врм что это в медицине

Вариабельность сердечного ритма

Исследование вариабельности ритма сердца выступает в качестве комплексного показателя. Благодаря этому можно проводить оценку функциональных отношений между сердечной сосудистой, а также нейро-гуморальной системами.

Первоочередно, данный метод применяется для исследования функциональных способностей здоровых граждан. ВСР очень часто используется для исследования состояния здоровья людей спортивной сферы, а также космонавтов. В тот же момент, данный метод зарекомендовал себя в обследованиях раннего диагностирования отклонений в сердечной сосудистой системе. Кроме того, это измерения производят на доступном клиникам оборудовании, в частности при помощи прикроватных мониторов пациента.

О том что такое вариабельность сердечного ритма и как измерить этот показатель на мониторе пациента Votem — смотрите в нашем видеоролике.

Причины вариабельности ритма. Что это?

Вариабельность ритма сердца (англ. h eart rate variability; HRV) представляет собой изменения интервалов между систолами. Они образуются из-за влияния различных факторов как внешнего формата, так и внутреннего. Данный показатель определяется при помощи обследования продолжительности периодов сердечных сокращений за конкретное время. Как правило, для этого применяют показания электрической кардиограммы, точнее расстояние между зубцами R.

Кроме определения интервалов R-R используют определение N-N, точнее промежутков между обычными показателями, что в особенности имеет значение тогда, когда у больного диагностирована аритмия.

Организм человека представляет собой систему открытого типа. Это означает, что все изменения в среде сразу же отражаются на работе организма. Данная особенность является вариабельной основой, то есть изменение данных жизнедеятельности происходит из-за влияния разных факторов.

Сердце в данном случае представляет собой достаточно чуткий орган. На его деятельность особое влияние оказывает общее состояние организма, а тем более эндокринная и нервная системы. При выявлении каких-либо изменений в организме, на работу сердца определенным образом оказывает влияние нервная система. Отдел симпатического назначения увеличивает частоту сердечных биений, силу сокращений. А вот действие блуждающего нерва обратное, а именно происходит уменьшение рассматриваемых показателей.

Учитывая сказанное, ВСР помогает определить изменения в работе сердца. Значит, благодаря ему можно определить отклонения в деятельности систем регуляции.

Способы диагностирования HRV

Как уже упоминалось выше рассматриваемый метод достаточно прост, но он чаще всего используется в стационарных условиях. Это объясняется тем, что необходимо полностью контролировать уровень нагрузки на организм. Так удастся получить точные данные о состоянии сердечной работы, а также о реакции сердца на разные стимулы.

Диагностику вариабельности можно проводить несколькими вариантами. В зависимости от того, какова продолжительность регистрации проводится следующая классификация:

Наиболее часто применяют кратковременные записи. В зависимости от того, какие задачи выполняются в процессе обследования, они классифицируются на:

В настоящее время имеется довольно много вариантов анализа. К ним относятся:

Какие еще факторы влияют на изменения ритма сердца?

Необходимо учитывать то, что на данные изменения ритма сердца оказывает влияние не только здоровье. На это влияют и некоторые иные факторы:

Кроме того, на ВСР отрицательное воздействие оказывают нарушения сна, режима питания, употребление тех или иных медицинских препаратов, а также загрязнение среду окружения. Проще говоря, все то, из-за чего нарушается работа организма, а тем более его систем регуляции.

Вариабельность ритма достаточно быстро уменьшается во время некоторых заболеваний — ишемия, гипертензия, инсульт, болезнь Паркинсона.

Кроме того, при наличии следующих болезней, показатели будут снижены, но не критично — синдром перетренировки, начальная стадия сердечной недостаточности, склероз и др.

Особенно важен данный метод в случае, если будет использована в исследованиях новорожденных, а также детей в утробе с целью оценивания риска наличия синдрома внезапной смерти.

Вариабельность ритма сердца — это довольно простая методика для обследования наиболее важных систем органов. Благодаря тому, что это достаточно недорогой метод обследования, его очень часто используют во время скрининговых обследований массового типа. Это делается для того, чтобы определить возможные отклонения на начальной стадии. Расширенное использование в сфере космонавтики, а также для обследований спортсменов, подтверждает профилактическую важность метода.

Источник

О чем вам расскажет вариабельность сердечного ритма: гид

Как один параметр, измеренный с помощью смартфона, определяет состояние вашего организма

Многие ученые считают, что будущее за превентивной медициной: наши гаджеты будут собирать достаточное количество информации о показателях здоровья, чтобы можно было начать принимать меры еще до того, как появится реальная проблема. Пока это во многом мечты: точные замеры по-прежнему делаются в лабораториях и клиниках на дорогом и мощном оборудовании.

Тем не менее кое-что уже можно измерять и с помощью смартфона. Например — вариабельность сердечного ритма (heart rate variability, HRV). Мобильные приложения научились «распаковывать» простую метрику в десятки полезных данных об организме, по которой делаются выводы об уровне стресса, работе центральной нервной системы и многом другом.

Как это возможно? Расскажем в нашем гиде.

Космическая технология

Использовать HRV начали еще в 1960-х. Его придумали как неинвазивный способ измерять уровень стресса в организме, оценивать функциональное состояние, риск заболеть и другие параметры. Изначально HRV применяли, чтобы следить за самочувствием астронавтов. Но вариабельность оказалась таким всеобъемлющим показателем, что вскоре изучать ее стали и за пределами NASA.

Что такое вариабельность сердечного ритма

Если очень упрощать — это показатель, отражающий неравномерность вашего сердцебиения.

Сердце бьется с неравными интервалами. Если ваш пульс — 60 ударов в минуту, это не значит, что ваше сердце сокращается ровно раз в секунду. На самом деле, ваше сердцебиение выглядит примерно так:

И это совершенно нормально. Сердце и не должно биться равномерно, оно даже не должно к этому «стремиться». Напротив — чем больше неравномерность, она же вариабельность сердечного ритма, тем лучше ваше функциональное состояние.

Как измерить HRV?

Показатели вариабельности рассчитывают различные приложения. Среди них, к примеру, Welltory — один из топовых сервисов в этой сфере с российскими корнями. Есть еще HRV4Training — это приложение заточено под спортсменов и помогает понять, как тренировки влияют на вариабельность (и наоборот). Приложение платное, им пользуются профессиональные спортсмены вроде членов NBA, NHL и участников Олимпийских игр.

Если вы хотите повысить точность измерений, можно подключать к приложениям гаджеты, которые считывают показатель вариабельности сердечного ритма — например, нагрудный датчик, специальный фитнес-браслет или клипсу. Есть и такие приложения — в частности, CardioMood и Elite HRV, — где вариабельность измеряется не с помощью камеры, а исключительно с помощью кардиомониторов.

Также показатель вариабельности самостоятельно измеряют некоторые гаджеты: например, Apple Watch и Oura Ring (кольцо, чья основная цель — мониторинг сна). Результаты можно увидеть в приложениях Apple Health и Oura соответственно. Но тут есть нюанс: эти гаджеты измеряют всего один показатель вариабельности — и поэтому их нельзя использовать для расширенной аналитики, в том числе подключать к приложениям, разработанным именно для анализа вариабельности.

Обратите внимание, что не каждый гаджет подойдет для измерения вариабельности — например, популярные Fitbit и Mi Band не «отдают» значения интервалов между ударами сердца, поэтому на базе их данных нельзя вычислить параметры, связанные с HRV. Список подходящих устройств можно посмотреть, например, тут.

Какие показатели рассчитываются на базе HRV

Один из главных параметров вариабельности сердечного ритма — это SDNN (Standard Deviation of the Normal-to-Normal). Как можно догадаться из названия, он помогает узнать стандартное (среднеквадратичное) отклонение интервалов между ударами сердца — их еще называют RR-интервалами — от среднего значения. Именно этот параметр отслеживают Apple Watch, и его можно увидеть в приложении Apple Health.

Есть еще один важный параметр вариабельности, сходный с SDNN — RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences). Для его расчета используется разница между каждым RR-интервалом и предыдущим интервалом — то есть этот показатель дает представление о динамике. Параметр RMSSD использует в измерении вариабельности кольцо Oura Ring — его вы увидите на графике HRV в приложении Oura.

И SDNN, и RMSSD, и RR-интервалы измеряются в миллисекундах (мс).

На базе полученных параметров — SDNN, RMSSD и RR-интервалов — высчитывают и другие показатели. Один из важнейших — это pNN50: он показывает вероятность того, что каждый случайно выбранный интервал будет отличаться от среднего более чем на 50 мс. Сравнивая здоровых людей с теми, у кого, например, есть проблемы с сердцем, можно увидеть, что у здоровых показатель pNN50 оказывается выше.

Еще на базе HRV рассчитываются «волны». Не будем углубляться в детали — просто представьте, что все RR-интервалы выстроили в столбики, и стали считать маленькие колебания волнами с высокой частотой (high frequency, HF), а большие — с низкой (low frequency, LF и very low frequency, VLF).

Какое отношение к здоровью имеют эти цифры?

Это главный вопрос. Речь здесь идет не прямом соответствии показателя состоянию организма (сдаешь анализ на кортизол –> понимаешь, какой у тебя уровень стресса), а о корреляции. Но — корреляции, подкрепленной большой статистикой.

Наблюдая, например, за показателем SDNN в течение длительных — суточных — измерений, ученые выяснили, что вариация этого показателя отражает, насколько хорошо в целом организм контролирует работу сердца. Это косвенно говорит о том, эффективна ли вегетативная (автономная) нервная регуляция организма. Обнаружили они это математически — проследив за корреляциями показателя SDNN и параметров, отражающих работу вегетатики.

Вегетативная система регулирует работу желез и внутренних органов в автономном режиме — в том смысле, что не зависит от воли человека: мы не можем усилием мысли заставить сердце биться быстрее или сузить зрачки. Состоит из двух дополняющих друг друга частей — симпатической и парасимпатической. Первая, вопреки названию, обычно не сулит ничего хорошего — это система, реагирующая на стресс. Вторая — регулирует работу организма в расслабленном, спокойном состоянии. Проще всего представить работу двух систем на примере травоядного животного — скажем, зебры: пока она мирно пасется, работает парасимпатическая система, при виде хищника включается система симпатическая. Чрезмерная, незатихающая активность симпатической системы у человека — признак хронического стресса.

Что делает с нами симпатическая и парасимпатическая нервная система. Источник: Silvia Bunge, ResearchGate

С RMSSD, который достаточно точен даже при краткосрочных замерах — около 5 минут, другая история. Ученые во время своих экспериментов, тоже математически, выяснили, что в коротких промежутках на разнице между соседними ударами сердца и вариабельности сердечного ритма больше сказывается парасимпатика — та часть автономной нервной системы, что отвечает за расслабление. Именно поэтому параметр RMSSD можно использовать для того, чтобы оценить, насколько хорошо организм сейчас восстанавливается.

В итоге: RMSSD — более точный параметр для краткосрочных замеров, больше реагирует на парасимпатику, позволяет прямо сейчас оценить восстановление; SDNN — менее точный в быстрых замерах, имеет смысл наблюдать за ним в динамике, чтобы оценить, насколько вы в стрессе, сбалансирована ли автономная нервная система и не является ли ваша симпатика чересчур активированной.

Про упомянутые выше «волны» установили такие соответствия: HF—волны отвечают в большей степени за работу парасимпатической системы и за дыхание. Если они в данный момент сильны, значит, вы активно восстанавливаетесь. Мощность HF-волн недостаточна? Возможно, организм работает из последних сил, и нужно сесть и расслабиться, помедитировать и подышать.

А вот LF-волны, напротив, отражают активность симпатической нервной системы — той самой, что отвечает мобилизацией на стресс. Если их мощность достаточна, значит, вы в тонусе. Слишком высокий показатель может говорить о том, что вы перенапряглись, и нужно сбавить обороты. Низкая активность LF волн — показатель того, что вы чересчур расслаблены, и надо собраться и добавить здорового стресса в жизнь.

Еще один важный показатель — это соотношение LF/HF. Оно отражает то, насколько сбалансирована работа вегетативной нервной системы между двумя ее отделами — симпатическим и парасимпатическим. В норме это соотношение должно быть не ниже единицы.

Показатель VLF тоже говорит скорее о состоянии организма в целом. Он помогает определить, справляется ли автономная нервная система с регуляцией вашего состояния — или для борьбы со стрессом уже приходится подключать центральную нервную систему.

Как это работает: пример

Я измерила вариабельность сердечного ритма во время написания этого текста. Все показатели оказались в порядке: SDNN равен 76 мс (это даже лучше, чем в среднем у женщин моего возраста — 25–35 лет), RMSSD — 59 мс, тоже чуть лучше, чем в среднем. Если же брать нормативные диапазоны, то я буду на верхней границе нормы — отличный результат. И pNN50, который у меня равен 32,8%, находится ровно на уровне среднего здорового молодого человека.

Приложение, которое я использовала — Welltory — выдало мне вердикт: сейчас вы в хорошем состоянии, у вас много энергии, а стресс оптимален. Поэтому, например, я могу сегодня пойти на силовую тренировку или взяться за сложную задачу по работе (чем я, собственно, и занимаюсь).

Но завтра мои параметры могут быть совсем иными — а значит, я получу другие советы и буду корректировать нагрузку в соответствии со своим состоянием.

Другой пример. Вчера я сделала измерение HRV перед сном.

Показатель HF-волн был на уровне 2170 мc2, LF — 1580 мc2. Соответственно, соотношение LF/HF было равно 0,7 — вроде бы ниже нормы. Но, как выяснилось, для позднего вечера это в самый раз: это значило лишь, что я хорошо восстанавливаюсь, и организм вошел в режим расслабления перед сном.

Показатель VLF оказался равен 4495 мc2. Приложение сказало мне, что это очень много — я, видимо, слишком вымоталась, и «из-за повышенного физического или эмоционального возбуждения автономная нервная система уже не справляется с управлением ритмом вашего сердца». В этот день я прошла около 12 тысяч шагов — это почти в два раза больше, чем я хожу обычно. Наверно, проблема была в этом.

Можно проще?

Для тех, кому лень разбираться во всем многообразии сложных параметров вариабельности, приложения предлагают простой «вердикт» — для этого показатели HRV переводятся в интуитивно понятные всем факторы. В случае с Welltory, которым пользуюсь я, это стресс, энергия и продуктивность (в вечернее время параметр «продуктивность» меняется на «тяжесть дня»).

Как рассчитываются эти факторы? Все довольно просто.

Есть готовые формулы, которые исследователи вывели математически, изучая разные параметры HRV, объективные и субъективные факторы самочувствия человека. Оказалось, что уровень стресса коррелирует с SDNN и LF — показателями, связанными с симпатикой. Энергия рассчитывается на базе работы парасимпатики, то есть параметров RMSSD и HF: чем хуже работает парасимпатическая нервная система, тем больше усталости копится — и энергии становится меньше. Наконец, показатель продуктивности/тяжести дня скоррелирован с работой префронтальной коры: чем больше она вынуждена вмешиваться в контроль за работой сердца, тем меньше ресурса остается для продуктивной работы. И определить это можно с помощью параметра VLF.

А как все эти готовые формулы применимы к жизни конкретного человека? Вот как: эти формулы «калибруются» под каждого пользователя приложения. Понятно, что мы все разные — и предсказать самочувствие любого случайного человека по одной и той же формуле было бы нереально. Поэтому приложение использует самообучающийся алгоритм — и в качестве исходных данных берет ваши замеры и обратную связь о самочувствии (картинка в правом верхнем углу).

Как применять это на практике?

Вариабельность сердечного ритма — хороший способ быстро и достаточно точно оценить функциональное состояние организма. В отличие от пульса, который в большей степени отражает реакцию организма на физическую активность, HRV учитывает также ментальную и эмоциональную нагрузку. Поэтому, измерив вариабельность сердечного ритма, вы можете в целом оценить, как ваше тело переносит все происходящее в вашей жизни.

Показатели, связанные с HRV, нестабильны. Поэтому интереснее всего наблюдать за ними в динамике. Если уж решите измерять вариабельность сердечного ритма, делайте это регулярно, желательно — в одно и то же время. Хотя бы 4–5 замеров в неделю — и со временем вы сможете увидеть какие-то тренды, заметить корреляцию параметров с образом жизни и, возможно, внести в него какие-то изменения.

Наверное, не стоит относиться к показателям вариабельности слишком серьезно. Замеры не должны заменять здравый смысл и ощущения, но они могут помочь в некоторых ситуациях. Например, так.

Источник

Стандарты измерения, физиологическая интерпретация и клиническое использование

Последние два десятилетия свидетельствуют, что обнаружена тесная связь между активностью вегетативной нервной системы и смертностью, обусловленной заболеваниями сердечно-сосудистой системы, в том числе внезапной сердечной смертью.

Экспериментальные доказательства связи между склонностью к летальным аритмиям и повышенной симпатической или сниженной вагусной активностью подтолкнуло разработку методов количественной оценки активности вегетативной нервной системы (ВНС).

Вариабельность сердечного ритма представляет один из наиболее обещающих показателей активности вегетативной нервной системы. Явная простота таких измерений способствовала популяризации их использования. Многие коммерческие приборы уже сейчас предоставляют возможность автоматического измерения вариабельности сердечного ритма, то кардиологи, были обеспечены, вроде бы, простым инструментом, как для научных, так и для клинических исследований.

Однако, оценка важности и значимости множества различных показателей вариабельности сердечного ритма более сложна, чем обычно считалось и может служить источником неправильных выводов и излишне оптимистичных или необоснованных предсказаний.

Признание этих задач привело Европейскую ассоциацию кардиологии и Северо-Американскую ассоциацию ритмологии и электрофизиологии к необходимости создать группу экспертов для разработки подходящих стандартов. В цели этой группы экспертов входили следующие задачи: стандартизовать номенклатуру и разработать описание терминов, описать стандарты методов измерения; описать физиологические соответствия; описать уже принятое клиническое использование и определить направление дальнейших исследований.

Для решения поставленных задач, группа экспертов была сформирована из математиков, инженеров, физиологов и медиков клиницистов. Стандарты и предложения представленные в этом тексте не должны ограничивать дальнейших разработок, а скорее, наоборот, позволять проводить соответствующее сравнение результатов, помогать осторожной интерпретации и вести к дальнейшему прогрессу в этой области исследований.

Этот доклад о колебаниях временных интервалов между последовательными сокращениями сердца или колебаниями последовательных значений мгновенной частоты сердечных сокращений. Термин «вариабельность сердечного ритма» стал общепринятым для описания, как вариаций мгновенной частоты сердечных сокращений, так и длительности RR интервалов.

Для описания колебаний последовательности кардиоциклов в литературе используются и другие термины, например, вариабельность длины цикла, вариабельность RR и тахограмма RR интервалов, которые ближе отражают тот факт, что анализируются именно интервалы между сердечными сокращениями, а не частота сердечных сокращений в секунду.

Однако эти термины не получили такого широкого распространения, как вариабельность сердечного ритма, поэтому будет использоваться термин «вариабельность сердечного ритма» в этом документе.

Предпосылки.

Клиническое значение вариабельности сердечного ритма было впервые признано в 1965г., когда Хон и Ли опубликовали, что «бедствию» предшествовали изменения интервалов между сердечными сокращениями, перед тем, как заметные изменения проявились в самой частоте сердечных сокращений (ЧСС).

Начиная с 70 ых годов 20 века начался резкий рост исследований по ВСР в США и Советском Союзе. Сайер и коллеги обратили внимание на существование ритмов, содержащихся в изменении ЧСС. В течении 1970 годов Эвинг и другие ученые проанализировали различия RR интервалов в множестве кратковременных записей ЭКГ, чтобы выявит нейропатию вегетативной нервной системы у больных сахарным диабетом. Связь между высоким риском смерти после инфаркта и низкой вариабельностью сердечного ритма впервые была показана Вольфом в 1977г..

В 1981г. Аксельрод и коллеги предложили использовать спектральный анализ флюктуаций сердечного ритма, чтобы количественно оценить управление сердечнососудистой системой. Анализ частотных компонент вариабельности сердечного ритма внес существенный вклад в понимание влияния вегетативной нервной системы на флюктуации RR интервалов.

Клиническое значение вариабельности сердечного ритма стало очевидно, когда в конце 1980г. было подтверждено, что вариабельность сердечного ритма является надежным и независимым показателем смертности после инфаркта миокарда.

Учитывая возможности новых цифровых, высокочастотных, многоканальных устройств для 24-часовой записи ЭКГ, измерение вариабельности сердечного ритма предоставляет дополнительные возможности по определению физиологического и патофизиологического состояния и повышает стратификацию рисков.

Измерение вариабельности сердечного ритма

Методы анализа во временной области

Вариабельность сердечного ритма можно оценить различными методами. Проще всего измерить временные интервалы. Этим методом определяется либо ЧСС в каждый момент времени, либо временной интервал между нормальными кардиокомплексами.

В продолжительных записях ЭКГ, каждый QRS комплекс выделяется, а затем формируется последовательность из временных интервалов между нормальными QRS комплексами или мгновенные значения ЧСС (NN, нормальный-нормальный) при синусовом ритме.

Простые показатели вариабельности включают среднюю продолжительность NN интервалов, среднее значение ЧСС, различие между самым длинным и коротким NN интервалом, между дневной и ночной ЧСС. Другие используемые оценки во временной области включают изменения мгновенной ЧСС в различных функциональных пробах: дыхательной, фармакологической, Вальсальвы и ортостатической. Эти изменения можно описывать, как в единицах ЧСС, так и длительности.

Статистические методы

На основе серии мгновенных значений ЧСС или интервалов между кардиоциклами, зарегистрированных на протяжении достаточно продолжительного интервала времени, обычно 24-часов, более сложные, статистические показатели могут быть вычислены. Эти показатели можно разделить на два класса:
(а) полученные в результате прямых измерений NN интервалов или мгновенных величин XCC, (б) полученные в результате анализа различий NN интервалов.

Эти показатели вычисляются либо по всей ЭКГ, либо по еѐ нескольким сегментам

Современные методы позволяют сравнивать показатели ВСР при различной активности, то есть во время сна или отдыха. Простейшим показателем вариабельности является среднеквадратическое отклонение NN интервалов SDNN (standard deviation of the NN interval), иначе корень квадратный из дисперсии. Та как дисперсия математически эквивалентна общей мощности спектрального анализа, то SDNN отражает все циклические компоненты, обуславливающие вариабельность во всей записи.

Во многих исследованиях SDNN вычисляется по 24-х 3 часовой записи, что охватывает, как коротко периодические, высокочастотные вариации, так и низкочастотные компоненты, проявляющиеся за 24 часа.

Если период мониторирования уменьшать, то SDNN будет оценивать все более и более короткие циклические компоненты. Следует отметить, что общая изменчивость ВСР будет увеличиваться при увеличении продолжительности записи.

При произвольно выбранных длинах ЭКГ, SDNN не точно представляет статистические оценки, вследствие их зависимости от длины реализации. На практике, сравнение SDNN, вычисленных по реализациям различной длины не приемлемо. Поэтому длина реализации для вычисления SDNN (и других оценок ВСР) должна быть стандартизована.

Ниже в этом документе будет показано, что для кратковременного анализа можно использовать реализации продолжительностью 5 мин, а для номинального анализа 24-х часовые записи. Другими общепринятыми статистическими характеристиками ВСР, вычисляемыми по сегментам всего периода мониторинга, являются:

Все эти показатели короткопериодических изменений оценивают высокочастотные составляющие вариаций сердечного ритма и имеют высокую степень корреляции между собой.

Геометрические методы

Серию NN интервалов, также, можно представить в графической форме, такой как плотность распределения длительностей NN интервалов, плотность распределения дифференциальной последовательности длительностей соседних NN интервалов, то есть построение Лоренца NN или RR интервалов (скаттерограмма) и использовать простую формулу для оценки вариабельности, основанную на геометрических или графических свойствах данного построения.

Три основных подхода используются в геометрических методах:

(а) оценка основных характеристик графического представления (например, ширины гистограммы на заданном уровне) и преобразование их в оценку ВСР;

(б) аппроксимация графического построения математической функцией (например, аппроксимация гистограммы треугольником или дифференциальной гистограммы экспонентой) и использование еѐ параметров;

(в) классификация графических построений по различным категориям ВСР (например, эллиптическая, линейная или треугольная форма построения Лоренца).

Большинство геометрических методов требуют, чтобы последовательность RR или NN интервалов была измерена и преобразована в не слишком точную, но и в не слишком грубую дискретную шкалу, чтобы построить достаточно гладкую гистограмму.

Большая часть измерений получена с дискретностью приблизительно равной 8 мс (точнее 7.8185 мс=1.128 с), что соответствует точности большинства измерительных устройств.

Треугольный индекс ВСР определяется, как отношение интеграла от плотности распределения (т.е. общего количества NN интервалов) к максимуму плотности распределения. Используя измерения NN интервалов в дискретной шкале, эта характеристика аппроксимируется следующим выражением: (общее число NN интервалов)/( чиcло NN интервалов в модальном дискрете) 4 которое зависит от длительности дискрета или от точности шкалы измерений. Если измерения NN интервалов выполнены на шкале, отличающейся от наиболее употребительной, таких как 128 Гц, то размер дискрета должен быть приведен в соответствие.

Таблица 1. Временные методы измерения вариабельности сердечного ритма

Другие геометрические методы до сих пор находятся в стадии исследований. Основное преимущество геометрических методов заключается в их сравнительно слабой чувствительности к качеству серии NN интервалов. Главный недостаток состоит в необходимости использования достаточно большой серии NN интервалов, чтобы получить необходимое геометрическое построение. На практике, необходимо использовать по крайней мере 20-ти минутную запись (предпочтительно 24-х часовую) для корректного применения геометрического метода. Получается, что эти геометрические методы не подходят для оценки короткопериодических изменений ВСР.

Итоги и рекомендации

Разновидности оценок ВСР во временной области сведены в Таблицу 1.

Показатели выражающие общую ВСР и ее короткопериодические и длиннопериодические компоненты не могут подменять друг друга. Выбираемые показатели должны соответствовать цели исследования.

Показатели, рекомендуемые для клинической практики представлены в главе «Клиническое использование вариабельности сердечного ритма». Различия должны быть сделаны между показателями, полученными на прямых измерениях NN интервалов или мгновенных величинах ЧСС и показателями, основанными на дифференциальных последовательностях NN интервалов. Недопустимо сравнивать показатели (особенно общей ВСР), полученные по реализациям разной продолжительности.

Другие практические рекомендации перечислены в разделе по требованиям к регистрации сигналов и предложениями, касающимися частотного анализа ВСР.

Частотные методы

Различные методы спектрального анализа тахограмм применяются с конца 60-х годов. Анализ спектральной плотности мощности позволяет получить основную информацию о распределении мощности (т.е. вариабельности в зависимости от частоты).

Независимо от использованного метода, только оценка истинной мощности спектральной плотности может быть получена при использовании подходящего математического алгоритма. Методы вычисления МСП можно разделить на непараметрические и параметрические.

Преимущества параметрических методов состоят в следующем:
а) более гладкие спектральные компоненты, которые могут вычисляться независимо от определенной частоты линий,
б) более простая последующая обработка спектра для автоматического вычисления высокочастотных и низкочастотных компонент мощности и более простое определение центральной частоты каждой компоненты,
в) в точная оценка МСП даже по короткой реализации, если она стационарна.

Основной 6 недостаток параметрического метода – необходимость проверки адекватности выбранной модели и ее сложности (т.е. порядок модели).

Спектральные составляющие

Кратковременные записи. Три главных спектральных составляющих выделяются в спектрах, вычисленных по кратковременным записям длительностью от 2 до 5 мин. Особо низкочастотные VLF (very low frequency), низкочастотные LF (low frequency) и высокочастотные HF (high frequency) компоненты.
Распределение мощности и центральная частота LF и HF не фиксируется и может варьироваться в зависимости от изменения модуляции сердечного ритма вегетативной нервной системой.

Физиологическое объяснение VLF компоненты в значительной степени отсутствует и наличие какого-либо физиологического процесса, определяющего изменения сердечного ритма такой периодичности должно быть выяснено.

Негармонические компоненты, которые не имеют когерентных свойств и которые симулируются поведением средней линии или смещением тренда обычно принимаются за главные составляющие VLF. Т.о., VLF компонента, полученная из кратковременной записи (т.е. 100Гц) будет удовлетворительно, только при использовании специального алгоритма для интерполяции реперной точки R-пика, например, гиперболической.

Удаление средней линии или тренда (если используется) может искажать низкочастотные компоненты спектра. Рекомендуется проверить частотный отклик фильтра или поведение регрессионного алгоритма и проверить, чтобы интерпретирующие спектральные компоненты искажались не существенно.

Выбор реперной точки QRS комплекса может быть критичен. Необходимо использовать хорошо проверенный алгоритм (например, пороговый, сравнения с шаблонным, корреляционный метод и т.д.) для того, чтобы стабильно и независимо то шума определять 8 реперную точку. Различные возмущения вентрикулярной проводимости, также могут вызвать перемещение реперной точки внутри QRS комплекса.

Эктопические сокращения, аритмии, пропуск данных и влияние шума могут изменить оценки МСП ВСР. Подходящая интерполяция (или линейная регрессия или схожие алгоритмы) по предшествующим нормальным сокращениям ВСР или его автокорреляционной функции может снизить ошибку. Кратковременные записи, которые свободны от эктопических сокращений, пропуска данных и шума должны использоваться в большинстве случаев. Однако, при некоторых обстоятельствах использование только свободных от эктопических сокращений кратковременных записей может вызвать значительные сложности. В таких случаях подходящая интерполяция должна быть выполнена и возможные результаты, вызванные эктопией должны быть рассмотрены. Относительное число RR интервалов и промежуток между ними из-за пропуска должно быть ограничено.

Алгоритмические стандарты и рекомендации

Спектр ВСР обычно вычисляется или по тахограммам (RR интервалов, в зависимости от номера сокращения, см. Рис. 5а,б), или и по интерполированным ДР, получая непрерывный сигнал, как функцию времени, но может вычисляться и поотсчетам единичного пульса, как функции от времени, соответствующего каждому распознанному QRS комплексу [35]. Такой выбор может запутывать морфологию единиц измерения и оценки важных параметров спектра. Для того, чтобы стандартизовать методы, можно предложить использовать параметрический метод с тахограммами RR-интервалов и интерполированные ДР с непараметрическими методами, тем не менее ДР, также подходят и для параметрических методов. Частота дискретизации, применяемая при интерполяции ДР должна быть значительно выше частоты Найквиста спектра и не должна попадать внутрь интересующего частотного диапазона.

Стандарты непараметрических методов (основанных на алгоритме БПФ) должны включать величины, представленные в таблице 2.,а также формулу интерполяции ДР, частоту дискретизации интерполированного ДР, использованную для вычисления спектра длину ряда, спектральное окно (чаще всего используются окна Ханна, Хэмминга и треугольное окно). Окно, использованное для вычисления мощности должно быть оговорено. В дополнение к требованиям, описанным в других частях этого документа, каждое исследование на основе непараметрического метода спектрального анализа ВСР, должно содержать описание этих параметров.

Корреляции и различия между измерениями во временной и частотной областях

При анализе стационарные кратковременных записей больше опыта и теоретических знаний накоплено в частотной области измерений, чем во временной.

Однако, многие параметры, полученные в результате анализа 24-часовых записей в частотной и временной областях коррелируют между собой. Эта строгая корреляция существует, как из-за математических, так и физиологических взаимосвязей. Кроме того, физиологическая интерпретация, спектральных компонент, полученных по 24- часовым записям, затруднена по соображениям отмеченным выше (раздел Долговременные записи).

Т.о., пока специальные исследования на основе 24-часовых записей обычно не используют обычные спектральные компоненты (например спектрограмму в логарифмическом масштабе), т.к. результаты анализа в частотной области эквивалентны результатам анализа во временной области, но его проще выполнить.

Анализ поведения ритма

На временные и на спектральные методы накладываются ограничения вызванные нерегулярностью RR последовательности. Анализ явно различных реализаций при помощи этих методов может давать сходные результаты.

Тренды снижающейся и увеличивающейся длины сердечных циклов в действительности не симметричны, т.к. обычно за ускорением сердечного ритма следует быстрое замедление. В спектральных оценках это ведет к снижению амплитуды пика основной частоты и расширению основания.

Это привело к идее измерения блоков RR интервалов, определяемых свойствами ритма и исследованию взаимосвязи таких блоков без рассмотрения внутренней вариабельности. Были предложены подходы, позволяющие снизить эти трудности для временных и частотных методов. Методы вычисления спектров по интервалам и отсчетам приводят к эквивалентным результатам и хорошо подходят для исследований взаимосвязи между ВСР и вариабельностью других измерений. Интервальный спектр хорошо подходит для определения связи RR интервалов с процессами основанными на измерениях в моменты сердечных сокращений (например давления).

Различные осцилляции можно описать ускорением или замедлением сердечного ритма, длиной волны или амплитудой. Однако, корреляция отслеживает укорочение длины волны осцилляций при увеличении продолжительности записи. Для сложной демодуляции используются методы интерполяции и устранения трендов, что позволяет получить необходимое для выявления кратковременных изменений сердечного ритма временное разрешение, а также описать отдельные фазовые и частотные компоненты, как функцию времени.

Нелинейные методы

Нелинейные явления, конечно, присутствуют в генезисе ВСР. Они определяются комплексным взаимодействием: гемодинамики, электрофизиологическими и гуморальными изменениями, а также вегетативной и центральной регуляцией. Были спекулятивные представления, что анализ ВСР, основанный на методах нелинейной динамики поможет извлечь важную информацию для физиологической интерпретации ВСР и для предсказания риска внезапной смерти.

Для других 10 количественных оценок использовались: D2 корреляционный массив, экспоненты Ляпунова и энтропия Колмогорова. Эти методы являются мощным инструментом для описания сложных систем, но никаких результатов, пока, не достигнуто в результате их приложения к биомедицинским данным, включая анализ ВСР.

Возможно, интегральная сложность оценок не адекватна анализу биологических систем и к тому же слишком малочувствительна, чтобы выявить нелинейные изменения RR интервалов, которые могли бы иметь физиологическое или практическое значение. Более обнадеживающие результаты были получены при использовании дифференциальных, а не интегральных комплексных оценок, т.е. метод масштабирующих коэффициентов. Однако, никаких систематических исследований больших популяций с использованием этих методов пока не выполнено.

В настоящее время нелинейные методы представляют потенциально полезный подход к анализу ВСР, но стандарты на эти методы приняты быть не могут. Развитие технологии и интерпретации результатов нелинейных методов необходимо прежде, чем появится возможность использования этих методов для физиологических или клинических исследований.

Стабильность и воспроизводимость измерений ВСР

Многочисленные исследования продемонстрировали, что оценки ВСР по кратковременным записям быстро возвращаются к основному ходу, после проходящих возмущений, вызванных такими манипуляциями, как легкие упражнения, прием вазодилататоров кратковременного действия, проходящей коронарной окклюзии.

Более мощные стимулы, такие как максимальные нагрузки или влияние препаратов долговременного действия могут привести к значительно более продолжительному интервалу перед возвратом к контрольным показателям.

Известно очень мало данных по стабильности долговременных оценок ВСР, полученных по результатам 24-часового амбулаторного мониторирования. Тем не менее, доступные данные показывают большую стабильность параметров ВСР на основе 24-часового амбулаторного мониторирования различных популяций обычных людей, после инфаркта, и при желудочковых аритмиях.

Также, существуют некоторые фрагментарные данные, показывающие, что стабильность оценок ВСР может сохраняться месяцы и годы. Т.к. 24-часовые показатели, кажется, стабильны и свободны от эффекта плацебо, то они могут служить идеальными показателями для оценки результатов терапии.

Требования к регистрации сигналов

ЭКГ сигнал. Реперная точка на ЭКГ, идентифицирующая QRS комплекс, может определяться по максимуму или центру тяжести комплекса, максимуму интерполирующей кривой по совпадению с шаблоном или с другими событийными маркерами. Для того, чтобы определить реперную точку диагностическое ЭКГ оборудование должно удовлетворять произвольным стандартам, включающим характеристики отношения сигнал/шум, характеристики режекции, полосу пропускания и т.д.

Верхняя граничная частота, обрезанная существенно ниже, чем принято для диагностического оборудования (

200Гц) может вызывать скачки при распознавании реперной точки QRS комплекса и давать ошибки измерения продолжительности RR интервалов.

Таким же образом, ограничение частоты опроса вызывает ошибки в спектре ВСР, которые больше влияют на высокочастотные компоненты [31]. Интерполяция ЭКГ сигнала может снизить эту ошибку. Используя, подходящую интерполяцию, даже частота дискретизации 100Гц может быть удовлетворительной [32]. При использовании устройства на микропроцессоре, методы компрессии данных должны быть тщательно изучены, как на предмет эффективной частоты опроса, так и качества методов декомпрессии, которые могут вызывать фазовые и амплитудные искажения.

Продолжительность и обстоятельства записи ЭКГ

При изучении ВСР продолжительность записи определяется природой каждого конкретного исследования. Стандартизация особенно необходима при исследованиях физиологических и клинических приложений ВСР. Если производятся кратковременные записи, то должны использоваться частотные, а не временные методы.

Чтобы стандартизовать различные исследования кратковременных ВСР предпочтительно использовать 5-минутную стандартную запись, если природа исследований не требует другой длительности. Усреднение спектральных компонент, полученных по последовательным участкам записи для минимизации ошибок, вызванных анализом очень коротких сегментов возможно.

Если природа и степень физиологической модуляции сердечного ритма меняется от одного короткого сегмента к другому, то физиологическая интерпретация таких усредненных спектральных компонент вызывает такие же большие проблемы, как и спектральный анализ долговременных записей и требует дальнейшего истолкования.

Отображение последовательных спектров мощности (около 20 мин.) может помочь подтвердить постоянство условий для данного физиологического состояния. Хотя временные оценки SDNN, RMSSD и можно использовать для анализа записей короткой продолжительности, но частотные оценки позволяют проще интерпретировать результаты в терминах физиологической регуляции.

Временные оценки идеальны для анализа долговременных записей (низкая стабильность модуляции сердечного ритма во время долговременной записи приводит к сложности интерпретации частотных оценок).

Различия ритма днем и ночью составляют существенную часть ВСР при анализе долговременных записей временными методами. При анализе долговременных записей временными методами, длина ЭКГ должна быть по крайней мере 18 часов. И включать всю ночь.

Мало известно о влиянии окружающей среды ( типе и природе физиологической и эмоциональной активности) во время долговременной записи ЭКГ. Для некоторых экспериментов, параметры окружающей среды должны контролироваться в каждом опыте и всегда должны быть описаны. При планировании экспериментов необходимо предусматривать, чтобы запись параметров окружающей среды производилась идентично.

В физиологических исследованиях сравнивающих ВСР в различных хорошо подобранных группах, обнаруженные различия сердечного ритма должны быть детально разъяснены.

Редактирование последовательностей RR интервалов

Известно, что ошибки, вызванные неточностью определения последовательности NN интервалов существенно влияют на результаты статистических временных и всех частотных методов.

Геометрические методы путем аппроксимации общей ВСР позволяют отредактировать случайные ошибки RR интервалов, однако, как выполнить точную коррекцию для других методов, чтобы получить корректные результаты неизвестно.

Таким образом, если используются временные или частотные методы ручное редактирование должно выполняться очень тщательно, чтобы корректно идентифицировать и классифицировать каждый QRS комплекс.

Автоматическая фильтрация, которая исключает некоторые интервалы из исходной RR последовательности (например, отличающаяся более чем на 20% от предыдущего интервала) не должна заменять ручное редактирование, так как она, как известно, может быть неудовлетворительной и приводить к нежелательным эффектам, вызывающим ошибки.

Предложения по стандартизации коммерческого оборудования

Стандартные оценки ВСР с помощью коммерческого оборудования, разработанного для анализа кратковременных записей должны включать непараметрический и предпочтительно, также, параметрический анализ. Чтобы минимизировать возможную путаницу при выводе результатов частотно временных параметров сердечных сокращений, необходимо во всех случаях использовать анализ тахограмм, полученных с постоянным шагом. Непараметрический анализ должен использовать по крайней мере 512, но предпочтительно 1024 точки по 5 минутной записи. Оборудование разработанное для анализа ВСР по долговременным записям должно выполнять временные методы, включающие получение всех четырех стандартных оценок (SDNN, SDANN, RMSSD и треугольный индекс ВСР).

В дополнение к другим возможностям, частотный анализ должен выполняться по 5-минутным сегментам (используя такую же точность, как и при анализе долговременных записей ЭКГ). Если выполняется спектральный анализ номинальной 24-часовой записи, чтобы получить все спектральные компоненты HF, LF, VLF и ULF, то дискретизация тахограмм должна выполняться с такой же точностью, как и при анализе кратковременных записей, т.е. 218 точек.

Точность и тестирование коммерческого оборудования

Чтобы обеспечить качество различного оборудования используемого для анализа ВСР и найти приемлемый баланс между точностью существенной для научных и клинических исследований и ценой требуемого оборудования, необходимо независимое тестирование всего оборудования. Потенциальные ошибки оценки ВСР включают неточности определения реперной точки QRS комплексов, то тестирование должно включать все фазы: запись, отображение и анализ. Более точно оборудование можно протестировать по сигналам с известными свойствами ВСР (например смоделированными компьютером), чем по существующей базе данных уже оцифрованных ЭКГ.

В случае, если коммерческое оборудование используется для исследований физиологических и клинических аспектов ВСР, то независимое тестирование этого оборудования необходимо во всех случаях. Промышленные стандарты должны быть созданы, включающие эту или схожую стратегию.

Итоги и рекомендации

Чтобы минимизировать ошибки, вызванные неправильно созданными или некорректно использованными методами и оборудованием рекомендуется применять следующие правила:

– Применяемое для регистрации ЭКГ промышленное оборудование должно удовлетворять произвольным промышленным стандартам, сформулированным в терминах: отношение сигнал /шум, уровень режекторного подавления, полоса пропускания.

– Записывающие устройства на микросхемах должны восстанавливать сигнал без фазовых и амплитудных искажений; устройства для долговременной записи ЭКГ, использующие аналоговые магнитные носители должны регистрировать отметки времени.

–Коммерческое оборудование, используемое для анализа ВСР, должно удовлетворять техническим требованиям, перечисленным в разделе: «стандарты измерений ВСР» и его работа должна быть протестирована независимо от производителя.

– Для стандартизации физиологических и клинических исследований должны использоваться два типа записи : (а) кратковременная 5-минутная запись, выполняемая в физиологически стабильных условиях и обрабатываемая частотными методами и (б) номинальная 24-часовая запись, обрабатываемая временными методами.

– При клинических исследованиях с долговременной записью ЭКГ, пациенты должны находиться в достаточно схожих условиях и при схожем воздействии окружающей среды.

– При использовании статистических временных и частотных методов, сигнал должен быть тщательно отредактирован путем визуального просмотра и ручной коррекции RR 13 интервалов и классификации QRS комплексов. Автоматические фильтры, основанные на эвристической логике последовательности RR интервалов (т.е. исключение RR интервалов выходящих за заданные пределы) не должны освобождать от проверки качества последовательности RR интервалов.

Источник