СПОСОБ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ НА ОСНОВЕ МНОГОКАНАЛЬНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА МЕДЛЕННЫХ ВОЛН КАРДИОСИГНАЛОВ
EARLY DIAGNOSTIC TECHNIQUE FOR CARDIOVASCULAR DISEASES BY MULTICHANNEL SPECTRAL ANALYSIS OF SLOW WAVES OF HEART SIGNALS

Изобретение относится к области медицинской диагностики, а именно к способам диагностики, основанным на исследовании колебательной структуры кардиологического сигнала.
Способ позволяет усовершенствовать диагностику ранних стадий артериальной гипертензии, в том числе в детском и подростковом возрасте, у лиц с отсутствием явного повышения систолического артериального давления (САД) и диастолического артериального давления (ДАД) и может быть использован в интеллектуальных системах поддержки принятия решений при назначении антигипертензивной терапии.
Известен способ оценки сердечно-сосудистого риска, согласно которому все пациенты в зависимости от пульсового артериального давления по степени риска делятся на четыре группы (см. Benetos A., Safar М., Rudnichi A. et al. Pulse pressure: a predictor of long-term cardiovascular mortality in a French male population // Hypertension. - 1997. - Vol.30. - P.1410-1415).
Однако этот способ диагностики недостаточно эффективен в силу того, что на сердечно-сосудистый риск кроме пульсового давления оказывают влияние множество не модифицируемых и модифицируемых факторов, которые не учтены в данном способе.
7
Известен способ дифференциальной диагностики, основанной на математической обработке ритмической структуры периферического пульса. Способ реализован для дифференциальной диагностики онкологических и доброкачественных заболеваний легких путем вычисления критерия P, обусловленного значениями амплитудных и частотных параметров колебательных составляющих исследуемого сигнала (патент РФ №2100009, МПК A61B 5/08 «Способ дифференциальной диагностики заболеваний легких», опубликован 27.12.1997[Текст] / Десова А.А. и др.).
Диагностика посредством данного способа имеет следующие недостатки: 1) использует показатель только механической деятельности сердца, тогда как для надежной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний необходимо исследовать как непосредственно показатель электрической деятельности сердца, так и соотношения между механическим и электрическим показателями деятельности сердца во временной и/или частотной областях; 2) амплитудные показатели сфигмосигнала, на основе которых строят решающие правила, не позволяют зафиксировать их временные координаты с требуемой точностью, что обусловлено существенной зависимостью этих координат от используемых датчиков и фильтров в усилительном тракте; 3) решающие правила предполагают использовать пороговые значения признаков, которые определены на основе статистических данных, адекватность которых становится проблематичной с учетом недостатков, указанных в п.2; 4) каждый информативный признак характеризуется весовым коэффициентом, определяемым его информативностью, которая также определяется на основе статистических исследований, при выполнении которых имеют место проблемы, связанные с ненормальным распределением признаков по классам заболеваний или многомодальностью статистических распределений.
7
Наиболее близким к заявляемому способу является способ ранней диагностики гипертонической болезни, согласно которому регистрируют пульсовой сигнал лучевой артерии в течение 2…3 мин, выделяют в этом сигнале характерные точки единичных колебаний для систолической и дикротической волн, определяют длительности фаз между вершиной систолической волны и вершиной дикротической волны, формируют динамический ряд, отражающий зависимость этого параметра от номера периода, проводят спектральный анализ сформированного ряда в диапазоне частот 0,01…0,5 Гц, разбитом на 3 частотные области, и вычисляют вероятность наличия заболевания по предложенной математической формуле (патент РФ №2195160, МПК A61B 5/02, A61B 5/04 «Способ ранней диагностики гипертонической болезни», опубликован 27.12.2002 [Текст] / Брязгунов И.П. и др.).
К недостаткам этого способа относятся все недостатки, перечисленные для предыдущего аналога.
Задачей изобретения является снижение сердечно-сосудистого риска у больных на ранней стадии развития сердечно-сосудистых заболеваний.
Для этого в известном способе ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, заключающемся в регистрации пульсового сигнала посредством фотоэлектрического преобразования в области подушечки большого пальца левой руки в течение 2…3 мин и его последующем спектральном анализе в трех частотных диапазонах из интервала частот 0,01…0,5 Гц, синхронно с регистрацией пульсового сигнала регистрируют электрокардиосигнал (ЭКС), выделяют медленные волны из двух кардиосигналов, определяют спектры медленных волн этих двух сигналов, вычисляют мощности спектральных коэффициентов медленных волн двух кардиосигналов в области медленной составляющей 2-го порядка - от 0,01 до 0,05 Гц, в области медленной составляющей 1-го порядка - от 0,05 до 0,15 Гц, в области дыхательной составляющей - от 0,15 до 0,5 Гц, на основании указанных результатов вычислений формируют шесть информативных признаков X1…X6, по записи кардиосигнала в одном из каналов вычисляют частоту сердечных сокращений (ЧСС), которую используют в качестве седьмого информативного признака X7, и подают сформированный семиэлементный вектор информативных признаков на вход нейронной сети, обученной на разделение заданных классов сердечно-сосудистых рисков, выходы которой соответствуют разделяемым классам сердечно-сосудистых заболеваний.
Для выделения медленных волн из оцифрованного пульсового сигнала (первого канала) Z задают величину структурообразующего элемента, равную 1,3…1,6 среднего периода кардиосигнала (1/ЧСС), осуществляют морфологическую операцию дилатация сигнала Z с выбранным структурообразующим элементом и получают динамический ряд Z1, осуществляют морфологическую операцию эрозия сигнала Z с выбранным структурообразующим элементом и получают динамический ряд Z2, вычисляют динамический ряд Z3=Z1-Z2 и затем вычитают постоянную составляющую из полученного сигнала, после чего определяют оконное преобразование Фурье полученного динамического ряда.
Для выделения медленных волн из оцифрованного электрокардиосигнала (второго канала) Y определяют абсолютную величину сигнала во втором канале |Y|, задают величину структурообразующего элемента, равную 1,3…1,6 среднего периода кардиосигнала (1/ЧСС), осуществляют морфологическую операцию дилатация с выбранным структурообразующим элементом и вычитают постоянную составляющую из полученного динамического ряда, после чего определяют оконное преобразование Фурье полученного динамического ряда.
На фиг.1 показана структурная схема устройства, реализующего данный способ.
На фиг.2 показаны эпюры сигналов, снимаемых с датчика пульса и датчика ЭКС.
На фиг.3 показаны эпюры амплитудных спектров Фурье сигналов, показанных на фиг.2.
На фиг.4 показан алгоритм реализации способа.
На фиг.5 показан алгоритм выделения медленной волны в первом канале.
На фиг.6 показаны эпюры, соответствующие последовательности обработки сигнала в первом канале.
На фиг.7 показан алгоритм выделения медленных волн во втором канале.
На фиг.8 показаны эпюры, соответствующие последовательности обработки сигнала во втором канале.
На фиг.9 показаны спектры медленных волн, полученные в первом и во втором каналах.
Способ осуществляется с помощью устройства, структурная схема которого показана на фиг.1. Устройство состоит из датчика пульса 1 - фотоэлектрический датчик (устанавливается на подушечку большого пальца левой руки), датчика ЭКС 2, двухканального аналого-цифрового интерфейса 3, к двум входам которого подключены выходы датчиков 1 и 2, ЭВМ 4, к системной шине которой подключен аналоговый интерфейс 3, клавиатуры 5, подключенной к порту ЭВМ 4, и монитора 6, подключенному к выходу ЭВМ 4.
Способ осуществляется в соответствии со схемой алгоритма, представленной на фиг.4. На подушечку большого пальца левой руки накладывают фотоэлектрический преобразователь. Датчик (усилитель) ЭКС подключают к запястьям правой руки и левой руки. Индифферентный электрод подключают к правой ноге. Датчики подключают к двухканальному аналого-цифровому преобразователю, который оцифровывает сигналы, поступающие на него от датчиков, и вводит их в ЭВМ (см. фиг.1). Оцифровка сигналов с датчиков осуществляется синхронно в течение 2…3 мин (блоки 1 и 2 фиг.4). Пример получаемых при этом сигналов показан на фиг.2. На фиг.2, а показан фрагмент записи сигнала в первом канале, а на фиг.2, б - синхронный ему фрагмент во втором канале. Амплитудные оконные преобразования Фурье (ОПФ) фотоплетизмосигнала и электрокардиосигнала (синхронная запись) представлены на фиг.3. Маркеры на фиг.3, а проставлены в области 1 Гц и 2 Гц, а на фих.2, б - в области 1 Гц и 0,15 Гц. Анализ этих спектров показывает, что энергия ОПФ в каналах сосредоточена в разных частотных областях: у фотоплетизмосигнала она сосредоточена в области частот, кратных частоте кардиоцикла, а у электрокардиосигнала - в области нулевой гармоники. Такое распределение спектров не позволяет локализовать спектры дыхательной составляющей и медленных волн и, следовательно, не представляется возможным сформировать пространство информативных признаков на основе спектра ОПФ.
После записи сигналов в двух каналах в блоке 3 определяется частота сердечных сокращений (ЧСС), а затем из полученных сигналов выделяются медленные волны (блоки 4 и 5) и вычисляется их (блоки 6 и 7) ОПФ. После этого вычисляют мощности спектральных коэффициентов медленных волн в первом и втором каналах в области медленной составляющей 2-го порядка - от 0,01 до 0,05 Гц, в области медленной составляющей 1-го порядка - от 0,05 до 0,15 Гц, в области дыхательной составляющей - от 0,15 до 0,5 Гц (блок 8). Спектры медленных волн в двух каналах показаны на фиг.9.
На основании полученных результатов формируют шесть информативных признаков X1…X6, ЧСС используют в качестве седьмого информативного признака X7 и подают сформированный семиэлементный вектор информативных признаков на вход обучаемой нейронной сети, выходы которой соответствуют разделяемым классам сердечно-сосудистых заболеваний (блок 9).
Настройку нейронной сети (блок 9) осуществляют по известным алгоритмам, например по алгоритму обратного распространения ошибки [Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации [Текст] // С.Осовский / Пер. с польского И.Д.Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с].
Схема алгоритма выделения медленных волн в первом канале показана на фиг.5. Для выделения медленных волн из пульсового сигнала (первого канала) Z задают длину структурообразующего элемента (блок 1). Длина структурообразующего элемента определяется как
<mrow><msub><mi>λ</mi><mi>W</mi></msub><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><mrow><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>3</mn><mo>…</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>6</mn></mrow><mo>)</mo></mrow><mfrac><mrow><mn>60</mn><mo>⋅</mo><msub><mi>f</mi><mover accent="true"><mi>a</mi><mo>¨</mo></mover></msub></mrow><mrow><mo>×</mo><mover accent="true"><mi>N</mi><mo>˜</mo></mover><mover accent="true"><mi>N</mi><mo>˜</mo></mover></mrow></mfrac><mo>,</mo><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
∂
1
где f - частота дискретизации сигнала (выбрана равной 100 Гц), осуществляют морфологическую операцию дилатация сигнала Z с множеством нулевых элементов, определяемым структурообразующим элементом W (блок 2), и получают динамический ряд Z=Z⊕W. На фиг.6, а представлена эпюра сигнала Z1, полученного после морфологической операции дилатации исходного сигнала Z и множества нулевых элементов, образованного посредством структурообразующего элемента W. Затем осуществляют морфологическую операцию эрозия сигнала Z с множеством нулевых элементов, образованным посредством структурообразующего элемента W, и получают сигнал Z2=ZΘW (блок 3). Эпюра этого сигнала представлена на фиг.6, б. После вычисления сигналов Z1 и Z2 получают динамический ряд Z3=Z1-Z2 (блок 4) и затем вычитают постоянную составляющую из полученного сигнала (блоки 5 и 6). На фиг.6, в и на фиг.6, г показаны соответствующие сигналы, полученные в результате работы блока 4 и блока 6.
Схема алгоритма выделения медленных волн во втором канале представлена на фиг.7. Для выделения медленных волн из электрокардиосигнала Y определяют абсолютную величину сигнала во втором канале |Y|. Эпюра этого сигнала показана на фиг.8, а. В блоке 2 задают длину структурообразующего элемента согласно формуле (1).
В блоке 3 осуществляют морфологическую операцию дилатация сигнала |Y| с множеством нулевых элементов, определяемым структурообразующим элементом W. На фиг.8, 6 показана эпюра сигнала, полученного на выходе блока 3. В блоке 4 вычисляют постоянную составляющую сигнала, полученного в результате морфологической операции дилатация, а в блоке 5 эту составляющую вычитают из сигнала, полученного на выходе блока 3. Эпюра сигнала, полученная на выходе блока 5, представлена на фиг.8, в.
После выделения медленных волн в обоих каналах определяются их ОПФ. Примеры ОПФ медленных волн в двух каналах приведены на фиг.9.
После вычисления ОПФ вычисляют энергии медленных волн в трех частотных диапазонах (блок 8), которые определяют информативные признаки X1…X6. Вычисленный вектор информативных признаков подают на входы обучаемой нейронной сети (блок 9 фиг.4).
По состоянию выходов нейронной сети определяют класс анализируемого вектора (X1…X7), то есть определяют диагноз.
Предлагаемый способ был апробирован более чем на 300 больных с заболеваниями артериальной гипертензией различной степени тяжести и разных возрастов. При формировании обучающих выборок оценка риска развития сердечно-сосудистых осложнений проводилась в соответствии с методикой, изложенной в рекомендациях WHO-ISH (см. World Health Organization-International Society of Hypertension. 1999 WHO-ISH guidelines for the management of hypertension // J. Hypertension. - 1999. - Vol.17. - P.151-183). При этом пациентам с низким риском развития осложнений присваивали оценку в 1 балл, со средним - 2 балла, с высоким - 3 балла, с очень высоким - 4 балла.
Конкретные примеры
Пример 1. Пациентка Б., 61 год, обратилась в клинику с жалобами на повышение уровня АД (150/95 мм рт.ст.), сердцебиение, головные боли, иногда приливы жара, повышенную потливость, раздражительность, чувство беспокойства, сухость кожи, лишний вес.
Из анамнеза известно, что в течение последних двух лет отмечаются эпизоды повышения АД, в связи с чем обращалась к кардиологу, но практически не лечилась. В течение последнего года присоединились эпизоды сердцебиения, раздражительность, чувство беспокойства, сухость кожи. Менопауза с 56 лет. С этого же времени отмечает постепенное нарастание массы тела (на момент обращения на 18 кг), приливы жара, повышенную потливость. При обследовании по месту жительства однократно уровень глюкозы крови составлял 5,8 ммоль/л.
Пациентка курит в течение 6 лет (1/2 пачки в день). Случаев раннего развития ССЗ у ближайших родственников не выявлено.
2
При физикальном обследовании: состояние удовлетворительное. Рост 168 см, вес 91 кг (ИМТ 33,09 кг/м, индекс ОТ/ОБ 0,93). Кожные покровы чистые, отеков нет. Частота дыхания 18 в 1 мин. Аускультативная картина в легких и сердце без особенностей. ЧСС 82 в мин, АД 130/80 мм рт.ст., живот при пальпации мягкий, безболезненный, печень не увеличена.
По результатам клинического анализа крови и общего анализа мочи патологических изменений не выявлено. ЭКГ: ритм синусовый с ЧСС 80 в 1 мин. Отклонение электрической оси сердца влево.
По данным ЭхоКГ: существенных отклонений от нормы не выявлено.
Исследование посредством многоканального спектрального анализа медленных волн кардиосигнала: фотоэлектрический датчик пульса устанавливался на подушечки большого пальца левой руки, ЭКС снимается во втором отведении. Осуществляется синхронная запись этих сигналов в течение 2,5 мин на жесткий диск персонального компьютера с шагом дискретизации 0.01 с и проводится анализ в соответствии с описанным выше алгоритмом обработки.
Нейросетевая модель, настроенная на четыре класса риска сердечно-сосудистых осложнений, показала третий класс уровня риска сердечно-сосудистых осложнений.
Пациентке были даны подробные рекомендации по изменению образа жизни, диетические рекомендации, разъяснена важность контроля АД, уровня глюкозы крови.
После проведенного обследования пациентке был назначен моксонидин (Физиотенз, Solvay Pharma) в суточной дозе 0,4 мг, который она принимала в течение 12 недель.
При анализе полученных результатов можно отметить, что, помимо достижения целевого уровня АД по данным СМАД, уменьшилась выраженность вазомоторных и психоэмоциональных нарушений. Пациентка субъективно отметила улучшение общего состояния, снизился вес тела на 6 кг, уменьшились головные боли. Кроме того, снизился индекс ОТ/ОБ на 4,1%, а также ИМТ на 6,77% от исходного. Уровни общего холестерина и триглицеридов снизились на 5,92 и 11,4% соответственно. Уровень тощаковой глюкозы на фоне лечения моксонидином 0,4 мг/сут также снизился на 12,7% от исходных цифр, кроме того, улучшились показатели перорального глюкозотолерантного теста.
Пример 2. Пациент Е., 14 лет. Находился в стационаре на лечении по поводу юношеского базофилизма, артериальной гипертонии. Величины САД и ДАД (мм рт.ст.) - 160, 60; 140, 80 (при норме в этой возрастной группе САД: 99-122, ДАД: 54-75 мм рт.ст.) Исследование посредством многоканального спектрального анализа медленных волн кардиосигнала: фотоэлектрический датчик пульса устанавливался на подушечки большого пальца левой руки, ЭКС снимается во втором отведении. Осуществляется синхронная запись этих сигналов в течение 2,5 мин на жесткий диск персонального компьютера с шагом дискретизации 0.01 с и проводится анализ в соответствии с описанным выше алгоритмом обработки.
Нейросетевая модель настроена на диагностику артериальной гипертензии. Диагностическая оценка свидетельствует о наличии ранней стадии АГ.
При катамнестическом осмотре (через 3 года) у пациента А. сохранилось стойкое повышение АД.
Данный способ является простым, экономичным для оценки показателя риска развития АГ. Он может использоваться при диспансеризации и профилактических осмотрах лиц от 20 до 76 лет в амбулаторных и стационарных условиях.
Полученные с помощью данного способа результаты позволяют помочь врачу общей практики, терапевту провести раннюю профилактику, направленную на предупреждение развития заболевания, тем самым способствуя снижению случаев первичной заболеваемости АГ.
Положительный эффект заключается в том, что способ позволяет спрогнозировать риск развития АГ и других сердечно-сосудистых осложнений. Обладая достаточной доступностью и простотой, способ имеет высокую степень информативности и может применяться при диспансеризации населения.