Опыт оценки вариабельности сердечного ритма по сглаженным кардиоинтервалограммам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель настоящего исследования — показать возможность использования метода сглаживания кардиоинтервалограмм, представляющего собой сугубо временной анализ кардиоинтервалограмм, для разделения и отображения влияния различных механизмов регулирования физиологических систем человека на его сердечный ритм; предложить методические принципы определения частотно-временных характеристик вариабельности сердечного ритма по сглаженной кардиоинтервалограмме и псевдофазовым портретам; обнаружить на сглаженных кардиоинтервалограммах паттерны, соответствующие маркерам стресса. Предполагается, что в динамике регулирования физиологических систем имеет место иерархия времен, наследуемая динамикой вариаций сердечного ритма. Методы. В данной работе применен метод сглаживания путем вычисления скользящего среднего с последующей декомпозицией кардиоинтервалограммы на медленную и быструю составляющие. Результаты декомпозиции визуализируются линейными графиками и псевдофазовыми портретами. Настройки визуализации позволяют вычленять уникальные переходные процессы и определять их временные параметры. Метод применен к данным, полученным при разных функциональных состояниях испытуемого и различающимся по уровню адаптационных рисков, наличию или отсутствию стресса. Для анализа выбраны эпизоды стресса, детектированные с помощью информационно-телекоммуникационной технологии событийно-связанной телеметрии сердца (ИТТ ССТС). Результаты. Для числового ряда RR-интервалов получено четкое разделение на быстрые и медленные компоненты. Сформулирован и апробирован алгоритм определения частотного наполнения вариабельности сердечного ритма. Предложен способ визуализации, удобный для сопоставления данных, получаемых для разных пациентов. Найден паттерн псевдофазового портрета, соответствующий моменту наступления стресса. Предложенный метод уменьшил дискретность определения момента начала стресса с 10 секунд до единичных ударов сердца. Заключение. Продемонстрировано соответствие результатов верифицированному методу ИТТ ССТС и концепции адаптационного риска Баевского–Черниковой. Это подтверждает возможность использования метода временного сглаживания кардиоинтервалограмм для анализа вариабельности сердечного ритма.

Об авторах

Марина Валентиновна Никулина

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского (ННГУ); Институт прикладной физики РАН (ИПФ РАН)

603950 Нижний Новгород, проспект Гагарина, 23

Владимир Александрович Антонец

Институт прикладной физики РАН (ИПФ РАН)

603950, г. Нижний Новгород. ГСП - 120, ул. Ульянова, 46

Список литературы

  1. Баевский Р. М., Иванов Г. Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения // Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2001. № 3. С. 108-127.
  2. Баевский Р. М., Фунтова И. И., Берсенева А. П., Черникова А. Г., Лучицкая Е. С., Прилуцкий Д. А., Семенов Ю. Н., Танк Й., Слепченкова И. Н., Русанов В. Б., Берсенев Е.Ю., Иванов Г. Г. Методы и приборы космической кардиологии на борту Международной космической станции: монография. Москва: Техносфера, 2016. 368 c.
  3. Баевский Р. М., Иванов Г. Г., Чирейкин Л. В., Гаврилушкин А. П., Довгалевский П. Я., Кукушкин Ю. А., Миронова Т. Ф., Прилуцкий Д. А., Семенов А. В., Федоров В. Ф., Флейшман А. Н., Медведев М. М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (Методические рекомендации, часть 1) // Вестник аритмологии. 2002. № 24. С. 65-87.
  4. Малик М., Биггер Дж. Т., Камм А. Дж., Кляйгер Р. Е., Маллиани А., Мосс А. Дж., Шварц П. Дж. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования // Вестник аритмологии. 1999. № 11. С. 52-77.
  5. Goldstein D. S., Kopin I. J. Homeostatic systems, biocybernetics, and autonomic neuroscience // Autonomic Neuroscience. 2017. Vol. 208. P. 15-28. doi: 10.1016/j.autneu.2017.09.001.
  6. Полевая С. А., Еремин Е. В., Буланов Н. А., Бахчина А. В., Ковальчук А. В., Парин С. Б. Событийно-связанная телеметрия ритма сердца для персонифицированного дистанционного мониторинга когнитивных функций и стресса в условиях естественной деятельности // Современные технологии в медицине. 2019. Т. 11, № 1. С. 109-115. doi: 10.17691/stm2019.11.1.13.
  7. Ellis R. J., Thayer J. F. Music and autonomic nervous system (dys)function // Music Perception. 2010. Vol. 27, no. 4. P. 317-326. doi: 10.1525/mp.2010.27.4.317.
  8. Антонец В. А., Пермяков С. П., Никулина М. В. Применение сглаживания кардиоинтервалограмм для анализа вариабельности сердечного ритма // Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и практическое применение в спорте и массовой физической культуре». 25-26 мая 2021, УдГУ, Ижевск. Ижевск: УдГУ, 2021. С. 67-74.
  9. Рябыкина Г. В., Соболев А. В. Анализ вариабельности ритма сердца // Кардиология. 1996. Т. 36, № 10. С. 87-97.
  10. Баевский Р. М., Кириллов О. И., Клецкин С. З. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. Москва: Наука, 1984. 224 с.
  11. Шлюфман К. В., Фишман Б. Е., Фрисман Е. Я. Особенности динамических режимов одномерной модели Рикера // Известия вузов. ПНД. 2012. Т. 20, № 2. С. 12-28. doi: 10.18500/0869-6632-2012-20-2-12-28.
  12. Баевский Р. М., Черникова А. Г. Проблема физиологической нормы: математическая модель функциональных состояний на основе анализа вариабельности сердечного ритма // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2002. Т. 36, № 6. С. 11-17.
  13. Баевский Р. М., Черникова А. Г. Способ оценки риска развития донозологических, преморбидных и патологических состояний в длительном космическом полете. Патент № 2448644 от 15.09.2010. Заявитель: Институт медико-биологических проблем Российской академии наук.
  14. Парин С. Б. Люди и животные в экстремальных ситуациях: нейрохимические механизмы, эволюционный аспект // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Психология. 2008. Т. 2, № 2. С. 118-135.
  15. Некрасова М. М., Полевая С. А., Парин С. Б., Шишалов И. С., Бахчина А. В. Способ определения стресса. Патент № 2531443 от 11.11.2013. Заявитель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского».
  16. Григорьева К. А., Григорьева В. Н., Полевая С. А. Способ диагностики стресса у человека. Патент № 2624813 от 11.08.2016. Заявитель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения Российской Федерации.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».