СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для диагностирования сердечно-сосудистой системы пациента на основе анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР), в частности для целей экспресс-диагностики.

Анализ вариабельности сердечного ритма является методом оценки состояния механизмов регуляции физиологических функций в организме человека и широко применяется для диагностирования сердечно-сосудистой системы человека. Основная информация о состоянии систем, регулирующих ритм сердца, заключена в «функциях разброса» длительностей кардиоинтервалов. Метод ВСР основан на распознавании и измерении временных интервалов между R-зубцами кардиоинтервалограммы (R-R интервалов), построении динамических рядов кардиоинтервалов и последующем анализе полученных числовых рядов различными математическими методами.

Систему управления сердцем можно рассматривать как иерархическую структуру взаимосвязанных контуров, обладающих собственной периодичностью, параметры которой зависят от активности соответствующих регуляторных механизмов, и в этом контексте количественное определение состава кардиоинтервалов приобретает важный физиологический смысл.

Известен способ диагностирования сердечно-сосудистой системы человека на основе оценки вариабельности сердечного ритма при холтеровском мониторировании [А.В.Соболев. Проблемы количественной оценки вариабельности ритма сердца при холтеровском мониторировании. // Вестник аритмологии, №26, 2002. С.17-21]. Недостатком указанного подхода является сложность интерпретации результатов, обусловленная, в частности, тем обстоятельством, что количественные параметры, характеризующие вариабельность сердечного ритма при холтеровском мониторировании, не всегда адекватны интуитивному пониманию. Кроме того, интерпретация результатов, полученных при холтеровском мониторировании, во многом зависит от квалификации врача, его знаний и навыков, опыта в расшифровке графических результатов мониторинга.

Известны способы диагностирования сердечно-сосудистой системы на основе анализа вариабельности сердечного ритма, в которых обработка динамического ряда кардиоинтервалов осуществляется с помощью методов спектрального анализа, в частности быстрого Фурье-преобразования, авторегрессионного анализа или вейвлет-преобразования [P.M.Баевский и др. Математический анализ измерений сердечного ритма при стрессе. // М.: Наука, 1984. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем. // Вестник аритмологии, №24, 2001 г. С.65; заявка США №20080051669, МПК8 A61B 5/0205, 2008 г.; заявка США №20050154326, МПК7 A61B 5/04, 2005 г.].

В качестве ближайшего аналога заявляемого способа выбран способ диагностирования сердечно-сосудистой системы, описанный в патенте США №6308094, МПК7 A61N 5/0468, 2001 г., в котором состояние сердечно-сосудистой системы пациента оценивается по вариабельности сердечного ритма. Для этого в указанном патенте регистрируют RR интервалы (кардиоинтервалы) электрокардиограммы (ЭКГ) пациента и осуществляют обработку полученного сигнала путем построения на основе последовательности кардиоинтервалов автокорреляционной функции, преобразования автокорреляционной функции в автокорреляционную матрицу и выделения информативных признаков о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента, выраженных в виде коэффициентов разложения Карунена-Лоева. Определение характеристик кардиоинтервалов базируется на комбинированном анализе временных и адаптивных изменений коэффициентов разложения Карунена-Лоева с привлечением аппарата быстрого Фурье-преобразования.

Недостатком способа диагностирования сердечно-сосудистой системы, выбранного в качестве ближайшего аналога, является сложность интерпретации изменений коэффициентов разложения Карунена-Лоева, требующая значительного времени на расшифровку данных и затрудняющая вследствие этого диагностирование сердечно-сосудистой системы пациента. Кроме того, сложность интерпретации данных в способе, выбранном в качестве ближайшего аналога, снижает оперативность диагностирования и не позволяет осуществить экспресс-контроль за состоянием сердечно-сосудистой системы пациента.

В то же время экспресс-контроль за состоянием сердечно-сосудистой системы является актуальной проблемой как для людей, занятых на ответственных профессиях - пилотов, водителей, операторов сложных технологических установок и проч., так и для людей с ограниченными функциональными возможностями, инвалидов и др.

Еще одним недостатком указанного способа является формирование последовательности кардиоинтервалов без усреднения, т.е. без учета длительности отдельных кардиоинтервалов, в частности экстрасистол - кардиоинтервалов, длительность которых значительно превышает среднюю величину кардиоинтервала в последовательности. Присутствие таких экстрасистол - фактор, затрудняющий интерпретацию данных и диагностирование; при большом количестве экстрасистол в последовательности кардиоинтервалов результат диагноза может быть неверным.

Предлагаемый способ диагностирования лишен указанных недостатков. Оценка состояния пациента базируется на определении динамического диапазона собственных значений λ - разности между максимальным собственным значением λ_max и минимальным собственным значением λ_min - (λ_max-λ_min), которая идентифицируется заявителем как индекс напряженности регуляторной системы, характеризующий с учетом эмпирических поправок состояние пациента. Такой подход существенно упрощает диагностирование сердечно-сосудистой системы и оценку здоровья пациента, который на основании предложенного в изобретении обобщенного показателя состояния здоровья Р получает заключение «здоров», «норма», «болен», «опасное состояние» или «критическое состояние» и повышает экспрессность диагностирования. Кроме того, учет экстрасистол в исходном динамическом ряду кардиоинтервалов, их исключение и соответствующая процедура усреднения динамического ряда облегчает интерпретацию данных и повышает точность диагностирования.

Для адекватной оценки состояния сердечно-сосудистой системы человека согласно заявляемому способу достаточно ограничиться значениями 100-150 кардиоинтервалов.

Технический результат изобретения достигается тем, что в способе диагностирования сердечно-сосудистой системы, в котором регистрируют кардиоинтервалы пациента, измеряют их длительность, образуют динамический ряд кардиоинтервалов, формируют автокорреляционную функцию упомянутого ряда, осуществляют преобразование автокорреляционной функции в автокорреляционную матрицу и судят о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента, динамический ряд кардиоинтервалов образуют путем исключения из упомянутого ряда экстрасистол, длительность которых Т_э превышает удвоенное значение минимальной длительности кардиоинтервала 2T_min, рассчитывают среднюю длительность кардиоинтервала Т_ср, в динамическом ряду с удаленными экстрасистолами и заменяют экстрасистолы на кардиоинтервалы с длительностью Т_ср, а о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента судят по величине обобщенного показателя состояния здоровья пациента Р, определяемого выражением:

где D - индекс напряженности регуляторных систем организма пациента, представленный в виде:

D=1,2(λ_max-λ_min),

Z=44 exp(-(0,0122t)⁵),

λ_max и λ_min - максимальное и минимальное собственные значения λ автокорреляционной матрицы, находимые из выражения:

det(R-λI)=0

где det - определитель, R - автокорреляционная матрица, I - единичная матрица; t - возраст пациента в годах.

В варианте технического решения регистрацию кардиоинтервалов осуществляют путем снятия плетизмограммы пациента.

Изобретение иллюстрируется чертежами. На фиг.1 показана структурная схема устройства, с помощью которого реализуется заявляемый способ диагностики, на фиг.2 приведена плетизмограмма, снятая с пальца руки человека.

Устройство, с помощью которого реализуется заявляемый способ, включает оптический плетизмографический датчик 1, размещаемый, например, на пальце пациента, и переносное устройство предварительной обработки, записи и индикации информации 2, закрепляемое на теле пациента. Передача информации с устройства 2 на удаленный компьютер 3 может осуществляться, например, по радиоканалу с помощью радиомодемов 4 и 5, связанных, соответственно, с устройством 2 и удаленным компьютером 3.

Заявляемый способ реализуется следующим образом. С помощью плетизмографического датчика снимается пульсограмма (плетизмограмма) пальца пациента, отражающая динамику пульса пациента - фиг.2, на которой Р_ое - интенсивность плетизмографического сигнала в относительных единицах.

Принцип действия оптического плетизмографического датчика основан на оценке светопроницаемости частей тела человека в зависимости от степени их кровенаполнения. Излучатель датчика, например светодиод, работающий в инфракрасном диапазоне, генерирует модулированный по частоте световой сигнал, и отраженный от поверхности пальца отраженный световой сигнал регистрируется приемником датчика, который выделяет огибающую сигнала. Полученный в результате сигнал представляет собой пульсограмму (плетизмограмму), являющуюся спектральным портретом состояния сердечно-сосудистой системы пациента.

Возможность использования плетизмограммы вместо ЭКГ для получения динамического ряда кардиоинтервалов подтверждается как литературными источниками [T.Kageyama et al. Accuracy of Pulse Rate Variability Parameters Obtained from Finger Plethysmogram: A Comparison with Heart Rate Variability Parameters Obtained from ECG // J. Occup. Healt. 1997; 39. pp.154-155], так и экспериментальными результатами спектрального анализа, полученными авторами и свидетельствующими о том, что спектральные плотности мощности идентичны как для плетизмограммы, так и для кардиоинтервалов, полученных при снятии ЭКГ. Поэтому в дальнейшем в тексте без нарушения общности будет использоваться термин «динамический ряд кардиоинтервалов».

Далее измеряют длительности отдельных кардиоинтервалов и образуют из всего массива данных (совокупности кардиоинтервалов) Т динамический ряд кардиоинтервалов. Для этого удаляют из массива Т экстрасистолы - кардиоинтервалы, длительность которых превышает удвоенное значение минимальной длительности кардиоинтервала 2T_min, и рассчитывают среднее значение длительности кардиоинтервала из массива с удаленными экстрасистолами по формуле:

где T_i' - периоды без экстрасистол; n - общее количество кардиоинтервалов, N_э - количество экстрасистол. Затем экстрасистолы заменяют на рассчитанное среднее значение .

Исключение экстрасистол облегчает интерпретацию конечных данных и позволяет существенно повысить достоверность диагностирования. При достаточно большом количестве экстрасистол результаты диагностирования могут оказаться некорректными.

После образования динамического ряда кардиоинтервалов производится его математическая обработка, цель которой - выделение параметров упомянутого ряда, несущих информацию о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента. Первый этап математической обработки - построение автокорреляционной функции динамического ряда кардиоинтервалов, направленное на изучение внутренней структуры этого ряда как случайного процесса. Автокорреляционная функция представляет собой график динамики коэффициентов корреляции, получаемых при последовательном смещении анализируемого динамического ряда на одно число по отношению к своему собственному ряду, и позволяет судить о скрытой периодичности динамического ряда.

Построение автокорреляционной функции производится следующим образом. На основании скорректированного динамического ряда кардиоинтервалов , синтезированного по правилу:

строится автокорреляционная функция (АКФ) r=[r_j], :

где N - число необходимых отсчетов (интервал, выбираемый исходя из среднестатистических данных пульса человека и требуемого порядка (q+1) АКФ r). N изменяется в интервале от 100 до 300, q изменяется пропорционально N в диапазоне от 10 до 30. Выбор N и q определяется требуемой степенью точности диагностирования.

На следующем этапе математической обработки из полученных отсчетов r_j автокорреляционной функции формируется автокорреляционная матрица R размером (q+1)×(q+1), имеющая вид

Автокорреляционная матрица R - дискретное представление автокорреляционной функции. Матрица R является теплицевой матрицей, т.е. она симметрична и диагонализуема. Для нее существует ортогональный базис разложения, состоящий из ее собственных векторов, а ее собственные значения вещественны и неотрицательны. Информативные признаки сигнала, свидетельствующие о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента, могут быть выделены разложением Карунена-Лоева

где L - диагональная матрица собственных значений λ матрицы R, несущих информацию о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента, G - матрица собственных векторов матрицы R, G^-1 - матрица, обратная к матрице G.

Преобразование Карунена-Лоэва эквивалентно решению системы линейных однородных уравнений вида:

где det - определитель, I - единичная матрица. Как следствие, релевантным будет утверждение, что информативные признаки сигнала, свидетельствующие о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента, могут быть найдены из (6).

Разложение Карунена-Лоэва представляет собой разложение сигнала по базису ортогональных функций, которые определяет функция ковариации сигнала [Статистический и нейросетевой анализ результатов поверхностного ЭКГ-картирования. // Известия МГИУ, №1 (10), 2008, С.9-17. Применение разложения Карунена-Лоэва для анализа пространственно-временных структур ЭЭГ здорового и больного мозга. // Клиническая информатика и телемедицина, 2005, Т.2, №1, С.26-31]. В данном случае таким сигналом являются кардиоинтервалограммы. Разложение Карунена-Лоэва позволяет представить динамический ряд кардиоинтервалов в виде бесконечной линейной комбинации ортогональных функций. Базис представления в разложении Карунена-Лоэва - случайные переменные, определяемые функцией ковариации кардиоинтервалограммы, т.е. приведенной выше автокорреляционной функцией.

Для нахождения собственных значений λ и, соответственно, для целей оперативной диагностики может быть применен алгоритм, основанный на QL/QR-итерациях [Ильин В.А., Позняк Э.Г. Линейная алгебра: Учеб. для вузов. - 5 изд. - М.: Физматлит, 2002. - 320 с.], который позволяет за конечное число шагов преобразовать матрицу R к трехдиагональной форме и затем осуществить поиск собственных значений λ преобразованной трехдиагональной матрицы.

На заключительной стадии из спектра найденных собственных значений λ определяются максимальное λ_max и минимальное значения λ_min, и по формуле

где D=1,2(λ_max-λ_min) - динамический диапазон собственных значений, Z=44ехр(-0,0122t⁵) - эмпирическая определенная весовая функция, полученная как путем статистического моделирования, так и на основании данных медицинских исследований, t - возраст пациента в годах, определяется т.н. обобщенный показатель здоровья пациента Р.

Под обобщенным показателем здоровья пациента Р понимается количественная величина, выраженная в процентах, позволяющая без необходимости привлечения квалифицированного специалиста определить состояние сердечно-сосудистой системы. Диапазон значений Р, равный 100%-45%, соответствует состоянию пациента «здоров»; диапазон 44%-32% - «норма»; диапазон 31%-20% - «болен», диапазон 19%-11% свидетельствует об «опасном состоянии» пациента, а значения Р менее 10% говорят о «критическом состоянии» пациента.

С физиологической точки зрения, динамический диапазон 1,2(λ_max-λ_min) характеризует важный параметр сердечно-сосудистой системы человека - индекс напряженности регуляторных систем организма.

Заявленный способ диагностирования оценивался на контрольной выборке пациентов с наличием и отсутствием пароксизмов фибрилляции предсердия (ФП) в количестве 30 человек. Кроме того, обследовалось 30 здоровых людей.

Фибрилляция предсердия характеризует полное отсутствие координированного сокращения предсердий с утратой их механической функции сокращения при нерегулярных и не всегда полноценных систолах желудочков.

Производилось сравнение результатов прогнозирования развития пароксизмов ФП при использовании заявленного способа и стандартной методики снятия электрокардиограммы. ЭКГ снималась в 12 стандартных отведениях. Измерение длительности «Р» зубца осуществлялось во втором отведении. Для регистрации ЭКГ использовался аппарат высокого разрешения, который записывал электрокардиограмму с частотой дискретизации 1000 Гц.

Результаты показали, что у больных с пароксизмами ФП совпадение диагноза по заявляемому способу и по результатам ЭКГ (классифицируемое как правильный результат) было получено в 90,0% случаев, несовпадение диагноза по заявляемому способу и по результатам ЭКГ (классифицируемое как неправильный результат) было получено в 6,6% случаев, в 3,3% случаев информации оказалось недостаточно для принятия решения. Наряду с этим в группе здоровых людей правильный результат был получен в 96,6% случаев, неправильный результат отсутствовал, в 3,3% случаев полученной информации оказалось недостаточно для принятия конкретного решения.

Пример 1. Пациент С., возраст 41 год, диагноз - ишемическая болезнь сердца. Согласно заявленному способу диагностирования показатель здоровья пациента составил 43%, что свидетельствует о том, что в данный момент состояние сердечно-сосудистой системы пациента оценивается как «норма», риск развития пароксизмов ФП отсутствует. При мониторинге с применением ЭКГ длительность «Р» зубца составила 109 мс. При суточном мониторинге зарегистрировано: одиночных экстрасистол - 13, парных - 3, групповые экстрасистолы отсутствовали. Жалоб на приступы сердцебиения со стороны пациента не было. Общее заключение специалиста: риск развития пароксизмов ФП отсутствует.

Пример 2. Пациент А., возраст 48 лет, диагноз - ишемическая болезнь сердца. Согласно заявленному способу диагностирования показатель здоровья пациента составил 18%, что свидетельствовало об «опасном состоянии» сердечно-сосудистой системы пациента. При мониторинге с применением ЭКГ длительность «Р» зубца составила 117 мс. При суточном мониторинге зарегистрировано: одиночных экстрасистол - 1200, парных - 38, групповых - 43. Общее заключение специалиста: высокий риск развития пароксизмов ФП.

Пример 3. Пациент М., возраст 62 года, диагноз - ишемическая болезнь сердца. Жаловался на частые приступы сердцебиения, не связанные с физической нагрузкой. Согласно заявленному способу диагностирования показатель здоровья пациента составил 21%, что свидетельствовало о состоянии «болен». При мониторинге с помощью стандартной ЭКГ длительность «Р» зубца составила 107 мс, что по данным специалиста исключает пароксизмы ФП. Суточный мониторинг показал наличие 18 одиночных экстрасистол, 5 парных экстрасистол и 3 групповых. Во время последующего суточного мониторинга был зафиксирован короткий пароксизм ФП.

Как следует из приведенных данных, примеры 1 и 2 демонстрируют совпадение результатов прогнозирования развития пароксизмов ФП с применением стандартной методики ЭКГ и диагностирования согласно заявленному способу. Пример 3 иллюстрирует расхождение в прогнозе развития пароксизмов ФП с применением стандартной методики ЭКГ и диагностирования согласно заявленному способу и свидетельствует о том, что использование заявленного способа диагностирования сердечно-сосудистой системы пациента позволило получить более адекватную оценку состояния пациента, так как при последующем более детальном исследовании риск развития пароксизмов ФП подтвердился.

Длительность диагностирования при применении заявляемого способа по сравнению со способом, выбранным в качестве ближайшего аналога, за счет существенного упрощения интерпретации данных и использования в качестве критериального параметра обобщенного показателя состояния здоровья пациента Р, по оценке заявителя, сокращается в 1,5-2 раза.

Заявляемый способ диагностирования сердечно-сосудистой системы, основанный на новом представлении индекса напряженности регуляторных систем организма пациента с помощью эффективного алгоритма математической обработки динамического ряда кардиоинтервалов, реализуется в реальном времени и позволяет осуществить экспресс-контроль сердечно-сосудистой системы пациента с обеспечением адекватной и достоверной информации о ее состоянии с простыми и доступными для пациента результатами диагностирования, не требующий для своей интерпретации привлечения высококвалифицированного специалиста. Применение оптического плетизмографического датчика позволяет создать на базе заявляемого способа мобильное, компактное и эффективное средство диагностирования сердечно-сосудистой системы человека, в частности людей, находящихся в процессе диагностирования в состоянии движения или испытывающих физические нагрузки.