Оценка состояния сердечно-сосудистой системы на базе экг и оксигемометрии

УДК 621.006

С.А. Синютин

ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ ЭКГ И ОКСИГЕМОМЕТРИИ

В данной статье рассматриваются методы оценки состояния сердечно-со^дистой системы путем анализа ЭКГ и характеристик пульсовой волны. Рассмотрены нормативные показатели ритмограммы и оксигемометрии. Описана нейросеть для анализа показателей состояния сердечно-со^дистой системы.

ЭКГ; оксигемометрия; нейронная сеть; пульсовая волна.

S.A. Siniutin

HEART SYSTEM STATE ANALYSING, BASED ON ECG AND OXYHEMOMETRICS

This article covers methods of estimating heart-system state by analyzing ECG and pulse wave characteristics. Basic values of rythmogram and oxyhemometrics are covered. The neural network for analysing heart-system state is described.

ECG; oxyhemometrics; neuron network; pulse wave.

Современная медицина имеет в своем арсенале достаточно много устройств и приборов для диагностики состояния сердечно-сосудистой системы (ССС). Однако все они в той или иной мере страдают определенными недостатками: эпизодичность исследования; односторонний подход к функционированию ССС; доступность только для профессионалов.

В данной работе делается попытка построения аппаратно-программного средства, свободного от этих недостатков. ССС характеризуется проявлением электрической и механической активности. Причем если электрическую активность достаточно полно представляет сигнал ЭКГ, то для оценки механической активности используется множество сигналов:

♦ пульсо вая волна;

♦ данные ультразву ковых исследований;

♦ фотоплетизмограмма;

♦ реограмма;

♦ артериаль ное давление.

Каждое из этих исследований, в свою очередь, включает в себя множество методик и их оценок. Для разработки нового аппаратно-программного диагностического средства было решено отобрать только методы исследования, удовлетворяющие следующим требованиям:

♦ достаточно полный охват всех аспектов работы ССС;

♦ возможность осуществления исследования непрофессионалом;

♦ относительно небольшую продолжительность исследования;

♦ учет ретроспе ктивных данных;

♦ возможность прогноза поведения ССС.

В полной мере этим требованиям удовлетворили ЭКГ и двухчастотная пуль-соксиметрия. ЭКГ представляется одним отведением - биполярным, но расположенным параллельно максимальному вектору электрической оси сердца, возможны индивидуальные варианты для конкретного человека. В программе оцениваются показатели ритма и контура ЭКГ. Для этого из сигнала ЭКГ выделяется ритмо-грамма и оцениваюся ее показатели.

s0

Нормативные показатели ритмограммы:

СКО - среднее квадратическое отклонение (вырадсается в мс) величин интервалов RR за весь рассматриваемый период (в зарубежных публикациях этот показатель называют SDNN - Standard Devation, NN - означает ряд нормальных интервалов “normal to normal ” с исключением экстрасистол).

SDANN - стандартное отклонение средних значений, полученных из 5-минутных сегментов при записях средней длительности, многочасовых или 24-х .

RMSSD - квадратный корень из суммы квадратов разности величин последовательных пар интервалов NN (нормальных интервалов RR).

NN5O - количество пар последовательных интервалов NN, различающихся более чем на 50 миллисекунд, полученное за весь период записи.

- . ,

(D) -

ниваться у лиц с различными значениями частоты пульса.

Мощность высокочастоной составляющей спектра (дыхательные волны). Обычно абсолютная величина дыхательной составляющей спектра (HF) равна около 1000 миллисекунд в квадрате. В норме она составляет 15-25 % суммарной .

Мощность низкочастотной составляющей спектра. Обычно в норме доля LF в положении "лежа" составляет от 15 до 35-40 %, а при переходе в положение “стоя” может увеличиваться в 1,5-2 раза.

Для экспресс-оценки адаптации нужен достаточно простой критерий, не требующий длительных вычислений в реальном времени. В качестве такого критерия можно использовать комбинацию гистографического и корреляционного анализа.

Так, длинная ось эллипса скатерограммы коррелирует с LF, а короткая - с HF, , -

.

Если ЭКГ является достаточно рутинной процедурой, широко известной профессионалам и пациентам, то выбор в качестве второй методики пульсокси-метрии требует пояснения.

-

оксигемоглобина в артериальной крови (SpO2). В клинической практике предлагается пользоваться терминами «насыщение артериальной крови кислородом» или «оксигенация артериальной крови», а сам параметр SpO2 обозначать термином « ». , -занного (НЬ02) и не связанного (НЪ) с кислородом, абсорбировать свет различной .

свет, деоксигенированный гемоглобин больше абсорбирует красный свет. В пуль-соксиметре установлены два светодиода, излучающих красный и инфракрасный свет. На противоположной части датчика располагается фотодетектор, который определяет интенсивность падающего на него светового потока. Измеряя разницу между количеством света, абсорбируемого во время систолы и диастолы, пульсок-симетр определяет величину артериальной пульсации. Сатурация рассчитывается как соотношение количества НЪ02 к общему количеству гемоглобина, выраженное в процентах:

Sp02 = (НЪО2 / НЪО2 + НЪ) х 100%.

В качестве основного сигнала в оксигемометрах используется ФПГ в красной и инфракрасной областях спектра. Однако ФПГ несет информацию не только о SpO2.

( ).

Достоверное измерение АД и правильная постановка диагноза - один из , -одного из самых массовых заболеваний нашего времени.

Традиционно принятый рутинный осциллометрический метод измерения АД в плечевой артерии при обследовании пациента является не очень удобным и локализованным во времени методом.

Точность осциллометрических приборов имеет свои ограничения. Погрешность измерения давления методом Короткова соответствует:

• ± 5мм рт.ст. для среднего (FDA);

• ± 8мм рт.ст. для систолического и диастолического (FDA).

Все большее распространение и поддержку находит мониторирование АД в .

На данный момент для оценки артериальной ригидности применяется целый ряд параметров. «Золотой стандарт» для оценки артериальной ригидности - время распространения пульсовой волны между сонной и бедренной артериями, отношение времени распространения пульсовой волны к расстоянию между двумя исследуемыми отрезками в м/сек.

Контурный анализ пульсовой волны является простым и доступным методом оценки артериальной ригидности крупных артерий в клинических условиях.

Рис. 1. Расчет индекса жесткости (Б1) и индекса отражения (Ш) по фотоплетизмограмме: Б1 = рост пациенте/АТ йур, АТ йур - время между пикачи прямой (систолической) и отраженной (диастолической) пульсовой волны,

Ш = Ь/ах100%, а - амплитуда систолической пульсовой волны; Ь - амплитуда

отраженной волны

Систолическое и пульсовое давление напрямую зависит от снижения эластичности стенок крупных артерий. В целом ряде исследований показана связь повышения жесткости артериальной стенки с артериальной гипертензией, преимущественно за счет увеличения систолического и пульсового АД.

Имея индексы Б1 и Ы, насыщение крови кислородом, параметры роста и , -

.

Для определения общего параметра, понятного непрофессионалу, в данной разработке используются нейросетевые алгоритмы [4]. В настоящее время широкое распространение получило использование искусственных нейронных сетей для построения математических моделей сложных нелинейных процессов, распознавания образов и прогнозирования сигналов.

Нейронная сеть - это набор нейронов, каждый из которых представляет собой модель биологического нейрона. В настоящее время широко используются математические модели нейронных сетей. Графически такие модели изображаются в виде графа, показанного на рис. 2. На данном рисунке изображена простейшая многослойная нейронная сеть прямого распространения, которую также называют персептроном. Существуют также и другие модели нейронных сетей, среди кото-

рых наиболее часто используются рекуррентные сети Хопфилда и самоорганизующиеся сети Кохонена [4,5].

Для использования нейронной сети прямого распространения, при решении конкретной задачи, ее необходимо сначала "обучить". Для этого на вход нейронной сети подаются какие-либо значения, а на выходе снимаются результирующие значения, которые сравниваются с теми значениями, которые должны там быть. Если выходные значения нейронной сети отличаются от требуемых значений, то происходит оптимизация весов нейронной сети каким-либо из математических алгоритмов до тех пор, пока эти значения не будут им соответствовать с заданной точностью. После этого нейронную сеть можно считать обученной.

Рис. 2. Графическое представление математической модели нейронной сети

прямого распространения

В разработанном аппаратно-программном комплексе на вход нейронной сети с 32 нейронами в первом слое, 24 нейронами во втором слое и 6 нейронами в 3 слое подаются показатели ЭКГ и ФПГ не только из текущего исследования, но и 3 .

Это позволило разработать прибор, который учитывает динамику изменения состояния ССС во времени. Выходом сети является интегральный параметр - индекс состояния, качественно (плохо, средне, хорошо) оценивающий состояние ис.

БИБЛИОГРЛФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Анохин П.К. Очерки физиологии функциональных систем. - М.: Медицина, 1975. - 448 с.

2. Аронов ДМ., Лупанов В.П., Михеева ТТ. Функциональные пробы в кардиологии. Кардиология 1995; 12:83-93.

3. . ., . .

развития заболеваний. - М.: Медицина, 1997. - 265 с.

4. Bayir, R. Kohonen Network based fault diagnosis and condition monitoring of serial wound starter motors [Text] / R. Bayir, O. F. Bay: IJSIT Lecture Note of International Conferense on Intelligent Knowledge Systems. - 2004. - Vol. 1, - № 1.

5. http://www.neuropower.de/rus/books/index.html Нейронные сети Хопфилда и Хемминга [ ].

6. http://paukoff.fromru.com/neuro/wneuro/index.html Прогнозирование с помощью искусственных нейронных сетей [Электронный ресурс].

Синютин Сергей Алексеевич

Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.

E-mail: kafmps@ttpark.ru.

347900, г. Таганрог, ул. Петровская, 81.

Тел.: 88634328052.

Siniutin Sergey Alekseevich

Taganrog Institute of Technological - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.

E-mail:kafmps@ttpark.ru.

81, Petrovskay street, Taganrog, 347900, Russia.

Phone: +78634328052.