СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА У ДЕТЕЙ

СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА У ДЕТЕЙ


RU (11) 2241374 (13) C2

(51) 7 A61B5/0452, A61B5/02 

(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 
Статус: по данным на 18.07.2007 - может прекратить свое действие 

--------------------------------------------------------------------------------

(14) Дата публикации: 2004.12.10 
(21) Регистрационный номер заявки: 2003101277/14 
(22) Дата подачи заявки: 2003.01.17 
(24) Дата начала отсчета срока действия патента: 2003.01.17 
(43) Дата публикации заявки: 2004.07.27 
(45) Опубликовано: 2004.12.10 
(56) Аналоги изобретения: Heart Rate Variability Standarts of measurement, physiological interpretation and clinical use. Europ. Heart Journal. 1996, v.17, р.354-381,. БАЕВСКИЙ Р.М. и др. Математический анализ сердечного ритма при стрессе. - М.: Наука, 1986, с.75-86. RU 97101024 А, 20.02.1999. RU 2163088 С1, 20.02.2001. МИРОНОВА Т.Ф. и др. Клинический анализ волновой структуры синусового ритма сердца. Челябинск, 1998, с.36-157. АСТАФЬЕВА Н.М. Вейвлетный анализ: основы теории и примеры применения. Успехи физиол. наук. Т.166, №11, 1996, с.1145-1170. RU 2201132 С2, 27.03.2003. 
(72) Имя изобретателя: Туровский Я.А. (RU); Битюцкая Л.А. (RU); Кузнецова И.Г. (RU); Мишин В.В. (RU) 
(73) Имя патентообладателя: Воронежский государственный университет (RU) 
(98) Адрес для переписки: 394006, г.Воронеж, Университетская пл., 1, Воронежский гос. университет 

(54) СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА У ДЕТЕЙ
Изобретение относится к медицине, а именно к детской кардиологии. Регистрацию R-R-интервалограммы и дальнейший ее спектральный анализ осуществляют на основе вейвлетного преобразования: , a, bR, a>0, где W(a,b) - коэффициент вейвлетного преобразования; f(t) - анализируемая функция; ((t-b)/а) - анализирующий вейвлет, далее на основе вейвлетных коэффициентов строят скейлограммы и локальные спектры. Определяют мощность влияний на вариабельность сердечного ритма каждого из физиологически значимых диапазонов. Затем рассчитывают изменения во времени мощности локального вейвлетного спектра по отношению к предыдущему значению, при этом изменения, превосходящие 15%, оценивают как изменения тонуса исследуемого отдела вегетативной нервной системы (симпатического, или парасимпатического), что отражает процессы оптимизации частоты сердечных сокращений в изменяющихся условиях внешней и внутренней среды. Изобретение позволяет улучшить оценку состояния вегетативной регуляции вариабельности сердечного ритма у детей за счет введения временных параметров оценки влияния различных отделов вегетативной нервной системы на вариабельность сердечного ритма. 2 ил., 3 табл.




ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ


Изобретение относится к медицине, а именно к детской кардиологии. Известный способ изучения вариабельности сердечного ритма (ВСР) осуществляется с помощью методик, использующих режимы временного и частотного анализа (Л.И.Макаров. Холтеровское мониторирование. - 2000 - М.: Медпрактика - с.51-62). Временной анализ основан на вычислении ряда статистических параметров серии R-R-интервалов различной продолжительности (mean, SDNN, SDNN-i, SDANN-i, rMSSD, pNN50, SDSD, Counts) (Crowford MH, Bernstein SJ, Deedwania PC et al. AHA guidelines for ambulatory electrocardiography: a report of the American College of Cardiology/ American Heart Association Task Force of Practice Guidelines (Commitee to Revise the Guidelines for Ambulatory Electrocardiography). J. Am. Coll Cardiol., 1999; 34:912-48).

Сюда же относятся так называемые геометрические методы анализа ВСР - построение интервальной гистограммы, дифференциальной гистограммы различий, корреляционной ритмограммы. Оценка результатов геометрических методов осуществляется с помощью измерения параметров построенных геометрических фигур, апроксимации паттерна сердечного ритма через построение фигур и математическое преобразование, с последующей интерпретацией и непосредственное описание и интерпретация формы геометрических фигур сердечного ритма.

Общими недостатками вышеперечисленных методик является необходимость в длительной записи сигнала, усреднение результатов анализа, что не позволяет использовать их для определения локализации и характеристик локальных всплесков и отсутствие определения частотных характеристик ВСР. 

При частотном (спектральном) анализе с помощью авторегрессионного анализа или ряда модификаций быстрого преобразования Фурье производится разделение серии R-R-интервалов на частотные спектры различной плотности. Определяются показатели спектральной мощности низкочастотного (Lf) и сверхнизкочастотного (VLF) диапазонов, характеризующие влияния симпатического и высокочастотного (Hf) диапазона, отражающего парасимпатические влияния на регуляцию ВСР, соотношение Lf/Hf, a также общая мощность спектра колебаний R-R-интервалов (TF). 

Главным недостатком этого метода является невозможность его использования при анализе нестационарных сигналов, т.е. большинства паттернов ВСР. Метод Фурье в модификации Уэлча обеспечивает усреднение результатов анализа в пределах ширины окна, т.е. он не позволяет установить частотно-временную локализацию быстро затухающего процесса.

Наиболее близким к предлагаемому нами методу является оконное (коротковременое) преобразование Фурье. Но оконное преобразование Фурье имеет одно и то же разрешение по времени и частоте для всех точек плоскости преобразования (Н.М.Астафьева. Успехи физических наук, т. 166, 1996 г., №11, с.1145-1170, c.l150), что делает этот метод математического анализа малоинформативным для изучения временной динамики ВСР при переходных процессах и, следовательно, и при тонкой диагностике скрытых изменений вегетативного гомеостаза.

Задачей данного изобретения является улучшение выявления изменений вегетативной регуляции сердечной деятельности у детей, что достигается путем анализа короткоживущих паттернов вариабельности сердечного ритма.

Вышеуказанная задача решается тем, что изучение вариабельности сердечного ритма включает регистрацию R-R-интервалограммы и дальнейший ее спектральный анализ, согласно изобретению, осуществляется методом непрерывного вейвлетного преобразования по формуле



где W(a,b) - коэффициент вейвлетного преобразования;

f(t) - анализируемая функция (кардиоинтервалограмма);

((t-b)/a) - анализирующий вейвлет.

На основе матрицы вейвлетных коэффициентов строятся скейлограммы, заданные как среднее квадратов вейвлетных коэффициентов W(a,b) на заданном масштабе а:



где V(a) - скейлограмма;

N - количество вейвлетных коэффициентов;

а - масштаб вейвлетного преобразования.

Являясь функцией масштаба, скейлограмма отражает ту же информацию, что и спектральная плотность мощности Фурье, являющаяся функцией от частоты. Как известно, вейвлет-преобразование имеет преимущество прежде всего за счет свойства локальности у вейвлетов. Вейвлет-преобразование, представляющее собой временную развертку спектра, позволяет получить и более локализованную во времени энергетическую информацию. Энергетические диаграммы (скейлограммы) строятся на кратковременных (порядка 2-3 с) отрезках, что позволяет отслеживать временную динамику процесса. На скейлограммах выделяются физиологически значимые частотные диапазоны, ответственные за различные типы механизмов регуляции.

На фиг.1 показан алгоритм построения “локального вейвлетного спектра” согласно формулам (1), (2), (3), где на верхней диаграмме представлена кардиоинтервалограмма (по оси абсцисс - порядковый номер сердечного цикла; по оси ординат - расстояние между соседними сердечными циклами в миллисекундах), на средней диаграмме: по оси абсцисс - порядковый номер сердечного цикла; по оси ординат - частота (масштаб), градации серого от белого соответствуют изменению значений вейвлетных коэффициентов (белый цвет - 0, черный - максимальное значение вейвлетных коэффициентов), на нижней диаграмме: локальный вейвлетный спектр, где по оси абсцисс - частота (масштаб), по оси ординат - значения lnV(a). 

В каждом из частотных диапазонов определялось суммарное значение вейвлетной плотности мощности. Назовем полученный результат обработки скейлограмм вейвлетной плотностью мощности (ВПМ) U. 



где U - значение вейвлетной плотности мощности на некотором временном отрезке.

Далее определяется изменение ВПМ во времени по формуле



Таким образом, достигается оценка динамики ВПМ и оценка изменений ВПМ, т.е. мощности сигнала по отношению к предыдущему моменту времени, что позволило описать динамику изменения тонуса симпатического и парасимпатического отделов ВНС в покое на коротких промежутках времени.

Пример реализации алгоритма представлен на фиг.2, согласно формулам (3) и (4). Локальный вейвлетный спектр вариабельности сердечного ритма здорового ребенка (частотный диапазон парасимпатических влияний (Hf)). Обозначения: по оси абсцисс порядковый номер кардиоинтервала, по оси ординат - вейвлетная плотность мощности. Черным цветом представлены значения U (значение вейвлетной плотности мощности на каждом временном отрезке), красным цветом - значения U(t), т.е. значения изменения тонуса отделов ВНС во времени.

Положительный результат связан с улучшением оценки состояния вегетативной регуляции вариабельности сердечного ритма у детей.

Рассмотрим приведенный алгоритм на примере следующих групп:

44 новорожденных, рожденных через естественные родовые пути (3-й день жизни), см. табл.1 и 2.

22 новорожденных, рожденных путем кесарева сечения (3-й день жизни), см. табл.1 и 2.





Среднее значение количества изменений ВПМ (точнее, количество изменений значений ВПМ предыдущего от последующего, больше чем на 15%) в частотной области парасимпатических влияний (HF-диапазон) составило 92,30±0,70 изменений (здесь и далее расчет ведется для N в формуле 3, равном 3), для детей, рожденных путем кесарева сечения, эти значения были меньше и составили 89,30±1,10 (р<0,05 по отношению к детям, рожденным через естественные родовые пути). В частотной области симпатических влияний (LF-диапазон) выявлено 101,60±0,59 изменений, для детей, рожденных путем кесарева сечения, эти значения были меньше и составили 102,10±0,82 (р>0,05 по отношению к детям, рожденным через естественные родовые пути). В обеих группах изменения ВПМ в частотном диапазоне симпатических влияний происходили более активно (р<0,01), чем в диапазоне парасимпатических влияний. Полученный результат отражает более активное изменение симпатических влияний на вариабельность сердечного ритма новорожденного и подавление парасимпатической модуляции ВСР у детей, рожденных путем кесарева сечения.

При разделении группы детей, рожденных через естественные родовые пути по вегетативному статусу, выявлена подгруппа нормотоников (LF/HF=0,99±0,20) и симпатотоников (LF/HF=2,37±0,51). Напряжение адаптационных процессов и, следовательно, симпатикотония в раннем неонатальном периоде во второй подгруппе было выше (р<0,05). В то же время, различий по предлагаемым параметрам между подгруппами выявлено не было. Это означает, что динамика во времени и симпатических, и парасимпатических влияний на ВСР в выявленных подгруппах одинакова, а различия касаются только абсолютных значений U.

Рассмотрим теперь группу условно здоровых детей (61 наблюдение) в возрасте от 6 до 12 лет и 30 детей, больных сахарным диабетом 1 типа (СД) со стажем заболевания до 3-х лет в этом же возрасте.

Результаты спектрального анализа по методу Фурье представлены в табл. 3. Различия между исследуемыми группами касаются только LF-диапазона. Для детей, больных СД, характерен более низкий тонус симпатического отдела ВНС. По значениям парасимпатических влияний на ВСР и относительным значениям тонуса симпатического и парасимпатического отдела ВНС различий выявлено не было. При использовании предложенного нами алгоритма установлены различия в динамике ВПМ для LF-диапазона: в группе здоровых детей предложенный показатель составил 69,31±6,45 изменений; у детей, больных СД, 101,57±0,65 изменений (р<0,05). Полученные данные говорят о большей изменчивости симпатических влияний на ВСР у детей, больных СД. Анализ динамики парасимпатической модуляции ВСР составил 55,76±5,16 изменений для контрольной группы и 78,03±1,57 изменений для группы детей, больных СД. Полученные изменения также отражают большую активность парасимпатических влияний на ВСР на начальных стадиях заболевания.



Выявленные изменения отражают более динамичные влияния ВНС на вариабельность сердечного ритма больных детей.

Рассмотрим теперь применение алгоритма на примере конкретных детей.

КЛИНИЧЕСКИЕ ПРИМЕРЫ

В качестве примера используются результаты регистрации и обработки ВСР у двух детей-симпатотоников. В качестве примера симпатотоники были выбраны не случайно - у этих детей на коротких промежутках времени (1-3 мин) ВСР может относительно долго сохранять низкую амплитуду всех своих временных составляющих, что представляет определенную сложность для спектрального анализа. Длительность регистрации составляла 300 кардиоинтервалов. Усреднение проводилось по 3-м кардиоинтервалам.

Пр.1. Ребенок П., 12 лет: по данным временного анализа ВСР: средняя ЧСС - 105 уд/мин, математическое ожидание - 0,57 с, дисперсия - 0,005, среднеквадратичное отклонение длительности R-R-интервала - 0,07 с, мода - 0,57 с, амплитуда моды - 56%, вариационный размах - 0,67 с, коэффициент вариации - 12,99, индекс напряжения регуляторных систем - 73, индекс вегетативного равновесия - 83,9, асимметрия - 0,01, эксцесс - 3,23, индекс централизации - 4,06. По данным частотного анализа с помощью преобразования Фурье: LF=1187 Гц2, HF=287 Гц2, VLF=1547 Гц2.

По результатам вейвлетного анализа: суммарная длительность нестационарных фрагментов 158 кардиоциклов, суммарная мощность нестационарных фрагментов составляет 879654 у.е., распределение значений 1-й производной нормальное (асимметрия - 0,03, эксцесс - 3,1, математическое ожидание - 253 у.е., среднеквадратичное отклонение 48 у.е.). Количество изменений ВПМ (точнее, количество изменений значений ВПМ предыдущего от последующего, больше чем на 15%) в частотной области парасимпатических влияний (HF-диапазон) составило 28 изменений, в частотной области симпатических влияний (LF-диапазон) составило 56 изменений.

Пр.2. Ребенок Ф., 12 лет: по данным временного анализа ВСР: средняя ЧСС - 110 уд/мин, математическое ожидание - 0,54 с, дисперсия - 0,002, среднеквадратичное отклонение длительности R-R-интервала - 0,04 с, мода - 0,52 с, амплитуда моды - 50%, вариационный размах - 0,66 с, коэффициент вариации - 7,24, индекс напряжения регуляторных систем - 69,6, индекс вегетативного равновесия - 75,7, асимметрия - 0,01, эксцесс - 4,6, индекс централизации - 4,24.

По данным частотного анализа с помощью преобразования Фурье: LF=1432 Гц2 , HF=341 Гц2, VLF=1734 Гц2.

По результатам вейвлетного анализа: суммарная длительность нестационарных фрагментов составляет 231 кардиоцикл, суммарная мощность нестационарных фрагментов равна 683129 у.е., распределение значений 1-й производной - (асимметрия - 1,5, эксцесс - 4,2, математическое ожидание - 115 у.е., среднеквадратичное отклонение 69 у.е.). Количество изменений ВПМ (точнее, количество изменений значений ВПМ предыдущего от последующего, больше чем на 15%) в частотной области парасимпатических влияний (HF-диапазон) составило 68 изменений, в частотной области симпатических влияний (LF-диапазон) составило 87 изменений.

Как видно из этих примеров, при относительно близких спектральных и статистических показателях вариабельности сердечного ритма каждого исследуемого ребенка, временные характеристики, полученные с использованием предложенного алгоритма обработки кардиоинтервалограмм на основе вейвлетного анализа, имеют существенные различия. Это позволяет говорить о различных типах временной динамики вегетативной регуляции изменения частоты сердечных сокращений детей во времени и, как следствие, о различных механизмах поддержания вегетативного гомеостаза у детей в состоянии относительного покоя.

Положительный результат связан с улучшением оценки состояния вегетативной регуляции вариабельности сердечного ритма у детей.




ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ


Способ исследования вариабельности сердечного ритма ребенка, включающий регистрацию R-R-интервалограммы и дальнейший ее спектральный анализ, отличающийся тем, что спектральный анализ осуществляется методом непрерывного вейвлетного преобразования по формуле

a, bR, a>0,

где W(a,b) - коэффициент вейвлетного преобразования; 

f(t) - анализируемая функция,

((t-b)/а) - анализирующий вейвлет;

далее на основе вейвлетных коэффициентов строят скейлограммы по формулам



где V(a) - скейлограмма;

N - количество вейвлетных коэффициентов;

а - частота вейвлетного преобразования;



где U - значение вейвлетной плотности мощности, отражающее мощность локального вейвлетного спектра в каждом из физиологически значимых диапазонов,

U(t) = U(t1)-U(t2),

где U(t) отражает изменение во времени мощности локального вейвлетного спектра по отношению к предыдущему значению, при этом изменения, превосходящие 15%, оценивают как изменения тонуса исследуемого отдела вегетативной нервной системы.