Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Методология анализа динамики количественных параметров функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы
ВАК РФ 03.01.09, Математическая биология, биоинформатика
Автореферат диссертации по теме "Методология анализа динамики количественных параметров функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы"
На правах рукописи
ФЕДОРОВ ВИКТОР ФЕДОРОВИЧ
МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙДЙАГНОСТИКИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ
03.01.09- Математическая биология, биоинформатика
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук
О з ДПР 2014
Москва, 2014
005546763
005546763
Работа выполнена в Государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России
Научный консультант: доктор медицинских наук, профессор, Зарубина Татьяна Васильевна, ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава РФ, зав. кафедрой медицинской кибернетики и информатики медико-биологического факультета
Официальные оппоненты:
Санников Алексей Германович — доктор медицинских наук, доцент, ГБОУ ВПО ТюмГМА Минздрава РФ, зав. кафедрой медицинской и биологической физики с курсом медицинской информатики
Карась Сергей Иосифович - доктор медицинских наук, доцент,
ГБОУ ВПО СибГМУ Минздрава РФ, декан медико-биологического факультета
Соколов Михаил Эдуардович - доктор медицинских наук, профессор, ИМИСС ФГОУ ВПО МГУ им. М.В. Ломоносова, зам. директора
Ведущая организация:
ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» (г. Курск)
Защита диссертации состоится 21 апреля 2014 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 208.072.09 при ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России по адресу 117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Автореферат разослан «_»_2014 года.
Ученый секретарь Диссертационного совета, доктор медицинских наук, профессор
Губский Леонид Васильевич
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы
Методы и средства функциональной диагностики (ФД), которые охвачены настоящей работой, относятся к исследованию сердечно-сосудистой системы (ССС), что обусловлено, с одной стороны, местом сердечно-сосудистых заболеваний в структуре причин временной нетрудоспособности, инвалидизации и смертности [по данным Росстата в 2011 г. 55,9 % смертей в России были обусловлены патологиями ССС (Демографический ежегодник России - 2012)], а с другой - относительной простотой регистрации и интерпретации количественных параметров, отображающих работу сердца и гемодинамику в целом.
Медицинская деятельность вообще и диагностика в частности относятся к сложным видам деятельности, имеющим разносторонние социально-значимые последствия. Поскольку от правильности постановки диагноза зависит выбор тактики лечения, диагностика имеет целый спектр последствий: собственно медицинские, психологические, социальные, экономические, юридические.
Разрыв в понятийной сфере, терминологии, методах и средствах исследований между медиками, создателями медицинской техники и специалистами информационных технологий за последние десятилетия не только не уменьшился, но и стал во многом ещё более выражен. В результате -оснащённость современной медицины новейшими средствами автоматизированной диагностики растёт, а проблема обоснованности доверия врача результатам инструментальной диагностики остаётся нерешённой и трансформируется в проблему недоверия пациентов современной медицине. Хорошим подтверждением этого является рост количества телепередач и изданий псевдо-медицинской направленности с одновременным ростом их популярности у населения.
Методические исследования, повышающие не только безошибочность диагностической информации, регистрируемой с пациента, но и обоснованность рассуждений лечащего врача, принимающего решение о выборе тактики лечения, применяемых методах лечения и подборе лекарственных препаратов, являются
тем более актуальными, чем шире становится арсенал средств диагностики и лечения.
Цель исследования
Исходя из вышесказанного, целью настоящей работы является разработка методологии анализа динамики количественных параметров функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы, в том числе при проведении дистанционных диагностических сеансов в системах телемедицины.
Задачи исследования
1. Исследовать существующие теоретические и практические подходы к анализу количественных параметров и параметрических пространств в методиках ФД ССС.
2. Проанализировать предметную область - методы и средства оценки функционирования ССС по данным литературы и результатам собственных исследований.
3. Разработать, исследовать и внедрить новые методики ФД ССС на основе анализа временных рядов относительных изменений количественных параметров, а также технические средства их реализации.
4. Обобщить новые методические подходы к анализу количественных параметров ФД и осуществить формализацию новой методологии анализа количественных параметров ФД.
5. Оценить информативность методик и параметрических пространств на основе новой методологии с использованием результатов обследования пациентов с сердечно-сосудистыми патологиями и практически здоровых лиц.
6. Проанализировать область применения разрабатываемой методологии.
7. Разработать технические средства мобильной телемедицины для проведения сеансов дистанционной диагностики в соответствии с новой методологией.
8. Сформулировать предложения по использованию новой методологии в исследованных областях ФД и её распространению на другие области анализа квазипериодических процессов в организме человека.
Научная новизна
Доказана перспективность нового направления анализа ритма сердца, в основе которого лежит изучение динамики относительных изменений длительностей кардиоциклов, измеренных по электрокардиограмме с точностью не хуже +0,5 мс. Поскольку анализируемая величина, лежащая в основе методики, носит дифференциальный характер, с целью выделения направления из других методов исследования ритма сердца, методика была названа «дифференциальной хронокардиографией» (ДХКГ).
Введенная «внутренняя нормировка» количественных параметров (замена исходных величин на их относительные изменения) и унифицированная методика функциональной нагрузки позволили сравнивать данные измерений различных лиц вне зависимости от их антропометрических и половозрастных различий.
Впервые исследована совместная динамика статистических параметров исходных (измеренных) величин основных механизмов регуляции кровотока -частоты сердечных сокращений (ЧСС), ударного объёма (УО) и общего периферического сопротивления (ОПС) сосудов при проведении функциональных проб-нагрузок, преимущественно активной трёхфазной ортоклиностатической пробы (лёжа-стоя-лёжа). Впервые показано наличие дискретного регулирования названных величин (квантования функциональных состояний) при значительной автономии основных механизмов регуляции кровотока.
Впервые предложены новые методики исследования регуляции кровообращения, в основе которых лежит изучение динамики относительных изменений ударного объёма (УО) и общего периферического сопротивления сосудов (ОПС), измеренных неинвазивными средствами. По аналогии с ДХКГ методики названы «дифференциальной волюмокардиографией» (ДВКГ) и «дифференциальной реовазографией» (ДРВГ).
Впервые показано, что динамика основных механизмов регуляции кровотока - ударного объёма (УО), частоты сердечных сокращений (ЧСС) и общего периферического сопротивления сосудов (ОПС), характеризуясь устойчивой неравновесностью, подчиняется общим законам изменения как при проведении нагрузочных проб, так и при патологии. Это позволило создать
комплексную методику количественного исследования сердечно-сосудистой системы как в норме, так и при патологии (методику «дифференциальной поликардиовазографии» - ДПКВГ), включающую ДХКГ, ДВКГ, ДРВГ.
Впервые показана возможность проведения процедур предварительной автоматизированной диагностики на основе объединения статистических параметров вариаций как исходных величин ритма сердца, ударного объёма и общего периферического сопротивления сосудов, так и их относительных изменений, с помощью математических методов многомерной статистики.
Практическая значимость
Комплексная методика - ДПКВГ позволяет снизить неоднозначность диагностических и прогностических оценок состояния организма пациента, базирующихся на регистрации количественных параметров отдельных механизмов регулирования гемодинамики.
Дифференцированная оценка влияния усиливающих и тормозящих воздействий на функции сердца и сосудов позволяет оптимизировать выбор лечебной тактики для конкретного пациента путём подбора препаратов, воздействующих на конкретный механизм (или сочетание механизмов) регулирования кровотока.
Предложенные алгоритмы позволяют перейти от субъективных оценок количественных параметров на основе коротких записей в стационарных состояниях, выбираемых специалистом, к автоматизированному динамическому оцениванию параметров гемодинамики (например, при проведении функциональных проб-нагрузок или при мониторировании состояния тяжёлых пациентов).
Введение процедуры нормировки (использования пространства относительных изменений измеряемых параметров в диагностической практике) позволяет в значительной степени снять противоречие между индивидуальными отличиями и среднепопуляционнъши нормативами при построении диагностических методик.
Проведение комплексной оценки гемодинамики в едином аппаратно-программном комплексе, реализующем методику дифференциальной поликардиовазографии, позволяет повысить обоснованность принятия решения врачом, осуществляющим дистанционное консультирование в системах мобильной и персональной телемедицины.
Разработанные средства видеоконференцсвязи и телемедицинские комплексы на их основе позволяют проводить телеконсультирование при отсутствии врача рядом с пациентом.
Положения, выносимые на защиту диссертации
1. Разработанная методология анализа динамики количественных параметров ФД ССС, основанная на введении внутренней нормировки и трёхфазных нагрузочных тестов, позволяет повысить качество автоматизированного определения функциональных состояний пациента.
2. Проведена оценка информативности методика ДХКГ, созданной на основе разработанной методологии. Внедрена методика ДХКГ, а также ряд технических средств её реализации.
3. Разработаны новые методики ДВКГ и ДРВГ и проведена оценка их информативности.
4. Разработана новая комплексная методика - ДПКВГ, основанная на трёх вышеназванных методиках и показана её высокая информативность для оценки различных функциональных состояний ССС.
5. Выявлены новые закономерности в регулировании базовых параметров кровообращения и предложены объяснения их наличия с позиций физиологической кибернетики.
6. Сформулированы специальные требования к методикам функциональной диагностики для их применения в телемедицине, разработаны базовые технические средства мобильной телемедицины и предложены теледиагностические комплексы на их основе.
Внедрение в практику
Научно-техническим центром «МЕДАСС» (г. Москва) результаты работы включены в автоматизированные аппаратно-программные комплексы для исследования сердечно-сосудистой деятельности (РПК2-01), работающие в десятках медицинских учреждений Российской Федерации и Республики Беларусь1, а также на ряде кафедр медицинских вузов. В штатное оснащение более 600 Центров здоровья, созданных в регионах Российской Федерации, вошёл автоматизированный комплекс «АВС-01-Медасс». Одной из методик комплекса является дифференциальная хронокардиография (программа НЫ\У-04, Свидетельство о государственной регистрации программ № 2010614730). Начато внедрение «Мобильных телемедицинских комплексов» в практическое здравоохранение (два изделия используются «Территориальным консультативно-диагностическим центром» в г. Комсомольске-на-Амуре).
Апробации работы
Отдельные разделы диссертации изложены и обсуждены на десятках российских и международных симпозиумов и конференций, в том числе на: Международном научно-практическом симпозиуме «Вариабельность ритма сердца: от смешных идей до наипрактичнейшего внедрения», Харьков, Украина, 2003 г.; шести из тринадцати научно-практических конференций «Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы», регулярно проводимых в Главном клиническом госпитале МВД Российской Федерации, Москва (2000-2012 гг.); Научно-практической конференции «40 лет МБФ», РГМУ, Москва, 2004 г.; Десятом Всероссийском съезде сердечно-сосудистых хирургов (секция «Интеллектуальное обеспечение медицины»), Москва, 2004 г.; Научно-практической конференции «Мобильные телемедицинские комплексы. Домашняя телемедицина», Ростов-на-Дону, 2005 г. (пленарный доклад); Международной конференции «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья», посвященной 50-летию медицинской кибернетики и информатики в
1 Программные средства с использованием алгоритмов и требований автора разработаны совместно с Аверьяновым Дмитрием Владимировичем, Коростелёвым Константином Александровичем и Смирновым Александром Витальевичем.
России, Москва, 2005 г.; 1-ой Международной конференции «Телемедицина и дистанционное образование», Москва, 2005 г. (пленарный доклад); Международном междисциплинарном симпозиуме «От экспериментальной биологии к превентивной и интегративной медицине», Судак, 2006 г. (пленарный доклад); 14-ом российском симпозиуме с международным участием «Миллиметровые волны в медицине и биологии», Москва, 2007 г.; 11-ом Российском Международном конгрессе «Цереброваскулярная патология и инсульт», 2007 г.; Международной выставке достижений в области электронного здравоохранения, телемедицины и информационно-коммуникационных технологий в области здравоохранения с научным симпозиумом «Med-e-Tel», Люксембург, 2008 г.; Ш-ем Всероссийском Национальном конгрессе лучевых диагностов и терапевтов «Радиология-2009»; Всемирной выставке Международного союза электросвязи «ITU TELECOM WORLD 2009», Женева, 2009 г.; Международной выставке достижений в области электронного здравоохранения, телемедицины и информационно-коммуникационных технологий в области здравоохранения с научным симпозиумом «Med-e-Tel», Люксембург, 2010 г.; 13-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» («DSPA' 2011»), Москва, 2011 г. (пленарный доклад); Научно-практической конференции «Новые технологии для модернизации медицины», Москва, 2011 г. (пленарный доклад); 14-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» («DSPA' 2012»), Москва, 2012 г. (пленарный доклад); 10-й Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии». Суздаль, 2012 г. (пленарный доклад, дискуссии в секционных заседаниях), Международной конференции «Информационные технологии в кардиологии» 11-го апреля 2013 года, Харьков, Украина.
Материалы диссертации используются в работе Международной школы по телемедицине, проводимой Российской ассоциацией телемедицины (в мае 2013 г. проведена 21-я школа), а также в работе кафедры телемедицины ФГБОУ ВПО МГМСУ им. А.И. Евдокимова.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 40 работ, в том числе 12, соответствующих критериям «Положения о присуждении ученых степеней».
Объем и структура диссертации
Работа содержит введение, семь глав, заключение, выводы, практические рекомендации и два приложения. Работа изложена на 424 страницах, содержит 148 рисунков, 136 таблиц, два приложения. Список цитируемой литературы содержит 282 источника, из них 197 на русском языке, включая электронные публикации, 85 - на иностранных.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Объект исследования
Анализ отдельных положений, выдвигаемых автором в ходе исследований, и оценка эффективности предлагаемых методических и алгоритмических решений проводились на архивных записях в базах данных, полученных на различных группах лиц обоего пола, отличающихся по функциональному состоянию, в возрасте от 15 лет до 81 года общей численностью 633 человека. В эти выборки входили данные: группы добровольцев - молодых здоровых мужчин (ИБФ 3-го ГУ при МЗ СССР) - 24 человека (79 обследований); двух групп пациентов кардиологического стационара (Городской клинической больницы № 59) - 123 человека (123 исследования) и 45 человек (45 исследований); группы сотрудников Газпрома, работавших на Ухтинском газовом месторождении (май-июнь 2000 г.) -42 человека (42 исследования); группы сотрудников Газпрома, работавших в посёлке Пришня Тульской области (ноябрь 2000 г.), - 236 человек (236 исследований); группы спортсменов-супермарафонцев перед забегом на 100 км и частично после забега в г. Черноголовка (22.04.2001 г.) 17 человек (17 исследований); группы пациентов (с различными диагнозами) Института проблем адаптации и патогенеза им. проф. М.Х. Турьянова - 146 человек (более 500 исследований).
Значительная часть обследований автором проведены лично в полном объёме (187 человек), первичные результаты остальных обследований получены сотрудниками коллективов, в которых работал или с которыми сотрудничал автор (используются с их согласия) и лично им обрабатывались и интерпретировались.
Для исследований информативности параметров, получаемых в соответствии с разработанной методологией, из базы данных по всем проведённым обследованиям были отобраны записи 249-и пациентов в возрасте от 15 до 70 лет обоего пола, из которых, с целью оценки информативности методик и их параметров, а также проверки работоспособности методологии в целом, были сформированы 3 «искусственные» (вне классификации МКБ-10) группы: лица без гемодинамических нарушений (Гр. 1), лица с повышенными величинами АД при офисном измерении (Гр. 2), лица со сниженным уровнем минутного объёма кровообращения (Гр. 3).
Основные статистические параметры сформированных групп приведены ниже в таблице 1, расшифровка обозначений таблицы 1 - в таблице 2.
Все обозначения выполнены на основе англоязычных терминов для удобства их использования в программах статистической обработки данных, часть из которых не позволяет использовать кириллицу.
Методы исследования
Для решения поставленных задач автором использованы методы: информационного поиска, включающие использование источников в сети Интернет, а также фондов Библиотеки естественных наук РАН, Центральной научной медицинской библиотеки РАМН и Всероссийской патентной технической библиотеки; медицинской метрологии; функциональной диагностики; экспериментальной физиологии человека и экспериментальной психофизиологии; при этом использовались серийные диагностические приборы ряда отечественных и зарубежных фирм; статистической обработки данных (дескриптивной статистики, кластерного анализа, дискриминантного анализа, метода логистической регрессии, обучаемых нейронных сетей) с использованием пакетов программ «DataScope» и «ProfiStat» фирмы «StatPoint Ltd.» (Россия, Москва) и программы «Microsoft Excel».
Таблица 1
Величины основных статистических параметров групп (среднее ± ст. ошибка, уровень надёжности - 95%, М5-Ехсе1-2003)
Параметр № группы
Группа 1 Группа 2 Группа 3
Age 38,46±0,77 43,02+1,40 48,32+1,94
ВН 175,30±0,65 173,21+0,87 170,02+1,07
W 79,33±1,17 86.23+1,71 77,34±2,32
SBP 124,98+0,78 153,58+2,27 136,80±3,37
DBP 77,50+0,59 91,23+1,28 85,14+1,64
mRRl 917,36±13,09 859,00+16,96 910,86+21,80
MRR1 915,48±13,39 853,75+17,56 905.93121,74
COl 6,16+0,12 6,41 ±0,24 3,23±0,09
mSOl 93.63+2,09 90.77+3,12 49,76+1,82
MSOl 95,10±2.20 91,54±3.31 47,56±1,77
mPRl 1283,67±26,01 1507,55+54,33 2668,92±115,68
MPR1 1238,56+26,42 1437,23+52,03 2530,67±117.61
Таблица 2
Расшифровка обозначений Таблицы 1
№ n/n Обозначение Расшифровка обозначения
1 Age Возраст пациента на момент обследования
2 BH Рост пациента (body height) на момент обследования
3 W Вес пациента (weight) на момент обследования
4 SBP Систолическое артериальное давление (systolic blood pressure) — «офисное измерение» на момент обследования
5 DBP Диастолическое артериальное давление (diastolic blood pressure) - «офисное измерение» на момент обследования
6 mRRl Среднеарифметическая длительность RR-интервала в первой фазе теста
7 MRRl Статистическая мода длительности RR-интервалов в 1-ой фазе теста
8 COl Усреднённый минутный объём (cardiac output) в 1-ой фазе теста
9 mSOl Среднеарифметическая величина У О (stroke output) в 1-ой фазе теста
10 MSOl Статистическая мода У О в 1-ой фазе теста
11 mPRl Среднеарифметическая величина ОПС (peripheral resistance) в 1-ой фазе теста
12 MPRl Статистическая мода ОПС сосудов в 1-ой фазе теста
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Глава 1. Предметная область исследований и разработок — методы и средства оценки функционирования ССС и сферы применения методологии
В первой главе рассматривается предметная область исследований и разработок автора - автоматизированный анализ временных рядов количественных параметров ФД и его применение, анализируются термины и понятия, используемые в этой области. Поскольку многие термины и понятия не имеют общепринятых трактовок, а используются в зависимости от сферы исследований, в результате анализа для целей настоящей работы предложены уточнённые определения ряда понятий и терминов.
На примере исследования ритма сердца кратко описывается история исследования динамики количественных параметров ФД в мировой и отечественной медицине и называются сферы применения методики оценки такой динамики.
В главе кратко рассматривается история введения и практика применения термина и понятия «гомеостаз» и подвергается сомнению обоснованность применения современной трактовки этого понятия.
В качестве новой перспективной сферы применения разработанной методологии рассматриваются различные направления телемедицины. Приводится краткий обзор наиболее перспективного для массового внедрения телемедицинских технологий направления — персональной телемедицины. Формулируются требования к системам и техническим средствам телемедицины.
Глава 2. Анализ вариаций ритма сердца - хронокарднограмм
Во второй главе рассматриваются существующие подходы к анализу ритма сердца, включая евро-американский (Circulation, 93, 1043-1065, 1996) и российский (Вестник аритмологии, № 24, С-Пб., 2001 г. С. 65-87) стандарты. Рассмотрены недостатки существующих подходов, связанные, преимущественно, с применением абсолютных значений, зависящих от половозрастных и антропометрических особенностей пациента, а также с применением исследований в состоянии покоя (без нагрузочных проб).
Далее приводятся результаты исследований авторской методики ДХКГ, разработанной ранее. Согласно этой методике, исходный ряд Ю1-интервалов (длительностей кардиоциклов) нормируется - превращается в ряд логарифмов их относительных изменений:
тп= (1ёТ„-1§Тп.,) или тп= 1§(ТПЛ-П.,),
где Тп - это длительность кардиоцикла с номером п, а т„ - логарифм его относительного изменения по сравнению с предыдущим.
Дальнейшая обработка статистическими методами проводится в новом нормированном безразмерном пространстве, разделяемом на два подмножества: отрицательных и положительных относительных изменений.
Для оценки динамики получаемых параметров при проведении различных функциональных проб-нагрузок нами применяется метод скользящего окна (рис. 1).
-3-е окно расчёта - циклы 161-170-
-2-е окно расчёта - циклы 151-160-
-1-е окно расчёта - циклы 1-150-
№ кардиоцикла
Рис. 1. Принцип «скользящего окна» при обработке временных рядов. Размер окна - сто пятьдесят значений, сдвиг окна — десять значений.
При этом мы не отказывались от анализа абсолютных значений длительностей кардио1)иклов, полагая, что необходимо параллельно исследовать как уровень функционирования сердечно-сосудистой системы, так и физиологическую цену поддержания устойчивости системы на этом уровне.
В каждом анализируемом окне расчёта, как в пространстве исходных величин, так и в нормированном пространстве, проводятся процедуры дескриптивной статистики и сохраняются величины получаемых статистических параметров. Для каждого подпространства относительных изменений дополнительно вычисляются два «интегральных показателя» — коэффициенты уменьшения и увеличения параметров (для ритма сердца, соответственно, — коэффициенты уменьшения и увеличения длительностей КЯ-интервалов), две
статистических «мощности» (доли относительных изменений, попавших в подпространство) и показатель баланса (отношение КККп1/ККГ{р1
Каждый из интегральных показателей вычисляется по формуле:
к._ 1
4\М\ха
где М — статистическая мода (наиболее часто встречающееся значение), а ст - стандартное отклонение в данном окне расчёта.
При оценке динамики параметров ДХКГ. используемой для построения графических образов (см. далее - рис. 5) количество окон расчёта равно количеству «сдвигов» скользящего окна, а при оценке воздействия на организм пациента ортоклиностатической пробой с использованием методов многомерной статистики - количество окон расчёта равно количеству фаз теста, т.е. трём.
Для графического отображения распределения логарифмов относительных изменений (аппроксимации распределения дискретной величины распределением непрерывной) в методике применяется алгоритм восстановления плотности вероятности на основе приближённого решения уравнения Фредгольма I рода, описанный в коллективной монографии «Восстановление зависимостей по эмпирическим данным» под редакцией В.Н. Вапиика [Вапник В.Н., 1979] (рис. 2).
Дальнейшие исследования проводились преимущественно с применением нагрузочных проб, среди которых предпочтение было отдано активной ортоклиностатической пробе, как имеющей «естественную индивидуализацшо» (рис. 3).
Ортоклиностатическая проба включает первую фазу - покоя лёжа, вторую фазу - нагрузки стоянием и третью фазу - восстановления после нагрузки (лёжа). В каждой фазе тесте осуществляется регистрация параметров ФД в течение времени, достаточного для получения массива данных, пригодных для статистической обработки (обычно 200-250 кардиоциклов).
2 Индексы «п» (negative) и «р» (positive) обозначают принадлежность к подпространствам, соответственно, отрицательных и положительных относительных изменений, а следующий за ними цифровые индексы - фазу теста (1 - исходный покой лёжа, 2 - стоя и 3 - восстановление лёжа после нагрузки стоянием).
-0,03 -0,02 -0,01
Рис. 2. График восстановленной плотности вероятности значений относительных изменений длительностей кардиоциклов в одном окне расчёта. По оси X - относительные изменения, гю У - плотность вероятности. Вариант нормы.
Рис. 3. Схема проведения активной ортоклиностатической пробы. Цифрами на стрелках указаны два переходных процесса между тремя фазами теста.
•'¿•У"
Л-.-:-• •■••/V.- Л-/.-
ЭС1?1
Понс»
Рис. 4. Исходная хронокардиограмма пациента Я., записанная при проведении ортоклиностатической пробы. Цветом выделены относительно
стационарные участки в каждой фазе теста, обработанные алгоритмом ДХКГ. По оси X - номер кардиоцикла, по У - длительность кардиоцикла в миллисекундах.
В ходе тестироования постоянно регистрировались параметры кровообращения (ХКГ - рис. 4. ВКГ и РВГ), скользящим окном вычислялись параметры ДХКГ и полученные в каждом окне распределения выстраивались в «трёхмерный» график путём добавления в качестве третьей координаты «дискретного времени» - номера окна расчёта (рис. 5).
В ходе анализа сотен записей показано, что форма трёхмерных графиков зависит от функционального состояния пациента.
Описан новый феномен дискретного регулирования ритма сердца при проведении различных нагрузочных проб (рис. 6).
Феномен не зависит от пола и возраста обследуемых, а также от характера воздействий, вызывающих изменения функционального состояния.
Независимость феномена от названных причин может говорить о его связи с базовыми принципами реагирования ритма сердца на изменения нагрузки на организм человека (квантовании функциональных состояний организма).
Рис. 5. Динамика распределений ДХКГ при проведении ортоклиностатической пробы. По оси X - относительные изменения, по У — плотность вероятности, по 2. - номер скользящего окна расчёта.
700,0
f 650,0
g 600.0 a.
S 550,0
n. 500,0
я
в 450,0
¡ 400,0
Í 350,0 ro
300,0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Номер скользящего окна
• Среднее Мода
\
Рис. 6. Динамика среднего и моды ЯК-интервалов ЭКГ при проведении ступенчатой велоэргометрической пробы.
Приведены результаты исследования информативности признаковых пространств хронокардиографии методом кластерного анализа. В качестве признаковых пространств были использованы: 1) результаты стат. обработки исходной хронокардиограммы (Исх.); 2) то же с добавлением параметров «антропометрии» (возраст, пол. рост, вес - Исх.-а); 3) параметры ДХКГ (Диф.); 4) то же с добавлением параметров «антропометрии» (Диф.-а); 5) то же с добавлением мод исходных значений (Диф.-м).
Исследование проведено на группе пациентов, описанной в разделе «Объект исследования». Результаты обработки параметров указанных групп сведены в таблицу 3.
Проведённое исследование показало, что:
1) Несмотря на то, что исходная классификация (разделение на группы) проводилась на основании значений параметров сосудистого тонуса и минутного объёма кровообращения (лишь частично зависящего от ритма сердца), хронокардиографические данные позволили провести автоматическое разделение смешанной группы с низким количеством ошибок.
Таблица 3
Сравнение качества разделения 3-х групп обследованных лиц в зависимости от использованного признакового пространства
Наименование набора данных хронокардиограмм (ХКГ)
Параметры в исходной метрике (Исх.) Параметры в исходной метрике с антропометрией (Исх.-а) Параметры в метрике \ относительных изменений (Диф.) Параметры в метрике относительных изменений с антропометрией (Диф .-а) Параметры в метрике относительных изменений с модой (Диф.-м)
Средний процент ошибок классификации для обучения 5,0% 2,0% 0,5% 0% 0%
Средняя величина межклассовых расстояний в метрике Махаланобиса 1 1,83 18,63 20,32 23,40 22,86
2) Пространство параметров ДХКГ позволяет провести автоматическое разделение смешанной группы с лучшими показателями, чем пространство параметров исходных ХКГ (меньше ошибок, больше расстояние Махаланобиса).
3) Добавление антропометрической информации улучшает качество разделения как для подпространства исходных ХКГ, так и для подпространства ДХКГ.
4) Добавление информации о модах исходных ХКГ всех фаз теста улучшает качество разделения для подпространства ДХКГ.
5) Интегральные показатели ДХКГ обладают высокой информативностью при разделении на группы выбранным алгоритмом кластерного анализа.
Глава 3. Анализ вариаций ударного объёма - волюмокардиограмм
Третья глава посвящена исследованию динамики параметров ударного объёма (УО). полученных при проведении ортоклиностатической пробы, на той же группе из 249-и пациентов (описанных в разделе «Объект исследования»), в том же исследовании.
Показано, что динамика ударного объёма функционально связана с динамикой ритма сердца, их девиации противофазны и вместе они обеспечивают выполнение целевой функции - поддержания минутного объёма кровообращения на должном уровне (рис. 7).
Кроме того, практически во всех проявлениях динамика вариаций ударного объёма изоморфна динамике ритма сердца, несмотря на то. что хронокардиография - это зависимость длительности кардиоцикла (в миллисекундах) от текущего времени, а волюмокардиография (ВКГ) - это зависимость ударного объёма (УО - в миллилитрах) от текущего времени.
Вид исходных ВКГ. восстановленных распределений относительных изменений ударного объёма и динамики распределений ДВКГ (см. рис. 8. 9) при проведении ортоклиностатической пробы практически неотличимы от таковых для ХКГ, за исключением безразмерных значений на шкалах графиков. Для ВКГ тоже характерен феномен дискретного изменения моды при проведении нагрузочных проб, обнаруженный нами ранее для ХКГ (рис. 10).
-АДп -ЧСС -МОКх! О |
ль (Л Л чс> <ъ .<§> .<£>
Время
Рис. 7. Дневная динамика пульсового артериального давления (практически пропорционального УО), частоты сердечных сокращений и минутного объёма кровообращения.
Рис. 8. Исходная волюмокардиограмма пациента Я.. записанная при проведении ортоклиностатической пробы (исходные значении умножены на 20 для обработки существующей программой ДХКГ и представления данных в едином масштабе). Цветом выделены относительно стационарные участки в каждой фазе теста, обработанные алгоритмом ДВКГ. По оси X - номер кардиоцикла, по У - величина ударного объёма в мл, умноженная на 20.
Рис. 9. Динамика распределений ДВКГ при проведении ортоклиностатической пробы (ср. с рис. 5). По оси X - относительные изменения, по У - плотность вероятности, по Ъ - номер скользящего окна расчёта.
| — МУОх20 |
П ГЛ
\ J v_
о / \А V \
\ и V
1 ^ ,—,
X ^-^
X с
со
....................................................... ................
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70
Номер окна расчёта
Рис. 10. График моды нормированных (умноженных на 20) значений ударного объёма (исходной ВКГ) всех кардиоциклов пациента Я. в процессе проведения активной ортоклиностатической пробы (окно расчёта - 150 кардиоциклов, сдвиг - 10 кардиоциклов). Выраженная дискретность регулирования.
Так же как и для ХКГ было проведено исследование информативности признаковых пространств волюмокардиографии методом кластерного анализа. Результаты обработки параметров указанных групп сведены в таблицу 4.
Таблица 4
Сравнение качества разделения 3-х групп обследованных лиц в зависимости от использованного признакового пространства (обозначения аналогичны таблице
3)
Наименование набора данных волюмокардиограмм (ВКГ)
Параметры в исходной метрике (Исх.) Параметры в исходной метрике с антропометрией (Исх.-а) Параметры в метрике относительных изменений (Диф.) Параметры в метрике относительных изменений с антропометрией (Диф.-а) Параметры в метрике относительных изменений с модой (Диф.-м)
Средний процент ошибок классификации для обучения 1,0% 3,0% 0,5% 0% 0,5%
Средняя величина межклассовых расстояний в метрике Махаланобиса 21.57 23,05 21,80 23,03 22,75
Сравнивая результаты разделения по всем пяти вариантам признаковых пространств, можно отметить, что средние расстояния в метрике Махаланобиса отличаются незначительно, но при использовании параметров ДВКГ количество ошибочных отнесений несколько меньше. Кроме того, отмечена относительно высокая информативность интегральных показателей, особенно в третьей фазе теста.
Глава 4. Анализ вариаций общего периферического сопротивления сосудов - реовазограмм
Четвёртая глава посвящена исследованию динамики параметров общего периферического сопротивления (ОПС), полученных при проведении ортоклиностатической пробы, на той же группе из 249-и пациентов (описанных в разделе «Объект исследования»), в том же исследовании.
В начале главы показано, что практически во всех проявлениях динамика вариаций ОПС изоморфна динамике вариаций ритма сердца, несмотря на то. что хронокардиография - это зависимость длительности кардиоцикла (в миллисекундах) от текущего времени, а реовазография (РВГ) - это зависимость общего периферического сопротивления (ОПС - в дин х с х см"3) от текущего времени.
Вид исходных РВГ. восстановленных распределений относительных изменений общего периферического сопротивления и динамики распределений ДРВГ (см. рис. 11, 12) при проведении ортоклиностатической пробы практически неотличимы от таковых для ХКГ и ВКГ (за исключением безразмерных значений на шкалах графиков). Для РВГ (как и для ХКГ и ВКГ) характерен тот же феномен дискретного изменения моды при проведении функциональных нагрузочных проб (рис. 13).
Так же как и для ХКГ было проведено исследование информативности признаковых пространств реовазографии методом кластерного анализа. Результаты обработки параметров указанных групп сведены в таблицу 5.
900 __
0 20 40 60 80 1 00 120 140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360 380 400 420 440 460 480 500 520 540 560 580
НГЦл) 1245 ВЩп+Ц 1163
ЗС (?) О Помехи О Потери 48
Рис. 11. Динамика исходной реовазограммы практически здорового лица, записанная при проведении ортоклиностатической пробы Цветом выделены относительно стационарные участки в каждой фазе теста, обработанные алгоритмом ДХКГ. По оси X - номер кардиоцикла, по У - величина периферического сопротивления в дин х с х см" .
Рис. 12. Динамика распределений ДРВГ практически здорового лица при проведении ортоклиностатической пробы (ср. с рис. 5, 9). По оси X -относительные изменения, по У - плотность вероятности, по Ъ - номер скользящего окна расчёта.
— МОПС
1800 1700 1600 1500 1400 1300 1200 1100 1000 900 800 700 600 500 400
i
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 Номер окна расчёта
52
Рис. 13. График моды значений общего периферического сопротивления (исходной РВГ) всех кардиоциклов практически здорового лица в процессе проведения активной ортоклиностатической пробы (окно расчёта - 150 кардиоциклов, сдвиг - 10 кардиоциклов). Выраженная дискретность регулирования.
Таблица 5
Сравнение качества разделения 3-х групп обследованных лиц в зависимости от использованного признакового пространства (обозначения аналогичны таблице
3)
Наименование набора данных реовазограмм (РВГ)
Параметры в исходной метрике (Исх.) Параметры в исходной метрике с антропометрией (Исх.-а) Параметры в метрике относительных изменений (Диф.) Параметры в метрике относительных изменений с антропометрией _(Диф.-а) Параметры в метрике относительных изменений с модой (Диф.-м)
Средний % ошибок классификации для обучения 1,5% 0% 0% 0,5% 0%
Средняя величина межклассовых расстояний в метрике Махаланобиса 22.21 26,85 26,81 25,70 22,94
Как и при анализе ВКГ. сравнивая результаты разделения по всем пяти вариантам признаковых пространств, можно отметить, что средние расстояния в метрике Махаланобиса отличаются незначительно, но при
использовании параметров ДРВГ количество ошибочных отнесений несколько меньше. Кроме того, оишечена относительно высокая информативность интегральных показателей.
Глава 5. Анализ вариаций комплекса параметров гемодинамики -поликардиовазограмм
В пятой главе рассматривается динамика параметров всех трёх методик -ХКГ. ВКГ и РВГ, объединённых в комплексную методику исследования гемодинамики - поликардиовазографию (ПКВГ).
В начале главы описывается новый феномен, обнаруженный при совместном анализе ранее описанных явлений - феномен асинхронности девиаций моды отдельных механизмов регулирования гемодинамики (рис. 14).
Рис. 14. Совместная динамика ХКГ (ЯК). У О и ОГ1С при проведении трёхфазной ортоклииостатической пробы. Мужчина. 30 лет, рост 180 см, вес 75 кг, АД 130/80 мм ЧСС - 55. По оси У - значения моды (для ОПС и УО -нормированные).
На рисунке 14 хорошо видна асинхронность перехода мод различных параметров в новое относительно стабильное состояние при изменении горизонтального положения тела на вертикальное. При этом заметно отставание динамики ОПС примерно на 100 кардиоциклов от УО. динамики ХКГ - на 40. Обратный переход первым вновь осуществляет УО, затем ОПС, и только через 80
кардиоциклов ХКГ. На группе примеров показано, что асинхронность представлена всеми возможными вариантами (т.е. опережение или отставание в начале переходных процессов может относиться к любому из механизмов регулирования гемодинамики). Так же на группе примеров показано, что динамика распределений ДПКВГ при проведении ортоклиностатической пробы, состоящая из динамики ХКГ, ВКГ и РВГ, хорошо отражает сохранность или патологическую изменённость отдельных механизмов регулирования гемодинамики.
Так же как и для ХКГ, ВКГ и РВГ было проведено исследование информативности признаковых пространств ПКВГ методом кластерного анализа. Результаты обработки параметров указанных групп сведены в табл. 6.
Таблица 6
Сравнение качества разделения 3-х групп обследованных лиц в зависимости от использованного признакового пространства (обозначения аналогичны таблице
3)
Наименование набора данных поликардиовазографии (ПКВГ)
Параметры в исходной метрике (Исх.) Параметры в исходной метрике с антропометрией (Исх.-а) Параметры в метрике относительных изменений (Диф.) Параметры в метрике относительных изменений с антропометрией (Диф.-а) Параметры в метрике относительных изменений с модами исх. параметров (Диф.-м)
Средний процент ошибок классификации для обучения 1,0% 0% 0% 0% 0%
Средняя величина межклассовых расстояний в метрике Махаланобиса 23,86 24,80 83,93 93,23 104,25
Как видно из таблицы б, использование признаковых пространств поликардиовазографии на основе относительных изменений параметров всех трёх механизмов регулирования кровотока позволяет проводить процедуры
автоматической классификации с гораздо лучшим качеством, чем на основе исходных параметров.
В то же время, следует отметить, что добавление мод исходных величин к параметрам дифференциальной поликардиовазографии увеличивает расстояние Махаланобиса в 1,24 раза, иначе говоря, объединение информации об уровне функционирования и динамической устойчивости на этом уровне более информативно, чем та или другая информация в отдельности.
Кроме того, было проведено исследование информативности отдельных фаз ортоклиностатического теста (см. рис. 4, 8, 11) методом кластерного анализа с использованием параметров ПКВГ. Результаты обработки параметров указанных групп сведены в таблицу 7.
Таблица 7
Сравнение качества разделения 3-х групп обследованных лиц в зависимости от использованного признакового пространства
Наименование набора данных Диф. ПКВГ
Фаза 1 Фаза 2 ФазаЗ Фазы 1+2 Фазы 1+3 Фазы 2+3 Все фазы
Средний % ошибок классификации для обучения 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 %
Средняя величина межклассовых расстояний в метрике Махаланобиса 24,32 24,60 24,00 50,62 43,57 47,35 104,25
Данные, приведённые в таблице 7, дают нам право утверждать, что ортоклиностатическая проба позволяет получить сугцественно большую информацию для построения решающих правил в системах автоматизированной диагностики патологий сердечно-сосудистой системы, чем обследование в состоянии покоя или ортостатическая проба, исключающая фазу восстановления после нагрузки.
Глава 6. Оценка возможности построения систем автоматизированной диагностики на основе пространств исследуемых параметров
В шестой главе отражено исследование информативности признаковых пространств как отдельных частных методик, так и комплексной методики ПКВГ различными методами автоматической классификации, такими как: линейный дискриминантный анализ, пошаговый дискриминантный анализ, квадратичные дискриминантные функции, нейронные сети, радиальные базисные функции, метод «ближайших соседей», дерево классификации, логистическая регрессия. После этапа предварительного отбора были оставлены два метода: нейронные сети и логистическая регрессия.
Показано, что применение метода логистической регрессии к пространствам исходных параметров ХКГ, ВКГ и РВГ позволяет получить безошибочность отнесения пациента к известной группе, соответственно, в 67,47%, 71,08% и 77,11 % (здесь и далее - результаты экзаменов, при обучении значения выше). Тот же метод на пространстве исходных статистических параметров ПКВГ + «антропометрии» даёт уже 83,94%. Метод нейронных сетей (два слоя) на той же выборке даёт безошибочность 90,36% (таблицы 8 - 12).
1) Подпространство исходных статистических параметров хронокардиографии + антропометрии (метод логистической регрессии)
Таблица 8
Частоты классификации на экзамене. Вне главной диагонали ошибки классификации (усреднение по 249 повторам Ьоо151гар/кросс-валидации)
Группа Группа_1 Группа_2 Группа_3 Ошибок из группы Доля ошибок
Группа_1 135 9 8 17 0,1118
Группа_2 36 15 6 42 0,7368
ГруппаЗ 15 7 18 22 0,55
Ошибок в группу 51 16 14 81 0,3253
Доля ошибок 0.2742 0,5161 0,4375 0,3253 0,3253
Итого, в процедуре экзамена по пространству параметров ХКГ + «антропометрии»:
Ошибок гипердиагностики - 23 (или 9,24%)
Ошибок гиподиагностики - 58 (или 23,29%) Общее количество ошибок - 81 (или 32,53%).
2) Подпространство исходных статистических параметров волюмокардиографии + антропометрии (метод логистической регрессии)
Таблица 9
Частоты классификации на экзамене. Вне главной диагонали ошибки классификации (усреднение по 249 повторам ЬооСзНар/кросс-калидацни)
Группа Группа_1 Группа_2 Группа_3 Ошибок из группы Доля ошибок
Группа! 132 14 6 20 0.1316
Группа_2 42 9 6 48 0.8421
ГруппаЗ 4 0 36 4 0.1
Ошибок в группу 46 14 12 72 0.2892
Доля ошибок 0.2584 0.6087 0.25 0.2892 0,2892
Итого, в процедуре экзамена по пространству параметров ВКГ + «антропометрии»:
Ошибок гипердиагностики - 26 (или 10,44%) Ошибок гиподиагностики - 46 (или 18,47%) Общее количество ошибок - 72 (или 28,92%).
3) Подпространство исходных статистических параметров реовазогрпфии + «антропометрии» (метод логистической регрессии)
Таблица 10
Частоты классификации на экзамене. Вне главной диагонали ошибки классификации (усреднение по 249 повторам ЬойвИар/кросс-валндагши)
Группа Группа_1 Группа_2 Группа_3 Ошибок из группы Доля ошибок
Группа! 138 12 2 14 0.0921
Группа_2 37 20 0 37 0,6491
Группа_3 2 4 34 6 0,15
Ошибок в группу 39 16 2 57 0.2289
Доля ошибок 0.2203 0.4444 0,0556 0.2289 0,2289
Итого, в процедуре экзамена по пространству параметров ВКГ + «антропометрии»:
Ошибок гипердиагностики - 14 (или 5,62%) Ошибок гиподиагностики - 43 (или 17,27%)
Общее количество ошибок - 57 (или 22,89%).
4) Подпространство исходных статистических параметров ПКВГ + «антропометрии» (метод логистической регрессии)
Таблица 11
Частоты классификации на экзамене. Вне главной диагонали ошибки классификации (усреднение по 249 повторам ЬоогзЦар/кросс-валидации)
Группа Группа_1 Группа_2 Группа_3 Ошибок из группы Доля ошибок
Группа_1 137 10 5 15 0,0987
Группа_2 21 34 2 23 0.4035
Группа_3 2 0 38 2 0.05
Ошибок в группу 23 10 7 40 0,1606
Доля ошибок 0,1437 0,2273 0,1556 0,1606 0,1606
Итого, в процедуре экзамена по пространству параметров ПКВГ + «антропометрии»:
Ошибок гипердиагностики — 17 (или 6,83%) Ошибок гиподиагностики — 23 (или 9,24%) Общее количество ошибок - 40 (или 16,06%).
4а) Подпространство исходных статистических параметров ПКВГ + антропометрии (метод нейронных сетей - два слоя)
Таблица 12
Частоты классификации на экзамене. Вне главной диагонали ошибки классификации (усреднение по 249 повторам Ьоо1з1гар/кросс-валидации)
Группа Группа_1 Группа_2 Группа_3 Ошибок из группы Доля ошибок
Группа_1 139 9 4 13 0,0855
Группа_2 8 48 1 9 0,1579
Группа_3 2 0 38 2 0.05
Ошибок в группу 10 9 5 24 0,0964
Доля ошибок 0.0671 0,1579 0,1163 0.0964 0,0964
Итого, в процедуре экзамена по пространству параметров ПКВГ +
«антропометрии»:
Ошибок гипердиагностики - 14 (или 5,62%) Ошибок гиподиагностики — 10 (или 4,02%)
Общее количество ошибок - 24 (или 9,64%).
Переход к пространству параметров относительных изменений измеренных величин частных методик дал следующие результаты достоверности отнесения при использовании метода логистической регрессии: ДХКГ - 67,47%, ДВКГ -75,1% и ДРВГ - 81,53%, что несколько лучше, чем для пространства исходных параметров.
Тот же метод на пространстве ДПКВГ + мод исходных значений дал результат 91,16%. Метод нейронных сетей (два слоя) на той же выборке даёт безошибочность 93,57%. Метод нейронных сетей (три слоя) на той же выборке даёт безошибочность 97,99%.
46) Сокращённое подпространство интегральных показателей ДПКВГ + мод исходных значений (метод нейронных сетей - три слоя)
Если же от пространства параметров ДПКВГ + мод исходных значений оставить только интегральные показатели и моды исходных значений, сократив размерность пространства параметров до 27, то метод нейронных сетей (три слоя) уже даёт безошибочность отнесения пациента к известной группе в 99,6%. Такой высокий результат может быть объяснён как уменьшением «информационного шума», так и улучшением отношения числа пациентов к числу параметров, что сделало работу алгоритма более корректной.
Таблица 13
Частоты классификации на экзамене. Вне главной диагонали ошибки классификации (усреднение по 249 повторам Ьоо1з1гар/кросс-валидации).
Группа Группа_1 Группа_2 ГруппаЗ Ошибок из группы Доля ошибок
Группа_1 151 1 0 1 0.0066
Группа_2 0 57 0 0 0
Группа_3 0 0 40 0 0
Ошибок в группу 0 1 0 1 0.004
Доля ошибок 0 0,0172 0 0.004 0,004
Итого, в процедуре экзамена по пространству интегральных параметров ДПКВГ + мод исходных значений статистических параметров ХКГ, ВКГ и РВГ: Ошибок гипердиагностики — 1 (или 0,40%),
Ошибок гиподиагностики - 0 (или 0,00%),
Общее количество ошибок - 1 (или 0,40%).
Кроме того, проведено аналогичное исследование для оценки фаз орто-клиностатической пробы. Данные, полученные методом логистической регрессии, сведены в таблицу 14.
Таблица 14
Сравнение качества отнесения к одной их 3-х групп процедурой автоматической классификации по методу логистической регрессии в зависимости от использованного признакового пространства (фазы теста).
Наименование набора данных ДПКВГ + мод исх. пар.
Фаза 1 Фаза 2 Фаза 3 Фазы 1+2 Фазы 1+3 Фазы 2+3 Все фазы
% ошибок 21,69% 23,29% 18,07% 15,26% 14,06% 13,65% 8,84%
Полученные результаты говорят о перспективности применения признаковых пространств дифференциальной поликардиовазографии для построения автоматизированных систем функциональной диагностики патологий сердечно-сосудистой системы.
Среди исследованных вариантов алгоритмов автоматической классификации наилучшие результаты показывает метод трёхслойных нейронных сетей при удачном выборе количества нейронов во втором (промежуточном) слое.
Кроме того, данные настоящего исследования количественно подтверждают положение о необходимости не просто проводить исследование с функциональными пробами-нагрузками, но и обязательно регистрировать количественные параметры в трёх фазах теста: исходного покоя, дозированной нагрузки и восстановления после нагрузки
Глава 7. Обсуждение результатов
В начале седьмой главы вновь рассмотрен вопрос о терминах и понятиях, относящихся к способу функционирования организма человека и, на основе анализа сотен проведённых исследований, проиллюстрированных выше,
предложена формула, описывающая реальное положение вещей, а не гипотетическое равновесие «гомеостаза»:
где [a(t), b(t)...z(t)] - мгновенное значение многомерного вектора количественных параметров организма; t0 - произвольно выбранный начальный момент времени, a tj — значение текущего времени, причём i>0.
Т.е. для всякого момента текущего времени мгновенное значение многомерного вектора количественных параметров организма будет отлично от измеренного в любой начальный момент.
Возвращаясь к терминам «гомеостаз» и «гомеокинез». предложено отказаться от первого вообще, как привносящего путаницу в понятия, а второй -переопределить таким образом:
Гомеокинез — это явление перманентной адаптации организма и личности к условиям и воздействиям внешней среды путём поддержания устойчивого неравновесного состояния ансамблей внутренних параметров, в соответствии с генетически заданными и выработанными в процессе онтогенеза «программами», собственным целеполаганием и активностью, за счёт обмена веществом, энергией и информацией с внешней средой.
Завершая раздел обсуждения «о статике, динамике и валидности диагностических суждений», как на основании литературных данных, так и результатов собственных исследований, констатируется следующее:
• в медицине вообще и в функциональной диагностике в частности назрела необходимость в уточнении понятийной и терминологической базы с целью снижения вероятности ошибочных представлений о характере патологического процесса и связанных с этим иатрогенных заболеваний,
• в наших исследованиях показано, что любое мгновенное значение отдельных параметров функциональной диагностики является в значительной степени случайным и не может служить достаточным основанием для принятия диагностического решения,
• для повышения обоснованности диагностического заключения на основании параметров ФД необходимо стандартизовать время и иные условия обследования,
• для повышения достоверности диагноза необходимо проведение обследований с индивидуализированными нагрузками,
• оценка состояния органов и/или систем организма более достоверна, если основывается на соотношении различных параметров, относящихся к одному и тому же физиологическому или патологическому процессу.
В прежних работах нами было предложено определение индивидуального здоровья через параметры адаптации (см. «Приложение А»), напомним его:
Индивидуальное здоровье - это мера, выражающая уровни и соотношение физиологических и психологических составляющих адаптированности и адаптивности индивида; при этом оптимальное состояние здоровья — это наличие удовлетворительной адаптированности к данным конкретным условиям существования при сохранении достаточной адаптивности (адаптационной готовности к перемене условий).
На основании проделанной работы предлагается второе (дополнительное) определение индивидуального здоровья:
Индивидуальное здоровье — это мера, отражающая взаимосоответствие диапазонов вариаций количественных параметров организма и личности человека (с учётом средних и характера динамики) и их соответствие внешним воздействиям и уровню собственной активности (деятельности).
Оба приведённых определения не являются альтернативными, а взаимно дополняют друг друга. При этом первое - позволяет опереться на понятие адаптации как одного из базовых свойств живого, а второе - прямо указывает на путь создания методик, измеряющих количественно процесс адаптации, его результаты (адаптированность) и резервы (адаптивность).
Исходя из проделанной работы, предложены новые подходы к индивидуализации нагрузки как при тестировании пациентов, так и при проведении реабилитации в клинической медицине или при спортивных
тренировках, основанные на введении управляющей биологической обратной связи на базе вычисления в реальном времени параметров адаптации.
На основании полученных, данных выдвигается предположение о том, что квантование состояний является базовым принципом работы регуляторных систем организма человека. Этот тезис иллюстрируется и обосновывается.
Далее в седьмой главе на разнообразном иллюстративном материале показывается перспективность представления врачу результатов исследования в образной форме, особенно для ургентной медицины, систем персональной и мобильной телемедицины.
Предлагается модифицировать методику и аппаратное обеспечение реовазографии с целью повышения оперативности проведения процедур и практически без потери информативности. С целью ускорения вычислительных процедур при обработке данных в реальном времени предлагается использовать современные тенденции применения графических процессоров и специальных средств программирования для внедрения нейросетевых алгоритмов автоматической классификации.
Описываются возможности применения разработанной методологии для других методик оценки гемодинамики (фотоплетизмографии, сфигмоартериографии, реоэнцефалографии, ультразвуковой доплерографии и др.), а так же для исследования функций внешнего дыхания с использованием различных методик его регистрации.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Настоящая работа посвящена разработке нового методологического подхода к созданию автоматизированных методик функциональной диагностики, связанных с квазипериодическими (ритмическими) процессами в организме человека.
В основу работы положены исследования в области хронокардиографии, а также внедрение методики дифференциальной хронокардиографии, как наиболее просто реализующей предложенную методологию различными аппаратно-
программными комплексами и дающей достаточно убедительные иллюстрации возможностей нового подхода.
На основе фундаментальных положений, сформулированных в работах отечественных учёных ещё в первой половине 20-го века [Бауэр Э.С., 1935, Залманов A.C., (опубл. в 1991)], высказывается предположение о том, что закономерные вариации количественных параметров характерны не только для ритма сердца, но и для других механизмов регулирования кровообращения, и что именно их совместная динамика обеспечивает устойчивое функционирование сердечно-сосудистой системы в различных режимах покоя и деятельности организма при изменяющихся ансамблях внешних условий.
С целью проверки этого предположения были проведены исследования как собственно хронокардиографических сигналов и их статистических параметров, так и синхронно регистрируемых статистических параметров ударного объёма и общего периферического сопротивления, т.е. основных механизмов регулирования кровотока в организме человека.
В результате впервые был осуществлён анализ для целей диагностики разнообразной динамики количественных параметров различных механизмов регулирования кровообращения человека, оценена информативность ранее разработанной и внедрённой в ходе настоящей работы методики дифференциальной хронокардиографии, предложены две новых частных методики (дифференциальная волюмокардиография и дифференциальная реовазография) и комплексная методика исследования гемодинамики - дифференциальная поликардиовазография, объединяющая три вышеназванных частных и оценена их информативность.
Для каждой из предложенных методик на смешанных выборках здоровых и больных лиц разного возраста как мужского, так и женского пола были проведены исследования методами многомерной статистики с целью оценки информативности для отнесения к известным группам различных подпространств количественных параметров, характеризующих динамику регулирования кровообращения как в покое, так и при проведении нагрузочных проб.
Проведённый анализ показал как наличие потребности в разработанных методиках, основанных на внутреннем нормировании временных рядов количественных параметров функциональной диагностики, так и широкие перспективы применения иных методик на основе предложенной методологии в различных отраслях клинической медицины, медицины здорового человека и медицины экстремальных состояний.
Алгоритм анализа сигналов ФД на основе преобразования исходного ряда количественных параметров в ряд логарифмов их относительных изменений позволил создать новые признаковые пространства, существенно отличающиеся по возможности отражения в них различных физиологических и патофизиологических явлений. Введение новых признаковых пространств в дополнение к традиционно применяемым для анализа ритма сердца, например, на основе Евро-американского стандарта 1996 г. (Heart Rate Variability - Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use, Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology) и работ P.M. Баевского в хронокардиографии, позволило расширить возможности анализа сигналов ФД с преимущественно стационарных состояний на большинство переходных процессов (за исключением самых быстротекущих).
Предложенные интегральные показатели (коэффициенты увеличения и уменьшения функциональных параметров основных механизмов регулирования гемодинамики, а также их отношение — показатель вегетативного баланса) позволяют как в отсроченном режиме, так и в режиме реального времени (с использованием соответствующего оборудования и программ мониторинга) анализировать тенденции динамики влияния основных контуров регулирования на кровообращение, что может позволить осуществлять опережающую коррекцию негативных изменений функционального состояния пациента.
В ходе работы проведены разнообразные исследования разработанных методик (ДХКГ, ДВКГ, ДРВГ и ДПКВГ), позволившие оценить информативность предложенных признаковых пространств (включая интегральные показатели) в сравнении с традиционными параметрами.
Полученные результаты хорошо согласуются с представлениями классической нормальной и патологической физиологии.
Проведённые исследования позволяют рекомендовать разработанную методологию для различных направлений телемедицины, т.е. для условий, когда врач вынужден принимать решение на основе неполной информации, полученной при дистанционном обследовании пациента, рядом с которым нет медицинских специалистов, да ещё и в дефиците времени.
На основе предложенных в работе представлений и алгоритмов появилась возможность проведения строго индивидуализированного тестирования в функциональной диагностике, а также тестирования в режиме биологической обратной связи, исключающего достижение пациентом опасного для здоровья (и даже жизни!) уровня перегрузок.
Разработанный нами методологический подход позволяет уже сегодня проводить исследования по сравнительной эффективности фармакологических препаратов и оптимизации методов лечения на основе анализа характера их воздействия на отдельные звенья регулирования основных механизмов, управляющих гемодинамикой.
Можно утверждать, что использование предложенной методологии и методов искусственного интеллекта (многомерной статистики, обучаемых нейросетей, нечётких множеств и др.) при проведении многоцентровых исследований по внедрению новых препаратов позволит сократить сроки этих исследований и затраты на их проведение, одновременно повысив обоснованность рекомендаций по показаниям и противопоказаниям к их применению.
ВЫВОДЫ
1. Существующие подходы в ФД на основе анализа «коротких» записей (характерных участков) абсолютных значений количественных параметров (для ЭКГ обычно 5-7 кардиоциклов) не позволяют преодолеть противоречие между внутривидовой нормой и индивидуальными особенностями, обусловленными антропометрическими и половозрастными характеристиками.
2. Показана необходимость более полного учёта фактора времени в методиках ФД ССС (соотнесения момента обследования с известными факторами, влияющими на результат ФД и применения длительности регистрации, достаточной для использования статистических оценок). Показана необходимость анализа синхронно регистрируемых временных рядов параметров основных механизмов регулирования гемодинамики — ритма сердца, ударного объёма и общего периферического сопротивления сосудов.
3. Разработан новый методологический подход в ФД на основе анализа временных рядов относительных изменений количественных параметров основных механизмов регулирования гемодинамики при проведении нагрузочных проб. Исследована и внедрена разработанная ранее методика ДХКГ, разработаны и исследованы методики ДВКГ и ДРВГ. Частные методики объединены в комплексную методику исследования гемодинамики - ДПКВГ. Выявлена многомодовая структура распределений ДХКГ, ДВКГ и ДРВГ и зависимость устойчивости этой структуры во времени и её количественных характеристик от текущего функционального состояния пациента. Разработаны алгоритмические и программные средства реализации новой методологии, предложены модификации импедансометрических методик для повышения удобства обследования и повышения пропускной способности методов обследования.
4. Обобщены новые методические подходы к анализу количественных параметров ФД. Формализована новая методология анализа динамики количественных параметров ФД ССС, в том числе при проведении дистанционных диагностических сеансов в системах телемедицины, включающая как обязательные составляющие:
• отказ от применения для целей диагноза и прогноза количественных параметров, полученных за очень короткие промежутки времени («мгновенных значений» или «характерных значений») и переход к использованию регистрации параметров на временном отрезке, обеспечивающем выборку, достаточную для достоверных статистических оценок регистрируемых параметров;
• введение «внутреннего нормирования» временных рядов количественных диагностических параметров путём замены абсолютных значений на величины их относительных изменений;
• использование при построении решающих правил как параметрических пространств абсолютных значений диагностических параметров, так и параметрических пространств их относительных изменений;
• введение в диагностическое обследование нагрузочных проб из трёх обязательных фаз - исходного покоя, функциональной нагрузки и восстановления;
• использование при тестировании методов индивидуализации функциональной нагрузки с учётом антропометрических и половозрастных особенностей пациента, а также его текущего состояния или комплексов на основе биологической обратной связи, управляющей уровнем нагрузки;
• использование методов многомерной статистики для автоматизированной выработки предварительного диагностического заключения;
• разработку и применение методов образного представления диагностической информации, облегчающих и ускоряющих её восприятие врачом-диагностом.
5. Показана информативность новых методик на основе пространств относительных изменений количественных параметров для построения диагностических решающих правил методами многомерной статистики [снижение количества ошибок и увеличение расстояния Махаланобиса (от 3,38 до 4,20 раз) в кластерном анализе, снижение ошибочных отнесений к одной из трёх групп с 16,06% до 8,84% в методе логистической регрессии, при переходе к новой метрике]. Обнаружены феномены дискретного регулирования ритма сердца, ударного объёма и общего периферического сопротивления сосудов и асинхронности реагирования базовых параметров кровообращения на изменение условий функционирования организма (как за счёт внешних, так и за счёт внутренних причин) и предложены гипотезы, объясняющие их происхождение.
6. Показана необходимость применения новой методологии для различных направлений телемедицины, как сферы принятия диагностических решений в условиях дефицита времени и объективной информации.
7. Сформулированы специальные требования к методикам дистанционной диагностики в различных направлениях телемедицины, а также к средствам их аппаратной, алгоритмической и программной реализации. Разработаны мобильные телемедицинские диагностические комплексы на базе мобильного терминала видеоконференцсвязи, адаптированного к задачам дистанционной диагностики, в том числе в «полевых условиях» и при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций.
8. Сформулированы предложения по модификации программного обеспечения прикроватных и интраоперационных мониторов ФД. Сформулированы предложения по модификации на основе новой методологии ряда методик исследования ССС (фотоплетизмографии, сфигмоартериографии, реоэнцефалографии, ультразвуковой допплерографии магистральных артерий головы), а также методов исследования внешнего дыхания.
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
I. Методики функциональной диагностики, в которых использована предложенная нами методология, могут найти применение в практической медицине для:
• оценки толерантности к физическим нагрузкам как с применением различных нагрузочных устройств (велоэргометра, тредмила, динамометра и др.), так и без таковых (например, ортоклиностатическая проба, приседание в автотемпе, задержка дыхания и др.);
• мониторинга текущего функционального состояния в палатах интенсивной терапии и при проведении хирургических вмешательств (за исключением операций на сердце);
• оценки физиологической цены (или эффективности) деятельности в медицине труда;
• оценки функционального состояния спортсменов в процессе тренировок и оптимизации уровня тренировочных нагрузок в спортивной медицине;
• контроля эффективности отдельных препаратов, воздействующих на сердечно-сосудистую и вегетативную нервную системы, а также сочетаний этих препаратов;
• прогноза негативной динамики состояния организма пациента при хирургических вмешательствах (за исключением операций на сердце);
• контроля уровня бодрствования операторов со сменным режимом монотонной деятельности (особенно, в производствах с высокой ценой ошибок, приводящих к техногенным авариям и катастрофам);
• дистанционного оперативного контроля состояния спецконтингентов при выполнении аварийных и спасательных работ (с целью снижения риска потерь среди спасателей);
• обучения аутотренингу и коррекции функционального состояния на основе биологической обратной связи;
и др.
II. Учитывая результаты настоящей работы, на базе специализированных медицинских учреждений целесообразно собрать и проанализировать обучающие выборки, позволяющие идентифицировать влияние отдельных контуров регулирования ведущих механизмов гемодинамики на количественные параметры ФД путём учёта воздействий препаратов с хорошо изученной фармакодинамикой и фармакокинетикой и узко ограниченным спектром действия (таких как ßi — блокаторы и др.), что позволит создать методики оптимизации фармакотерапии при лечении сердечно-сосудистых патологий.
III. Для существующих автоматизированных аппаратно-программных комплексов мониторинга состояния пациентов необходимо модифицировать программы таким образом, чтобы исследователь мог постоянно наблюдать динамику мод важнейших контролируемых параметров.
IV. При построении систем персональной телемедицины необходимо использовать принципы предложенной методологии. При оснащении подразделений мобильной телемедицины необходимо использовать принципы предложенной методологии и разработанные технические средства или их ближайшие аналоги (при условии их появления).
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
1. Аведьян Э.Д., Фёдоров В.Ф. Ведомственная и домашняя телемедицина (тезисы). «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья», поев. 50-летию мед. кибернетики и информатики в России (Материалы Международной конференции). М., 25-27 октября, 2005 г. С. 182.
2. Дворкович В.П. Фёдоров В.Ф. Перспективы развития видеоконференцсвязи в России. Цифровая обработка сигналов. № 4, 2010. С. 57-65.
3. Дворкович В.П. Фёдоров В.Ф. Цифровая видеоконференцсвязь - важный инструмент информационного общества. В сб. всех докл. «14-й Международной конференции DSPA-2012», т. 1. С. VI-IX.
4. Дворкович В.П., Дворкович A.B., Фёдоров В.Ф. Системы видеоконференцсвязи (глава в монографии). // В.П. Дворкович, A.B. Дворкович. Цифровые видеоинформационные системы (теория и практика). М., Техносфера, 2012. С. 969-998.
5. Емелин И.В., Лебидько JI.M., Фёдоров В.Ф. Обеспечение проведения телемедицинских мероприятий с помощью Интернет-портала. Кремлевская медицина. Клинический вестник, № 3, 2006 г. С. 92-95.
6. Емельянов A.B., Фёдоров В.Ф. Оснащение телемедицинского пункта. Кремлевская медицина. Клинический вестник, № 3, 2002 г. С. 87-91.
7. Ерюкова Т.А., Колесников В.А., Николаев Д.В., Орквасов М.Ю., Полевая Т.Ю., Фёдоров В.Ф., Хеймец Г.И. Биоимпедансный метод исследования гидратации легких. В сб. «Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечнососудистой системы» (материалы двенадцатой научно-практиче-ской конференции). ГКГ МВД России. М., 2010 г. С. 154-161.
8. Коростылев К.А., Смирнов A.B., Фёдоров В.Ф. Анализатор вариабельности сердечных ритмов HRW-04. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010614730. М., 2010 г.
9. Николаев В.А., Сула A.C., Фёдоров В.Ф. Применения метода контроля допороговых изменений метаболизма миокарда в спортивной медицине. В сб. «Спортивная кардиология и физиология кровообращения» (материалы научной конференции). РГУФК. М., 17 мая 2006 г. С. 160-165.
10. Столяр B.JL, Фёдоров В.Ф., Дорошенко Д., Панфилов A.B., Цехмистер Ю.В., Комиссаров К.В., Лукьянов В.Ю., Щемеиок С.С. Аппаратно-программный комплекс трехмерной визуализации хирургических
оперативных вмешательств. Патент РФ на полезную модель № 131585. Опубл. 27.08.2013.
П.Сула A.C., Фёдоров В.Ф. Электромагнитное излучение миокарда: новый взгляд на биофизическую основу математических моделей биогенератора сердца. // Миллиметровые волны в медицине и биологии. 14-й российский симпозиум с международным участием. Сборник трудов. М., 2007. С. 226-229.
12. Фёдоров В.Ф. Анализ ритма сердца. Вчера, сегодня, завтра. (Analysis of а heart rate. Yesterday, today, tomorrow.) Лекция на русском и английском языках на виртуальном международном конгрессе. Эл. пуб.: httt>://www.hrvcongress.org/materials/methods/. 2001 г., 49 с. - рус., 47 с. - англ.
13.Фёдоров В.Ф. Двойное преобразование информации для представления врачу при внедрении телемедицинских технологий. Тез. Международной научно-практической конференции «Медико-биологические науки для теоретической и клинической медицины», М., 2008. С. 95.
14. Фёдоров В.Ф. Девиации, колебания и флуктуации количественных параметров в оценке и прогнозе состояния организма. В сб. «Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы» (материалы двенадцатой научно-практической конференции). ГКГ МВД России. М., 2010 г. С. 94-113.
15.Фёдоров В.Ф. Новые метрики в оценке количественных параметров функциональной диагностики. Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 10-й межд. научн.-техн. конф. (в 3-х книгах) Книга 1. -Владимир: 2012. С. 45-49.
16. Фёдоров В.Ф. Персональная телемедицина. Труды 1-ой Международной конференции «Телемедицина и дистанционное образование». М., 28-30 сентября, 2005 г. С. 33-36.
П.Фёдоров В.Ф. Российские услуги связи с точки зрения телемедицины. В сб. научно-практической конф. «Мобильные телемедицинские комплексы. Домашняя телемедицина». Ростов-на-Дону 2005 г. С. 75-82.;
18.Фёдоров В.Ф. Руководство пользователя программы анализа ритма сердца HRV-04 «Медасс». Материалы н.-пр. конф. «Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы» (материалы Шестой научно-практической конференции). ГКГ МВД России. М., 2004 г. С. 499-536.
19.Фёдоров В.Ф. Соотношение количественных параметров ритма сердца и кровотока в задачах функциональной диагностики. Эл. пуб.: http://wwtv.nbuv.gov.ua/portal/natural/vkhriu/Med/2003 581/90.pdf (19.08.2011 г.).
20. Фёдоров В.Ф. Телемедицина как перспективное направление медицинской информатики. Материалы н.-пр. конф. «40 лет МВФ», М., с. 96.
21. Фёдоров В.Ф. Цифровая обработка сигналов в медико-биологических исследованиях. В сб. докл. «13-й Международной конференции DSPA-2011», т. 1, с. 6-9.
22. Фёдоров В.Ф., Аведьян Э.Д. Персональная телемедицина. Проблемы и решения. Кремлевская медицина. Клинический вестник, № 4, 2005 г. С. 2531.
23.Фёдоров В.Ф., Ведищев C.B., Гвоздикова Е.А. Синхронизация количественных данных в системах медицинской диагностики. «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья», поев. 50-летию мед. кибернетики и информатики в России (Материалы Международной конференции). М„ 25-27 октября, 2005 г. С. 164.
24. Фёдоров В.Ф., Ведищев C.B., Сула A.C. Дизэуритмия как один из механизмов развития патофизиологических процессов. Тезисы на русском и английском языках. В сб. «От экспериментальной биологии к превентивной и интегративной медицине» (труды международного междисциплинарного симпозиума). Судак, 17-27 сентября 2006 г. С. 82-83.
25. Фёдоров В.Ф., Ведищев C.B., Сула A.C., Гвоздикова Е.А., Ишутин В.А. Динамика параметров организма пациента при проведении эфферентно-инфузионно-волковой терапии. «Миллиметровые волны в медицине и биологии». 14-й российский симпозиум с международным участием. Сборник трудов. М., 2007. С. 66-69.
26. Фёдоров В.Ф., Московец О.Н. Анализ изменений параметров гемодинамики на примере до- и послеобморочного состояния пациента. В сб. «Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы» (материалы Пятой научно-практической конференции). Главный клинический госпиталь МВД России. М., 2003 г. С. 278-285.
27. Фёдоров В.Ф., Николаев Д.В, Смирнов A.B., Коростылёв К.А., Ластухин A.B., Гвоздикова Е.А. Дискретное регулирование ритма сердца. Феномен и его приложения. Врач и информационные технологии, № 4, М., 2005 г., с. 22-30.
28. Фёдоров В.Ф., Николаев Д.В. Контроль базовых параметров гемодинамики как инструмент оптимизации режима тренировок. В сб. «Спортивная кардиология и физиология кровообращения» (материалы научной конференции). РГУФК. М., 17 мая 2006 г. С. 179-183.
29. Фёдоров В.Ф., Николаев Д.В., Смирнов A.B., Коростылёв К.А., Ластухин A.B., Гвоздикова Е.А. Адаптивное регулирование в сердечно-сосудистой системе. Временной и амплитудный аспекты. В сб. «Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы» (материалы Восьмой научно-практической конференции). ГКГ МВД России. М., 2006 г. С. 174-184.
30. Фёдоров В.Ф., Николаев Д.В., Смирнов A.B., Коростылёв К.А., Ластухин A.B., Гвоздикова Е.А. Временной и амплитудный аспекты дискретных изменений параметров сердечно-сосудистой системы как основа мониторинга состояния пациента. Врач и информационные технологии, № 6. М., 2005 г. С. 43-48.
31.Фёдоров В.Ф., Столяр B.JI. Изображения в телемедицине. Статика или динамика? Визуализация в клинике. № 24-25, декабрь, 2004 г. С. 52-54.
32.Фёдоров В.Ф., Столяр B.JI. Мобильный телемедицинский комплекс. Радиочастотный спектр. № 3, 2009. С. 10-13.
33. Фёдоров В.Ф., Столяр В.Л. Проблемы российской телемедицины и пути их решения (краткая экспертная оценка). Врач и информационные технологии, № 5 2008. С. 43-51.
34.Фёдоров В.Ф., Столяр В.Л., Дворкович A.B., Новинский Н.Б. Мобильный терминал видеоконференцсвязи. Патент РФ на полезную модель № 104406, опубл. 10.05.2011.
35.Фёдоров В.Ф., Сула A.C. Оценка донозологических изменений в работе сердечно-сосудистой системы методами дисперсионного картирования миокарда и дифференциальной хронокардиографии. Тезисы на русском и английском языках. В сб. «От экспериментальной биологии к превентивной и интегративной медицине» (труды международного междисциплинарного симпозиума). Судак, 1727 сентября 2006 г. С. 80-82.
36. Эльчиян P.A., Емелин И.В., Аведьян Э.Д., Тарасов В.В., Мокрышев C.B., Фёдоров В.Ф. Интернет-портал для защищённого обмена стандартизированными медицинскими документами при проведении телеконсультации. Опубликованная патентная заявка № RU 2006140519, дата публ. 10.06.2008.
37. Эльчиян P.A., Фёдоров В.Ф., Решетняк В.К., Турзин П.М. Проблемы и перспективы электронного образования в медицине. Кремлевская медицина. Клинический вестник, № 2, 2004 г. С. 90-95.
38.Ehl'chijan R.A., Emelin I.V., Fedorov V.F., Mironov S.P., Stoljar V.L. Telemedicine in Russia. Medinfo 2004, pp. 953-955. IOS Press. Amsterdam.
39. Stolyar V., Atkov O., Selkov A. and Fedorov V. Portable telemedicine systems for emergency situations. E-pub.: http://www.medetel.lu/index.php?rub=knowledge resources&page=2010 (15.06.2010).
40. Stolyar V.L., Fedorov V.F., Lychkov A.N.. The Portable Telemedical Complex Tolerant to Unstable Narrowband Channels.- Med-e-Tel 2008. - Electronic Proceedings of The International Educational and Networking Forum for eHealth, Telemedicine and Health ICT. / Editors Malina Jordanova, Frank Lievens, April 16-18, 2008. Published by Luxexpo, 2008 ISSN 1818 - 9334. p.p. 152-153.
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
DSPA - Digital Signal Processing Application («Применение цифровой обработки сигналов» - название конференции) АД - артериальное давление
ВКГ - волюмокардиография (ДВКГ - дифференциальная ВКГ)
ИБФ 3-го ГУ при МЗ СССР - Институт биофизики 3-го Главного управления при
Министерстве здравоохранения СССР
МГМСУ - Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова
МЗ РФ - Министерство здравоохранения Российской Федерации ОПС - общее периферическое сопротивление
ПКВГ - поликардиовазография (ДПКВГ - дифференциальная ПКВГ)
РАМН - Российская академия медицинских наук
РАН — Российская академия наук
РВГ - реовазография (ДРВГ - дифференциальная PB Г)
РГМУ - Российский государственный медицинский университет
СМАД - суточное мониторирование артериального давления
ССС - сердечно-сосудистая система
УО - ударный объём
ФД - функциональная диагностика
ХКГ — хронокардиография (ДХКГ — дифференциальная ХКГ) ЧСС - частота сердечных сокращений
Подписано в печать 15.01.2014г.
Усл.п.л. -2.5 Заказ №19316 Тираж: 100 экз.
Копицентр «ЧЕРТЕЖ.ру» ИНН 7701723201 107023, Москва, ул.Б.Семеновская 11, стр.12 (495) 542-7389 www.chertez.ru
Текст научной работыДиссертация по биологии, доктора медицинских наук, Федоров, Виктор Федорович, Москва
На правах рукописи
05201450718
Федоров Виктор Федорович
Методология анализа динамики количественных параметров функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы
03.01.09 - Математическая биология, биоинформатика
диссертация на соискание ученой степени доктора медицинских наук
Научный консультант:
доктор медицинских наук, профессор, Зарубина Татьяна Васильевна
Москва, 2014
Содержание
п/п Глава (раздел) Стр.
Содержание 2
Перечень сокращений 4
Введение 7
1 Глава 1. Предметная область исследований и разработок - 21 методы и средства оценки функционирования ССС и сферы применения методологии
1.1. Некоторые базовые понятия и определения 21
1.1.1 Функциональная диагностика 28
1.1.2 Функциональные расстройства (нарушения) 32
1.1.3 Функциональное состояние человека 33
1.2 Статика и динамика в функциональной диагностике 39
1.2.1 Динамика количественных параметров — отражение фунда- 41 ментальных свойств живых организмов
1.2.2 Краткий экскурс в историю исследований динамики функцио- 43 нальных параметров
1.2.3 О соответствии терминов и понятий 46
1.3 Телемедицина - перспективная сфера применения методологии 49
2 Глава 2. Анализ вариаций ритма сердца - хронокардиограмм 73 - традиционная область исследования динамичности количественных параметров в функциональной диагностике
2.1 Новый подход при анализе вариаций ритма сердца 73
2.2 Оценка информативности параметров вариаций сердечного рит- 89 ма методом дискриминантного анализа в комплексном обследовании больных с артериальной гипертонией
2.3 Динамика параметров ДХКГ при проведении нагрузочных проб 93
2.4 Сравнение информативности признаковых пространств хроно- 111 кардиографии методом кластерного анализа
3 Глава 3. Анализ вариаций ударного объёма — волюмокардио- 132 грамм
3.1 Изоморфизм динамики количественных параметров ВКГ и ХКГ 135
3.2 Оценка информативности признаковых пространств волюмокар- 142 диографии методом кластерного анализа
4 Глава 4. Анализ вариаций общего периферического сопро- 159 тивления сосудов - реовазограмм
4.1 Изоморфизм динамики количественных параметров РВГ и ХКГ 159
4.2 Оценка информативности признаковых пространств реовазогра- 164 фии методом кластерного анализа
5 Глава 5. Анализ вариаций комплекса параметров гемодина- 181 мики — поликардиовазограмм
5.1 Сравнение динамики параметров ритма сердца с динамикой дру- 181 гих важнейших параметров кровообращения
5.1.1 Динамика мод исходных (измеренных) величин 181
5.1.2 Динамика восстановленной плотности вероятности стати- 188
стического распределения относительных изменений измеренных величин
5.2 Оценка информативности признаковых пространств поликар- 196
диовазографии методом кластерного анализа
5.2.1 Разделение на группы по данным всех трёх фаз теста 196
5.2.2 Оценка информативности фаз ортоклиностатического теста 223
6 Глава 6. Оценка возможности построения систем автомата- 251 зированной диагностики на основе пространств исследуемых параметров
6.1 Оценки на основе анализа пространств исходных статистических 251 параметров
6.2 Оценки на основе анализа пространств статистических парамет- 260 ров относительных изменений исходных величин
7 Глава 7. Обсуждение результатов 287
7.1 О статике, динамике и валидности диагностических суждений 287
7.2 Понятие «индивидуальное здоровье» в свете проделанной рабо- 311 ты
7.3 Принципы индивидуальной оптимизации уровня нагрузок при 316 диагностике и реабилитации
7.4 Квантование состояний как базовый принцип работы регулятор- 321 ных систем организма человека
7.5 Количественные параметры и представление данных 329
7.6 Развитие методик и технических средств функциональной диаг- 341 ностики
7.6.1 Развитие методики поликардиовазографии и технических 341 средств её реализации
7.6.2 Аппаратно-программные средства для применения методик в 344 режиме реального времени
7.6.3 Возможные направления реализации методологии в функцио- 346 нальной диагностике
Заключение 355
Выводы 359
Практические рекомендации 362
Список литературы 364
Приложение А. Медицина здорового человека — потенциаль- 382 ная сфера применения методологии
Приложение Б. Телемедицинские диагностические комплек- 401
сы на базе мобильного терминала видеоконференцсвязи
Копии документов о внедрении 425
Перечень сокращений
3D - (от англ. 3-dimensional) - трёхмерный
3-е ГУ при МЗ СССР - 3-е Главное управление при Министерстве здравоохранения СССР
CUDA - Compute Unified Device Architecture (англ.) — технология различных математических расчётов на графических процессорах
DICOM - Digital Imaging and Communications in Medicine (англ.) — Индустриальный Стандарт создания, хранения, передачи и визуализации медицинских изображений и документов обследованных пациентов
DVI-I — Digital Visual Interface, (англ.) — цифровой видеоинтерфейс — стандарт
на интерфейс и соответствующий разъём
IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
IP — Internet Protocol (англ.) — межсетевой протокол
ISDN - Integrated Services Digital Network (англ.) — цифровая сеть с интеграцией служб
ITU-T - подразделение Международного союза электросвязи (ITU) MS DOS — дисковая операционная система фирмы Microsoft pCOj- парциальное напряжение углекислого газа р02 - парциальное напряжение кислорода
SDK - software development kit (англ.) — комплект средств разработки SVGA - Super Video Graphics Array (англ.) - стандарт мониторов и видеоадаптеров
USB - Universal Serial Bus - универсальная последовательная шина; группа стандартов интерфейса информационного обмена между ЭВМ и периферийными устройствами
XGA - Extended Graphics Array (англ.) — стандарт мониторов и видеоадаптеров
ABC - анализатор водных секторов
АД - артериальное давление
АДп — пульсовое артериальное давление
АКТГ - адренокортикотропный гормон
АН СССР - Академия наук СССР
БАД - боковое артериальное давление
ВАК - Высшая аттестационная комиссия
В КГ - волюмокардиография
ВКС - видеоконференцсвязь
ВОЗ - Всемирная организацимя здравоохранения
ВП - вариационная пульсометрия (по P.M. Баевскому)
ВСР - вариации сердечного ритма
ГКБ - городская клиническая больница
ГКГ — Главный клинический госпиталь
ГОСТ — государственный общесоюзный (общероссийский) стандарт
ГУ - Главное управление
ДАД — диастолическое артериальное давление
ДВКГ — дифференциальная волюмокардиография
ДН—давление наполнения (левого желудочка сердца)
ДПКВГ — дифференциальная поликардиовазография
ДРВГ - дифференциальная реовазография
ДХКГ — дифференциальная хронокардиография
ЗП - зависимая переменная
ИБС — ишемическая болезнь сердца
ИБФ - Институт биофизики 3-го ГУ при МЗ СССР
Л ДА - линейный дискриминантами анализ
ЛДФ - лазерная доплеровская флоуметрия
МБФ - Медико-биологический факультет
МВД - Министерство внутренних дел
МГМСУ - Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова
МЗ РФ - Министерство здравоохранения Российской Федерации МЗ СССР - Министерство здравоохранения СССР МИС — медицинская информационная система
МКБ-10 - Международная классификация болезней (10-го пересмотра) МО (МОК) - минутный объём кровообращения МТМК - мобильный телемедицинский комплекс
НИОКР - научно-исследовательская и опытно-конструкторская работа НИЦ ММА — Научно-исследовательский центр Московской медицинской академии им. И.М. Сеченова НТЦ - научно-технический центр ОГГ — оксигемография
ОПС - общее периферическое сопротивление (сосудов малого диаметра) ПК - персональный компьютер ПКВГ - поликардиовазография ПО - программное обеспечение
ППСА - пакет программ для прикладного статистического анализа Ш M - персональная телемедицина
ПЭВМ - персональная электронно-вычислительная машина
ПЭТ - позитронно-эмиссионный томограф
РАМН - Российская академия медицинских наук
РАН - Российская академия наук
РВГ - реовазография
РГМУ - Российский государственный медицинский университет (ныне - Российский национальный исследовательский медицинский университет) им. Н.И. Пирогова
РГУФК- Российский государственный университет физической культуры
РРГ - реоренография
РЭГ - реоэнцефалография
САД - систолическое артериальное давление
СрАД — среднее артериальное давление
СИ - сердечный индекс
СМАД — суточное мониторирование артериального давления ССС — сердечно-сосудистая система СУБД - система управления базой данных
США - Соединённые Штаты Америки УЗДГ - ультразвуковая допплерография УЗИ — ультразвуковое исследование УО - ударный объём (кровообращения) ФД - функциональная диагностика ФПГ - фотоплетизмография ФС - функциональное состояние ХКГ - хронокардиография
ЦГД -центральная гемодинамика (и метод исследования ЦГД)
ЦИТО - Центральный институт травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова
ЦНС - центральная нервная система
ЧСС — частота сердечных сокращений
ЭВМ - электронно-вычислительная машина
ЭДГ - электродермограмма
ЭДС — электродвижущая сила
ЭИБ - электронная история болезни
ЭКГ - электрокардиограмма
ЭМГ - электромиограмма
ЭОГ - электроофтальмограмма
ЭЦП - электронная цифровая подпись
ЭЭГ - электроэнцефалограмма
Введение
Методы и средства функциональной диагностики (ФД), которые охвачены настоящей работой, относятся к исследованию сердечно-сосудистой системы, что обусловлено, с одной стороны, местом сердечно-сосудистых заболеваний в структуре причин временной нетрудоспособности, инвалидизации и смертности [так по данным Росстата в 2011 г. 55,9 % смертей в России были обусловлены патологиями сердечно-сосудистой системы (Демографический ежегодник России - 2012)], а с другой - относительной простотой регистрации и интерпретации количественных параметров, отображающих работу сердца и гемодинамику в целом.
Методы исследования многих направлений функционального состояния практически здорового человека (медицины труда и спортивной медицины, авиационно-космической медицины и др.) также в основном связаны с регистрацией параметров сердечно-сосудистой системы.
В последние годы руководство страны в целом и отечественного здравоохранения в частности вновь стало уделять всё большее внимание профилактической медицине. Диспансеризация широких слоев населения может дать не только очевидные медико-социальные и экономические результаты путём выявления групп риска и своевременного предотвращения развития заболеваний, но и повысить качество здоровья нации в целом и снизить остроту демографической проблемы.
Особенно актуальны такие исследования в крупных городах, где большинство населения регулярно испытывает значительные стрессорные информационные и психоэмоциональные перегрузки при столь же постоянном недостатке физических нагрузок. Сочетание гиподинамии с психоэмоциональными перегрузками приводит к нарушению адаптационных процессов в организме и личности человека, и это выражается, прежде всего, в рассогласовании деятельности контуров управления функционированием сердечно-сосудистой системы.
В связи с этим на первый план выходит развитие и совершенствование диагностических и прогностических методов и средств их инструментального обеспечения, как уже показавших свою эффективность в клинической медицине
и в медицине здорового человека, так и открывающих новые возможности перед медицинской практикой.
Современные средства ФД, как правило, представлены в виде аппаратно-программных комплексов на основе измерительных блоков и персональных компьютеров со специальным программным обеспечением. Некоторые диагностические средства включают микропроцессорные блоки, в которых «зашито» программное обеспечение, но результаты исследований направляются в персональный компьютер, в котором установлена система управления базой данных (СУБД) и формируется база обследований по конкретной методике, либо он подключен к медицинской информационной системе (МИС) медицинского учреждения по локальной сети, где ведётся общая база данных, включающая электронные истории болезни (ЭИБ) каждого пациента с данными обследования различными методиками. Все эти диагностические комплексы и системы регистрируют и накапливают количественные параметры сигналов ФД по отдельным методикам или их сочетаниям. В дальнейшем, при обработке диагностической информации, полученной с помощью отдельных комплексов, «вручную» лечащим врачом или специализированными программами поддержки принятия решений формируются признаковые пространства, на основе анализа которых принимаются решения о характере патологических процессов и тактике лечения пациента.
Ряд терминов, примененных в настоящей работе, соответствуют требованиям действующего ГОСТ 17562-72 [42]. В то же время, в медицинской литературе, в том числе и цитируемой в настоящей работе, по-прежнему применяются термины, не рекомендованные или прямо запрещённые названным ГОСТом как некорректные для использования в научной и технической литературе.
Актуальность работы
Медицинская деятельность вообще и медицинская диагностика в частности относятся к сложным видам деятельности, имеющим разносторонние социально-значимые последствия. Поскольку от правильности постановки диагноза
зависит выбор тактики лечения, диагностика имеет, как минимум, следующие последствия:
• собственно медицинские - изменение состояния физического здоровья пациента в лучшую сторону при правильной тактике лечения и наоборот;
• психологические - изменение психологического состояния пациента и его близких в лучшую сторону при правильной тактике лечения и наоборот;
• социальные — изменение социального статуса пациента в случае существенного изменения состояния его здоровья;
• экономические — изменение состояния здоровья влечёт за собой изменение уровня расходов, а изменение социального статуса влечёт за собой изменение уровня доходов пациента;
• юридические - утрата прежних и возникновение новых юридических отношений между физическим лицом (пациентом) и рядом юридических лиц (от работодателя до государства) при стойкой утрате работоспособности в результате болезни; сюда же относятся и конфликтные ситуации, разрешаемые в судебном порядке, между пациентом и/или его близкими, с одной стороны, и врачом и/или медицинским учреждением, с другой стороны.
В настоящее время деятельность лечащего врача во всё возрастающей степени зависит от результатов сложных инструментальных методов диагностики, включающих:
• регистрацию некоторых физических величин, связанных с состоянием и/или функционированием организма пациента,
• их преобразование в электрические сигналы (если их природа исходно не электрическая),
• преобразование полученных сигналов в цифровую форму,
• обработку полученных цифровых данных различными математическими алгоритмами,
• представление результатов обработки в символьной или образной форме,
• накопление результатов обследования в базах данных.
В некоторых автоматизированных методиках диагностики обработка информации включает ещё и стадию формирования диагностической гипотезы (постановку «автоматизированного диагноза»)
Решение о тактике лечения в любом случае принимает лечащий врач, моральную и юридическую ответственность за последствия принятого лечения несёт он же (за исключением исполнения им решения консилиума в экстренных случаях, угрожающих жизни больного [111]). Реально же лечащий врач вынужден доверяться всей цепочке исследователей и конструкторов, разработавших инструментальные методы диагностики и средства их технической реализации, а также довериться медицинским работникам, применившим эти методы и средства для представления ему некоторой диагностической информации.
В то же время, производители лекарственных препаратов предлагают всё более дифференцированные по механизму действия лекарства, и лечащий врач должен применять их, будучи уверенным в правильности оценки тех или иных патологических изменений в организме пациента на основании данных ФД. Работы в этом направлении ведут как зарубежные, так и отечественные учёные [17, 18], и необходимость методической поддержки таких исследований очевидна.
Однако разрыв в понятийной сфере, терминологии, методах и средствах исследований между медиками и математиками, медиками и метрологами, медиками и электронщиками, медиками и специалистами информационных технологий за последние десятилетия не только не уменьшился, но и стал во многом более выражен. В результате — оснащённость современной медицины новейшими средствами автоматизированной диагностики растёт, а проблема обоснованности доверия врача результатам инструментальной диагностики остаётся нерешённой и трансформируется в проблему недоверия пациентов современной медицине. Хорошим подтверждением этого тезиса является рост количества телепередач и печатных изданий псевдо-медицинской направленности с одновременным ростом их популярности у населения.
Методические исследования, повышающие не только достов�
-
Федоров, Виктор Федорович
-
доктора медицинских наук
-
Москва, 2014
-
ВАК 03.01.09
- Методы математического анализа сердечного ритма и исследование функционального состояния сердечно-сосудистой системы
- Особенности центральной и периферической гемодинамики в покое и при физических нагрузках у детей дошкольного возраста
- Вариабельность сердечного ритма у спортсменов различных видов спорта
- Спектральная характеристика вариабельности сердечного ритма у детей 8-10 лет при умственной и физической деятельности
- БИОИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ НАРУШЕНИЙ ВЕГЕТАТИВНОЙ РЕГУЛЯЦИИ СЕРДЕЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ У БОЛЬНЫХ ОЖИРЕНИЕМ И САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА В ЮГРЕ
