Прошу извинения. Это устаревшая страница. Новый адрес страницы
http://mashinva.narod.ru/researches.html

Проекты, исследования.

• Sum(QX) - сумма квадратов наименьших расстояний от узлов графа до оси Х. (Напомним, что граф сердечного ритма вписан в квадрат со стороной равной вариационному размаху (ВР): ВР=RRmax-RRmin. Ось Х - диагональ квадрата, берущая свое начало в левом нижнем углу. Ось Y - диагональ, исходящая из правого нижнего угла.)
• Sum(QY) - сумма квадратов наименьших расстояний от узлов графа до оси Y.

Согласно таблице 1, сумма квадратов наименьших расстояний от узлов графа до оси Х имеет очень высокую корреляцию с показателями тонуса парасимпатической нервной системы - RMSSD и HF (коэффициент корреляции между lnRMSSD и lnHF равен 0.9631). В тоже время, сумма квадратов наименьших расстояний от узлов графа до оси Y тесно связана с общей вариабельностью сердечного ритма - SD и PW (коэффициент корреляции между SD^2 и PW равен 0.9938, а между lnSum(QY) и ln(lnSD) 0.9920).
Логично было ожидать высокую корреляцию отношения Sum(QX) к Sum(QY) с показателями HFn (HFn=100*HF/PW) и LF/HF (LF-мощность спектра сердечного ритма в низкочастотном диапазоне). Это подтвердил корреляционный анализ, результаты которого представлены в Таблице 2 (PXY=Sum(QX)/Sum(QY)). Дополнительно приведены значения коэффициента корреляция для показателя DFA (Detrended Fluctuation Analysis).

На следующем шаге мы рассчитали значения показателя PXY для гармонического колебания с различным периодом и амплитудой. Анализ показал наличие связи PXY с частотой гармонических колебаний. Исключение составили колебания с нечетными периодами (например, 5, 15 сек.), что вытекает из природы графа (возникает асимметричность графа относительно осей X и Y).
Но в отличие от моделируемого гармонического колебания, реальный сердечный ритм содержит множество колебаний различной частоты и амплитуды, динамично изменяющихся во времени. Нами была выдвинута гипотеза: показатель PXY отражает ведущую (центральную) частоту колебаний, имеющих наибольшее влияние на сердечный ритм. Для обоснования этой гипотезы были проанализированы спектрограммы сердечного ритма, определены частоты пиков с максимальной спектральной плотностью, которые затем сравнивались с PXY. Коэффициент корреляции между PXY и частотой пика с максимальной спектральной плотностью (fmax) хотя и оказался достаточно высоким (r=0.7035, р=0.00), но потребовал более детального анализа конкретных ритмограмм. Это позволило выделить три варианта отношений между PXY и fmax.
1) Наблюдается очень высокое совпадение значений PXY и fmax (например, fmax=0.082, PXY=0.080). Это характерно для состояния активного покоя (готовность к выполнению деятельности). Можем предположить, что при этом высоко влияние вегетативной нервной системы (ВНС) на регуляцию сердечного ритма.
2) Рост PXY значительно опережает рост fmax (например, fmax=0.301, PXY=1.082). Данный процесс характерен для состояния глубокого расслабления. Это сопровождается снижением роли ВНС в регуляции сердечного ритма, нарастанием хаотичности процесса. Значения PXY стремятся к 1.0. Именно такие значения были получены нами при моделировании "белого шума".
3) Снижение fmax сопровождается ростом PXY (например, fmax=0.016, SD=3257 msec2, PXY=0.328 - хроническое перенапряжение, регистрация в состоянии покоя). Данный процесс характерен для высокого психического напряжения и различных патологических процессов. Смеем предположить, что в этом случае нормальная регуляция сердечного ритма через ВНС становится невозможным, что также сопровождается ростом хаотичности процесса, но с очень низкой амплитудой (выраженная стабилизация ритма).
Отдельно необходимо рассмотреть случай, когда спектрограмма содержит значимые пики в различных диапазонах частот. В этом случае показатель PXY представляет собой результирующую частот двух колебаний. Например, при наличии пиков спектральной плотности с частотой 0.102 Гц (LF-диапазон, SD=337420 msec2) и 0.207 Гц (HF-диапазон, SD=31345 msec2), значение PXY было равно 0.132 Гц. Заметим также, что показатель PXY наиболее чувствителен к колебаниям в диапазонах LF и HF.
Для четырех групп обследуемых: 1 - норма, 2 - невротическое возбуждение, 3 - функциональное утомление, 4 - психическое перенапряжение были рассчитаны средние значения анализируемых показателей графа по каждой группе (Таблице 3, Nv - число выборок, значения Sum(QX) и Sum(QY) даны в msec2).

Как и ожидалось, максимальное значение Sum(QX) (индикатора активности парасимпатической нервной системы) было получено для первой группы ("Норма"), и минимальное - для четвертой ("Перенапряжение"). Максимальное значение Sum(QY) (показателя общей вариабельности сердечного ритма) характерно для состояния невротического возбуждения (влияние корково-лимбических систем, отметим значительное снижение PXY - показателя ведущей (результирующей) частоты колебаний сердечного ритма). Высокое значение PXY для группы "Перенапряжение" отражает ранее рассмотренную нами динамику повышения PXY при снижении fmax для случаев стабилизации ритма.
Использование показателей SumQX, SumQY и PXY в дискриминантном анализе позволили существенно повысить точность дифференциальной диагностики представленных выше функциональных состояний.
В заключении позволим себе вернуться к упомянутому ранее факту несовпадения середины квадрата, в который вписывается граф, со средним значением RR-интервалов: середина вариационного размаха может отличаться от RRcp-RRmin. Рассмотрим возможные три варианта:
1)ВР/2-(RRcp-RRmin)>0 - характерно для переходного процесса: плавная (долговременная) смена одного функционального состояния другим, устойчивое эмоциональное возбуждение.
2)ВР/2-(RRcp-RRmin)<0 - характерно для нарушения регуляции сердечного ритма: резкая (кратковременная) смена одного функционального состояния другим, резкая волна эмоционального возбуждения.
3)ВР/2-(RRcp-RRmin)=0 - характерно для стационарного процесса.
Для обоснования своей гипотезы мы сравнили свои результаты с оценками стационарности временного ряда, полученные стандартным путем (через проверку постоянства во времени математического ожидания и дисперсии ряда). Разность между ВР и (RRcp-RRmin) мы выразили в процентах от (RRcp-RRmin): Dvm=100*(ВР/2-(RRcp-RRmin))/(RRcp-RRmin). Для оценки значимости отношений между двумя категориальными переменными по критерию Pearson Chi-square мы воспользовались данными регистрации RR-интервалов в состоянии покоя (N=10036). Мы рассчитали стационарность по Dvm, когда разность не превышала 1, 2 и 3 процентов (Таблица 4).

Согласно результатам, представленным в таблице 4, показатель Dvm действительно может служить оценкой стационарности временного ряда. Анализ реальных ритмограмм показал, что выбор Dvm=1% приводит к более точной диагностике стационарности, чем в случае стандартной оценке. Безусловно, последующие исследования должны подтвердить или опровергнуть нашу гипотезу.

Согласно таблице 1, уровень сложности системы (как по числу узлов, так и по числу ребер) наиболее высокий в спокойном состоянии (норма) и уменьшается при росте психического напряжения. Показатели энтропии (уровень неопределенности) и относительной организации системы (как по числу узлов, так и по числу ребер) минимальны для первой группы и максимальны для психического напряжения.
Дополнительно был рассчитан показатель ND/NRib. Корреляционный анализ выявил интересную закономерность между этим показателем и числом узлов. Если для первых трех групп значения r - коэффициента Пирсона указывали на высокую положительную взаимосвязь между ND и ND/NRib (0.98, 0.94 и 0.87, соответственно), то для состояния психического напряжения r=-0.75. Это можно прокомментировать следующим образом: в обычных условиях рост или снижение числа узлов сопровождается идентичным ростом или снижением числа ребер. В состоянии высокого психического напряжения, снижение числа узлов сопровождается относительно более выраженным снижением числа ребер графа сердечного ритма. В дальнейшем планируется продолжить исследования показателей графа сердечного ритма, используя дискриминантный анализ.

Из таблицы 1 видно, что чем спокойнее субъект, тем меньше показатель alfa (стремится к 0.5). При психическом напряжении показатель приближается к 1.00. При невротическом возбуждении alfa превышает 1.00.
Коэффициент корреляции Пирсона между alfa и VLFn указывает на высокую положительную связь (рост относительной мощности спектра в VLF-диапазоне совпадает с ростом показателя alfa) для всех групп, кроме четвертой. В состоянии психического напряжения коэффициент корреляции резко снижается (зависимость между показателями становится не очевидной). Любопытно отметить, что показатель alfa имеет отрицательную корреляционную связь (но менее выраженную) с HFn (100*HF/TP).
Согласно однофакторному анализу ANOVA (по четырем группам) коэффициент Фишера для alfa равен 2214, для числа ребер графа сердечного ритма F=4468, для показателя уровня сложности системы по числу узлов графа F=3814.
В дальнейшем планируется продолжить исследования возможности применения DFA на коротких выборках для дифференциальной диагностики различных функциональных состояний.