Анализ фазовых портретов R-R интервалограмм

Интерес к исследованию сердечных ритмов вызван сформировавшимся к настоящему времени убеждением, что в ритме сердца человека закодирована информация o процессах, протекающих не только в самом сердце и кровеносной системе, но и в различных функциональных системах организма: центральной и периферийной нервной системе, различных рецепторах и т.п.. Этот факт и относительная простота регистрации сердечных ритмов имеют важное значение для разработки методов диагностики патологий, связанных не только с функционированием сердечно-сосудистой системы, но и других органов.

Предикатом возникновения внезапной сердечной смерти зачастую является увеличение продолжительности кардиоцикла, которую, в свою очередь, можно оценить с помощью R-R-интервалограммы.

Для снятия интервалограмм использовался программно-аппаратный комплекс «Варикард». Данные преобразовывались в текстовый формат таким образом, чтобы файлы содержали длительности R-R интервалов в мс.

 Наблюдения производились в основном с опором на интервалограммы относительно здоровых людей (студенты, не старше 20 лет). Выяснилось, что амплитуды R-R-интервалов распределены по фиксированным уровням. Также были определены их конкретные значения в мс (девять уровней).

Эти амплитудные уровни интервалограмм были названы энергетическими, так как увеличение амплитуды R-R-интервалов свидетельствует о повышении энергетического состояния сердца.

Для оценки характера ритма сердца строился фазовый портрет (ФП) интервалограммы. Для реконструкции ФП производилось численное дифференцирование данных. При нормальной работе сердца ФП имеет форму маленького хаотически заштрихованного клубка, а по мере ухудшения состояния — растёт в масштабе и постепенно превращается в геометрическую фигуру типа ромба или креста.

Для количественного анализа ФП с помощью математических формул поворота и переноса осей координат ФП проецировался в натуральную величину в начало координат для построения вокруг него описывающего эллипса с помощью известной формулы:

где a и b – длины полуосей эллипса, α – угол от 0º до 360º, x и y – координаты точек.

По значениям полуосей эллипса рассчитывалась его площадь: S = a*b*pi, которая, в свою очередь, зависит от величины фигуры на ФП, а, следовательно, и от величины развитости патологии. Площадь эллипса рассеяния на первом уровне у большинства испытуемых принимала одинаковое значение, поэтому оно было принято эталонным (Sэт=39,2699). Отношение значения вычисленной площади к эталонному значению определяет так называемый энергетический коэффициент состояния сердца: I_e = S/Sэт.

Наряду с этим вычислялась мода интервалограммы (значение уровня, на котором находится максимальное количество длительностей R-R интервалов), по величине которой определялся номер соответствующего энергетического уровня, который был назван основным (E_o), а уровень относительно максимального значения – высшим (E_в).

Также был введён коэффициент близости, который рассчитывался как разность между значениями высшего и основного уровня I_r = E_в – E_o.

Исследования показали, что энергетический коэффициент I_e имеет резкий перепад значений при переходе к болезни. Это даёт возможность выявить патологические архитектурные изменения проводящей системы сердца. Исходя из наблюдений, можно предположить, что нормальная работа сердца характеризуется значениями энергетического коэффициента I_e< 500. Далее идёт резкое повышение его до значений порядка 1000, а  при эволюции патологии последующее увеличение до значений порядка 10000. Нужно отметить, что чрезмерное уменьшение энергетического коэффициента (I_e порядка 10) показывает о снижении вариабельности сердечного ритма и, следовательно, о появлении автоматизма в сердце (т.е. о неуправляемости сердца мозгом). Расчёт производился по значительному количеству R-R интервалов (больше 500).

Введение коэффициента близости I_r позволяет численно показать, на сколько основной режим работы сердца приближен к максимально выявленному (высшему), в том числе к патологическому уровню. Значение I_r ≤ 2 (при девятиуровневой  оценке) можно принять за существенную приближённость к высшему уровню. Для анализа использовались двухмерные проекции ФП. Для увеличения информативности в настоящее время ведётся работа по разработке подходов к численному анализу трёхмерных ФП.

(с) Роман Исаков, А.А. Кузнецов