Изобретение относится к медицине.
Известен способ ранней диагностики функционального состояния систем организма, включающий выделение RR-интервала и спектральный анализ его (см. Рифтин А. Д. Распознавание функциональных состояний организма на основе кибернетического анализа сердечного ритма, Физиология человека, 1988, N 3).
Однако данный способ предполагает небольшую выборку RR интервалов, линейность шкалы частот при построении спектра, жесткий критерий разделения низкочастотной и высокочастотной частей спектра. Это приводит к снижению точности определения состояния регуляторных процессов функциональных систем организма человека, поскольку известный способ ранней диагностики не раскрывает в достаточной степени все характеристики, присущие внутренней структуре ритма сердца.
Задачей изобретения является разработка новой концепции обработки и анализа интервалограмм.
Для этого в известном способе ранней диагностики функционального состояния систем организма, включающем выделение RR интервала и спектральный анализ его, выборка содержит минимум 360 интервалов, а спектр строят по логарифмической шкале частот, при этом определяют минимумы спектральной плотности, выделяют по ним сердечную, легочную, сосудистую и метаболическую функциональные системы, причем зону пика каждой из систем определяют не менее, чем по 50 точкам, рассчитывают показатель количества информации необходимое для организации данного спектра, определяют количество информации по формуле
KИ=log где КИ количество информации в битах;
L количество точек, по которым определен спектр функциональной системы;
Sn спектральная мощность в произвольной точке n, находящейся на отрезке L.
По уровню количества информации судят о состоянии обратной связи регулятивных процессов.
На фиг. 1 изображена блок-схема прибора для осуществления предлагаемого способа; на фиг. 2 интервалограмма сердца, где t(RR) время между двумя RR интервалами, N номер RR интервала; на фиг. 3 спектральная функция огибающей ритмограммы, где S спектральная мощность, L количество точек, по которым определен спектр функциональной системы, N номер RR интервала,
Способ осуществляют следующим образом.
После снятия ритмограммы сердца пациента одним из известных способов в ЭВМ вводят минимум 360 RR интервалов (фиг. 2). Производят построение спектра огибающей ритмограммы в логарифмической шкале частот (фиг. 3) таким образом, чтобы разбить ожидаемую зону каждой из функциональных систем на 50 точек. По минимумам спектральной плотности определяют границы диагностируемых функциональных систем: сердечный, период 0,6-1,2 с (фиг. 3, участок 1); легочный, период 4-4 с (фиг. 3, участок 2); сосудистый, период 10-16 м (фиг. 3, участок 3); метаболический, период 30-80 с (фиг. 3, участок 4). Поскольку известно, что период легочных волн аритмии сердца у здоровых людей равен 4-5 ударам сердца, сосудистых 12-16 ударам, для межсистемного уровня 39-90 ударов, что приблизительно соответствует логарифмической шкале, адекватной физиологическому закону Вебера-Фехнера (см. фиг. 3).
После построения спектра огибающей рассчитывают количество информации (КИ), необходимой для организации участка спектра, характеризующего соответствующую функциональную систему организма пациента. Далее находят количество точек L, по которым определена данная функциональная система, ограниченная от соседних спектральными минимумами, а также определяют спектральную мощность Sn всех точек n, находящихся на отрезке L, и определяют количество информации (КИ) в битах по формуле:
KИ=log где КИ количество информации в битах,
L количество точек, по которым определен спектр функциональной системы,
Sn спектральная мощность в произвольной точке n, находящейся на отрезке L.
Фактически показатель КИ определяет на сколько данный спектр отличается от "белого шума", равного ему энергетически, который принимается как состояние отсутствия регуляторных процессов в данной системе: что, в свою очередь, равно нулевому количеству информации.
При обследовании пациентов выявлено, что КИ меньше 1 бита соответствует нарушению регуляторных процессов в данной функциональной системе. Например, для сосудистой системы выявлено, что такой показатель предшествует последующему повышению или наоборот снижению артериального давления. 1 бит информации соответствует качественной возможности данной функциональной системы определять отклонение показателя артериального давления от необходимого в ту или иную сторону и, соответственно, нейтрализовать эти отклонения отрицательной обратной связью. При показателе КИ больше 1 бита функциональная система имеет возможность определять отклонения не только качественно, но и количественно. Превышение показателя КИ более 3,5 бит встречалось крайне редко, так как чрезмерная синхронизация частот в функциональной системе вызывает охранительное торможение.
При этом эффективность регуляторных механизмов любой из функциональных систем организма можно определить исходя из следующей таблицы:
П р и м е р 1. Больной Б. В результате обследования по ритмограмме было выявлено, что КИ сердечной функциональной системы равно 0,8 бит, что соответствует разрегулировке обратной связи регуляторных процессов данной системы. Лечение не проводилось. Через три дня развился приступ мерцательной аритмии.
П р и м е р 2. Больная К. При обследовании больной с хроническим бронхитом в стадии ремиссии, показатель КИ дыхательной системы колебался от 1,0 до 1,5 бит. После снижения показателя КИ менее 1,0 бита через день у больной было диагностировано обострение хронического бронхита и появление обструктивного компонента.
П р и м е р 3. Больной С. 30 лет чувствовал себя совершенно здоровым. При обследовании было выявлено снижение показателя КИ сосудистой системы до 0,7-0,9, повторяющееся при многократных исследованиях. Через четыре дня больной был госпитализирован с диагнозом нейрофиркуляторная дистония по гипертоническому типу.
П р и м е р 4. Больной 45 лет. При обследовании больного, субъективно чувствующего себя нормально, было выявлено повторяющееся снижение показателя КИ метаболической системы при нормальных остальных. Вечером у больного повысилась температура, было нарушение стула. В стационаре был диагностирован острый энтероколит.
Описанный способ позволяет повысить точность определения состояния регуляторных процессов функциональных систем организма человека, а следовательно и выявления отклонений в их работе на ранней стадии в период скрытых изменений.
Изобретение относится к медицине. Сущность: способ ранней диагностики функционального состояния систем организма, включающий выделение RR интервала и спектральный анализ его огибающей, отличающийся тем, что выборка содержит минимум 360° RR интервалов, а спектр строят по логарифмической шкале частот, при этом определяют минимумы спектральной плотности, выделяют по ним сердечную, легочную, сосудистую и метаболическую функциональные системы, причем зону пика каждой из систем определяют не менее, чем по 50 точкам, рассчитывают показатель количества информации, необходимое для организации данного спектра, определяют количество информации по формуле, приведенной в описании, и по уровню количества информации судят о состоянии обратной связи регулятивных процессов. Цель изобретения: повышение точности определения состояния регулярных процессов функциональных систем организма человека. 3 ил. 1 табл.
СПОСОБ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ ОРГАНИЗМА, включающий выделение RR-интервала и спектральный анализ его огибающей, отличающийся тем, что выборка содержит минимум 360o RR-интервалов, а спектр строят по логарифмической шкале частот, при этом определяют минимумы спектральной плотности, выделяют по ним сердечную, легочную, сосудистую и метаболическую функциональные системы, причем зону пика каждой из систем определяют не менее, чем по 50 точкам, рассчитывают показатель количества информации, необходимое для организации данного спектра определяют количество информации по формуле:
где КИ количество информации в битах;
L количество точек, по которым определен спектр функциональной системы;
Sп спектральная плотность в произвольной точке, находящейся на отрезке L,
и по уровню количества информации судят о состоянии обратной связи регулятивных процессов.
Рифтин А.Д | |||
Распознавание функциональных состояний организма на основе кибернетического анализа сердечного ритма, Физиология человека, 1988, N 3. |
Авторы
Даты
1995-07-20—Публикация
1991-10-24—Подача