя [6,59]:

- индекс централизации - показывающий сравнительную' мощность активностей центрального и автономного контуров;

- индекс активации подкорковых нервных центров - указывающий на активность внутрисистемного уровня по отношению к более высоким уровням регуляции ритма сердца.

Сравнительные оценки вышеперечисленных параметров состояния ССС человека используются в основном для диагностических целей при экспресс-анализе. Анализ в этом случае проводится для различных режимов обследования (в покое и с нормированной физической нагрузкой) [4,7,50,51,59].

Анализ общего состояния ССС при различных заболеваниях проводится с получением показателей ритма сердца для достаточно длительных промежутков времени с последующим разбиением: полученного массива данных на короткие участки. Разбиение применяется для анализа динамических изменений ритма сердца при внешних воздействиях (прием! лекарств, изменение положения тела и т.п.).

При анализе вариабельности ритма сердца различают две ее формы [23,27]:

1) физиологическую - внутрииндивидуальную;

2) биологическую ■• межиндивидуальную или виутригрупповую.

Первая форма определяет изменчивость ритма сердца, у одного

субъекта в зависимости от состояния организма (спокойное состояние, физическая нагрузка, стрессовая ситуация и т.д.).

В этом случае регистрация кардиоритма за достаточно продолжительное время и последующий сравнительный анализ, полученных данных позволяет сделать выводы об изменениях в функционировании ССС уже на начальных их стадиях, а в дальнейшем и получить вероятный прогноз состояния на ближайшее будущее.

Таким образом анализ физиологической вариабельности: сердечного ритма может быть, особенно необходим для семейного врача (широкопрофильного специалиста), так как дает возможность постепенно накапливать получаемые данные и предупреждать пациента

о возможных нарушениях в его организме или реакции организма на определенные воздействия.

Вторая же форма зависит от особенности групп наблюдаемых субъектов (пол, возраст, заболевание, профессия и т.д.) и при ее анализе позволит разбить показатели но половым признакам, возрастным группам, видам заболеваний и др. Такая классификация параметров требуется для выявления возможных патологий во время первичных диагностических обследований или при резких нарушениях функциональных свойств организма, определения реакции разных групп людей на внешние раздражители и т.п. Однако данный подход возможен только при наличии определенного объема, информации, достаточного для ее анализа [24,41,44].

Математический анализ различных по длительности временных рядов КЕ-интервалов позволяет исследовать роль множества факторов в формировании структуры кардиоритма и давать объективную оценку напряженности регуляторных механизмов ССС. Вариативность ритма сердца не только многосторонне характеризует его функциональное состояние, но и может служить индикатором биоритмов значительного периода.

На основании вышеизложенного предлагается метод многопрофильного анализа состояния ССС человека, основанный на. статистическом и спектральном; анализе данных ритма сердца, сравнительной оценке получаемых показателей и разбиения параметров ритма сердца на классы по двум формам вариабельности кардиоритма. Вследствие громадного объема регистрируемой и анализируемой информации предлагаемый метод невозможен без применения автоматизированного комплекса измерения ритма сердечной деятельности' и последующей компьютерной обработки. Общая структура измерительного комплекса представлена на рис.6.

'.¡шыштиакт

змерительныи

блок

Ж»1

Компьютер

Рис.6. Общая структура комплекса исследования ритма сердечной

деятельности

Таким образом, перспективность и актуальность оценки состояния ССС и прогнозирования показателей функционирования организма человека, обусловливает создание автоматизированных систем сбора, информации и математического анализа получаемых, данных при помощи персонального компьютера, разработки быстродействующих алгоритмов и программного обеспечения для многопрофильного анализа состояния ССС человека.

13с, Цель и задач® исследования

Целью диссертационной работы является создание комплекса алгоритмов и программных средств, позволяющих классифицировать различные патологические состояния и отслеживать их динамику по вариабельности ритма сердца.

Достижение указанных целей предполагает решение следующих задач:

анализа методов оценки состояний ССС человека,

2. Определение методики анализа этих состояний на основе исследования вариабельности ритма сердца.

3. Разработка комплекса алгоритмов статистических расчетов, спектрального анализа и классификации данных, позволяющих проводить динамические исследования состояний ССС при делении заболеваний.

4. Создание структуры автоматизированного комплекса анализа показателей состояния ССС.

5. Разработка программного и методического обеспечения автоматизированного комплекса многопрофильного анализа состояний ССС.

6. Внедрение автоматизированного комплекса в клиническую практику для повышения эффективности диагностики и процесса лечения заболеваний ССС.

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РИТМА СЕРДЦА

2.1. Структура и методическое обеспечение процессов исследования ритма сердца

Основой оценки состояния ССС человека служит вычисление параметров вариабельности ритма сердца за некоторый промежуток времени (от единиц минут до нескольких суток) [21]. Время регистрации кардиоритма зависит от метода анализа, и чем оно больше, тем большую информативность приобретают его показатели.

Исследование вариабельности ритма сердца производится с помощью автоматизированного аппаратно-программного комплекса, где аппаратная часть предназначена для измерения длительностей R.R-интервалов и передачи их значений в память компьютера, а программное обеспечение позволяет математически обрабатывать полученные данные и проводить их всесторонний анализ [37.46-49].

Программное обеспечение комплекса ориентировано на использование его в различных ситуациях [52,57], поэтому схема проведения обследования и анализа состояний ССС имеет разветвленную структуру, представленную на рис. 7.

Контингент обследуемых определяется врачом, в зависимости от предполагаемого вида классификации параметров ритма сердца и состояний ССС.

Возможны следующие варианты отбора групп обследуемых:

I. Группы людей одного пола, определенной возрастной группы, с однотипным заболеванием - для выявления общих признаков состояний ССС, свойственных обследуемым.

2. Группы людей с однотипными заболеваниями различных степеней тяжести для определения признаков состояний ССС на разных стадиях этих заболеваний,

3. Группы людей, обследуемых в определенное время - для выяснения зависимостей состояний ССС от влияния лекарственных средств или времени суток.

Определение контингента обследуемых

Обследование на стационарном приборе

Регистрация Т"

Обследование экспресс-методом

Текущее обследование

Обследование при помощи п ер о ю сн о го р еги стр ат о р а

Запись ритмограмм

Считывание и регистрация

ритмограмм

юр ритмограммы :-

¡«стеатит

Выделение участков ритмограммы

Блок анализа.

Исключение артефактов из ритмограммы

M атематическая обработка массива RR-интервалов

Заключение диссертации по теме «Управление в биологических и медицинских системах (включая применения вычислительной техники)», Короткевич, Дмитрий Эрнстович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе подучены следующие основные результаты:

1. Разработана структура автоматизированного комплекса для исследования состояний ССС человека, отличающаяся возможностью' проведения расширенного спектрального анализа ритмограмм, систематизации результатов и получением количественных оценок состояний ССС для различных заболеваний, а также степеней их тяжести.

2. Предложен алгоритм спектрального анализа ритмограмм человека, дающий возможность получения ряда статистических и динамических характеристик колебательных процессов ритма сердца за счет применения графического метода огибающих кривых.

3. Определены дополнительные параметры оценки состояния ССС по результатам спектрального анализа, позволяющие повысить точность диагностики, расширить перечень выявляемых патологий.

4. Предложены алгоритмы классификации данных, получаемых при исследовании вариабельности ритма сердца, позволяющие повысить эффективность определения параметров моделей состояний ССС для диагностики заболеваний и наблюдения за динамикой процесса лечения.

5. Разработан аппаратно-программный комплекс многопрофильного анализа состояния: ССС - "БИОМЕД-3", обеспечивающий сбор, обработку, хранение данных, формирование моделей состояний ССС по показателям вариабельности ритма сердца.

6. Проведено обследование .группы больных сахарным диабетом и по его результатам получены количественные показатели состояния ССС свойственные данному заболеванию.

7. Данный комплекс внедрен в учебный процесс на кафедрах "Системного анализа и управления в медицинских и педагогических системах" и "Систем автоматизированного проектирования и информационных систем" Воронежского государственного технического университета, а также в научно-исследовательскую работу на кафедре "Нормальной физиологии" Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко.

8. Использование разработанного комплекса в клинической практике на кафедрах "Госпитальной терапии" и "Общей медицинской практики (семейной медицины)" Воронежской государственной медицинской академии им. H.H.Бурденко выявило сокращение времени выбора и проведения лечебных мероприятий, а также оценки действия лекарственных средств на 15-20%.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Короткевич, Дмитрий Эрнстович, 1999 год

Список использованных источников

1. Анализ сердечного ритма / Под ред. Д.Жемайтите, Л.Телькснис. Вильнюс; Мокслас, - 1982. - 130 с.

2. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. Пер. с англ:. И.Г.Журбенко и В.П.Носко. Под ред. Ю.К.Беляева. - М.: Мир, 1976. - 757 с.

3. Баевский P.M. Анализ вариабельности сердечного ритма в космической медицине // Тез. междунар. сим поз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с. 188-190.

4. Баевский P.M., Балашов 10.С. и др. Анализ вариабельности ритма сердца в системе контроля здоровья "Самоконтроль" // Сб. науч. тр. "Впервые в медицине". С.-Петербург, 1995. С. 15-16.

5. Баевский P.M., Кеннер Е., Мозер М., Фунтова И.И., Черникова А.Г. Улътрадианные ритмы частоты пульса в длительном космическом полете: исследования в ночной период суток // Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с. 192-196.

6. Баевский P.M., Кириллов О.И., Клецкин С.З. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. М.; Наука, 1984, 224 с.

7. Баевский P.M., Лаубе В., Берсенева А.П. Исследование механизмов вегетативной регуляции кровообращения на основе ортостатического тестирования с использованием математического анализа ритма сердца // Вестник удмуртского университета ~ 1995, с. 13.

8. Баевский P.M., Танк И., Векк М., Берсенева А.П., Оценка состояния вегетативной регуляции у здоровых людей и у больных диабетом на основе использования методов космической кардиологии // Вестник удмуртского университета - 1995, с. 26.

9. Балашов Ю.С., Беляков AJI, Исаев И.В., Короткевич Д.Э., Ереиев Ю.Л., Минаков Э.В., Трифонов В.П. Автоматизированный комплекс экспресс-контроля показателей сердечно-сосудистой системы человека // Реализация региональных научно-технических программ: Центрально-Черноземного региона. Материалы конференции, Воронеж, 1996 г. Том 1, с. 130-136.

10. Балашов Ю.С., Беляков А. Л., Креп ев Ю.Л., Короткевич Д.Э., Минаков Э.В., Трифонов В.Г1. Автоматизированный комплекс экспресс-контроля и мониторинга показателей сердечно-сосудистой системы человека / Вариабельность сердечного ритма : Теоретические аспекты и практическое применение // Тез. междунар. симноз. / Ижевск : Изд-во У дм. ун-та, 1996. С. 145.

11. Балашов Ю.С., Козьмин В.А., Короткевич Д.Э., Поляков A.B. Твердотельный регистратор ритма сердечных сокращений // Реализация региональных научно-технических программ Центрально-Черноземного региона. Материалы конференции, Воронеж, 1996г. Том 1, с. 136-143.

12. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР: Учебник. - Воронеж: Издательство Воронежского государственного университета, 1997. - 416 с.

13. Беляков Ю.Н. и др. Методы статистических расчетов микросхем на ЭВМ / Ю.Н.Беляков, Ф.А.Курмаев, Б.В.Баталов. - М.: Радио и связь, 1985. -232 с.

14. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов - М.: Издательство "Наука", 1980. 976с., илл.

15. Бурумкулов Ф.Х., Мировская Е.А. Основы теории вероятностей и математической статистики : Учеб. пособие. - М. : Издательство стандартов, 1981. 164 с., ил.

16. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. - 576 с.

17. Гласс Л., М'эки М. От часов к хаосу: Ритмы жизни. - М. : Мир, 1991,248 с.

18. Гольдбергер Э.Л., Ригни Д.Р., Уэст Б.Д. Хаос и фракталы в физиологии человека. - В мире науки, 1990, № 4, с. 24-32.

19. Горбунов В.Г., Короткевич Д.Э. Особенности постановки задачи оптимального синтеза параметрической системы кривошипных прессов / Моделирование и оптимизация сложных систем: Сб. науч. тр. - Воронеж: ВПИ, 1986. - 177 с.

20. Гришин В.Г. Образный анализ экспериментальных данных. -М., 1982.

21. Дабровски А., Дабровски Б., Пиотрович Р. Суточное мониторирование ЭКГ. (Перевод: Корнеев Н.В., Грабко H.H., Банникова С.Д.) - М.: Медпрактика, 1998. - 208с.

22. Дарахвелидзе П.Г., Марков Е.П. Delphi - среда визуального программирования: - СПб.: BHV - Санкт-Петербург, 1996. - 352 с.

23. Жемайтите Д., Каускенас Й., Кусак В., Ожерайтис Э., Телкснис Л., Юшкявичюс К. Система автоматизированного анализа ритмограмм. Сб. "Анализ сердечного ритма" / Под ред. д-ра мед.наук проф. Д.Жемайтите и д-ра техн. наук проф. Л.Телксниса.- Вильнюс: Моксклас, 1982.-130с, ил.

24. Извеков А.Д., Родионов О.В., Сурков В.Г., Фролов М.В., Воробьев Э.И. Методы идентификации объектов управления в условиях неоднородностей и качественных неуправляемых переменных физиологических процессов и технических систем. Межвуз. сб. науч. тр. "Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах" -Воронеж, 1993, 161-166 с.

25. Иоффе М.О., Котлер Г.М. Авторегрессионная модель процесса регуляции сердечного ритма // Сб. "Математические и

технические вопросы медицинской кибернетики". ВПИ, Воронеж, 1978, с.67-70.

26. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. - М.: Мир, 1979. - 415 с.

27. Коркушко О.В., Шатюю В.В. и др. Анализ вегетативной регуляции сердечного ритма на различных этапах индивидуального развития человека // Физиология человека, 1991. Т. 17, № 2. с.31-39.

28. Короткевич Д.Э. Автоматизированная система снятия и обработки сигналов пульса человека / Всероссийское совещание-семинар "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине" (г. Воронеж, 26 июня -1 июля 1995 г.) :. Тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ, 1995. с. 43.

29. Короткевич Д.Э. Образно-графический анализ состояния сердечно-сосудистой системы человека / Высокие технологии в технике, медицине и образовании : Межвуз. сб. науч.. трудов / Воронеж, ВГТУ,

1996. с. 150-154.

30. Короткевич Д.Э., Воробьев Э.И. Моделирование состояния сердечно-сосудистой системы человека / Высокие технологии в технике, медицине и образовании : Межвуз. сб. науч. трудов / Воронеж, ВГТУ,

1997. с. 166-170.

31. Короткевич Д.Э., Воробьев Э.И. Определение колебательных составляющих ритма сердца при длительных обследованиях / Высокие технологии в технике, медицине и образовании : Межвуз. сб. науч. трудов / Воронеж, ВГТУ, 1998. с.Ю 1-108.

32. Короткевич Д.Э., Литвиненко Ю.В., Пасмурное С.М. Марковская модель ритмограммы. Всероссийское совещание-семинар "Высокие технологии в региональной информатике" (г. Воронеж, 17-19 июня 1998 г.): Тезисы докладов. Воронеж: йзд-во ВГТУ, 1998. с. 41.

33. Короткевич Д.Э., Литвиненко Ю.В., Пасмурное С.М.

Статистическое моделирование ритмограмм / "Современные проблемы информатизации" : Тезисы докладов III Международной электронной нучной конференции. - Воронеж: Изд-во Воронежского педуниверситета, 1998. с. 91.

34. Короткевич Д.Э., Литвиненко Ю.В., Пасмурнов С.М'., Гуськов Е.Б. Статистические характеристики ритмограмм и их моделирование / Высокие технологии в технике, медицине и образовании. Ч.З : Межвуз. сб. науч. трудов / Воронеж, ВГТУ, 1998. с. 141-146.

35. Короткевич Д.Э., Минаков Э.В. Автоматизированная система диагностики функционального состояния человека / Всероссийское совещание-семинар "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине" (г.Воронеж, 26-29 июня 1996 г.): Тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ, 1996. с. 93.

36. Короткевич Д.Э., Минаков Э.В., Минакова Н.Э., Балашов Ю.С. Автоматизированная система оперативного анализа состояния здоровья человека // Реализация региональных научно-технических программ Центрально-Черноземного региона. Материалы конференции, Воронеж, 1997. с.21-23.

37. Котельников Р.Б. Анализ результатов наблюдений. - М.: Энергоатомиздат, 1986. - 1986. - 142 с.

38. Кудряшов К).К)., Моржаков A.A., Русанов С.Г., Свежинцев С.А., Чижмотря В.Г. Аппаратно-программное обеспечение для регистрации ритмограмм и ЭКГ// Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с. 151.

39. Кутерман Э.М. Система про:грамм анализа регуляции ритма сердца "Каритм". //Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного

ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-воУдм. ун-та, 1996, с. 152.

40. Лебедев Ä.H. Моделирование в научно-технических исследованиях. - М.: Радио и связь, 1989. - 224 е.: ил.

41. Львович И.Я., Львович Э.М., Фролов В.Н. Вариационные процедуры рационального выбора на основе оптимизационных моделей. Межвуз. сб. науч. тр. "Высокие технологии в технике, медицине и образовании" - Воронеж, 1996, 135-140с.

42. Львович Я.Е., Юрочкин А.Г., Чурюмов В.А. Микропроцессорные системы автоматизированного контроля производства СВТ. - СПб.: Политехника, 1992. - 203с.

43. Лютикова Л.Н., Салтыкова М.М., Рябыкина Г.В., Мареев В.Ю. Методика анализа суточной вариабельности ритма сердца // Журнал "Кардиология", № 2, 1995. с.45.

44. Маркин И.И., Минаков Э.В., Рог А.И., Савченко A.B. Алгоритм объективной классификации электрокардиограмм // Сб. "Математические и технические вопросы: медицинской кибернетики". ВПИ, Воронеж, 1977, с. 57-61.

45. Маркин И.И., Минаков Э.В., Рог А.И., Савченко A.B. Отбор наиболее информативных ортогональных проекций ЭКГ в задаче распознавания образов. Сб. "Математические и технические вопросы медицинской кибернетики". ВПИ, Воронеж, 1977, с.61-64.

46. Математические методы в задачах моделирования, управления и обработки данных : Межвуз. сб. науч. тр. /Рязан. радиотехник, ин-т. Редколл.: Е.П.Чураков и др. - Рязань, РРИ, 1992. - 91с.

47. Математическое моделирование / [Р.Р.Мак-Лоун, Дж.У.Крэгтс, Б.Нобл и др.]; Ред. Дж.Эндрюс, Р.Мак-Лоув; Пер. с англ. под ред. Ю.П.Гукало. - Ml: Мир,1979. - 277 с.

48. Методы идентификации объектов управления в условиях неоднородностей и качественных неуправляемых переменных физиологических процессов и технических систем / А.Д.Извеков, О.В.Родионов, В.Г.Сурков, М.В.Фролов, Э.И.Воробьев. Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб.научлр. -Воронеж, 1993, с.161-166.

49. Методы исследования динамических систем на ЭВМ.: [Сб.ст.] / АН СССР. Ин-т машиноведения им. А.А.Благонравова; Отв. ред. Н.ПБруевич, В.И.Сергеев. - М.: Наука, 1984. -135 с.

50. Минакова Н.Э. Разработка моделей и алгоритмов анализа действия антигипертензивных препаратов при лечении артериальных гипертензий : Диссертация кандидата медицинских наук : 05.13.09 / Науч. руководитель Попова О.Б. - Воронеж : ВГМА : ВГТУ, 1997. - 189с. •• С авторефератом.

51. Минакова Н.Э., Соболев Ю.А., Стрелецкая Г.Н., Балашов К).С. Экспресс-диагностика функционального состояния сердечнососудистой системы в режиме "самоконтроль" // Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты: и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, 155 с,

52. Моделирование адаптационных процессов ССС человека на базе вариационной пульсометрии и других параметров физиологических состояний : Отчет по НИР (закл.) / ВГТУ. Рук.НИР Ю.С.Балашов. -№ГР01960005248. Инв. № 02970002589. - Воронеж, 1996. - 33 с.

53. Назаренко Е.А., Прасолов Н.Б., Преображенский Б.Г, Автоматизированные информационные системы в управлении лечебно-диагностическим процессом в учреждениях здравоохранения // Межвуз. сб. науч. тр. "Высокие технологии в технике, медицине и образовании", ч. 2. / Воронеж, 1997, с.47-51.

54. Недоступ A.B., Богданова Э.А., Платонова A.A., Апанасенко Т.Н. Анализ сердечного ритма при суточном мониторировании ЭКГ (методические подходы и клиническое значение). // Тез. между нар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с. 157,

55. Неленсон В.З., Пеккер Я.С., Уманский О.С., Фокин В.А., Шумаков H.H. Программно-технические средства и методические аспекты анализа структуры сердечного ритма // Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с. 158.

56. Нортон П. Персональный компьютер фирмы IBM и операционная система MS-DOS : Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1992. -416 с.

57. Основы физиологии и инструментальное исследование систем организма человека : Учеб. пособие / И.Н.Коротких, СЛ.Пегросян, Г.А.Скрыпченко и др. - Воронеж : ВГТУ, 1994. -175 с.

58. Ракчеева Т.А. Образный анализ ритма ЭКГ. Журнал: "Медицинская техника" N 2, 1995. с.9-16.

59. Ритм сердца у спортсменов/ Под ред. Р.М.Баевского и Р.Е.Мотылянской. - М.; Физкультура и спорт, 1986. - 143 е., ил.

60. Рябыкина Г .В., Соболев A.B. Анализ вариабельности ритма сердца. // "Кардиология", 1996. № 10. с.87-97.

61. Системы управления базами данных и знаний : Справ, изд./ А.Н.Наумов, А.М.Вендро, В.К.Иванов и др.; под ред. А.Н.Наумова. -М.: Финансы и статистика, 1991. -352 с.

62. Соболев A.B., Лютикова Л.Н., Рябыкина Г.В., Алеева М.К. Новый метод оценки вариабельности сердечного ритма // Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с. 162-163.

63. Солодовников А.И., Спиваковский A.M. Основы теории и методы спектральной обработки информации : Учеб. пособие / М-во высш. и ср. спец. образ. РСФСР. - Л.: изд-во ЛГУ, 1986. - 269 с.

64. Солонин КЗ. Г. Вариабельность сердечного ритма в физиологии труда // Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с.200-201.

65. Трофимова О.В., Резников K.M., Минаков Э.В. Мониториш действия кардиотропных средств методом компьютерной кардиоинтервалометрии // Тез. междунар. симпоз. "Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты: и практическое применение " / Ижевск: Изд-во Удм. ун-та, 1996, с. 168-169.

66. Харкевич A.A. Спектры и анализ. - IVL, 1962.» 236 с.

67. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. - М.: Наука, 1984. - 320 с.

68. Черкай А.Д. Автокорреляционный: метод анализа кардиоинтервалограмм // Физиологические аспекты гигиены труда в промышленности. М.: 1972. с.97-99.

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

70. Чурюмов В.А., Кузнецов С.И., Копылов С.А. Алгоритм классификации объектов на основе среднего расстояния между ними // Межвуз. сб. науч. тр. "Высокие технологии в технике, медицине и образовании", ч. 2. / Воронеж, 1997, с. 156-160.

71. Brennan М., O'Brien Е., O'Malley К. The effect of age on blood pressure and heart rate variability ш hypertension // J.Hypertens. Suppl., 1986, 4(6): p.268-272.

72. Cook J.R., Bigger J.TJr., Kleiger R.E., Fleiss J.L., Steinman R.C., Rolnitsky L.M. Effect of atenocol and diltiazem of heart period variability in normal persons // J. AM. Cool Cardiol, 1991, 17: p.480-484.

73. Cripps T.R., Malik. M., Farell T.G., Catnm A.J. Prognostik value of reduced heart rate variability after myocardial infarction: Clinical evaluation of a new analysis metod// Br. Heart J.- 1991, 65: p. 14-19.

74. Floras J.S., Hassan M.O., Jones J'.V., Osikowska B.A., Se-ver P.S., Sleight P. Factors influencing blood pressure and heartrate variability in hypertensive human // Hypertension, 1988, 11: p. 273-281.

75. Heart rate variability. Staindarts of measurement, physiologicalinterpretation, and clinical/use // Circulation. Vol.93, N5, March 1, 1996: p. 1043-1065

76. K.am M.K., Hinman A.T., Sokolow M. II Circulation.- 1969.-vol.30: p.882-892.

77. Kleiger R.E., Bigger J.T., Bosner M.S., Chung M.K., Cook J.R., Rolnitsky L.M., Steinman R. and Fleiss J.L. Stability overtime of variables measuring heart rate variability in normal, subjects // Am. J. Cardiol, 1981, 68: p. 626-630.

78. Menta B., Ward D.E., Camm A.J. II Clinical. Aspects of Cardial Arrhythmias. - 1988.-p.211-235.

79. Ohtomo N., Tanaka Y. New Method of Time Series Analysis and "MemCalc" // Hokkaido University, 1994. - p.l 1-29.

80. Perloff D., Sokolow M., Coman R. The prognostik value of ambulatory blood pressure monitoring in treater hypertensive patients // J. Hypertens., 1991, 9:1: p.33-44.

81. Schechtman Y.L., Kluge K.A., Harper K.M. Time-domein system for assesing variation in heart rate // Med. Bio. Eng. Comput. - 1988, 26: p. 367-373.

82. Schultz B. // Comput. Pictures. - 1988. - N 1. - p. 11-16.

83. Singer D.H., Martin G.J., Magin N. & all. Low heart rate variability and sudden death //J. Electrocardial Stipp.- 1988: p.46-55.

84. Stephen Scheid // Clinical Symposia 1993 Annual. Basic Electrocardiography: Leads, Axes, Arrtythmias.- 1983, vol.35, N 6, 32 p.

85. The 1988 Report of the Joint National Committee on Detection, Evaluation and. Treatment of High Blood Pressure, 1988. Joint National Commettee // Arch. Intern. Med. - 1988, vol.148, p. 1023» 1038.

86. Van Rawenswaaij- Arts C., Kolee L., Hopman J. Heart rate variability// Am. Intern. Med. - 1993, 118: p.436-447.

87. William C. Devries, Lyle D.Joyce // Clinical Symposia 1993 Annual. The Artifical Heart. - 1983, vol.35, number 6, 32 p.