Статья

Название статьи МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ РЕГУЛЯТОРНЫХ СИСТЕМ И ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АРИТМИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА КОРОТКИХ УЧАСТКОВ КАРДИОГРАММЫ
Автор Е.Б. Горбунова
Рубрика РАЗДЕЛ IV. МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
Месяц, год 06, 2017
Индекс УДК 51-7.57.087
DOI
Аннотация Вариабельность сердечного ритма принято считать интегральным показателем состояния регуляторных систем человека. Одним из вариантов численной оценки вариабельности сердечного ритма является использование статистических характеристики последовательности интервалов между соседними R-зубцами кардиограммы. При этом применимость статистических методов оценки вариабельности ограничивается требованием к стационарности анализируемого процесса, поскольку длительность стационарных участков кардиоинтервалограммы обычно недостаточна для полноценного вероятностно-статистического анализа. В данной работе исследована возможность применения статистического метода обработки малых выборок данных для анализа коротких участков кардиоинтервалограмм. Использование при диагностике коротких участков дает следующие преимущества: – возможность анализировать вариабельность ритма на любых интересующих фрагментах кардиограммы, не прибегая к сложным алгоритмам выделения стационарных участков, без которых нельзя обойтись при спектральном анализе; – возможность использовать сравнительно короткие не зашумленные участки при работе с зашумленными ЭКГ с сильными нарушениями ритма; – возможность анализа динамики изменения вариабельности; – возможность оценки индекса напряжения при изменении состояния испытуемого. Рассмотрен специальный метод имитационного дополнения малых выборок данных, позволяющий увеличить достоверность оценки плотности вероятностей и числовых параметров распределения при объеме выборки данных менее ста значений. Исследован пример оконной обработки участка кардиограммы. Установлена целесообразность применение данного подхода при анализе напряженности регуляторных систем испытуемого при физической нагрузке. К недостаткам предложенного подхода можно отнести то, что абсолютные значения показателей вариабельности и индекса напряженности, хотя претендуют на большую точность, не всегда согласуются с общепринятыми значениями, поскольку имеют меньший интервал усреднения.

Скачать в PDF

Ключевые слова Вариабельность сердечного ритма; RR-интервал, статистика малых выборок; метод имитационного дополнения; индекс Баевского; малая выборка; анализ нестационарных процессов.
Библиографический список 1. Рябыкина Г.В., Соболев А.В. Вариабельность ритма сердца: монография. – М.: Изд-во «Стар'Ко», 1998. – 196 с.
2. Andre E. Aubert´, Bert Seps and Frank Beckers. Heart Rate Variability in Athletes // Sports Med. – 2003. – Vol. 33 (12).
3. Баевский Р.М. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. – М.: Медицина, 1979. – 298 с.
4. Синютин С.А. Структурный анализ электрофизиологических сигналов // Известия ТРТУ. – 2004. – № 6 (41). – С. 156-166.
5. Синютин С.А., Захаревич В.Г. Анализ стресса по данным вариационной пульсометрии с помощью Wavelet преобразования // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 9 (134). – С. 61-67.
6. Verlinde D, Beckers F, Ramaekers D, et al. Wavelet decomposition analysis of heart rate vari-ability in aerobic athletes // Auton Neurosci. – 2001. – Jul. 20. – Vol. 90 (1-2). – P. 138-41.
7. Akselrod S. Spectral analysis of fluctuations in cardiovascular parameters: a quantitative tool for the investigation of autonomic control // Trends Pharmacol Sci. – 1988. – No. 9 (1). – P. 6-9.
8. Гаскаров Д.В., Шаповалов В.И. Малая выборка. – М.: Статистика, 1978. – 248 с.
9. Rosenblatt M. Remarks on some nonparametric estimates of a density function // Annals of Mathematical Statistics. – 1956. – Vol. 27. – P. 832-835.
10. Parsen E. On estimation of a probabilities for sums of bounded random variables // Annals of Mathematical Statistics. – 1962. – Vol. 33. – P. 1065-1076.
11. Самойленко А.П., Горбунова Е.Б. Технологии прогнозирования надежности РЭА при ограниченных объемах статистических выборок: монография. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2014. – 154 с.
12. Самойленко А.П., Горбунова Е.Б. Метод восстановления плотности вероятностей про-гнозируемой случайной величины по укороченной выборке данных // Нелинейный мир. – 2015. – № 6. – С. 10-17.
13. Горбунова Е.Б. Метод непараметрической оценки закона распределения случайного пара-метра по малому числу наблюдений // Инженерный вестник Дона. – 2014. – № 3. – Режим доступа к журн.: ivdon.ru/magazine/archive/n3y2014/2516 (дата обращения 9.12.2016).
14. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работ-ников. – М.: Физматлит, 2006. – 816 с.
15. Рангайан Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход: пер. с англ. / под. ред. А.П. Немирко. – М.: Физматлит, 2007. – 440 с.
16. Pan J, Tompkins W.J. A real time QRS detection algorithm // IEEE Trans. Biomed. Eng.
– 1985. – Vol. 32. – P. 230-236.
17. Rangayyan R.M. Biomedical signal analysis: A Case-Study Approach // IEEE Press and Wiley, New York, NY, 2002. – 516 p.
18. Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстрэп: статистический анализ в био-логии и экологии с использованием R. – Тольятти: Кассадра, 2013. – 305 с.
19. Silverman B.W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis, Monographs on Statistics and Applied Probability, Chapman and Hall. 1986.
20. Efron B. An introduction to the bootstrap / Brad Efron, Rob Tibshirani. p. cm. Includes biblio-graphical references. ISBN 0-412-0423 1-2 1. Bootstrap (Statistics) I. Tibshirani, Robert. 11. Title. QA276.8.E3745 1993 5 19.5'44-dc20 93-4489 CIP.
21. Синютин С.А. Анализ RR интервального ряда в условиях многочисленных помех // Ползуновский вестник. – 2012. – № 3-2. – C. 56-59.

Comments are closed.