СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ КРИВЫХ СУТОЧНОГО МОНИТОРИНГА АРТЕРИАЛЬНОГО ДАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА
METHOD FOR STUDYING DAILY MONITORING CURVES OF HUMAN BLOOD PRESSURE

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, нормальной физиологии, патологической физиологии.
Известен способ изучения результатов СМАД с использованием стандартных показателей АД, незначительно расширяя диапазон применением статистических методик (расчет средеквадратичного отклонения, остатков регрессии), или анализом во временной области (индекс площади в различных вариантах) [Ивашкин Т.В. и др., 2001; Stamler J. и др., 2003; Курина Н.Н. и др., 2004; Кутырина И.М. и др.; 2004 Соловьева Н.В. и др., 2006; Андреев П.В. 2007]. Спектральный анализ встречается достаточно редко, что связано с рядом причин, связанных с особенностью регистрации сигнала: небольшое количество отсчетов, большое количество пропусков, неравномерная частота дискретизации.
Наиболее близкой к предлагаемому нами способу является способ применения вейвлет-преобразования для анализа вариабельности сердечного ритма детей (RU №2241374, МПК A61B 5/0452, 5/02, 10.12.2004). Данный способ заключается в том, что исходная кривая вариабельности сердечного ритма подвергается непрерывному вейвлет-преобразованию с последующей обработкой матрицы коэффициентов вейвлет-преобразования с целью выявления динамики вейвлетной плотности мощности в физиологически значимых диапазонах. Недостатком данного способа является в первую очередь невозможность динамического выделения физиологически значимых диапазонов. Иными словами, разделение единого спектра сигнала на поддиапазоны осуществляет по заранее фиксированным значениям, без учета изменения структуры самого сигнала.
Задачей предлагаемого изобретения является улучшение оценки состояния вегетативной регуляции вариабельности сердечного ритма человека.
Технический результат заключается в увеличении точности и информативности способа исследования результатов СМАД человека.
Технический результат достигается тем, что способ исследования СМАД человека, включает регистрацию показателей АД и дальнейший ее спектральный анализ методом непрерывного вейвлет-преобразования, в котором определяют мощность частоты динамики а в момент времени b по формуле
где W(a,b) - коэффициент вейвлетного преобразования; f(t) - анализируемая функция; ψ((t-b)/a) - анализирующий вейвлет;
i
j
построение на основе матрицы вейвлетных коэффициентов скейлограмм на отрезке [b, b] по формулам
i, j<N, j<i,
1
i
где V(a) - скейлограмма сигнала; N - количество коэффициентов; a - масштаб вейвлетного преобразования;
выделение на скейлограммах физиологически значимых частотных диапазонов, согласно изобретению выделение на скейлограммах физиологических значимых частотных диапазонов осуществляется исходя из расстояний между соседними локальными минимумами на кривой скейлограммы по формуле
,
где Δа - физиологически значимый диапазон,
m
n
a, a - соседние локальные минимумы на кривой скейлограммы;
определение значения вейвлетной плотности мощности (ВПМ) U в каждом из частотных диапазонов  осуществляется по формуле
определение изменения вейвлетной плотности мощности во времени как U(t);
определение изменения частотных диапазонов во времени как Δa(t);
определение значения удельной вейвлетной плотности мощности U' во времени по формуле
которая отражает динамику изменения АД.
а
i
j
Скейлограммы («энергетические» диаграммы) строятся на основе матрицы вейвлет-коэффициентов, заданных как среднее квадратов коэффициентов W(a, b) при фиксированном параметре  на отрезке [b, b]. 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 частотно-временной локализации 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 измерений) отрезках, что позволяет отслеживать временную динамику процесса.
m
n
На скейлограммах выделяют локальные спектры и физиологически значимые частотные диапазоны Δа, которые рассчитывают исходя из расстояний между локальными минимумами a, a, связанными с различными типами механизмов регуляции АД человека. При этом при выявлении трех наиболее значимых диапазонов определяются два наиболее выраженных минимума, при четырех - три и т.д.…
Суммарное значение вейвлетной плотности мощности U отражает суммарную активность нервного центра и определяется в каждом из частотных диапазонов .
Удельная вейвлетная плотность мощности U' характеризует удельную выраженность активности нервного центра и отражает процессы оптимизации динамики АД. Выделение физиологически значимых диапазонов между локальными минимумами на кривой скейлограммы, связанных с различными типами механизмов регуляции АД, и оценка данного параметра позволяют выявить даже слабые по силе воздействия на АД на различных этапах онтогенеза, в норме и патологии, как в покое, так и при переходных процессах, что качественным образом повышает информативность и точность способа оценки СМАД человека.
На фиг.1 изображены скейлограммы четырех последовательных отрезков кривой СМАД; на фиг.2 изображено адаптивное разделение спектра (скейлограммы) участка кривой АД на частотные диапазоны, исходя из структуры локальных минимумов.
Клинический пример.
Испытуемый Ш., 24 года. Рост 173 см, вес 68 кг. Регистрация  артериального давления в течение 22 часов. Шаг измерения 5 минут. Среднее значение систолического АД днем 134 мм, среднее значение диастолического АД днем 86 мм, среднее значения систолического АД ночью 105 мм, среднее значение диастолического АД ночью 67 мм. Индекс времени 1%, индекс измерений 0%, степень ночного снижения 23%.
Вейвлет-преобразование: непрерывное вейвлет-преобразование, вейвлет morlet, максимальный масштаб 64, временное усреднение при построении скейлограмм - два измерения артериального давления. Результаты эксперимента приведены на фиг.1 и 2. Значения ВПМ рассчитываются в частотных диапазонах между минимумами на каждой скейлограмме.
Данные, приведенные на фиг.1, получены за счет локализованного спектрального анализа, свидетельствуют об изменениях частотных составляющих ВСР и показывают вклад различных частот в общую картину ВСР.