УДК 615.47
ОПТИМИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ХРОНОСПЕКТРОГРАММ
В РИТМОКАРДИОГРАФИИ
Кемеровский государственный университет
Кафедра экспериментальной физики
*****@***ru
Ранняя диагностика с прогнозированием вероятности различных заболеваний (нарушений ритма сердца, внезапной сердечной смерти (ВСС), нарушение мозгового кровообращения и т. д.) является крайне актуальной проблемой нашего времени.
В работе решались следующие задачи :
1. Проведение регистрации ритмокардиограмм для человека в патологии и в норме.
2. Разработка алгоритма и программы расчёта хроноспектрограммы.
3. Исключение краевых эффектов в хроноспектрограмме и решение проблемы сравнительно малой длительности эксперимента (260-280).
4. Поиск диагностических параметров для оценки адаптационных способностей организма человека.
Вейвлет-преобразование ритмокардиограммы определяется следующим образом [1]:
![]()
Сигнал Φ (t, f) есть функция двух переменных, t и f. W – функция преобразования, называющаяся материнским вейвлетом.
Метод основан на измерении временных интервалов между R-зубцами ЭКГ (рис.1), построении динамических рядов кардиоинтервалов и последующего анализа полученных числовых рядов различными математическими методами. График из продолжительностей R-R интервалов называется ритмограммой [2].

Рис.1. RR – интервал
В качестве инструментального средства проведения вейвлет-анализа выбран математический пакет MATLAB, т. к. он удобен в обращении и обладает достаточными для данной работы графическими и математическими средствами.
Регистрация ритмограмм проводилась на оборудовании ORTO Science в лаборатории функциональной диагностики кафедры физиологии человека КемГУ.
Для проведения эксперимента были подобраны 3 группы пациентов с разными физиологическими особенностями организма в возрасте 18-19 лет:
1. С удовлетворительной адаптацией регуляторных механизмов к случайным или постоянно действующим агрессивным факторам
2. С напряжением механизмов адаптации.
3. С неудовлетворительной адаптацией регуляторных механизмов.
Ритмограмма после загрузки в ПК обрабатывалась методом Вейвлет – преобразования с использованием вейвлета «Сомбреро».
Краевые эффекты устранялись путем добавления к исходному массиву Н-К (Начало-Конец) двух зеркально-симметричных массивов с получением расширенного массива данных К-Н-Н-К-К-Н, что позволило исключить скачки данных на краях исходного массива. Из полученной обработкой расширенного массива хроноспектрограммы вырезался участок без краевых эффектов и интегрировался в пределах 2,5-8с (HE), 8-25с (LE) и 25-70с (VLE) с получением векторов HE(i), LE(i) и VLE(i). Расширение массива данных дало возможность более точно вычислять пик VLF.
Типичные зависимости HE(t), LE(t) и VLE(t) приведены на рисунке 2.

Рис.2. Зависимости HE(t), LE(t) и VLE(t)
Диагностические коэффициенты HE1-3, LE1-3, VLE1-3 находились интегрированием соответствующих зависимостей в интервалах времени: от -75 до -25с, от -25 до +25с и от +25 до +75с.
Результаты обработки данных 9-ти пациентов сведены в таблице 1 (пациенты расположены по нарастанию степени напряжения регуляторных механизмов).
Таблица 1. Диагностические коэффициенты
Пол | he1 | he2 | he3 | le1 | le2 | le3 | ce1 | ce2 | ce3 | |
1 | жен | -2.72 | -10.1 | 11.2 | -2.09 | -82.1 | 82.4 | 0.77 | 8.10 | 7.32 |
2 | жен | -0.69 | -7.34 | 7.49 | 5.08 | -46.2 | 59.8 | -7.33 | 6.29 | 7.98 |
3 | муж | -3.12 | 1.53 | -2.31 | -50.0 | -42.5 | 30.4 | 16.1 | -27.8 | -13.1 |
4 | муж | -3.88 | 0.45 | 2.62 | -88.8 | -27.8 | 79.3 | 22.9 | -62.0 | 30.3 |
5 | муж | 1.98 | 4.03 | -11.4 | -37.0 | -11.0 | -3.18 | -18.7 | -2.74 | 0.28 |
6 | жен | -2.27 | 4.46 | 1.90 | -30.4 | -50.9 | 35.0 | 13.4 | -110 | 18.4 |
7 | жен | 1.40 | 1.70 | 1.12 | 4.58 | -9.22 | -20.3 | 3.27 | -5.43 | -18.2 |
8 | жен | 0.90 | 0.07 | 1.12 | 27.7 | -61.4 | -46.1 | 30.7 | -902 | -41.1 |
9 | жен | 0.34 | -0.60 | 5.01 | 11.2 | -58.4 | 68.0 | 33.1 | 96.8 | 13.6 |
Закономерности поведения параметров HE1-3, LE1-3, VLE1-3 можно использовать для диагностики.
Таким образом, в настоящей работе создана, отлажена и протестирована на реальных ритмограммах программа Вейвлет-анализа и расчета параметров ранней диагностики напряжения регуляторных механизмов, позволившая исключить краевые эффекты и решить проблему малой длительности эксперимента.
Литература
1. Плотников лекций «Система преобразования экспериментальных данных». - Кемерово, 2002.-28 с.
2. Баевский состояний на грани нормы и патологии. М.:1979. - 298 с.
Научный руководитель – к. ф.-м. н., доцент


