АНАЛИЗАТОР ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА

Область техники
Анализатор функционального состояния организма относится к области медицинского оборудования, в частности, к донозологическим неивазивным системам диагностики функционального состояния организма.
Предлагаемое устройство анализатора функционального состояния организма (АФСО) позволяет оценивать уровни функционального состояние организма (ФСО) посредством поэтапной обработки кардиосигнала и сравнения полученных данных с эталоном, и предназначено для использования в диагностической мониторинговой медицинской технике, когда возникает необходимость непрерывного получения информации о состоянии организма, например при контроле за сложными больными или в тренировочном процессе спортсменов.
Предлагаемая полезная модель АФСО представляет собой универсальное настраиваемое устройство, которое в соответствии со своими настройками анализирует энтропию кардиоритмограммы, сравнивает ее с эталонным значением для теоретического распределения, и интерпретирует результаты сравнения по шкале ФСО. Это устройство принципиально повышает качество и расширяет функциональные возможности:
- систем мониторинга пациента при операции;
- систем медицинской техники, используемых для неинвазивного наблюдения за состоянием пациентов;
- бытовых диагностических систем.
Сокращения
HF - высокие частоты;
H(X) - энтропия гауссова шума;
I∗ - информационная энтропия;
i - избыток продукции энтропии;
IC - индекс централизации;
LF - низкие частоты;
RR-интервал - расстояние в мс между двумя нормальными зубцами R;
RMSSD - квадратный корень из средней суммы квадратов разностей между соседними
кардиоинтервалами;
SI (ИН) - индекс напряженности регуляторных систем;
VLF - очень низкие частоты;
ULF - ультранизкие частоты; а - стандартное отклонение;
АМо - амплитуда моды;
АФСО - анализатор функционального состояния организма;
ВНС - вегетативная нервная система;
ВСР - вариабельность ритма сердца;
BP - вариационный размах;
ВСР - вариабельность сердечного ритма;
ПАРС - показателя активности регуляторных систем;
ФСО - функциональное состояние организма;
ФКГ - фотокардиограмма;
ФПП - фотоплетизмограмма;
ЧП - частота пульса;
ЭКГ - электрокардиограмма.
Уровень техники. Аналоги и их недостатки
Из существующего уровня техники известен способ контроля функционального состояния сердца (RU 2449725 (13) C1, опуб. 10.05.2012), характеризующийся тем, что регистрируют кардиоритмограмму, определяют интегральные и амплитудные параметры, фиксируют их фазовые характеристики и по мере изменения положения вектора фазовой характеристики осуществляют построение элементарных геометрических фигур перемещения данного вектора по фазовой плоскости, причем из полученного построения элементарных геометрических фигур определяют количество геометрических фигур со сторонами «2», «3», «4»…«15», а также количество элементарных фигур «точка», отражающих нулевые приращения RR-интервалов, отображая их на диаграмме рейтингов элементарных геометрических фигур как «1», при этом наличие патологии определяют при значении числа вышеуказанных фигур больше 3% от общего числа фигур.
Данное техническое решение предполагает наличие патологии, которое и обнаруживается. При анализе донозологических состояний при отсутствии выраженных симптомов указанное выше техническое решение обретает низкую чувствительность из-за отсутствия признаков интерпретации результатов. Кроме этого к недостаткам следует отнести и требуемый самим способом большой объем исходных данных.
Известны попытки применения технологии дискриминантного анализа для исследования естественных системных процессов, к которым относится ритм сердца человека, например, по набору параметров вариабельности ритма сердца (ВРС) [2] или по морфологическим параметрам электрокардиограммы (ЭКГ) [3].
Одним из аналогов предлагаемой полезной модели является способ контроля ФСО человека по параметрам стандартной оценки ВСР [4, 5, 6], включающий регистрацию электрокардиограммы, выделение RR-интервалов и обработку данных с расчетом показателя активности регуляторных систем (ПАРС) [7].
Значения ПАРС выражаются по бальной шкале от 1 до 10. В соответствие баллам ПАРС поставлены следующие функциональные состояния от оптимального напряжения регуляторных систем (ПАРС=1-2) до истощения регуляторных систем (ПАРС=8-10) [7].
Вычисление ПАРС осуществляется по алгоритму [7], учитывающему следующие критерии: частоту пульса, среднеквадратичное отклонение RR-интервалов, суммарную мощность спектра, стресс-индекс, среднеквадратичное отклонение дифференциальных RR-интервалов, мощность высокочастотных компонент спектра (HF), индекс централизации (IC), мощность спектра медленных волн 1-го порядка (LF) и мощность спектра медленных волн 2-го порядка (VLF).
Недостатком известного аналога является отсутствие подробного анализа формы функции распределения значений выборки RR-интервалов. Резонность расчета большинства статистических показателей вытекает из того факта, что в большинстве случаев при использовании достаточно большой выборки данных форма функции распределения RR-интервалов человека в покое приближена к форме функции нормального распределения [5], что существенно ограничивает качество оценки функционального состояния человека.
Еще одним недостатком является то, что при изменение параметров ВСР, например увеличение вариационного размаха (BP), уменьшение амплитуды моды (АМо) и соответствующих им индексов, происходит не за счет увеличения дыхательных (HF) волн, отвечающих за активность парасимпатического звена вегетативной нервной системы (ВНС), а за счет недыхательного (LF и VLF) компонента, что свидетельствует об активации симпатического звена ВНС [8].
Увеличение BP может также происходить при переходном процессе, когда ЧП постепенно уменьшается или увеличивается [8]. Участки ЭКГ-сигнала с переходными процессами вносят значимые искажения в расчеты практически всех показателей ВРС [8].
В качестве одного из аналогов предлагаемой полезной модели можно рассмотреть «Компьютерную систему для анализа вариабельности ритма сердца» (US 2015141859 А1, опуб. 21.05.2015) [14], нацеленную только на анализ электрокардиографических данных. Но данная система делает выводы только на основе анализа информационной энтропии сделанной по типовому расчету, на котором базируются последующие расчеты и выводы, что недостаточно для объективной характеристической оценки функционального состояния организма. Применение рассматриваемого аналога ограничено при анализе переходных процессов в организме, где возможно одновременное действие нескольких регуляционных процессов, что делает функцию плотности распределения RR-интервалов многомодальной. Поэтому работа данного аналога не учитывает индивидуальных особенностей анализируемого организма. Работа аналога строится на иных методах сбора, анализа входных данных и интерпретации результатов
Описание полезной модели
Достигаемая цель состоит в следующем: повышается точность и качество оценки функционального состояния человека, в том числе за счет оценки функции плотности вероятности и информационной энтропии выборки RR-интервалов. Результат достигается за счет сравнения количества информации в регистрируемых данных и в индивидуализированной для текущих данных теоретической модели. Т.е. происходит определение избытка продукции энтропии ритма сердца, который интегрально свидетельствует о том или ином влиянии на ритм сердца со стороны внутренних и внешних факторов [9].
Техническим результатом и новизной полезной модели является повышение точности и качества оценки функционального состояния человека за счет оценки распределения RR-интервалов, путем сравнения количества информации в регистрируемых данных и в индивидуализированной для текущих данных теоретической модели. Таким образом, выполняется определение избытка продукции энтропии ритма сердца, который интегрально свидетельствует о том или ином влиянии на ритм сердца со стороны внутренних и внешних факторов.
Анализатор функционального состояния организма работает следующим образом. На вход блока выделения ритмокардиограммы 1 поступает кардиосигнал (ЭКГ, ФКГ, ФПГ, реограмма), содержащий в себе данные о динамике сердечной деятельности. В данном блоке выделяются и проходят обработку данные кардиосигнала с целью получения информации об электрической активности электропроводящей системы или сократительной функции сердца. Обработанные данные поступают в блок измерения RR-интервалов 2, где проводится измерение RR-интервалов, включающее в себя фильтрацию и устранение артефактов. Затем измеренные RR-интервалы одновременно передаются на блок вычисления экспериментальной энтропии 3,, где расчеты осуществляются в соответствии с известным алгоритмом [13, 15, 17], и на блок вычисления эталонной (теоретической) энтропии 4. Блок вычисления эталонной энтропии состоит из блоков выбора наиболее качественной функции распределения для полученных RR-интервалов 8 и блока расчета энтропии по выбранной функции распределения для полученных RR-интервалов 9. RR-интервалы поступают на вход блока выбора наиболее качественной функции распределения для полученных RR-интервалов, где осуществляется определение наиболее точно описывающей функции распределения для выборки RR-интервалов по критерию согласия (например, хи-квадрат, информационный критерий Акаике, критерий логического правдоподобия и др.) [18]. Затем выбранный вид функции распределения и выборка RR-интервалов одновременно поступают на вход блока расчета энтропии по выбранной функции распределения для полученных RR-интервалов 9, где по известным функциям расчета энтропии для конкретного вида функции распределения (например, по данным [19]) в соответствии с необходимыми для расчета энтропии параметрами RR-интервалов. Затем рассчитанные эталонное и экспериментальное значения энтропии поступают на первый и второй входы блока сравнения энтропии 5. Сравнение энтропии производится с помощью вычисления разности эталонного и экспериментального значения. Результат сравнения энтропий поступает в блок экспертный оценки энтропии 6, где полученное значение сравнения интерпретируется в шкалу ФСО, где, например, разность энтропий близкая к 0 считается нормой, диапазон значений от 0 до 2 соответствует донозологическому состоянию, а значения от 4 и выше - тяжелым состояниям. Приведенная шкала ФСО была получена экспериментально [9]. Первый выход блока экспертной оценки энтропии подключен к первому входу блока вывода информации 7, который представляет собой, например, устройство цветовой индикации, принтер или монитор, который в свою очередь отображает изменение результирующих данных в статике и динамике. Второй двухсторонний выход блока экспертной оценки энтропии 6 обеспечивает связь с внешними устройствами по обмену данными и командами управления и задания параметров работы устройства, а также при динамическом отслеживании, выдается наружу сигнал об обнаруженном критическом состоянии организма.
Доказательства технических результатов. Причинно-следственные связи
Покажем, что за счет применения заявленной конструкции, может быть достигнут заявляемый технический результат, а именно качества оценки функционального состояния человека. Под повышением точности мы будем понимать эффект чувствительности методики к расширению пределов градации функциональных состояний организма человека от здоровья или нормы до критических тяжелых состояний, в которых, например, находятся больные в отделениях интенсивной терапии или реанимации.
На сегодняшний день лучшей методологией оценки здоровья является теория функциональных систем П.К. Анохина [10] в рамках которой категории, характеризующие непрерывно-дискретные состояния биологической динамической системы в условиях непрерывного влияния патогенных факторов внешней среды, могут быть объединены понятием ФСО. Понятие ФСО одновременно должно иметь статус и функции динамического процесса, и интегрального состояния, обретая свойства «шкалы ФСО». Термин нормы ФСО становится характеристикой начала отсчета по этой «шкале». Нормальное ФСО - это интегральная характеристика состояния здоровья, которая отражает адаптивные возможности при максимальном функциональном резерве организма и оценивается степенью напряжения регуляторных систем организма по данным изменений функций и структур наиболее реактивных систем и органов к факторам внешней среды влияния [11, 12].
Если придать кардиоритмограмме форму точечной диаграммы (без интерполяционных связей), то все значения RR-интервалов распределятся по «ярусам» с шагом задаваемым дискретизацией ЭКГ-сигнала. К структуре ярусов RR-интервалов можно применить известную методику расчета информационной энтропии (I∗) [13], как критерия ее неупорядоченности.
Чем эффективнее в рамках стандартного отклонения выборки RR-интервалов ритм сердца использует предоставленные ему ярусы, тем больше значение информационной энтропии. Без учета сильных управляющих и регулирующих ритмических компонент со стороны центральной и вегетативной нервной системы, соответственно, ритм должен приближаться к гауссовому шуму с максимальным значением энтропии [9].
При определенном функциональном нарушении происходит рекомбинация ярусной структуры, при которой происходит уменьшение количества значений RR-интервалов в одном или нескольких ярусах и соответственно увеличение их в других (фиг. 3). К данным рекомбинациям ярусов гистограммы RR-интервалов наиболее чувствительным является параметр информационной энтропии.
На фиг. 3 показано сравнение гистограмм двух выборок RR-интервалов а) - выборка с нормальным распределением, б) выборка с распределением близким к нормальному, с незаполненным ярусами в диапазоне 680-710 мс. На фиг. 4 показаны графики функциональных связей параметров ВСР и энтропии RR-интервалов молодых здоровых людей.
2
2
-0,333
2
Трендовые линии функциональных связей σ(I∗) и SI(I∗) (фиг. 3) для записей с частотой дискретизации 1 мс соответствуют формальным связям I∗+i=log(3σ) и I∗+i=log[450(SI)] при коэффициенте достоверности аппроксимации R>0,9, где параметр дискретизации i - представляет собой разницу между теоретически и экспериментально рассчитанной энтропии RR-интервалов. Каждому дискретному состоянию, или уровню ФСО соответствует собственное значение: i=0 (состояние «весны», i=1 (состояние зимы) и i=2 (состояние «осени»). В интервалах времени исследования, точки на графиках соответствующих параметров перемещаются вдоль линий функциональных кривых, определяющих стадии ФСО.
a
Экстраполяция логики ФСО на больных людей показывает наличие еще четырех функциональных уровней (фиг. 5). С другой стороны при объединении обеих функций σ(I∗) и SI(I∗) на комбинированной диаграмме в графическом формате, видно, что их трендовые линии организуют «сетку параметрических ячеек» [13], представляющую своеобразную матрицу функционального состояния организма (фиг. 5б).
a
На фиг. 5. показано графическое распределение функциональных значений σ(I∗) для 324 ритмограмм больных людей () и 51 ритмограмм здоровых людей при тилт-тесте (велоэргометр) [14] на «сетке параметрических ячеек» (б). Показаны линии тренда: σ(I∗) - штриховые линии, SI(I∗) - пунктирные линии и при I∗=H(X) (сплошная линия) (б)
i=0
2
i=0
4
Соответствующее уровню нормы граничное ФСО, оценивается функцией σ(I∗). На фиг. 5б приведен график функции энтропии H(X)≈log(4,13σ) при объеме выборки n→∞ для нормального закона распределения [15]. Графики трендовой линии функции σ(I∗) и функции H(X) параллельны и отстоят на Δi=0,5 бит.При росте n вся «сетка» сдвигается медленно и замедленно вправо к линии H(X), при уменьшении n - медленно, но ускоренно влево. Так, при уменьшении с двадцатиминутной до пяти минутной длины записи вся «сетка» сдвинется влево на 0,5 бит без искажения ориентации. При n>10форма, ориентация и местоположение «сетки» практически перестает зависеть от n [16].
Уменьшение величины i для выборки RR-интервалов свидетельствует об уменьшении вклада детерминистской составляющей, относительном росте превалирования естественной хаотической составляющей в ритме сердца, нормализации распределения данных RR-интервалов, уменьшении напряжения регуляторных систем и росте функционального резерва организма. Увеличение величины i свидетельствует о росте вклада детерминистской составляющей в ритм сердца, ее превалировании над постоянной хаотической составляющей и об усилении напряжения адаптационных регуляторных систем с текущей выработкой функционального резерва организма.
Параметр сравнения экспериментальной и теоретической энтропии i упоминаемый в литературе как избыток продукции энтропии ритма сердца, имеет характер количественной категории функционального состояния организма, позволяя проводить классификацию по уровням и стадиям по шкале ФСО. Известная система ПАРС [7] качественной классификации в донозологических ФСО получила подтверждение и количественное разрешение с оценкой напряженности регуляторных систем ритма сердца по трем уровням в интервале Δi=0-2 бит. В этом интервале значений управление ФСО производится циклически естественной внешней средой влияния и на основе системной обратимости всех реактивных и сопряженных процессов в онтогенезе.
i=0
В соответствие с предложенной шкалой ФСО по управляющему параметру i механизмы адаптации отстроены в норме на увеличение информационной энтропии снижением избытка продукции энтропии ритма сердца до минимума, совместимого с условиями, определяемыми внешней средой влияния. Уровень нормы ФСО, или начало отсчета по шкале ФСО оценивается функцией σ(I∗). Это наивысший уровень ФСО, определенный работой системы регуляции ритма сердца в режиме контроля. При работе сердца в этом режиме регуляции ритма непрерывный управляющий сигнал со стороны головного мозга и центральной нервной системы должен иметь стохастический характер и постоянное минимальное значение среднеквадратического отклонения. В таком режиме, который можно назвать «ждущим», базовым или контрольным, влияние управляющего сигнала на качество ритма сердца «отключено», но динамическая база в форме непрерывного контроля его проведения сохраняется. Соответствующее состояние и определяется автором как полная гармония эндогенной - внутренней среды организма с экзогенной - внешней средой влияния. Системность или гармония внутренней среды организма определена эффективностью работы ВНС, в частности, обеспечивающей режим собственно регуляции ритма сердца на каждом уровне ФСО.
Режим контроля характеризуется постоянным минимальным симпатическим влиянием и слабопеременным максимальным парасимпатическим влиянием на ритм сердца. Кривая спектра плотности мощности соответствующих (i=0) кардиоритмограмм имеет типичную форму, близкую по форме к кривой распределения Релея с максимальным представительством диапазона ультранизких частот (ULF) [11]. При росте величины i (i=1, 2 бит) режим собственно регуляции может характеризоваться относительным ростом симпатического влияния за счет падения парасимпатического влияния, а при i≥3 бит - абсолютным ростом симпатического влияния на ритм сердца.
Патогенные факторы внешней среды влияния стремятся снизить уровень ФСО (рост величины i), а механизмы адаптации или нивелируют результирующее воздействие в режиме собственно регуляции, или приспосабливают организм к этим воздействиям в режиме управления. Управляющий параметр i обретает качество критерия интегральной интенсивности воспринятого действия патогенных факторов на организм человека, а ритм сердца играет роль реактивного «фазового датчика» внешней среды влияния. Сопоставив интенсивность действия патогенных факторов на организм человека с его функциональным состоянием, в работе [9] экспериментально была получена следующая шкала ФСО (фиг. 5): 1. Норма ФСО (i=0); 2. Донозологическое состояние (i=0-2 бит); 3. Преморбидное состояние (i=3 бит); 4. Экстремальное состояние (i=4 бит); 5. Терминальное состояние (i=5 бит); 6. Критическое состояние (i=6 бит).
Дискретно-непрерывная «шкала ФСО» в форме линий тренда равного наклона функции σ(I∗) на параметрической диаграмме (фиг. 4-5) указывают на наличие системной режимной связи управления и собственно регуляции в форме субкритической бифуркации [17]. Такая форма связи предопределяет дискретность уровней ФСО с шагом 1 бит по управляющему параметру i (режим управления) с непрерывной работой механизмов адаптации со стороны ВНС в режиме собственно регуляции ритма сердца с управляющим параметром I∗.
Описание фигур-чертежей
Нумерация входов и выходов блоков проведена раздельно, начиная с левой стороны блоков и далее по часовой стрелке.
Фиг. 1. Функциональная схема анализатора.
1 - блок выделения ритмокардиограммы;
2 - блок измерения RR-интервалов;
3 - блок вычисления экспериментальной энтропии;
4 - блок вычисления эталонной энтропии;
5 - блок сравнения энтропии;
6 - блок экспертной оценки энтропии;
7 - блок вывода информации.
Фиг. 2. Функциональная схема блока вычисления эталонной энтропии, представляющая собой декомпозицию блока 4
8 - блок выбора наиболее качественной функции распределения для полученных RR-интервалов;
9 - блока расчета энтропии по выбранной функции распределения для полученных RR-интервалов;
Фиг. 3 Сравнение гистограмм двух выборок RR-интервалов. а) - представлена гистограмма выборки RR-интервалов с распределением близким к нормальному, б) представлена гистограмма выборки RR-интервалов с распределением близким к нормальному, но с незаполненным ярусами в диапазоне 680-710 мс, что свидетельствует об изменении ФСО.
Фиг. 4 Графики функциональных связей параметров ВСР и энтропии RR-интервалов молодых здоровых людей. Данные юношей (x, +) и девушек (·, o) разных групп и серий измерений распределены по трем функциональным линиям равного наклона без разделения по полу.
Фиг. 5 Графическое распределение функциональных значений σ(I∗) для кардиоритмограмм больных людей и здоровых людей при тилт-тесте (велоэргометр) на «сетке параметрических ячеек» (б). Показаны линии тренда: σ(I∗) - штриховые линии, SI(I∗) - пунктирные линии и при I∗=H(X) (сплошная линия) (б).
Промышленная применимость полезной модели
Вычисление энтропии ряда RR-интервалов при современном уровне развития компьютерной техники не вызывает вычислительных затруднений. АФСО может быть реализован как аппаратный или программно-аппаратный комплекс.
Основные сферы применения полезной модели - диагностическая медицинская техника и системы контроля состояния оператора.
Источники информации
1 Патент РФ Способ контроля функционального состояния сердца, RU 2449725 (13) C1, опуб. 10.05.2012
2 Малиновский Л.Г. Классификация объектов средствами дискриминантного анализа. - М.: Наука, 1979. - 260 с.
3. Зозуля Е.П. Геометрический анализ нелинейных хаотических колебаний кардиоритма как новый метод для автоматического обнаружения фибрилляции предсердий // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Кн. 1. - Владимир-Суздаль: ВлГУ, 2008. С. 172-175.
4. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем: метод. рекомендации / P.M. Баевский [и др.]. - М., 2002. - 53 с.
5. Пермяков С.А., Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т. Оценочный анализ функций распределения диаграмм ритма сердца здоровых людей // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 11-й межд. научн.-техн. кофн. - Владимир, 2014 - кн. 1 - с. 185-189
6. Баевский P.M. Статистический, корреляционный и спектральный анализ пульса в физиологии и клинике // Математические методы анализа сердечного ритма. М.: Наука, 1968. С. 51-61.
7. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможность клинического применения. - М., 2000.- 27 с.
8. Бань А.С, Загородный Г.М. Возможные ошибки при проведении анализа вариабельности ритма сердца // Проблемы здоровья и экологии. - №3 (25). - 2010. - С. 121-125
9. Кузнецов А.А. Физиологические категории функционального состояния // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды X международной конференции ФРЭМЭ'2012. В 3-х книгах. Кн. 1. 2012. С. 91-96.
10. Анохин, П.К. Философские аспекты теории функциональной системы: избр. труды / П.К. Анохин. - М.: Наука, 1978. - 400 с.
11. Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т., Гуменный В.Г., Пермяков С.А., Шмиг А.А. Результаты весеннего обследования функционального состояния группы студентов // Т 78 Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева / НГТУ им. Р.Е. Алексеева. - Нижний Новгород, 2013. №4 (97). - с. 315-322
12. Кузнецов А.А. Связь между временными и структурно-топологическими характеристиками диаграмм ритма сердца здоровых людей, Информ. и ее примен., 2010, том 4, выпуск 4, 38-47
13. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. - 6-е изд. стер. - М.: Высш. шк., 1999. - 576 с.
14. Патент US 2015/141859 A1 Systems and methods for cardiac rhythm variability analysis, опубл. 21.05.2015
15. Кузнецов, А.А. Энтропия ритма сердца: монография / А.А. Кузнецов. - Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та. 2009. - 172 с.
16. Кузнецов А.А., Плеханов А.А., Сушкова Л.Т. Алгоритм выделения RR-интервалов из фотоплетизмограмм // Биомедицинская радиоэлектроника: ежемес. науч.-прикладной журн. - 2007. - №12. - С. 27-29.
17. Кузнецов А.А. Количество информации и энтропия ярусной диаграммы ритма сердца // Информационно-управляющие системы. - 2010. - N 4 (47). - С. 57-62.
18. Exponenta. Statistics Toolbox 5.0. Руководство пользователя. 1.3.1. Анализ распределения значений выборки одномерной случайной величины [Электронный ресурс] http://matlab.exponenta.ru/statist/book3/1_3.php (дата обращения: 20.02.2015).
19. Википедия. Нормальное распределение. [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org/wiki/нормальное_распределение (дата обращения: 20.02.2015).