Программа для анализа вариабельности сердечного ритма

В уроке вы узнаете о некоторых возможностях приставки ECG Light и программного обеспечения для ПК ECG Control: автоматизированное проведение анализа вариабельности сердечного ритма. В предыдущих роликах вы узнали, как зарегистрировать, просмотреть и распечатать электрокардиограмму с помощью ПО ECG Control, а также как провести контурный анализ ЭКГ. Давайте посмотрим, как провести анализ вариабельности сердечного ритма с помощью программного обеспечения ECG Control.

Содержание урока

00:40 — 01:30 Суть анализа вариабельности сердечного ритма и его применение в медицине;

01:30 — 05:20 Проведение анализа ВСР с помощью ПО ECG Control:

02:26 — 02:48 Описание ритмограммы записи ЭКГ;

02:49 — 03:05 Описание скатерограммы анализируемого фрагмента ЭКГ;

03:05 — 03:23 Описание гистограммы записи электрокардиограммы;

03:23 — 03:44 Вывод результатов автоматического анализа вариабельности сердечного ритма программой ECG Control;

03:45 — 04:50 Информативные показатели анализа вариабельности сердечного ритма;

04:50 — 5:20 Расшифровка анализа вариабельности сердечного ритма

Текст урока

Давно известно, что интервалы между сердечными сокращениями не являются одинаковыми, они постоянно изменяются, даже если человек находится в состоянии полного покоя. Оценка отклонения длительностей кардиоинтервалов и составляет суть анализа вариабельности (а то есть «изменчивости») сердечного ритма. В настоящее время анализ ВСР признан достаточно эффективным методом оценки функционального состояния организма и широко используется в кардиологии, спортивной медицине, педиатрии, валеологии, неврологии и нейрохирургии. Однако клиническое значение исследования ВСР оставим специалистам. В Интернете есть довольно много информации на эту тему.

Давайте проведем анализ вариабельности сердечного ритма с помощью программы ECG Control. Зарегистрируйте электрокардиограмму USB-приставкой ECG Light длительностью не менее пяти минут. Откройте файл с зарегистрированной кардиограммой и перейдите на вкладку «Анализ ВСР». Для выбора начала анализируемого участка передвиньте ползунок в верхней части окна программы. Выбор начала фрагмента необходим в том случае, если начало записи кардиограммы искажено артефактами движения. Начиная с выбранного момента, для анализа автоматически отбираются 300 кардиоинтервалов. В верхней части страницы «Анализ ВСР» в графическом виде представлена ритмограмма – зависимость длительности кардиоинтервала, измеряемого между двумя последовательными R-зубцами, от времени. Программа автоматически распознает некорректные интервалы и «выбрасывает» их из анализируемого фрагмента, что проявляется на ритмограмме «пустыми» участками.

В левой части представлена скатерограмма, по оси «x» которой откладывается длительность каждого текущего сердечного сокращения, а по оси «у» длительного каждого последующего кардиоинтервала. В правой части окна программы представлена гистограмма распределения длительностей кардиоинтервалов (по оси х откладывается длительность интервала, по оси у – частота его появления на анализируемом участке).

Внизу страницы находится текстовое поле, в которое программа выводит словесное описание результатов автоматической диагностики, а также наиболее важные статистические параметры ВСР: индекс напряжения, мода и амплитуда моды, среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации, а также средняя частота сердечных сокращений.

Наиболее распространенный показатель, который применяется для оценки ВСР, – это индекс напряжения или стресс-индекс. Чем больше в анализируемом фрагменте кардиоинтервалов одинаковой или близкой длительности, тем выше этот показатель. Считается, что его повышение связано с напряжением регуляторных систем организма и усилением тонуса симпатической нервной системы. В норме индекс напряжения колеблется в пределах 80-150 условных единиц. Мода указывает на наиболее часто встречающееся значение длительности кардиоинтервалов, амплитуда моды – на их количество. Среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации являются суммарными показателями вариабельности, на которые оказывает воздействие как симпатическая, так и парасимпатическая нервная система.

Анализ приведенной электрокардиограммы показал завышенный индекс напряжения и малое среднеквадратичное отклонение. В терминах ВСР такое состояние организма называется симпатикотония – высокий уровень напряжения регуляторных механизмов; в расшифровке автоматизированного анализа даются рекомендации на основе измеренных статистических параметров вариабельности сердечного ритма.

На этом пока всё, о других возможностях программного обеспечения смотрите в следующих видеороликах. Спасибо за внимание и будьте здоровы!

ПО для анализа ВСР, вариабельность сердечного ритма, домашний кардиограф, кардиоинтервал, анализ ЧСС, анализ по Баевскому, гистограмма ЭКГ, ритмограмма, скатерограмма ЧСС

Добрый день, всем! Учусь я в техническом вузе и занимаюсь разработкой программных и аппаратных средств для обработки и регистрации биомедицинских сигналов и данных. Поскольку начал этим заниматься около трех лет назад, в настоящее время скопились некоторые наработки, с одной из которых я бы хотел вас и познакомить.

Наверное, одним из самых распространенных биомедсигналов является электрокардиосигнал. Именно его обработкой и занимается наш преподавательский состав. Сигнал этот относительно легко получить. В настоящее время достаточно всего лишь двух электродов, прикладываемых к телу человека, чтобы увидеть электрокардиограмму. Но в нашей работе мы использовали три электрода по стандартной схеме Эйнтховена:

Работа началась с построения аппаратной части устройства. Вся схема была собрана сначала на макетнице. Сама по себе схема простая: усилитель AD620, контроллер вообще типичнее некуда – Atmega16, а вот АЦП AD7739(сигма-дельта, 8 каналов и аж 24 разряда, но мы использовали 16). До моего подключения к работе схема была уже рабочей, как я сказал, собрана на макетке. Но посмотреть, что же выдает АЦП можно было только через звуковой редактор с применением фильтрации. То есть режима реального времени никакого не было. Писали в файл, смотрели и всё тут.

В начале было страшновато за всё это браться, поскольку опыта не было никакого. Но стоять на месте тоже не хотелось, поскольку бесконечные лабораторки и лекции были привычной обыденностью и хотелось чего-то еще. Началось все, что называется, по-маленьку. Начал разбираться с программой для контроллера, где проводилась инициализация АЦП, прием выборок и передача их в порт. Система команд, книжки по микроконтроллерам, баловство со светодиодам…Потом постепенно с руководителем начали ставить мини-задачки по данному девайсу, которые я решал за разные временные интервалы.

И в один прекрасный день было принято решение визуализировать сигнал и проделать его дальнейшую обработку. Поскольку наши кафедральные однополчане имеют некий опыт в разработке систем в среде LabVIEW, то и мы решили также дерзнуть и разобраться в данной среде. Я далеко-далеко не первый, кто может говорит об этом, но изучение того или иного программного продукта, среды, языка программирования в разы быстрее, когда перед тобой стоит конкретная задача. Ты набираешься опыта решая, обдумывая те или иные структуры, алгоритмы, когда есть к чему стремиться, а не когда просто что-то читаешь. Да и запоминается решением гораздо эффективнее. Впрочем это и ежику понятно.

Хотелось бы перейти непосредственно к самому программному продукту, который получился в результате наших трудов. Когда я спросил одного опытного LabVIEW-разработчика, сколько он в среднем времени тратит на написание софта, он ответил, что программу можно писать от двух недель до бесконечности. И действительно, всегда хочется что-то подработать в своем якобы конечном варианте…это правда.
Итак, программа для анализа вариабельности сердечного ритма включает в себя два основных режима. Это регистрация ЭКГ-сигнала и его последующий анализ. В первом режиме происходит регистрация ЭКГ и ритмограммы и параллельная запись данных в файл. Посмотрим как это выглядит на лицевой панели:

Режим обработки кардиоинтевалограммы намного сложнее, чем сама регистрация. И включает в себя несколько составляющих. Во-первых происходит расчет статистических характеристик ритмограммы, таких как HR, MxDMn, Mn, Mx, SDNN, CV, D, RRср, RMSSD, PNN50, SI. Последний из перечислимых – индекс напряженности регуляторных систем (SI), вычисляется на основе сформированной методом вариационной пульсометрии гистограммы. Формула для него следующая:

Где Amo – амплитуда моды гистограммы, Mo – мода гистограммы, MxDMn – разница между наибольшим и наименьшим RR-интервалами.

Под гистограммой понимается графическое изображение сгруппированных значений сердечных интервалов, где по оси абсцисс откладываются временные значения, по оси ординат их количество в процентах [1]. Для построения гистограммы использовалась функция General Histogram.
Фактически всё это множество различных параметров представляют собой ничто иное, как статистическую обработку ритма сердца. А ритм сердца или ритмограмма — это массив значений длительностей RR-интервалов, т.е. временного расстояния между двумя самыми большими пиками ЭКГ.(но можно брать не только RR, но и другие зубцы). Так вот эти параметры – это те же самые СКО, дисперсия, max и min, которые повсеместно используются в статистике. Просто некоторые из них названы по-другому, а некоторые немного «накручены». Вот так выглядит БД для вытаскивания из ЭКГ непосредственно ритма.

А это лицевая панель вкладки анализа статистических характеристик:

Наряду с вышеперечисленными характеристиками в этом же окне отображается скаттерграмма, представляющая реализацию метода корреляционной ритмографии. Это метод графического представления динамического ряда кардиоинтервалов в виде «облака» путем построение ряда точек в прямоугольной системе координат. При этом по оси ординат откладывается каждый текущий RR-интервал, а по оси абсцисс каждый последующий [2]. Блок-диаграмма выглядит следующим образом:

Немало времени было уделено на разработку спектрального анализа ритма. При спектральном анализе оценивается вклад тех или иных периодических составляющих в динамику изменений ЧСС. С этой целью оценивается так называемая спектральная мощность колебаний, соответствующая каждому выявленному периоду. Спектральные методы применяются почти исключительно для анализа коротких участков ритмограммы — от 2 до 5 минут [3]. Границы каждого периоды в отечественной врачебной практике недавно были нормированы на одном из крупных собраний специалистов этой области. Теперь есть конкретные значения для каждого частотного диапазона. К сожалению, блок-диаграмма спектрального анализа настолько огромная, что выложить ее не получиться. Но вот картинку привести можно.

Ну и вкратце про автокорреляционный анализ. Автокорреляционная функция (АКФ) графически представляет собой статистическую взаимосвязь каждого последующего интервала RR с предыдущими и отражает степень централизации управления процессами регуляции. При создании АКФ использовалась функция Correlation Coefficient из палитры Probability and Statistics. На самом деле по стандарту, на который я опирался, мне так и не удалось получить результаты данной функции похожие на истинные значения. Так что есть, над чем поработать.

Как-то после летнего отпуска и прочтения книги Блюма «Стиль программирования» мне сразу захотелось приукрасить и оформить свой проект, что бы глаз радовался. Вот что приблизительно получилось. Это кстати блок-диаграмма для анализа ритмограммы.

Как видите в обоих режимах большое количество подприборов, ну а куда без них. Сопряжение с железом сделано на VISA. Скорость порта максимальная 115200. Для выбора режимов я поставил case-структуру и завел на логический вход Tab-панель. Это конечно не лучший вариант. Но пока вот так. Спектр кардиосигнала, по последним данным, может достигать максимальных частот в районе 500 Гц. Но учитывая, что в наших районных больницах кардиографы «режут» всё где-то после 30 Гц, то мы настроили цифровые фильтры на ограничение ширины спектра от 0 до 100 Гц. Да…сколько мы с этими фильтрами возились. И БИХ, и КИХ, и что только не перепробовали. Но результат есть. Устройство работает и производит регистрацию ЭКГ в режиме реального времени с одновременной визуализацией данных, записью массива данных в файл и с записью результатов проведенного исследования и данных о пациенте в файл.

В последнее время мы включили в программу анализ данных еще и с помощью нелинейных методик. Хочется отметить также, что некоторые компоненты данной обработки служат нам для оценки эмоционального состояния испытуемого, но над этим мы только начали работать. Да, совсем забыл… аппаратную часть мы решили сделать нормально на печатной плате, поскольку на макетницы бывают часты замыкания и разрывы. В итоге в этой работе я еще и с ЛУТом потренировался, да и пайки не мало было. К тому же устройство мы спрятали в корпус, довольно красивый. А само устройство выглядит вот так:

  • исследование вегетативного тонуса по вариабельности ритма сердца (анализ во временной области и спектральный анализ) в соответствии с Международным стандартом (1996 год)
  • реакция на стандартизированные стимулы — анализ кардиоваскулярных проб по Ивингу (ортостатическая проба, проба Вальсальвы, проба с глубоким управляемым дыханием, проба с изометрическим сокращением) с автоматическим вычислением показателей вегетативной реактивности
  • диагностика диабетической и алкогольной невропатии с использованием кардиоваскулярных тестов
  • уточнение состояния вегетативного баланса и выявление психоэмоционального напряжения с помощью кросс-анализа* вариабельности ритма сердца и вариабельности длительности дыхательного цикла (патент РФ № 2195163)

* в стандартный комплект не входит

*Мы подготовим коммерческое предложение или поможем с выбором оборудования

  • Пожалуйста, заполните все поля формы, помеченные символом *
  • Неверный формат адреса электронной почты! Пожалуйста, введите правильный адрес. Пример: ‘user@domain.ru’.
  • Пожалуйста, введите полный номер телефона. Обязательно указывайте код страны и код города, как это показано в примере. Номер телефона не может содержать меньше 10 цифр.

В последние два десятилетия учеными была осознана значимость взаимосвязи между состоянием вегетативной нервной системы (ВНС) и смертностью в результате сердечно-сосудистых заболеваний, включая внезапную сердечную смерть. Экспериментальные подтверждения связи между предрасположением к аритмиям с летальным исходом и признаками либо повышенной симпатической, либо сниженной вагусной активности подтолкнули ученых к разработке методов количественной оценки вегетативной (автономной) активности. Анализ ВРС представляет собой один из наиболее многообещающих методов такой оценки.

В 1996 году Европейское кардиологическое общество и Северо-Американское общество электростимуляции и электрофизиологии создали специальную комиссию, которая разработала и опубликовала документ «Вариабельность ритма сердца. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования».

В литературе изложены три подхода к измерению ВРС: анализ во временной области, анализ частотных характеристик и реакция на стандартизированные стимулы — кардиоваскулярные рефлекс-тесты. Первые два подхода из вышеперечисленных описаны в Международном стандарте 1996 года, а последний подробно изложен в публикациях Д. Ивинга. Он предложил использовать стандартный набор тестов, которые получили название «Кардиоваскулярные тесты по Ивингу». Эти простые неинвазивные кардиоваскулярные тесты стали золотым стандартом, при помощи которого объективно диагностируется вегетативная невропатия. Их впервые использовали для оценки диабета, но они все больше и больше применяются и в ряде других случаев, где предполагается вегетативное повреждение.

Прекрасным воплощением описанных методов является программа анализа вариабельности ритма сердца «Поли-Спектр-Ритм». В настоящее время многие кардиологи и медицинские специалисты во всем мире успешно используют это программное обеспечение в своей работе. Вы тоже можете получить такую возможность.

Программа «Поли-Спектр-Ритм» позволяет анализировать электрокардиограммы, записанные с помощью различных приборов, производимых компанией «Нейрософт»:

Читайте также
1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (No Ratings Yet)
Загрузка...
Adblock
detector