Материал: qBwr6F5aGa

6

2.Предложена система информационной поддержки принятия решений врача при лечении вегетативных расстройств, использующая данные многосуточного мониторирования и фармакокинетические модели терапевтических препаратов;

3.Введѐн способ косвенной оценки чувствительности сосудистого компонента АБР к изменению АД на основании анализа данных совместного мониторинга артериального давления и пульсовых интервалов в естественных условиях;

4.Получена оценка вероятности присутствия монотонного тренда в данных мониторинга, описываемых моделью динамического ряда с долговременной зависимостью.

Практическую ценность работы составляют:

1.Комплексное исследование длительных мониторограмм электрокардиосигнала и АД с помощью предложенной системы позволяет оценить индивидуальные особенности регуляции АД в течение длительного времени с учетом, как квазипериодичной динамики, так и выбросов относительно неѐ.

2.Моделирование коррекционного терапевтического воздействия на профиль АД, учитывающее фармакокинетические свойства препаратов, позволяет осуществить персонифицированный подбор комплекса лечебных мероприятий при заданных критериях оптимизации.

3.Способ раздельной оценки чувствительности сосудистой и хронотропной составляющих АБР позволяет осуществить дифференциальную диагностику нарушений

кратковременной регуляции АД.

Положения, выносимые на защиту:

1.Структура системы функциональной диагностики нарушений вегетативной регуляции должна быть основана на совместном анализе данных длительных мониторограмм при их декомпозиции на регулярную, флуктуационную составляющие и аномальные выбросы, а также оценке показателей эффективности кратковременной регуляции АД.

2.Схема персонифицированного контроля АД должна позволять врачу производить подбор медикаментозного воздействия по заданным критериям и осуществлять предварительное моделирование результатов коррекции суточного профиля АД с учѐтом фармакокинетических свойств корректирующих препаратов и индивидуальных особенностей пациента, определяющих типичное время активации физиологических механизмов, приводящих к повышению АД.

3.В условиях компенсации низкой чувствительности АБР его более частой актива-

цией при высокой вариабельности АД в качестве меры эффективности кратковременной регуляции АД целесообразно использование произведения чувствительности АБР на коэффициент синхронизации, определяемый как отношение суммарной длительности интервалов согласованного поведения систолического АД и пульсовых интервалов к общему времени наблюдения.

Внедрение результатов работы выполнено на базе лаборатории регуляции кровообращения Федерального медицинского исследовательского центра им. акад. В. А. Алмазова, что подтверждено соответствующим актом. Результаты были использованы при выполнении

7

международного проекта BU534/24-1 «Lineare und nichtlineare Korrelationen in Biologie und Geowissenschaften: Vorhersage und Risikomanagement» (2011-2013 гг.); проектов РФФИ № 12- 08-33156 «Разработка технологий и системы оценки и оптимизации профиля артериального давления у человека на основе данных многосуточного мониторирования» (2012-2014 гг.) и № 14-08-31546 «Исследование интервальных статистик аномалий в процессе обработки электрокардиограмм и их прогнозирование» (2014 г.), а также научно-исследовательских работ «Информационное и методологическое обеспечение систем оперативной диагностики функционального состояния сердечно-сосудистой системы человека в медицине и спорте», «Системы и методы информационной поддержки диагностических задач в кардиологии и ортопедии», «Исследование временной и структурной кластеризации в биологических системах с мультифрактальными свойствами».

Апробация работы.

Результаты работы докладывались на первой международной научно-практической конференции «Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии и медицине» (СПб, 2010 г.); 6-ой, 8-ой, 9-ой международных научно-технических конференциях «Современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций» (Севастополь, 2010, 2012, 2013 гг.); VII-ой российско-баварской конференции по биомедициснкой инженерии (СПб, 2012 г.); семинарах научных достижений стипендиатов российско-германских программ "Михаил Ломоносов" и "Иммануил Кант" (Бонн, 2012 г.; Москва, 2013 г.), 68-ой и 69-ой научно-технической конференции СПбНТОРЭС им. А.С. Попова (СПб, 2013, 2014 гг.); всероссийской школе-конференции с международным участием «Электроника в технике и медицине» (Томск, 2014 г.).

Публикации.

Основные результаты диссертации опубликованы в 19 работах, включая 1 монографию (в соавторстве), 1 статью в зарубежном журнале, 8 публикаций в ведущих рецензируемых журналах, рекомендованных в действующем перечне ВАК, 9 публикаций в материалах международных и российских научно-технических конференций и семинаров, зарегистрированы 4 программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 130 наименований, списка условных обозначений и аббревиатур. Основная часть диссертации изложена на 120 страницах машинописного текста, содержит 42 рисунка и 1 таблицу.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, изложены научные положения, выносимые автором на защиту. Приведено краткое содержание диссертации по главам.

В первой главе рассмотрены вопросы структурного анализа мониторограмм физиологических процессов. Нормальная динамика многих физиологических процессов отражает многочисленные колебания, соответствующие нескольким уровням регуляции, в совокупности реализующим процесс поддержания гомеостаза. Однако, в рекомендациях по анализу и клинической интерпретации данных одного из наиболее широко регистрируемых физиоло-

8

гических ритмов – сердечного ритма – конкретные указания на способы обработки и физиологическое значение составляющих ритма подробно изложены для случая частот выше 0,04 Гц. Вопросы анализа более медленных составляющих ритма выносятся за рамки практических рекомендаций и изучаются в рамках специальных разделов, в частности, хронобиологии (F. Halberg, Г.С. Катинас), однако их результаты, как правило, не содержат готовых методологических и алгоритмических решений, применимых в клинической практике. Указанные обстоятельства обуславливают актуальность разработки специализированных методов анализа данных многосуточных мониторограмм с учетом иерархической структуры циклических колебаний физиологических ритмов, нестационарностей, обусловленных как развитием и редукцией патофизиологических процессов, так и стресс индуцированными изменениями гемодинамики с учетом требований устойчивости к влиянию аномальных ошибок измерений физиологических показателей.

Типичная структура исследуемых физиологических сигналов включает:

•медленные монотонные тренды, отражающие развитие либо патофизиологических процессов, либо процессов восстановления организма, как естественное, так и на фоне терапии; могут быть описаны детерминистическими моделями, определение параметров которых возможно с помощью регрессионного анализа, при этом определенную сложность может представлять выделение данной составляющей на фоне долговременно-зависимых флуктуаций физиологических показателей;

•регулярную составляющую, представляющую собой квазипериодические процессы, наиболее выраженным из которых является суточный ритм, которые могут быть успешно описаны детерминистическими моделями;

•флуктуационную составляющую – естественные колебания относительно регулярной составляющей, отражающие как нормальные регуляторные процессы, так и их возможные нарушения; описываются стохастическими моделями;

•локальные нестационарности, отражающие реакции на кратковременно доминирующие факторы (физическая нагрузка, эмоциональный стресс), проявление кратковременных трендов; обычно описываются детерминистическими моделями, заданными на ограниченных временных интервалах.

Во второй главе предложен и проанализирован алгоритм комплексного анализа данных длительных мониторограмм с учетом структуры, предложенной в первой главе, предусматривающий исходное разделение регулярной и флуктуационной составляющих. На рисунке 2 представлена функциональная схема разработанной системы информационной поддержки принятий решений врача при лечении вегетативных расстройств, включающей:

•фильтрацию аномальных выбросов в ряде исходных данных с целью устранения влияния кратковременных изменений физиологических параметров и/или ошибок их регистрации на типичный профиль, формируемый на следующем этапе (на этом же этапе из записи должны быть исключены кратковременные тренды, вызванные доминирующими стрессовыми воздействиями);

•выделение типичного профиля, отражающего характерную динамику мониторируемого физиологического показателя за один период (в рассматриваемых задачах чаще всего приходится иметь дело с суточным профилем);

9

Рисунок 2 – Функциональная схема системы информационной поддержки принятия решений врача при лечении вегетативных расстройств

•анализ формы профиля типичной динамики мониторируемого показателя за один период и его параметров, несущих самостоятельную диагностическую ценность (напр. суточный, или диурнальный индекс, и др.);

•оценку флуктуационной составляющей, связанной с исключением (вычитанием) типичного профиля из исходных, очищенных от аномальных выбросов, данных и формированием ряда, содержащего информацию об отклонении текущей динамики физиологических показателей от типичной для данной фазы колебаний (применительно к нашим задачам – времени суток);

•оценку статистических свойств флуктуаций относительно профиля, выявление его корреляционной/спектральной структуры, характерных ритмов (с использованием методов корреляционно-спектрального, вейвлет-, флуктуационного анализа), построение статистической модели динамики флуктуаций;

•оценку статистических свойств аномальных отклонений от типичных значений (статистики выбросов, включая интервальные статистики), которые в ряде случаев имеют самостоятельное диагностическое значение, уточнение статистической модели в части воспроизводимости свойств аномальных отклонений;

10

• обнаружение и оценку параметров монотонного тренда, отражающего медленную динамику физиологических показателей, не связанных с типичными колебаниями, отраженными в стационарной модели.

Фильтрация аномальных выбросов. В условиях амбулаторного мониторирования контроль за процессом регистрации физиологической информации в значительной мере ограничен, что приводит к неизбежному возникновению аномальных измерений, обусловленных как истинными кратковременными отклонениями измеряемых величин под воздействием внешних факторов, так и техническими ошибками измерения. Разделить эти случаи затруднительно, ввиду чего при обработке мониторограмм для оценки параметров типичной (долговременной) динамики целесообразно исключение всех аномальных выбросов. Фильтрация аномальных выбросов выполняется с помощью итерационного дифференциального алгоритма, основанного на сопоставлении данных первых разностей измеренных значений с текущей оценкой среднеквадратического отклонения ряда данных.

Выделение типичного профиля. Как показано рядом исследователей (F. Halberg, Р.М. Заславская, K. Kario, Г.С. Катинас и др.) требуется определение статистически достоверного и регулярно повторяющегося суточного профиля АД, который является репрезентативным для данного пациента. При этом последнее условие невозможно проверить по данным традиционного односуточного мониторирования. Поэтому для определения типичного суточного профиля используется плексограмма, формируемая путем наложения измерений за весь период мониторирования на единую суточную шкалу. Для выделения профиля использован алгоритм аппроксимации полиномом степени n в скользящем окне с перекрытием и усреднением значений полиномов, полученных в перекрывающихся окнах, в точках измерений. Достоинствами этого подхода являются возможность персонифицированной оценки типичной динамики АД в течение суток, а также выявление отдельных суточных циклов со статистически атипичным профилем АД, которые в дальнейшем могут быть исключены из анализа.

В рамках поставленных задач интерес представляет рассмотрение таких компонент АД, как систолическое (САД), диастолическое (ДАД) и среднее гемодинамическое (СрГДАД) давление. Результат выделения профиля составляющих АД представлен в виде линий на рисунке 3, а символами х, +, * обозначены значения САД, СрГДАД и ДАД, приведѐнные к интервалу в одни сутки, соответственно.

Для решения задачи оптимизация профиля предложен следующий подход: моделирование фармакологической коррекции суточного профиля АД, которая базируется на фармакокинетических свойствах препаратов. В амбулаторных условиях наиболее удобны для применения пероральные препараты, метаболизм которых, в организме человека описывается двухкомпонентной фармакокинетической моделью (D. Bourne), которая задается однородным дифференциальным уравнением, решением которого является

где СП – текущая концентрация препарата в плазме крови; V – объѐм плазмы крови; Kа, Kв – коэффициенты абсорбции и выведения препарата соответственно; коэффициент F определяется дозировкой препарата и его биодоступностью.