СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА Российский патент 2004 года по МПК A61B5/04 

Изобретение относится к инструментальным методам медицинских исследований, а также может быть использовано в других областях деятельности человека, требующих контроля устойчивости и прогнозирования изменений общего состояния его организма.

Известен способ прогнозирования течения травматической болезни (патент РФ №2025086, МПК5 А 61 В 5/04, приор. 27.02.89). Сущность способа заключается в регистрации и анализе биоэлектрической активности головного мозга (электроэнцефалограмма - ЭЭГ) с фиксированной схемой наложения электродов (отведении) на правом и левом полушариях. Основой для благоприятного или неблагоприятного прогнозирования течения травматической болезни является определение разности между безусловной и условной вероятностями переходов (событий) биоэлектрических потенциалов правого и левого полушарий из отрицательного (положительного) уровня в положительный (отрицательный) уровень. Этот способ является наиболее близким из инструментальных методов прогнозирования к предлагаемому.

Однако данный способ ориентирован только на прогноз течения травматической болезни и использует только сигналы ЭЭГ с фиксированной схемой наложения электродов. Причем для реализации способа необходимо проведение исследования с соблюдением условий звукоизоляции и неподвижности пациента. При этом точность прогноза резко снижается в случае применения при лечении нейротропных медикаментозных средств, изменяющих сигнал ЭЭГ (вплоть до прямой линии).

Недостатком данного способа является низкая достоверность и оперативность получения результата, используется только один вид сигнала, не предусматривается прогноз изменения общего состояния человека.

Задачей изобретения является обеспечение возможности экспрессного прогнозирования изменения общего состояния организма человека с высокой точностью и достоверностью по сигналам различной природы с учетом индивидуальных особенностей организма.

Для решения этой задачи выделяют временную последовательность характерных точек периодических сигналов функциональной активности организма электрической, тепловой или механической природы. Затем рассчитывают величину информационной энтропии сигнала и ее текущую скорость. По этим величинам определяют корреляционную размерность их изменения, при этом количество наблюдаемых периодов сигнала во всех случаях не должно быть меньше предела сходимости корреляционной размерности, по величине которой фиксируют условный начальный индекс устойчивости и регистрируют текущий индекс устойчивости для определяемого таким же образом количества периодов со сдвигом на один, причем регистрация текущего индекса устойчивости производится с появлением каждого последующего периода сигнала. Затем рассчитывают разность текущего и начального индексов устойчивости, при этом по знаку разности можно оценить общее состояние организма, по положительному знаку разности определяют удовлетворительный, а по отри нательному - неудовлетворительный характер состояния организма на данном этапе прогнозирования. Рассчитывают динамический тренд разности текущего и условного индексов за время наблюдения и по уменьшению его значения дают прогноз ухудшения состояния, а по увеличению - улучшения состояния организма.

Возможность выдачи положительного прогноза изменения состояния по увеличению динамического тренда разности текущего и условного индексов устойчивости и отрицательного по его уменьшению установлена исследованиями авторов и до настоящего времени была неизвестна.

Расчет информационной энтропии в предлагаемом решении позволяет получить количественную характеристику изменения состояния организма человека как объекта с динамическим равновесием. Эта задача может быть решена с помощью определения плотности вероятности появления отдельных элементов сигнала системы. Так, в патенте РФ №2127549 "Способ контроля функционального состояния биологического объекта" регистрируют электромагнитные волны возбуждения с заданного органа или части биологического объекта, определяют интервальные и амплитудные параметры этих волн и формируют их фазовую и энергетическую характеристики. По мере изменения положения вектора фазовой характеристики формируют элементарные геометрические фигуры перемещения данного вектора по фазовой плоскости и определяют плотность вероятности появления элементарных геометрических фигур, по виду которых судят о состоянии биологического объекта. Недостатком этого способа является использование сигнала только электромагнитной природы, не определяется необходимое минимальное время исследования, для оценки состояния требуется получение набора статистических показателей, не предусматривается прогноз изменения состояния. В предлагаемом способе это осуществляется для всей системы в целом на первом же этапе обработки сигнала.

Количественная оценка реакции динамической системы на болевые ощущения при проведении хирургических операций под общим наркозом на основе сигналов сердечной деятельности проводится в способе определения глубины анестезии по патенту США №6120443 от 19.09.2000 г. (МПК А 61 В 5/00) на основе фрактального анализа вариабельности сигнала. Этот способ ориентирован только на задачу оценки глубины анестезии при хирургических операциях под общим наркозом. При этом используются только сигналы сердечной деятельности, а оценка состояния определяется в сравнении о периодичностью сигнала теоретической модели без учета индивидуальных особенностей пациента, что снижает достоверность оценки. Прогноз изменения состояния пациента не проводится.

На фиг.1, 2, 3, 4 представлены диаграммы периодичности сигналов различной природы, снятых с различных областей тела человека: на фиг.1 - электрокардиограмма; на фиг.2 - электроокулограмма (движение глаз); на фиг.3 - временные колебания температуры (Schmidt Т.Н. Thermoregulatorische Grosse in Abhangigkeit von Tageszeit und Menstruationscyclus. Inaugural-Dissertation (MPI fur Veriialtensforschung Erling-Anderchs) Munchen, 1972); на фиг.4 - электроэнцефалограмма (Белов А.М. Анализ процесса сна при полисомнографии. - М., 2000); на фиг.5 представлена схема определения начального и последующих текущих чисел периодов сигналов, где 1 - начальное количество (группа) периодов сигнала n, 2 - последующие текущие группы периодов сигнала; на фиг.6 представлена схема определения радиуса окружности r для вычисления корреляционной размерности для начального количества n периодов сигнала; на фиг.7 представлена диаграмма изменения разности значений индексов устойчивости, полученная при исследовании воздействия алкоголя на организма по сигналу ЭКГ; на фиг.8 представлена диаграмма динамического тренда разности, полученная при проведении указанного выше исследования; на фиг. 1-4 видно, что сигналы различной природы, снятые с организма человека, являются периодическими.

Для осуществления способа необходимо произвести следующие операции.

1. Снимают сигнал избранной природы. Вид сигнала выбирают, исходя из времени, отведенного на исследование. Исследование может происходить в процессе снятия сигнала.

2. По снятому сигналу выделяют временную последовательность характерных точек. Временной интервал между двумя характерными точками принимается за период сигнала.

3. Рассчитывают текущую величину информационной энтропии за количество периодов сигнала, определенное условием сходимости предела корреляционной размерности на данном шаге обработки. Вычисляют текущую скорость информационной энтропии.

4. Фиксируют условный начальный индекс устойчивости по корреляционной размерности изменения информационной энтропии и ее скорости для рассчитанного количества периодов от начала наблюдения (фиг.5).

5. Регистрируют текущий индекс устойчивости для рассчитанного количества периодов со сдвигом на один, причем регистрация текущего индекса устойчивости производится с появлением каждого последующего периода сигнала (фиг.5).

6. Вычисляют разность каждого текущего и условного начального индексов устойчивости, знак которой характеризует общее состояние организма для каждого нового этапа прогнозирования.

7. Рассчитывают динамический тренд разности текущего и условного индексов устойчивости для каждого последующего периода наблюдаемого сигнала.

8. По изменению величины динамического тренда дают прогноз изменения состояния организма на любой момент прогнозирования.

Применение способа рассматривается на примере сигналов электрической природы (ЭКГ, фиг.1) и механической природы (электроокулограмма, фиг.2) после приема внутрь 100 мл 40% алкоголя испытуемым Г.

Расчет информационной энтропии и скорости ее изменения производится на основе полученного числа периодов характерных точек сигнала по следующим формулам:

где I - информационная энтропия;

n - количество периодов сигнала, определяемое ниже;

Pi - частота интервалов между характерными точками для каждой длительности.

где - скорость изменения информационной энтропии;

t - текущее время.

(В.И. Дмитриев. Прикладная теория информации. - М.: Высшая школа 1989.- 320 с.).

Корреляционная размерность информационной энтропии сигнала и скорости ее изменения рассчитывается по формуле

где H - функция Хевисайда

r - радиус окружности, включающей все значения координат на плоскости (I, ), полученные за n периодов наблюдаемого сигнала (фиг.6);

х₁, x_j - вектора из центра окружности к точкам 1-j.

(Берже П., Помо И., Видалька К. Порядок в хаосе. О детерминистическом Подходе к турбулентности. - М.: Мир 1991. - 386 с.).

Количество периодов n наблюдаемого сигнала определяется по условию сходимости предела корреляционной размерности согласно формуле:

(Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение: пер. с англ. - М.: Мир, 1990. - 344 с.).

Корреляционная размерность U_n, определенная за промежуток времени t_n, равного n периодов сигнала от начала наблюдения, принимается в качестве начального условного индекса устойчивости.

Величина корреляционной размерности Uτ, определенная для каждого числа периодов n со сдвигом на один период, принимается в качестве текущего индекса устойчивости.

Получают разность UΔ=Uτ-U_n текущего и условного начального индексов устойчивости, по знаку которой можно определить текущее состояние организма, при этом область отрицательных значений свидетельствует о переходе в неудовлетворительное состояние.

Так, на примере обработки сигналов ЭКГ (фиг.1) показано, что при воздействии алкоголя организм теряет устойчивое состояние (фиг.7), при этом отрицательный знак разности указывает на то, что состояние организма неудовлетворительно. При обработке сигналов электроокулограммы (фиг.2) получен аналогичный результат с коэффициентом корреляции 0,87, поэтому кривая не приводится.

Далее рассчитывают значение динамического тренда этой разности Т по формуле

для Т₁A₁=0, B_j=UΔ₁, τ_j=t_n,

если T_j=A_jτ_j+B_j,

если T_j=A_jτ+B_j,

где A_j=(UΔ_j-UΔ₁)/(τ_j-τ_(j-1)), B_j=UΔ_j+A_jτ_j,

τ=(B_j-B₁)/(A₁-A_j),

j - текущий номер обрабатываемого периода;

t_n - время исследования n периодов сигнала, определенных по условию сходимости;

δ - погрешность измерений сигнала.

На фиг.8 видно, что в рассматриваемом примере прогноз отрицательного изменения состояния появляется после прима алкоголя и сохраняется в течение 50 мин, после чего по смене знака динамического тренда дают прогноз положительного изменения состояния, что отражает работу системы адаптации организма, и через 90 мин состояние организма прогнозируется как стабильное (завершение адаптации).

Клинические исследования, проведенные на больных, находившихся в различных состояниях, в том числе и критических (в реанимационных отделениях), покачали, что уменьшение значения динамического тренда дает статистически достоверный отрицательный прогноз в изменении состояния, а увеличение характеризует статистически достоверный положительный прогноз изменений.

Из изложенного видно, что расчет корреляционной размерности на основе информационной энтропии сигнала и ее скорости позволяет получить количественные характеристики состояния биологического объекта с динамическим равновесием с учетом его индивидуальных особенностей (не опираясь на статистические данные). При этом выбор количества наблюдаемых периодов сигнала не меньше предела сходимости корреляционной размерности обеспечивает достоверность экспресс-прогноза для любой характеристики динамики изменения состояния организма и не зависит от природы используемых сигналов.

Проверка способа в клинических условиях дает возможность утверждать, что он является простым, экспрессным методом прогноза изменений общего состояния организма человека, происходящих с любой скоростью.

Изобретение относится к инструментальным методам медицинских исследований. Способ заключается в том, что регистрируют временную последовательность характерных точек периодических сигналов функциональной активности организма и рассчитывают величину информационной энтропии сигнала и ее текущую скорость. По этим величинам определяют корреляционную размерность их изменения, при этом количество наблюдаемых периодов сигнала не должно быть меньше предела сходимости корреляционной размерности. По величине корреляционной размерности фиксируют условный начальный индекс устойчивости и регистрируют текущий индекс устойчивости для определяемого таким же образом количества периодов со сдвигом на один, причем регистрация текущего индекса устойчивости производится с появлением каждого последующего периода сигнала. Затем определяют разность текущего и условного начального индексов устойчивости. Рассчитывают динамический тренд разности текущего и условного индексов за время наблюдения и по уменьшению его значения дают прогноз ухудшения состояния, а по увеличению - улучшения состояния организма. Изобретение позволяет осуществлять экспрессное прогнозирование изменения общего состояния организма с высокой точностью и достоверностью. 8 ил.

Способ прогнозирования изменений функционального состояния организма человека путем регистрации и анализа периодических сигналов активности организма, основанный на регистрации временной последовательности характерных точек сигнала, отличающийся тем, что снимают периодический сигнал электрической или механической природы с произвольной части организма, рассчитывают величину информационной энтропии сигнала и ее текущую скорость, определяют корреляционную размерность их изменения, по величине которой фиксируют условный начальный индекс устойчивости, при этом количество наблюдаемых периодов сигнала не должно быть меньше предела сходимости корреляционной размерности, регистрируют текущий индекс устойчивости для определяемого таким же образом количества периодов со сдвигом на один, причем регистрация текущего индекса устойчивости производится с появлением каждого последующего периода сигнала, находят разность индексов устойчивости текущего и условного начального, рассчитывают динамический тренд разности текущего и условного начального индексов за время наблюдения и по уменьшению его значения дают прогноз ухудшения состояния, а по увеличению - улучшения состояния организма.