Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Разработка решающих правил для выявления пациентов с ремоделированием сердца на этапе скрининга на основе компьютерного анализа ЭКГ

ВАК РФ 03.01.09, Математическая биология, биоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Разработка решающих правил для выявления пациентов с ремоделированием сердца на этапе скрининга на основе компьютерного анализа ЭКГ"

На

ЧЕРНЫХ СВЕТЛАНА ПАВЛОВНА

швахфукописи

РАЗРАБОТКА РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ С РЕМОДЕЛИРОВАНИЕМ СЕРДЦА НА ЭТАПЕ СКРИНИНГА НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНОГО АНАЛИЗА ЭКГ

03.01.09 - математическая биология, биоинформатика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

7 НОЯ 2013

Москва-2013

005537331

Работа выполнена в Государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России.

Научный руководитель:

доктор медицинских наук, профессор Зарубина Т.В.

Научный консультант:

доктор медицинских наук, профессор Стручков П.В.

Официальные оппоненты:

доктор медицинских наук, профессор Соколов М.Э.

заместитель директора Института математических исследований сложных систем МГУ им. М.В .Ломоносова

доктор медицинских наук, профессор Позднякова Н.В.

профессор кафедры терапии, кардиологии и функциональной диагностики ГБОУ ДПО «Пензенский институт усовершенствования врачей» Минздрава РФ

Ведущая организация:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Юго-Западный государственный университет» (г. Курск)

Защита состоится «/f» У-öJ^JP 201jr.B/f °° часов на заседании диссертационного совета Д 208.072.09 при ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России по адресу: 117997, Москва, ул. Островитянова, д. 1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор медицинских наук, профессор

Губский JI.B.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Национальный проект «Здоровье», объявленный Президентом Российской Федерации В.В. Путиным и стартовавший 1 января 2006 года, одной in umiix целей имеет усиление профилактической направленности здравоохранении, и том числе диспансеризацию. В результате реализации Проекта, кроме снижения числа обострений и осложнений хронических заболеваний, запущенных случаев болезни и случаев временной нетрудоспособности, предполагается получение экономического эффекта от снижения затрат на выплату пособий по временной нетрудоспособности и стойкой утраты трудоспособности, сокращение частоты госпитализаций и сроков стационарного лечения. Диагностические методики, используемые во время диспансеризации, не могут быть дорогостоящими или слишком трудозатратыми и не должны отнимать много времени как у пациента, так и у медицинского персонала. Из-за этих ограничений список методик исследований, используемых при диспансеризации, весьма невелик. В частности, для обследования сердечно-сосудистой системы при массовом осмотре наиболее доступна только электрокардиография (ЭКГ) в покое.

Электрокардиография - относительно недорогой инструментальный неин-вазивный метод исследования сердечно-сосудистой системы. Регистрация ЭКГ занимает несколько минут и производится средним медицинским персоналом. Расшифровка ЭКГ производится врачами и не требует присутствия пациента.

В настоящее время для обозначения изменений морфологии и функции сердца используют термин «ремоделирование сердца» (М.А. Арипов, И.В. Бе-режинский, A.A. Иващенко, 2002; Ю.В. Белов, В.А. Вараксин, 2002; Ю.Н. Бе-ленков, 2002; J.N. Cohn, R. Ferrari, N. Sharpe, 2000). ЭКГ непосредственно регистрирует электрическую активность сердца, а о механической активности и морфологических особенностях судить можно лишь опосредованно.

Эхокардиография (ЭхоКГ)- это метод исследования морфологии и функционального состояния сердца с помощью регистрации отражённого от структур сердца ультразвукового импульса. ЭхоКГ по сравнению с ЭКГ требует значительно более дорогого и сложного оборудования, исследование занимает 3040 минут и производится исключительно врачом, поэтому ЭхоКГ относится к дополнительным методам исследования, назначаемым по показаниям.

При назначении дополнительных исследований, в том числе ЭхоКГ, врачи, участвующие в диспансеризации, часто сталкиваются с проблемой выбора, ко-

му из пациентов провести необходимые исследования в первую очередь, а обследование каких из них может быть отложено. В связи с вышесказанным решение вопроса о расширении диагностических возможностей ЭКГ на этапе скрининга и вопроса об очерёдности прохождения дополнительного обследования пациентами представляется актуальным. Цель и задачи исследования Целью данной работы стала разработка решающих правил, позволяющих на основании параметров ЭКГ оценивать степень выраженности ремоделирова-ния сердца.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Оценить изменчивость усреднённых параметров стандартных десятисе-кундных записей ЭКГ, зарегистрированных у пациентов в состоянии покоя для оценки воспроизводимости результатов классификации с использованием параметров ЭКГ.

2. Исследовать диагностическую значимость изменений параметров ЭКГ для уменьшения признакового пространства, используемого при построении решающих правил, позволяющих на основании параметров ЭКГ оценить степень выраженности ремоделирования сердца.

3. Выделить информативные ЭКГ - признаки, характеризующие степень выраженности ремоделирования сердца, подтверждаемую данными ЭхоКГ.

4. Построить решающие правила, позволяющие на основании данных ЭКГ разделять пациентов по степени выраженности ремоделирования сердца, которое подтверждается данными ЭхоКГ.

5. Разработать программное средство для поддержки принятия решения врачом об очередности проведения эхокардиографии на этапе скрининга на основании оценки ремоделирования сердца с помощью компьютерного анализа данных ЭКГ у пациентов.

Научная новизна исследования

Впервые выявлены параметры ЭКГ, различающиеся у пациентов с разной степенью выраженности ремоделирования сердца, подтверждаемого данными эхокардиографии, и произведена оценка информативности параметров ЭКГ при идентификации ремоделирования сердца разной выраженности и вариантов нормы.

Оценена диагностическая значимость колебаний параметров ЭКГ у взрослых пациентов.

Разработана новая форма представления ЭКГ, обеспечивающая иизуаль-ный анализ изменений интервальных параметров, оценки степени ныражепш)-сти аритмии.

Показано, что при поиске параметров, статистически значимо различающихся в более чем двух группах при множественном сравнении, критические значение принятия гипотезы р может быть не только не уменьшено и соотпст-ствии с поправкой Бонферрони, но и увеличено.

Практическое значение работы

Разработано решающее правило, позволяющее по данным ЭКГ разделить пациентов на два класса морфофункционального состояния сердца, подтверждаемых данными эхокардиографии: с выраженным ремоделированисм сердца и без выраженного ремоделирования сердца.

Применение построенного решающего правила позволит улучшить качество медицинской помощи пациентам, поскольку благодаря ему будет повышена оперативность принятия решения об очередности проведения такого дорогостоящего исследования, как эхокардиография. В результате в первую очередь это дополнительное исследование получат именно те пациенты, у которых наиболее вероятно обнаружение прогностически значимых нарушений со стороны сердца и которые, вследствие этого, требуют более внимательного отношения и оперативной реакции со стороны наблюдающего их врача.

Положения, выносимые на защиту

1. Существуют параметры ЭКГ, характерные для пациентов с выраженным ремоделированием сердца и пациентов с умеренных ремоделированием сердца.

2. На основании данных ЭКГ возможно выявлять пациентов с выраженным ремоделированием сердца и без патологии сердца и осуществлять диспетчеризацию при проведении дополнительных исследований сердечно-сосудистой системы.

Внедрение результатов

Результаты исследования внедрены в ФГБУЗ «Клиническая больница №85» ФМБА России (г. Москва), ФГБУЗ «Клиническая больница № 81» ФМБА России (г. Северск), ФГБУЗ «Клиническая больница № 51» ФМБА России (г. Железногорск).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 15 печатных научных работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Личное участие автора

Автором разработан дизайн исследования, осуществлена экспериментальная работа с экспертами и волонтёрами, созданы программные средства «ВВЭКГ» (включая создание 58 модельных ЭКГ-кривых), «Круговая визуализация ЭКГ для выявления аритмий» и «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ», проделаны все математические вычисления и статистический анализ данных. Также автором было показано, что при поиске параметров, статистически значимо различающихся в нескольких парах сравнений, критическое значение принятия гипотезы р может быть не только не уменьшено в соответствии с поправкой Бонферрони, но и увеличено.

Апробация работы

Материалы работы были представлены на: III научно-практической конференции ФМБА России «Актуальные вопросы функциональной диагностики» (Москва, 2010), Симпозиуме «Информационные технологии и общество 2010» (Кемер, Турция, 2010), Девятом Российском Конгрессе «Инновационные технологии в педиатрии и детской хирургии» (Москва, 2010), Всероссийской конференции «Функциональная диагностика-2011» (Москва, 2011), IV научно-практической конференции ФМБА России «Актуальные вопросы функциональной диагностики» (2011), 13-ом Конгрессе Российского общества холте-ровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (РОХМиНЭ), 5-ом Всероссийском Конгрессе «Клиническая электрокардиология» (Калининград, 2012), V научно-практической конференции «Актуальные вопросы функциональной диагностики» ( 2012). Диссертационная работа апробирована 29 мая 2013 г. на совместном заседании кафедры медицинской кибернетики и информатики МБФ, НИЛ разработки информационных систем и НИЛ информационных технологий в здравоохранении ГБОУ ВПО РНИМУ им Н.И. Пирогова Минздрава России, кафедры клинической физиологии и функциональной диагностики ФГБОУ ДПО «Институт повышения квалификации ФМБА России».

Структура и объем работы

Диссертация изложена на 185 страницах, содержит 14 рисунков и 17 таблиц; состоит из введения, глав «Обзор литературы», «Материалы и методы», «Результаты и их обсуждение», заключения, выводов, практических рекомендаций и приложений. Список литературы включает 197 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Материалы и методы исследования

Описание используемого материала

Для решения поставленных задач были сформированы 4 выборки, включающие клинические данные 312 пациентов (в том числе 50 волонтёром). 58 моделированных ЭКГ и результаты опросов 17 врачей функциональной дни-гностики. Для опытной эксплуатации разработанных правил были использованы клинические данные еще 244 пациентов, не использовавшихся при их построении. Обследование пациентов проводилось на кафедре клинической физиологии и функциональной диагностики ФГБОУ ДПО ИПК ФМБА России на базе отделения функциональной диагностики ФГБУЗ КБ №85 ФМБА России. Выборка для оиенки изменчивости значений параметров ЭКГ усреднённых по десяти секундам

Для оценки изменчивости усреднённых параметров стандартных десятисе-кундных записей ЭКГ, зарегистрированных у пациентов в состоянии покоя, были использованы данные волонтёров, полученные в период с января по апрель 2011 года включительно.

В выборку для оценки изменчивости значений усреднённых по десяти секундам параметров записи ЭКГ вошли 50 пациентов в возрасте 20-84 лет (Ме=53 года [25%=30, 75%=64]), среди которых было 24 женщины и 26 мужчин. Всем пациентам было проведено пятикратная регистрация ЭКГ в 12-ти отведениях в течение 5 минут в покое в постоянном положении лежа. Длительность каждой записи ЭКГ составляла 10 секунд. Из анализа исключались ЭКГ-записи, на которых были зарегистрированы экстрасистолы. Для каждой электрокардиограммы было проведено автоматическое измерение амплитуд и длительностей элементов ЭКГ по усреднённому за 10 секунд комплексу в каждом из 12 отведений. Для каждого пациента были рассчитаны различия значений параметров в каждой из 10-ти возможных комбинаций по две из 5-ти зарегистрированных записей ЭКГ. Всего статистической обработке был подвергнут 491 случай, 9 случаев было исключено из обработки в связи с наличием артефактов и экстрасистол на одной из пары записей ЭКГ.

Выборка для исследования экспертного восприятия колебаний параметров ЭКГ

Для уменьшения признакового пространства, используемого при построении решающего правила, позволяющего на основании параметров ЭКГ оценить выраженность ремоделирования сердца (РС), было проведено исследование диагностической значимости изменений параметров ЭКГ. При составлении вы-

борки для исследования экспертного восприятия колебаний параметров ЭКГ были опрошены 17 экспертов - сертифицированных врачей функциональной диагностики нескольких поликлиник и больниц г. Москвы. Экспертам предлагалось оценить пары кривых ЭКГ с намеренно внесёнными различиями на присутствие ЭКГ - динамики. Экспертов информировали о том, что эти пары представляют собой одно из отведений ЭКГ пациента, записанное в разное время.

Все ЭКГ-кривые были получены путём наложения искажений на одну и ту же кривую. Анализируемые врачами две ЭКГ-кривые различались между собой по одному параметру. Все пары предъявлялись каждому участнику исследования не менее чем дважды в случайном порядке. Для реализации этого исследования в MS Access 2003 было создано программное средство «ВВЭКГ», которое позволяло показывать врачам пары отведений ЭКГ и фиксировать мнение о наличии изменений, а также учитывать стаж работы врачей. База данных содержала 8 модулей по 55 пар ЭКГ в каждом.

Данные анализировались с целью выявления границы изменения каждого из параметров, после которой квалифицированное большинство экспертов (4/5 всех оценок) даёт заключение о наличии ЭКГ-динамики. Также оценивалась повторяемость заключения каждого эксперта по каждой паре ЭКГ-кривых. Выборка для оценки влияния временных характеристик ЭКГ на врачебное заключение

Выборку для оценки влияния временных характеристик ЭКГ на врачебное заключение составили расшифровки ЭКГ 12-ю экспертами — сертифицированными врачами функциональной диагностики нескольких поликлиник и больниц г. Москвы. Каждому эксперту было предложено расшифровать 20 электрокардиограмм покоя с известными полом и возрастом пациента: 10 шт. с колебаниями R-R интервала более 10% (11-20%), 10 - с колебаниями R-R интервала менее 10%. ЭКГ этих двух групп предъявлялись экспертам поочерёдно, в одном и том же порядке. Оценивалось присутствие в расшифровке ЭКГ заключения о наличии у пациента синусовой аритмии, которая выражается изменением R-R интервалов более 10% при сохранении признаков синусового ритма. Клинический материал для построения решающих правил, выявляющих патентов с ремоделированием сердца

Клиническая характеристика пациентов и характеристика ЭхоКГ данных

Основная выборка формировалась из пациентов, проходивших обследование в период с 2006 по 2010 год включительно. Всем пациентам однократно в

течение недели проводились ЭхоКГ и ЭКГ покоя в 12 отведениях. Также всем пациентам проводили измерение роста и массы тела. Из исследования исключались пациенты в тяжёлом состоянии и лица моложе 20 лет. В выборку вошло 262 пациента, среди которых было 107 женщин и 155 мужчин.

До начала обследования 36% пациентов (95 человек) имели диагноз «артериальная гипертония» или «ИБС»: артериальная гипертония была диагностирована у 29 % пациентов (76 человека), 12% пациентов (32 человека) имели диагноз «ИБС», оба диагноза были установлены у 5% пациентов (13 человек) от общего числа.

По результатам ЭхоКГ все пациенты были разделены на три группы но степени выраженности обнаруженных нарушений. Для удобства и наглядности была задействована часто используемая в скрининговых исследованиях условная схема «светофор». «Красную» группу составили наиболее выраженные, прогностически значимые варианты PC, обнаруженные на ЭхоКГ. В «жёл тую» группу вошли пациенты с умеренными, прогностически не значимыми вариантами PC. У пациентов «зелёной» группы в процессе ЭхоКГ были обнаружены только малые изменения, рассматриваемые как вариант нормы.

Пациента считали принадлежащим к «красной» группе, если на ЭхоКГ обнаруживалось хотя бы одно из следующих нарушений: дилатация левого желудочка (КДР/рост>3,3, КДР >56 мм), снижение фракции выброса (<60% при одномерном режиме исследования), нарушение регионарной сократимости, аневризма левого желудочка (ЛЖ), утолщение межжелудочковой перегородки (для женщин >11 мм, для мужчин >12 мм), утолщение задней стенки ЛЖ (>11 мм).

К «красной» группе было отнесено 92 пациента (61 мужчина, 31 женщина), что составило 35% от общей выборки. У 17 пациентов красной группы была выявлена дилатация ЛЖ, у 10 пациентов - снижение фракции выброса менее 60%, нарушение регионарной сократимости было обнаружено у 14 пациентов, утолщение межжелудочковой перегородки у 75 пациентов, а утолщение задней стенки ЛЖ - у 32 пациентов. 49 пациентов «красной» группы до начала обследования имели диагноз «артериальная гипертония» или «ИБС»: у 35 пациентов была диагностированная АГ, у 7 - ИБС, а ещё у 7 - сочетания АГ и ИБС.

Пациента считали принадлежащим к «жёлтой» группе, если на ЭхоКГ не было выявлено нарушений, относящих пациента к «красной» группе, но обнаружилось хотя бы одно из следующих нарушений: дилатация левого предсердия (передне-задний размер > 39 мм для женщин, >41 мм для мужчин) или

диастолическая дисфункция ЛЖ по показателям трансмитрального потока.

В «жёлтую» группу было отнесено 52% от всей выборки: 137 пациентов, среди которых было 86 мужчин. 51 женщина. У 111 пациентов была обнаружена дилатация левого предсердия. Диастолическая дисфункция ЛЖ наблюдалась у 100 пациентов этой группы. 43 пациента «жёлтой» группы на начало обследования имели диагноз АГ или ИБС: 25 пациентов имели диагноз АГ, 12 - ИБС и,6 - сочетание АГ и ИБС.

Пациента считали принадлежащим к «зелёной» группе, если на ЭхоКГ не было выявлено нарушений, относящих пациента ни к «красной», ни к «жёлтой» группе. Допускалось наличие следующих малых изменений: пролапс митрального клапана, наличие хорд, трабекул, регургитация на клапанах не более 1-2 степени (кроме аортального клапана).

В «зелёную» группу было отнесено 13% всей выборки: 33 пациента, среди которых было 8 мужчин, 25 женщин. У трёх пациентов «зелёной» группы до начала обследования был установлен диагноз «артериальная гипертония».

С целью построения алгоритма, позволяющего заподозрить развитие гипертрофии ЛЖ (ГЛЖ) по данным ЭКГ на ранней стадии развития в условиях скрининга, из основной выборки были отобраны три подгруппы пациентов:

1. Пациенты с нормальной массой миокарда и геометрией ЛЖ. Критерий включения: относительная толщина стенок (ОТС) < 0,45; допускалось наличие хорд и трабекул, пролапса митрального клапана и регургитаций на клапанах 12 степеней (кроме аортального). Всего в подгруппу было включено 32 пациента, из них 8 мужчин, 24 женщины в возрасте 20-60 лет.

2. Пациенты с признаками концентрического ремоделирования ЛЖ (РЛЖ). В эту подгруппу было включено 55 пациентов в возрасте 23-73 лет (44 мужчин, 11 женщин) с ОТС > 0,45 и без ГЛЖ по индексу массы миокарда левого желудочка (ИММЛЖ): ИММЛЖ < 95 г/м2 у женщин и < 100 г/м2 у мужчин.

3. Пациенты с наличием ГЛЖ по ИММЛЖ. Эта подгруппа включала в себя 18 пациентов в возрасте 23-80 лет (13 мужчин, 5 женщин) с ИММЛЖ > 95 г/м2 у женщин и > 100 г/м2 у мужчин, в том числе 6 пациентов с эксцентрической гипертрофией ЛЖ (ОТС < 0,45) и 12 - с концентрической (ОТС > 0,45).

Использовавшаяся медицинская техника

Для проведения эхокардиографического исследования был использован прибор «Vivid 7 Dimensión» («GeneralEIectric»).

Регистрация электрокардиограммы проводилась на компьютерном элек-

трокардиографе «Поли-Спектр-8» и обрабатывалась модулем автоматического контурного анализа «Поли-Спектр-Анализ» («Нейрософт», Россия, г. Иваново), погрешность которого при измерении напряжения в диапазоне от 0.1 до 0,5 мВ лежит в пределах 15%, от 0,5 до 4 мВ - в пределах 7%, при измерении интервалов времени - в пределах 7%, при измерении ЧСС-в пределах 1 '/„„„.

Параметры, анализируемые при построении решающих правил для выявления пациентов с ремоделированием серОца и для выявления пациентов с признаками концентрического ремоделирования левого желудочка

Для анализа и последующего построения решающих правил использовались данные 166 численных параметров ЭКГ, измеренных автоматически в 12 отведениях, а также информация о возрасте, росте, массе тела, индексе массы тела Кетле (ИМТ), поскольку получение этих данных возможно непосредственно в кабинете электрокардиографии и не требует проведение длительных или дорогостоящих исследований. В качестве численных параметров ЭКГ в представленной работе использовались следующие: ЧСС, длительности максимального, среднего и минимального интервала К-II, электрическая ось (ЗЯБ, длительности интервала <3'Г и корригированного интервала <ЗТс, интервала Р<3 (РИ.), (ЗГиЗ комплекса, зубца Р; измеренные в каждом из 12-ти отведений длительности зубцов Я, амплитуды зубцов Р и Т (в случае двугорбого и двухфазного зубцов Р и Т оценивалась амплитуда каждой фазы), зубца (}, зубцов Я и 8 (в том числе каждого из зубцов расщеплённого комплекса), сегмента 8Т в точке j и через 60 мс после точки ¡. Также в анализ были введены параметры, полученные с помощью математических расчётов на основании исходных параметров ЭКГ и ИМТ, поскольку данные литературы указывают на взаимосвязь параметров ЭКГ и ожирения, оцениваемого, в частности, по ИМТ: средние значения всех одноименных параметров по 12 отведениям, по левым отведениям (I, аУЬ, У5, У6) и по правым отведениям (III, аУР, VI, У2), алгебраические суммы всех амплитудных параметров и суммы модулей амплитуд всех зубцов (^ЛБ -комплекса по каждому из 12 отведений, средняя сумма модулей амплитуд всех зубцов <3118 -комплекса по 12 отведениям, по левым отведениям (I, аУЬ, У5, У6) и по правым отведениям (III, а\Т, VI, У2), сумма всех амплитудных параметров по 12 отведением, все исходные параметры ЭКГ, а также все выше описанные расчётные параметры, отнесённые к ИМТ и умноженные на 100, отношение модулей амплитуд зубцов Я и 8 в каждом из 12 отведений, умноженные на 100 (или алгебраическое отношение амплитуд зубцов Я и Э (с

учетом знака), умноженное на «минус» 100). Всего было использовано 476 расчётных параметров для каждой ЭКГ.

Статистические методы

Ввиду обилия и разнородности данных, подвергаемых статистическому анализу, а также различия решаемых задач было использовано большое количество методов статистического анализа: для оценки характера распределения количественных данных использовался одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова; сравнение трёх групп пациентов по количественным параметрам проводилось с помощью критерия Крускала-Уоллиса с критическим значением р, равным 0,05; попарное сравнение двух групп пациентов по количественным параметрам проводилось с помощью U-критерия Манна-Уитни с критическим значением р, равным 0,017 (с учётом поправки Бонферрони), при выделении параметров, отличающихся только в одной паре сравнений, и р, равным 0,05, при выявлении параметров, различающихся в двух и трёх парах сравнений, для оценки информативности исследуемых параметров в отношении различной степени выраженности PC и степени развития ГЛЖ использовались оценка площади под ROC-кривой и анализ чувствительности и специфичности по адаптированному для случая трёх групп методу; для построения решающих правил, позволяющих определить принадлежность пациента к одной из трёх групп по степени выраженности PC (варианты нормы, умеренное и выраженное PC) и выявлять пациентов с ранними стадиями развития ГЛЖ, использовалась логистическая регрессия и ROC-анализ; описание количественных признаков производилось с помощью медианы и 25 и 75-ого перцентилей. Программные средства, используемые в исследовании Для накопления данных и предварительных расчётов использовался пакет программ MS Excel 2003. Статистическая обработка проводилась с использованием статистического пакета SPSS Statistics 19.0.

Программное средство предъявления пар кривых ЭКГ и опроса экспертов «ВВЭКГ» было реализовано в СУБД MS Access 2003.

Программные средства «Круговая визуализация ЭКГ для выявления аритмий» и «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ» были реализованы на языке С++ с использованием библиотеки Qt 4.7.4 в среде разработки QtCreator 2.3.1.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ 1. Оценка изменчивости усреднённых амплитудных и временных пара-

метров ЭКГ

При оценке изменчивости значений усреднённых по десяти секундам параметров записи ЭКГ было обнаружено, что у одного и того же пациента усреднённые по 10 секундам значения параметров ЭКГ мало изменяются в течение 5 минут. Усреднённые по 10 секундам амплитудные параметры, измеряемые в 12-ти отведениях менялись в пределах 0,01 мВ, т.е. 0,1 мм при стандартной развёртке, что близко к разрешающей способности среднестатистического здорового человеческого глаза - 0,05-0,07 мм с расстояния наилучшего видения (25 см от глаз). Исключение составили амплитуды зубца в в отведениях У2-УЗ, зубца II в отведениях У4-У6 и зубца Т в отведении УЗ, медиана колебаний которых составила 0,02 мВ или 0,2 мм при стандартной развёртке (10 мм/ 1 мВ). Усреднённые по 10 секундам длительности зубцов С? и Я, измеряемые по отведениям, колебались от записи к записи одного и того же пациента в среднем в пределах 1-2 мс, что при скорости записи 25 мм/с составляет 0,025-0,05 мм и 0,05-0,1 мм при скорости 50 мм/с.

Таким образом, для большинства параметров ЭКГ, измеряемых по каждому из 12-ти отведений и усреднённых по 10-ти секундам, изменчивость от записи к записи лежала на самой границе разрешения глаза человека. Изменчивость усреднённых по 10-ти секундам длительностей интервалов РЯ, ОТ, комплекса <3118 и зубца Р также находилась вблизи предела разрешающей способности глаза человека.

Таким образом, нормальная вариабельность функциональных показателей сердца, оцениваемых с помощью ЭКГ, за короткий (5 минут) период времени значимо не сказывается на показателях электрокардиограммы. 2. Оценка диагностической значимости изменчивости ЭКГ-сигнала

В результате исследования экспертного восприятия колебаний параметров ЭКГ было обнаружено, что одинаковые изменения амплитуды разных зубцов ЭКГ эксперты оценивают по-разному. Так, изменение амплитуды зубца Р на 0,7 мм эксперты заметили в 24 случаях из 31, тогда как такое же изменения амплитуды зубца Я только в 1 из 33 случаев. Вероятно, такая неоднозначность оценки объясняется двумя факторами: абсолютными и относительными изменениями амплитуды. Эксперты нацелены на выявление диагностически значимых изменений в рамках школы и известных критериев. Так, например, депрессия сегмента 8Т в ряде отведений более 0,5 мм свидетельствует об ишемических изменениях, и, зная об этом, эксперты замечали изменение амплитуды сегмента

на 0,5 мм в 118 случаях из 156 (76% случаев). С другой стороны, важное значение может иметь относительное изменение параметра. В описываемом эксперименте максимальное приращение зубца Р составило 100% по сравнению с исходным, а граничное значение ЭКГ-динамики было обнаружено при приращении примерно 40-50%. Максимальное же приращение зубца Я, моделируемое в эксперименте, не превысило 40%. Приращение зубца Т, оцениваемое как динамика, составило 60%. Среди всех исследуемых параметров установить граничное значение, после которого квалифицированное большинство экспертов (4/5) оценивают изменение как динамику, удалось только для амплитуд зубцов Р, Т и сегмента вТ: 0,7 мм, 1,2 мм и 0,5 мм соответственно.

Для анализа устойчивости оценок каждого из экспертов использовались только случаи, когда эксперт оценил дважды не менее чем половину уникальных пар ЭКГ-кривых (не менее 110 пар). Таких случаев оказалось 15. Оказалось, что эксперты дают различную оценку одной и той же паре ЭКГ-кривых при повторном анализе в среднем в 17% случаев. При этом зависимости от стажа работы врачом функциональной диагностики не наблюдалось.

Тот факт, что многие эксперты считают динамикой небольшие изменения амплитудных параметров и что повторные оценки экспертов не всегда совпадают, позволяет предположить диагностическую значимость малых изменений амплитуд параметров и включить в последующий анализ параметры, слабо различающиеся у групп пациентов с различными степенями выраженности РС. 3. Оценка влияния временных параметров ЭКГ на врачебное заключение

В результате оценки влияния временных характеристик ЭКГ на врачебное заключение было выяснено, что практически в 100% случаев эксперты не выносят в заключение диагноз «синусовая аритмия», если разница Я-Я интервалов колеблется в пределах 10-20%. Из 12 экспертов диагноз «синусовая аритмия» был поставлен только тремя, причём один эксперт отметил это нарушение в 2-х случаях из 10, а двое - в одном случае из 10. Таким образом, несмотря на то, что по данным литературы изменения интервалов имеют диагностическое значение, при анализе ЭКГ в условиях реальной практики эксперты могут пропускать эти нарушения, особенно если они не очень выраженные. Поэтому интервальные параметры также будут включены в дальнейшее исследование.

Поскольку данные литературы указывают на диагностическое значение синусовой аритмии, а также есть данные о более эффективном и быстром восприятии человеком графической информации, нежели текстовой (С.Л. Василь-

ев, 2007; Г.М. Сухарева, 2009; Е.11. Тийе, 1990), в помощь врачам была создана новая форма представления ЭКГ, которая позволяет визуально и точно оценивать изменения интервальных параметров ЭКГ, реализованная в виде программного средства «Круговая визуализация ЭКГ для выявления аритмий» (Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2012661110, зарег-но 7 декабря 2012 г.). Разработанная форма представления ЭКГ представляет собой круговую визуализацию ЭКГ (рис.1.), разбитой на кардиоциклы. Кардио-циклы изображаются в полярной системе координат, в которой амплитуда откладывается по радиусу, а угол обозначает время от начала кардиоцикла, шаг полярной оси определяется так, чтобы продолжительность самого длинного цикла составляла 360 градусов. Для оценки наличия синусовой аритмии началом кардиоцикла считается максимальное значение амплитуды зубца Я, или, в случае ОХ типа ЭКГ-кривой в исследуемом отведении, самой глубокой точки (^-комплекса. На круговой форме представления выделяется сектор 324°-0°, который соответствует 10% Я-Я интервала. Если окончание хотя бы- одного кардиоцикла выходит за границы выделенного сектора, а на стандартной ЭКГ сохранены признаки синусового ритма, то в заключение следует вынести диагноз «синусовая аритмия».

4. Оценка информативности исследуемых параметров для определения принадлежности к группам пациентов с выраженным, умеренным ремоде-лированием сердца и с вариантами нормы

На первом этапе выделения характеристических признаков каждой из трёх групп пациентов (без патологии сердца, с умеренным РС и с выраженным РС по данным ЭхоКГ, т.е. «зелёной», «жёлтой» и «красной» группы по схеме «светофор») проводилось сравнение этих групп по всем исследуемым параметрам: исходным и расчетным параметрам ЭКГ, росту, массе тела, ИМТ, возрасту.

Среди исходных и расчётных параметров, не отнесённых к ИМТ, выделено 102 параметра, по которым различаются группы «светофора», из них 61 исходный параметр ЭКГ, 38 расчётных, а также возраст, масса тела и ИМТ. Эти параметры были объедены в совокупности в зависимости от того, в каких парах сравнений были обнаружены статистически значимые различия: различающиеся в трех парах сравнений (23 параметра), различающиеся в двух парах сравнений и различающиеся в одной паре сравнений. Среди всех параметров, полученных делением исходных и расчётных на ИМТ, выделено 105 параметров, по которым различаются группы светофора, из них 68 исходных параметров,

Рис.1. Основное окно программного средства кКруговая визуализация ЭКГ для выявления аритмий» с результатами обработки электрокардиограммы пациента с синусовой аритмией.

37 - расчётных. Большое количество статистически значимых различий, сопоставимое с объёмом всей выборки и значительно превышающее объём меньшей (без патологии сердца) группы, а также множество вариантов объединения различающихся параметров в совокупности приводит к необходимости уменьшения признакового пространства для построения решающих правил.

При дальнейшем отборе параметров для построения решающих правил была произведена оценка информативности всех исследуемых параметров. Информативность оценивалась по площади под ROC-кривой (AUROC):

• 0,7>AUROC> 0,6 (и 0,3<AURC)C< 0,4) - незначительная информативность,

• 0,8>AUROC> 0,7 (и 0,2<AUROC< 0,3) - средняя информативность,

• Q,9>AUROC> 0,8 (и 0,l<AUROC< 0,2) - высокая информативность,

• AUROC> 0,9 (и AUROC< 0,1)- выдающаяся (outstanding) информативность.

Всего было обнаружено 102 информативных параметра среди исходных и расчётных параметров, не отнесённых к ИМТ. Среди параметров ЭКГ, отнесённых к ИМТ, было обнаружено 100 информативных: 62 исходных и 38 расчётных параметров. Для оценки информативности таких параметров использо-

вался анализ чувствительности и специфичности, рассчитанных по формулам, адаптированным для случая трёх групп. Этим методом анализировались параметры, статистически значимо различающиеся у всех трёх групп пациентов.

Среди рассматриваемых параметров более 30% оказались информативными (207 из 646), при этом информативность каждого отдельно параметра недостаточна для построения надёжного критерия, позволяющего определить степень выраженности РС. В отношении группы пациентов с умеренным вариантом РС информативных параметров значительно меньше и их информативность ниже, чем в отношении групп без патологии сердца и с выраженным РС. 5. Построение решающих правил, позволяющих определять степень выраженности ремоделировання сердца

Для формирования решающих правил была использована бинарная логистическая регрессия. Осуществлялось построение решающих правил, отделяющих каждую из групп от двух других. В качестве независимых параметров использовались исходные параметры ЭКГ, возраст и ИМТ, соотношения амплитуд зубцов Я и в. При построении правила, отделяющего группу пациентов без патологии сердца («зелёную») от двух других (с умеренным и выраженным вариантами РС - «желтой» и «красной»), оказалось, что можно построить несколько правил, удовлетворяющих условию многомерного анализа: количество включённых в уравнение независимых переменных на порядок меньше численности меньшей из выборок. При этом эти модели одинаково информативны: А1ЛЮС=0, 885 (ДИ 0,086; 0,943), АШОС=0, 885 (ДИ 0,826; 0,943), А1Л10С=0, 901 (ДИ 0,847; 0,955) и др.

Большое количество правил, определяющих пациентов без патологии сердца, говорит, по-видимому, о том, что возможно более качественное решение этой задачи на большей выборке, позволяющей включить в модель большее число параметров. С другой стороны объём выборки пациентов без патологии сердца сравнительно мал, что выражается в широком доверительном интервале площади под ЯОС-кривой у построенных моделей. В связи с этим, полученные модели не могут быть рекомендованы к практическому применению.

В результате разработки решающего правила, отделяющего пациентов с выраженным РС от пациентов с умеренным РС совместно с пациентами без патологии сердца, удалось построить логистическую модель, включающую 8 параметров: возраст в годах, индекс массы тела Кетле, амплитуды зубца Я в отведении аУЬ, Б в отведении У4, <3 в отведении У5, сегмента БТ в отведении У5 в

милливольтах, длительность зубца Я в отведении \'5 в миллисекундах, соотношение амплитуд зубцов Я и 8 в отведении У4, умноженное на -100:

-г = 12,333-0,057х Возраст-0,132х ИМГ- 1,796х Ятгм + 2,106х-+ 12,122х0/от„ + 7,215х57>ту5 + 0,003х(-1 ООх/Б/т^)

Построенная модель оценивается как обладающая «отличной дискриминационной способностью» (БЛУ.Нозтег, З.ЬетеБЬош, 2000): АШОСЮ, 884 (ДИ 0,840; 0,928). Точка отсечения, первично полученная как кратчайшее расстояние до верхнего левого угла графика, находилась на уровне 40%, при этом чувствительность и специфичность решающего правила на обучающей выборке составили 81 и 84 % соответственно. В результате проверки скользящим экзаменом оказалось, что чувствительность и специфичность решающего правила составляют 78,8% и 81,4% (95% ДИ (68%; 86%) и (75%; 87%) соответственно). Для получения приемлемых на этапе скрининга чувствительности и специфичности точка отсечения была сдвинута на уровень 35%, при котором 8е=80%, 8р=77,6% (табл. 1).

Итак, в рамках массовых медицинских осмотров возможно выделение 2х групп пациентов — нуждающихся в срочном дополнительном обследовании и не требующих на данный момент пристального внимания. Наиболее перспективным приложением построенного решающего правила, а также разработанных в дальнейшем правил было бы использование их в качестве элемента программного обеспечения электрокардиографов. На настоящий момент наиболее реалистично использование этих правил в виде отдельного компьютерного модуля или калькулятора, не зависимого от конкретной модели используемого электрокардиографа.

6. Построение решающего правила для определения гипертрофии левого желудочка по данным ЭКГ на ранних стадиях ремоделирования левого желудочка

Часто гипертрофия левого желудочка является компенсаторной реакцией у больных с АГ и ИБС, но ГЛЖ - это прогностически неблагоприятный фактор, поэтому раннее выявление ГЛЖ имеет большое практическое значение. Построение решающего правила для определения ГЛЖ на ранних стадиях ремоделирования ЛЖ проводилось по тому же алгоритму, что и построение решающего правила для определения принадлежности пациентов к группам с раз-

Таблица 1.

Значения параметров, вошедших в логистическую модель, отделяющей пациентов с выраженным ремоделированием сердца от пациентов с умеренным ремоделированием н пациентов без патологии сердца, параметров, Мс [25%, 75%].

Независимые переменные Значения параметра у групп пациентов Ме [25%, 75%]

Группы с умеренным ремоделированием и без патологии сердца («желтая» и «зелёная» группы, 156 пациентов) Группа с выраженным ремоделированием сердца («красная», 85 пациентов)

Возраст, годы 48 [33; 57] 59 [50; 63]

имт 26,15 [22,98; 29,10] 29,5 [26,4; 32,9]

RmVaVL, мВ 0,31 [0,18; 0,54] 0,60 [0,38; 0,80]

Smvv4, мВ -0,45 [-0,63; -0,28] -0,70 [-0,97; -0,46]

Rmsvs, мс 50,00 [44,00; 56,00] 50,00 [43,75; 58,25]

Qmvvs, мВ 0,00 [-0,04; 0,00] 0,00 [-0,03; 0,00]

STmvv5, мВ 0,05 [0,02; 0,09] 0,03 [-0,01; 0,07]

-100*RV4/SV4 250,47 [149,08; 384,03] 146,06 [86,05; 241,05]

Значения логистической функции/(г) 13% [3%; 32%] 65% [47%; 86%]

/6)<0,33 121 пациентов 35 пациентов

№ >0,35 17 пациентов 68 пациентов

личными вариантами РС.

При выделении информативных признаков оказалось, что среди исходных параметров и параметров, вычисленных на их основе путем сложения или нахождения среднего арифметического, подгруппы пациентов статистически значимо (р<0,05 для одновременных различий в двух или трех парах сравнений, р<0,017 для различий в одной паре сравнений) различаются по 106 параметрам. Значения амплитудных параметров, статистически значимо различающиеся у всех трех подгрупп, ниже, чем общепринятые признаки ГЛЖ, хотя наблюдается тенденция приближения к ним по мере нарастания ГЛЖ, что позволяет говорить о возможности их использования для раннего выявления изменений ЛЖ.

Было выявлено 70 параметров, информативных при определении подгруппы с нормальной массой и геометрией ЛЖ, 52 параметра, информативных в отношении подгруппы с концентрическим РЛЖ и 78 параметров, информативных в отношении подгруппы с ГЛЖ. Наиболее информативным в отношении под-

группы с нормальной геометрий ЛЖ, т.е. эффективным для определения нормальной геометрии ЛЖ оказался параметр «амплитуда зубца R в отведение aVL». Этот же параметр, единственный из всех, был информативен и в отношении двух других групп пациентов, хотя и не с наибольшей площадью под ROC-кривой из всех информативных для этих групп параметров.

Решающее правило строилось, исходя из предположения, что концентрическое РЛЖ предшествует развитию ГЛЖ и является её ранней стадией, поэтому при построении правил использовались две пары выборок: в первую пару были включены подгруппы с нормальной геометрией ЛЖ и с концентрическим РЛЖ, вторую пару составили подгруппа с нормальной геометрией и объединенная подгруппа с измененной геометрией ЛЖ, включающая пациентов с концентрическим РЛЖ и ГЛЖ. Для построения решающего правила была выбрана модель, построенная на основании первой пары выборок и не содержащая параметров, не попавших в модель, построенную на основании второй пары выборок. Удалось построить логистическую модель, включающую 2 параметра: амплитуда зубца R в отведениях aVL и V3 в милливольтах:

f(z) = ' где - z = 5,029-9,029х RmvaVL -3,520xRmvn

Построенная модель оценивается как обладающая «отличной дискриминационной способностью» (D.W.Hosmer, S.Lemeshow, 2000): AUROC=0, 889 (ДИ 0,840; 0,959).Точка отсечения находится на уровне 50%, при этом чувствительность и специфичность решающего правила на обучающей выборке составляют 89 и 75 % соответственно и 87 и 75 % по результатам скользящего экзамена.

Построенное решающее правило с той же эффективностью определяет выраженную ГЛЖ, что и общепринятые критерии З.И. Янушкевичуса и З.И. Ши-линскайте (1973) и вдвое лучше правило распознаёт ГЛЖ (табл. 2). Следует особо подчеркнуть, что в качестве группы сравнения при построении логистического правила были выбраны пациенты без каких бы то ни было изменений со стороны сердца по данным ЭхоКГ, поэтому результат применения этого логистического правила на другой выборке, вероятно, будет несколько хуже за счёт снижения специфичности. При этом существенных изменений в чувствительности не ожидается.

7. Разработка программного средства «Система диагностики ремоделиро-вания сердца по данным ЭКГ»

Разработанное решающее правило было реализовано в виде программного

Таблица 2.

Значения параметров ЭКГ, логистической функции /(г)« распределение пациентов разных групп по вероятности наличия изменений в геометрии левого желудочка и сравнение с критериями З.Н. Янушкевичуса и З.И. Шилинскайте (1973).

Нормальная геометрия ЛЖ (32 пациента) Концентрическое ремоделирование ЛЖ (55 пациентов) Гипертрофия ЛЖ (18 пациентов)

ЯшУауь, мВ, Ме [25%; 75%] 0,17 [0,10; 0,27] 0,57 [0,35; 0,72] 0,68 [0,55; 0,82]

Итууз, мВ, Ме [25%; 75%] 0,56 [0,38; 0,83] 0,79 [0,55; 1,08] 0,71 [0,22; 1,02]

Расчётное значение вероятности изменений в геометрии ЛЖ/(=), Ме [25%; 75%] 24% [13%; 47%] 93% [77%; 99%] 98% [84%; 99,9%]

/(-)<0,50 (число пациентов) 25 из 32 6 из 55 2 из 18

/ф >0,50 (число пациентов) 7 из 32 49 из 55 16 из 18

ГЛЖ по ЭКГ-критериям З.И. Янушкевичуса и З.И. Шилинскайте (число пациентов) 1 из 32 23 из 55 15 из 18

средства «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ», которое состоит из базы данных и интерфейса. Программа позволяет вводить и накапливать информацию о пациенте, необходимую для идентификации пациента и применения решающего правила. По результатам расчёта логистической функции на основании введённых данных программа даёт заключение о возможных находках при проведении ЭхоКГ. В случае возможного обнаружения выраженных вариантов РС рекомендуется проведение ЭхоКГ в первую очередь. Если пациент не был отнесён решающим правилом к группе с выраженным РС, то программа порекомендует проводить ЭхоКГ этому пациенту во вторую очередь.

Текущая версия программы не определяет, необходимо ли проведение ЭхоКГ, решение о необходимости принимается врачом на основании клинической картины. Программа лишь позволяет определить, в какой очерёдности целесообразно проводить обследования контингента. Использование программы целесообразно на этапе массовых медосмотров при большом потоке пациентов, когда нет возможности провести дополнительное исследование сразу всем нуждающимся и приходиться принимать решение о выделении первоочередных пациентов.

Опытная эксплуатация программы «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ» проводилась в июле 2012 года в отделении функ-

циональной диагностики Клинической больницы № 85 ФМБА России (г. Москва). Система была опробована на 64 пациентах, прикреплённых по месту жительства или месту работы: чувствительность составила 71% (95% ДИ 45%; 85%), а специфичность - 89% (95% ДИ 70%; 99%). Так же системы была опробована на 180 молодых практически здоровых людей, активно занимающихся спортом: общая чувствительность по результатам проверки на 244 пациентах составила 63% (95% ДИ 40%; 80%), специфичность - 98% (95% ДИ 95%; 100%). Таким образом, построенное решающее правило может быть использовано для классификации состояния сердца работников производств. Возможность использование правила для специализированных контингентов требует дальнейшего исследования.

Выводы

1. Оценена изменчивость усреднённых параметров стандартных десятисе-кундных записей ЭКГ, зарегистрированных у пациентов в состоянии покоя при сохранении исходного положения электродов и исходного положения тела. Колебания значений большинства параметров ЭКГ, определяющиеся на последовательных электрокардиограммах взрослых пациентов, ропоставимы с погрешностью прибора и близки к границе разрешающей способности человеческого глаза, что позволяет ожидать воспроизводимость результатов классификации с помощью решающего правила, основанного на амплитудных и временных параметрах ЭКГ.

2. Произведена оценка диагностической значимости изменений параметров ЭКГ, которая выявила, что с точки зрения экспертов одни и те же изменения амплитуды различных параметров ЭКГ имеют не одинаковое диагностическое значение. Квалифицированное большинство экспертов (4/5 всех экспертных оценок) динамикой признает изменение амплитуды зубца Р на 0,7 мм, зубца Т на 1,2 мм, а сегмента ЯТ - на 0,5 мм. Треть экспертов считает динамикой изменение на 0,3 мм амплитуды зубца Р и положения сегмента ЭТ, что позволяет предположить диагностическую значимость малых изменений амплитуд параметров и включить в последующий анализ параметры, слабо различающиеся у групп пациентов с различными степенями выраженности ремоделирования сердца.

3. Разработанная новая форма представления ЭКГ, основанная на представлении электрокардиосигнала в полярных координатах, где амплитуда задается радиальной координатой, а длительность - угловой координатой, может быть

использована на этапе скрининга для быстрой визуальной диагностики синусовой аритмии.

4. Выделено 207 информативных параметров ЭКГ, позволяющих описать группы пациентов с выраженным, умеренным ремоделированием сердца и вариантами нормы, определяемыми по данным эхокардиографии. При этом высокая информативность параметров наблюдалась только в отношении определения группы пациентов без патологии сердца: возраст, индекс массы тела Кетле, масса тела и амплитуда зубца R в отведении aVL. Средней информативностью в отношении группы пациентов без патологии обладали 42 параметра, в отношении группы пациентов с выраженным ремоделированием сердца - 11 параметров, включая возраст, индекс массы тела Кетле и амплитуду зубца R в отведении aVL.

5. Построено решающее правило, разделяющее пациентов на два класса морфофункционалыгого состояния сердца: с выраженным ремоделированием сердца, подтверждающимся данными эхокардиографии, и без выраженного ре-моделирования сердца. Правило обладает высокими чувствительностью и специфичностью (78,8% (95%ДИ 68%; 86%) и 81,4% (95% ДИ 75%; 87%) по результатам скользящего экзамена) и может быть использовано на этапе скрининга.

6. Разработанное программное средство «Система диагностики ремоделиро-вания сердца по данным ЭКГ» может быть использовано при решении вопроса о срочности проведения дополнительного исследования методом эхокардиографии для оценки степени ремоделирования сердца на основании данных ЭКГ у пациентов на этапе скрининга при массовых медицинских осмотрах.

Практические рекомендации 1. Для определения очередности проведения эхокардиографии можно использовать разработанное решающее правило, направляя на ЭхоКГ в первую очередь пациентов с высокой вероятностью наличия выраженных, прогностически значимых вариантов ремоделирования сердца. Для этого на кардиограммах пациентов, направляемых на ЭхоКГ, следует измерить амплитуды зубцов Ravt, Rv4, Sv4, Qv5, сегмента STVs и длительность зубца Rvs, а также измерить рост и вес пациента для расчета индекса массы тела Кетле. Полученные данные нужно подставить в формулу, выражая амплитуды в милливольтах, длительность в миллисекундах, а возраст в годах:

-г = 12,333-0,057х Возраст-0,132х ИМГ- 1,79бх Ит\'а(ъ + 2,106хЛшуГ4 -- 0,07х Лт^ 5 +12,122х Огт„ + 7,215х 57иуИ5 + 0,003 х (-100х Д/л у„4 / )

Если Г(г)>0,35, то у пациента следует подозревать наличие выраженного ремоделирования сердца, и ему рекомендуется пройти ЭхоКГ в первую очередь для подтверждения указанных изменений. Если ^г)<0.35, то вероятность наличия выраженного ремоделирования сердца у пациента мала, и проведение эхо-кардиографии этому пациенту может быть отложено.

2. Целесообразно, особенно для категорий пациентов, регулярно проходящих медицинские осмотры, использование программы «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ». Значение Г(г) может быть рассчитано как вручную, так и с использованием программируемого калькулятора.

3. Программа «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ» может быть использована для оценки динамики ремоделирования сердца у пациентов, регулярно проходящих медицинские осмотры, поскольку программа включает в себя базу данных и позволяет выводить данные обо всех проведенных ранее исследованиях оценки степени ремоделирования сердца в виде сводной таблицы, включающей также и исходные параметры.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1. Черных С.П., Липкин Ю.Г., Зарубина Т.В., Стручков П.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2012661110 «Круговая визуализация ЭКГ для выявления аритмий», зарег-но 7 декабря 2012 г.

2. Мытник Т. В., Черных С. П., Стручков П. В., Липкин Ю. Г., Ямщиков С. Н. Изучение особенностей зубца Р электрокардиограммы как предикторов электрической нестабильности миокарда предсердий у больных с мерцательной аритмией // Функциональная диагностика.- 2010,- Т.- №. 3- С. 49-50.

3. Черных С. П., Волкова А. А., Липкин Ю. Г. Выявление электрокардиографических предвестников эхокардиографических находок на этапе медицинских осмотров // Функциональная диагностика.- 2011.- Т.- №. 1.- С. 73-74.

4. Черных С. П., Волкова А. А., Липкин Ю. Г., Стручков П. В., Цека О. С. Сопоставление электрокардиографических и эхокардиографических показателей на этапе скрининга сердечно-сосудистых заболеваний // Вестник новых медицинских технологий.- 2012 - Т.- №. 3 - С. 31-34.

5. Черных С. П., Волкова А. А., Липкин Ю. Г., Стручков П. В., Ярощук С. А.,

Цека О. С. Возможность использования параметров ЭКГ для выявления вероятных эхокардиографических находок на этапе скрининга // Функциональная диагностика-2011-Т.-№. З.-С. 103.

6. Черных С. П., Гречина Т. В., Зарубина Т. В., Липкин 10. Г., Стручков П. В., Оценка информативности параметров ЭКГ для создания системы раннего прогнозирования острого инфаркта миокарда // сборник материалов симпозиума «Информационные технологии и общество 2010», Москва, 2010, С. 115-116.

7. Черных С. П., Гречина Т. В., Липкин Ю. Г., Стручков П. В., Зарубина Т. В. Оценка информативности параметров электрокардиограммы для диагностики (^-образующего инфаркта миокарда // Функциональная диагностика.- 2010.-Т.-№. З.-С. 46-47.

8. Черных С. П., Гречина Т. В., Липкин Ю. Г., Стручков П. В., Зарубина Т. В., Оценка чувствительности и специфичности ЭКГ-признаков для разработки системы прогнозирования инфаркта миокарда // Сборник материалов Девятого Российского Конгресса «Инновационные технологии в педиатрии и детской хирургии», Москва, 2010, С. 512.

9. Черных С. П., Липкин Ю. Г., Зарубина Т. В., Анализ изменений амплитудных характеристик ЭКГ, оцениваемых врачами отделения функциональной диагностики в качестве динамики // Сборник материалов симпозиума «Информационные технологии и общество 2010», Москва, 2010, С. 117-118.

10. Мытник Т. В., Черных С. П., Стручков П. В., Липкин Ю. Г., Лешуков С. В., Ченцова Л. Е., Булдакова Г. М., Куликова М. А., Ямщиков С. Н. Изучение возможности использования параметров зубца Р электрокардиограммы в качестве предикторов развития мерцательной аритмии // Кардиоваскулярная терапия и профилактика,-2013-Т.-№. 12 (март), Специальный выпуск-С. 125-126.

11. Стручков П. В., Цека О. С., Миронова Е. К., Баранова Р. Ж., Черных С. П., Катырева А. А., Голованев К. Е., Пудовкина Н. И., Зубкова А. В., Цека Е. О., Выявление поражения органов-мишеней при артериальной гипертонии и ИБС на этапе скрининга при медосмотрах // Актуальные вопросы профилактики, ранней диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний и психоэмоциональных расстройств среди работников промышленных предприятий: Научно-практическая конференция ФМБА России. /Под общ.ред. Е.Ю. Хавки-ной, Москва: ООО «Издательство «Триала», 2012, С. 37-38.

12. Стручков П. В., Цека О. С., Миронова Е. К., Баранова Р. Ж., Черных С. П., Катырева А. А., Голованев К. Е., Пудовкина Н. И., Зубкова А. В., Цека Е. О.

Оценка поражения органов мишеней при артериальной гипертонии и ИБС на этапе скрининга // Материалы 13-ого Конгресса Российского общества холте-ровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (РОХМиНЭ), 5-ого Всероссийского Конгресса «Клиническая электрокардиология», ИД «МЕДПРАКТИКА-М», Калининград, 2012, С. 73.

13. Черных С. П., Липкин Ю. Г., Стручков П. В. Оценка возможностей метода электрокардиографии для поддержки врачебных решений при управлении потоками пациентов на этапе скрининга // Информационно-измерительные и управляющие системы.- 2011.- Т. 9 - №. 12.- С. 82-86.

14. Черных С. П., Стручков П. В., Липкин Ю. Г., Зарубина Т. В. Возможность раннего выявления гипертрофии левого желудочка сердца по данным компьютерного анализа ЭКГ в 12 отведениях // Функциональная диагностика.— 2012.- Т.- №. 3.- С. 36-40.

15. Черных С. П., Стручков П. В., Липкин Ю. Г., Пудовкина Н. И., Ранние ЭКГ-признаки гипертрофии левого желудочка, // Материалы 13-ого Конгресса Российского общества холтеровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (РОХМиНЭ), 5-ого Всероссийского Конгресса «Клиническая электрокардиология», ИД «МЕДПРАКТИКА-М», Калининград, 2012, С. 44.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ АГ - артериальная гипертония ГЛЖ - гипертрофия левого желудочка ДИ - доверительный интервал ИБС — ишемическая болезнь сердца ИММЛЖ - индекс массы миокарда левого желудочка ИМТ - индекс массы тела Кегле

КДР - конечно-диастолический размер (левого желудочка) ЛЖ - левый желудочек

ОТС - относительная толщина стенок (левого желудочка)

РЛЖ - ремоделирование левого желудочка

PC — ремоделирование сердца

ЧСС - частота сердечных сокращений

ЭКГ - электрокардиография

ЭхоКГ - Эхокардиография

AUROC - (area under ROC) площадь под ROC-кривой

Подписано в печать:

18.10.2013

Заказ № 8940 Тираж -100 экз. Печать трафаретная. Объем: 1,5усл.п.л. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

Текст научной работыДиссертация по биологии, кандидата медицинских наук, Черных, Светлана Павловна, Москва

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «РОССИЙСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Н.И. ПИРОГОВА» МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

На правах рукописи

и4¿и!363774

Черных Светлана Павловна

Разработка решающих правил для выявления пациентов с ремоделированием сердца на этапе скрининга на основе компьютерного анализа ЭКГ

03.01.09 - математическая биология, биоинформатика

Диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук

Научный руководитель: доктор медицинских наук, профессор Т.В. Зарубина

Научный консультант: доктор медицинских наук, профессор П.В. Стручков

Москва 2013

Содержание

Содержание..........................................................................................................2

Список сокращений............................................................................................5

Введение...............................................................................................................7

Глава 1. Обзор литературы...........................................................................11

1.1. Диспансеризация и скрининг как направление организации здравоохранения................................................................................................11

1.1.1. Диспансеризация: нормативная база....................................................11

1.1.2. Современные автоматизированные системы для проведения диспансеризации...............................................................................................14

1.1.3. Скрининг: современное представление о своевременном выявлении заболеваний....................................................................................16

1.2. Способы выявления лиц с патологией сердечно-сосудистой системы на этапе скрининга.............................................................................20

1.3. Электрокардиография как метод диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы.........................................................................27

1.3.1. Физические принципы электрокардиографии.....................................27

1.3.2. Факторы, влияющие на параметры электрокардиограммы...............30

1.3.3. Компьютерный анализ электрокардиограммы....................................33

1.4. Выраженное и умеренное ремоделирование сердца,

выявляемое при проведении эхокардиографии.............................................37

1.4.1. Возможные изменения ЭКГ, встречающиеся при

выраженном и умеренном ремоделировании сердца....................................42

1.4.2. Диагностические ЭКГ - критерии гипертрофии левого желудочка сердца..............................................................................................44

Глава 2. Материалы и методы исследования..............................................47

2.1. Описание используемого материала.....................................................47

2.1.1. Выборка для оценки изменчивости значений параметров

ЭКГ, усреднённых по десяти секундам..........................................................47

2.1.2. Выборка для исследования экспертного восприятия

колебаний параметров ЭКГ..............................................................................50

2.1.3. Выборка для оценки влияния временных характеристик ЭКГ

на врачебное заключение.................................................................................52

2.1.4. Клинический материал для построения решающего правила, выявляющего пациентов с выраженным ремоделированием сердца..........53

2.1.4.1. Клиническая характеристика пациентов......................................53

2.1.4.2. Использовавшаяся медицинская техника.....................................56

2.1.4.3. Параметры, анализируемые при построении решающих правил для выявления пациентов с выраженным ремоделированием сердца и для выявления пациентов с признаками концентрического ремоделирования левого желудочка..............................................................................................57

2.2. Статистические методы..........................................................................60

2.2.1. Методы проверки гипотез о характере распределений параметров и отсутствии различий между группами пациентов.................60

2.2.2. ЯОС-анализ, анализ чувствительности и специфичности..................61

2.2.3. Логистическая регрессия........................................................................63

2.3. Программные средства, используемые в исследовании.....................64

Глава 3. Результаты и их обсуждение..........................................................65

3.1. Оценка изменчивости усреднённых амплитудных и

временных параметров ЭКГ.............................................................................65

3.2. Оценка диагностической значимости изменчивости ЭКГ-

сигнала................................................................................................................69

3.3. Оценка влияния временных параметров ЭКГ на врачебное заключение.........................................................................................................74

3.4. Характеристическое описание групп пациентов с выраженным и умеренным ремоделированием сердца и группы пациентов без патологии сердца.....................................................................78

3.5. Оценка информативности исследуемых параметров для определения принадлежности к группам пациентов с выраженным,

умеренным ремоделированием сердца и с вариантами нормы....................86

3.6. Построение решающих правил, позволяющих определять

степень выраженности ремоделирования сердца..........................................91

3.6.1. Построение правила, отделяющего пациентов без патологии сердца от пациентов с ремоделированием сердца.........................................93

3.6.2. Построение правила, отделяющего пациентов с умеренным ремоделированием сердца от пациентов с выраженным ремоделированием и пациентов без патологии сердца.................................94

3.6.3. Построение правила, отделяющего пациентов с выраженным ремоделированием сердца от пациентов с умеренным

ремоделированием и пациентов без патологии сердца.................................95

3.7. Построение решающего правила для определения гипертрофии левого желудочка на ранних стадиях

ремоделирования левого желудочка...............................................................98

3.7.1. Выделение информативных признаков, описывающих

раннюю стадию гипертрофии левого желудочка..........................................99

3.7.2. Решающее правило для определения гипертрофии левого желудочка на ранних стадиях и характеристика его

диагностической способности.........................................................................101

3.8. Разработка программного средства «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ»....................................................105

3.9. Результаты опытной эксплуатации программного средства «Система диагностики ремоделирования сердца по данным ЭКГ»............109

Заключение..........................................................................................................110

Выводы.................................................................................................................114

Практические рекомендации.............................................................................116

Список использовавшейся литературы.............................................................118

Приложения.........................................................................................................141

Список сокращений

АГ — артериальная гипертония

АЦП - аналого-цифровой преобразователь

ВОЗ - Всемирная организация здравоохранения

ГЛЖ - гипертрофия левого желудочка

ДИ - доверительный интервал

ИБС - ишемическая болезнь сердца

ИММЛЖ - индекс массы миокарда левого желудочка

ИМТ - индекс массы тела Кетле

КДР - конечный диастолический объем

мВ — милливольты

Me - медиана

мм - миллиметры

мс - миллисекунды

ОТС - относительная толщина стенок

ССЗ - сердечно-сосудистые заболевания

ССС — сердечно-сосудистая система

ЧСС - частота сердечных сокращений

ХСН - хроническая сердечная недостаточность

ЭКГ - электрокардиография, электрокардиограмма

ЭКС - электрокардиосигнал

ЭхоКГ - эхокардиография

AUROC - (анг. area under ROC curve) площадь под ROC-кривой EKGsum - сумма всех амплитудных параметров ЭКГ, мВ Pms - длительность зубца Р, мс

Pmv - амплитуда зубца Р (первой фазы для двугорбого и двухфазного зубца), мВ

Pmv2- амплитуда второй фазы зубца Р (для двугорбого и двухфазного зубца), мВ

PQ(PR)ms - длительность интервала PQ (PR), мс

Qms - длительность зубца Q, мс

Qmv - амплитуда зубца Q, мВ

QRSms - длительность QRS комплекса, мс

QRSsummod - сумма модулей амплитуд всех зубцов QRS, мВ

QTms - длительность интервала QT, мс

QTcms - длительность корригированного интервала QTc, мс

R/S — отношение амплитуд зубцов R и S

Rms - длительность зубца R, мс

Rmv - амплитуда зубца R (первого пика для расщепленного зубца), мВ

Rmv2- амплитуда второго зубца R расщепленного комплекса, мВ

RRmax - максимальная длительность интервала R-R, мс

RRmean - средняя длительность интервала R-R, мс

RRmin - минимальная длительность интервала R-R, мс

Se - чувствительность

Smv - амплитуда зубца S (первого пика для расщепленного зубца), мВ Smv2- амплитуда второго зубца S расщепленного комплекса, мВ Sp — специфичность

STjmv - амплитуда (подъем или депрессия) сегмента ST в точке j, мВ STmv - амплитуда (подъем или депрессия) сегмента ST, мВ Tmv - амплитуда зубца Т (первой фазы для двугорбого и двухфазного зубца), мВ

Tmv2- амплитуда второй фазы зубца Т (для двугорбого и двухфазного зубца), мВ

Введение

Диспансеризация - это комплексное мероприятие по профилактическому медицинскому обследованию населения. Принципы диспансеризации легли в основу государственной политики в области здравоохранения впервые в мире в Советской России под руководством наркома здравоохранения H.A. Семашко. На сегодняшний день диспансеризация, несмотря на недостаточные доказательства её эффективности, проводится в США, некоторых странах Европы и России [29]. В настоящее время вопрос диспансеризации и скрининга вызывает множество споров как в научной среде [11, 30-29, 41], так и у представителей общественности [21, 31, 41, 190-192, 196, 197]: 45,1% опрошенных пациентов считают необходимым проведение профилактических медицинских осмотров, среди пациентов с хроническими заболевания этот процент выше — 52,9%, при этом лично в профилактических медицинских осмотрах приняли бы участие только 23,5±3,0% опрошенных пациентов (36,4±7,3% мужчин, 20,0±3,2% женщин) [41].

Несмотря на множество споров, Национальный проект «Здоровье», объявленный Президентом Российской Федерации В. В. Путиным и стартовавший 1 января 2006 года, одной из своих целей имеет усиление профилактической направленности здравоохранения [188], т.е. возрождение диспансеризации.

Национальный проект «Здоровье» предполагает проведение дополнительной диспансеризации работающего населения, детей-сирот и детей, находящихся в трудной жизненной ситуации. При этом главной целью дополнительной диспансеризации ставится снижение инвалидности и смертности населения, сохранение здоровья работающего населения, а в задачи входит раннее выявление заболеваний, в том числе: системы органов кровообращения, костно-мышечной системы, органов дыхания, включая туберкулёз органов дыхания, а также сахарного диабета. В результате реализации Проекта, кроме снижения числа обострений и осложнений хронических заболе-

ваний, запущенных случаев болезни и случаев временной нетрудоспособности, предполагается получение экономически выгодного эффекта от снижения затрат на выплату пособий по временной нетрудоспособности и стойкой утраты трудоспособности, предупреждение случаев стационарного лечения.

Медицинские методы, используемые во время диспансеризации, не могут быть дорогостоящими или трудозатратными и не должны отнимать много времени как у пациента, так и у медицинского персонала. Из-за этих ограничений список исследований, проводящихся всем участникам диспансеризации, весьма ограничен. В частности, для обследования сердечнососудистой системы при массовом осмотре может быть использована только электрокардиография (ЭКГ) в покое.

Электрокардиография - относительно недорогой инструментальный неинвазивный метод исследования сердечно-сосудистой системы, заключающийся в регистрации разности потенциалов на коже пациентов, вызываемой электрическим полем, образующимся при работе сердца. Регистрация ЭКГ занимает несколько минут и производится средним медицинским персоналом. Расшифровка электрокардиограммы производится врачами и не требует присутствия пациента, который в это время может проходить обследования у других специалистов. Но, как и любой другой метод, ЭКГ имеет свои ограничения, обусловленные физическим принципом работы и недостаточной изученностью, несмотря на то, что метод имеет более чем столетнюю историю.

В настоящее время для обозначения всех вариантов изменения формы и размеров камер сердца, а так же изменения структуры и функции миокарда используют термин «ремоделирование сердца» [15, 17, 18, 138]. Электрокардиография непосредственно регистрирует электрическую активность сердца, а о механической активности, т.е. о собственно мышечном сокращении, и морфологических особенностях судить можно лишь опосредованно. Например, нарушение автоматизма работы сердца и проводимости напрямую регистрируется с помощью ЭКГ. Общеизвестны ЭКГ-критерии диагностики ги-

пертрофии отделов сердца, но гипертрофия является морфологическим изменением, наилучшим образом обнаруживаемым при эхокардиографии (ЭхоКГ), поэтому ЭКГ-критерии обладают существенной погрешностью: критерии гипертрофии левого желудочка, используемые в настоящее время, имеют чувствительность 21-45% процентов при специфичности 77-99% [61].

Эхокардиография - это метод исследования морфологического и функционального состояния сердца с помощью регистрации отражённого от структур сердца ультразвукового импульса. Эхокардиография по сравнению с электрокардиографией требует значительно более дорогого и сложного оборудования. Исследование ЭхоКГ занимает 30-40 минут и производится исключительно врачом. Поэтому, несмотря на то что, ЭхоКГ лучше выявляет морфологические изменения сердца, чем ЭКГ, эхокардиография не может быть использована на первом этапе массовых медицинских осмотров, т.е. не может проводиться всем пациентам, проходящим диспансеризацию.

По показаниям, конечно, могут назначаться дополнительные исследования, но это рождает другую проблему, с которой сталкиваются врачи, участвующие в диспансеризации: при большом потоке пациентов, который имеет место при массовых медицинских осмотрах, вполне вероятно выявление большого числа пациентов, имеющих показания к проведению дополнительных исследований, в том числе ЭхоКГ. Перед врачом встаёт вопрос о том, кому из пациентов провести необходимые исследования в первую очередь, а обследование каких из пациентов может быть отложено.

В связи с вышесказанным решение вопроса о расширении диагностического применения ЭКГ и вопроса об очерёдности прохождения дополнительного обследования пациентами, имеющими показания, представляется очень актуальным. Поэтому целью данной работы стала разработка решающих правил, позволяющих на основании параметров ЭКГ оценивать степень выраженности ремоделирования сердца.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Оценить изменчивость усреднённых параметров стандартных десяти-секундных записей ЭКГ, зарегистрированных у пациентов в состоянии покоя для оценки воспроизводимости результатов классификации с использованием параметров ЭКГ.

2. Исследовать диагностическую значимость изменений параметров ЭКГ для уменьшения признакового пространства, используемого при построении решающих правил, позволяющих на основании параметров ЭКГ оценить степень выраженности ремоделирования сердца.

3. Выделить информативные ЭКГ - признаки, характеризующие степень выраженности ремоделирования сердца, подтверждаемую данными ЭхоКГ.

4. Построить решающие правила, позволяющие на основании данных ЭКГ разделять пациентов по степени выраженности ремоделирования сердца, которое подтверждается данными ЭхоКГ.

5. Разработать программное средство для поддержки принятия решения врачом об очерёдности проведения эхокардиографии на этапе скрининга на основании оценки ремоделирования сердца с помощью компьютерного анализа данных ЭКГ у пациентов.

Глава 1. Обзор литературы

1.1. Диспансеризация и скрининг как направление организации здравоохранения

1.1.1. Диспансеризация: нормативная база

По определению Федерального Закона от 21.11.2011 № 323-ф3 «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации», «диспансеризация представляет собой комплекс мероприятий, в том числе медицинский осмотр врачами нескольких специальностей и применение необходимых методов обследования, осуществляемых в отношении определённых групп населения в соответствии с законодательством Российской Федерации» [1].

В Приказе Минздравсоцразвития РФ от 14.12.2009 № 984н «О порядке проведения дополнительной диспансеризации работающих граждан» несколько иное определение: «под диспансеризацией ... понимается комплекс мероприятий, проводимых с целью определения рисков развития заболеваний, раннего выявления имеющихся заболеваний, ... сохранения и укрепления физического и психического здоровья ...» [6].

Принципы единства профилактики и лечения легли в основу государственной политики в области здравоохранения впервые в мире были введены в Советской России под руководством наркома здравоохранения Николая Александровича Семашко. До 1983 года диспансеризацией преимущественной занимались медицинские учреждения предприятий [28]. В июне 1983 года на Пленуме ЦК КПСС было принято решение о переходе к ежегодной диспансеризации всего населе