Статья: Влияние дыхания с заданной частотой на результаты анализа реккурентной диаграммы ритма сердца

Примеры рекуррентной диаграммы при различных режимах дыхания представлены на рис. 2.

Рис. 2. Рекуррентные диаграммы при различных режимах дыхания: а - дыхание со свободной частотой; б - дыхание с частотой 6 дых./мин

Переход от свободного дыхания на дыхание с навязанной частотой сопровождался существенным изменением паттерна точек на РД. Прежде всего происходит увеличение количества точек, увеличение числа состояний, расстояние между которыми меньше порогового, т.е. повышение коэффициента рекуррентности REC.

Одновременно с этим отмечается повышение длины диагональных линий и их числа, что приводит к значительному увеличению показателей l_mean, l_max. Для паттернов точек на РД при дыхании с навязанной частотой характерен высокий уровень детерминизма и энтропии Шенноном.

Результаты статистической обработки данных, полученных в ходе записи ЭКГ при свободном дыхании и при дыхании с навязанной частотой, представлены в табл. 1.

Результаты статистической обработки показателей ВСР при различных режимах дыхания

Примечание. Различия между свободным и навязанным режимом дыхания - *р < 0,05 и #р < 0,01.

Из данных табл. 1 следует, что отсутствуют достоверные различия между дыханием в различных режимах по уровню SDNN. В то же время дыхание с навязанной частотой оказывает существенное влияние на общую вариабельность сердечного ритма, выраженного в форме SDNN. Намного более существенными были различия между режимами дыхания по амплитуде волн с низкой частотой LF. Это обусловлено тем, что произошло не только резкое увеличение амплитуды колебаний интервалов RR, но также имело место смещение частоты дыхания на более низкую частоту, попадающую в диапазон LF. Значительно менее выраженным было изменение колебаний в частотном диапазоне HF.

Дыхание с навязанной частотой сопровождалось статистически достоверным уменьшением различий между состояниями системы регуляция ритма сердца, что проявилось в повышении относительного числа точек на РД, т.е. повышение REC. Одновременно с этим произошло повышение значения ShanEn и увеличение средней длины диагональных структур l_mean на графике РД. Намного более выражено увеличилась максимальная длина диагональных структур lmax.

Обсуждение

Дыхание с навязанной частотой традиционно рассматривается в качестве теста для исследования активности парасимпатического отдела вегетативной нервной системы. Редкое, но более глубокое дыхание сопровождается повышением тонуса блуждающего нерва [14]. В физиологии ВНС повышение активности ПНС рассматривается в качестве основной причины увеличения амплитуды ВСР [15].

Дыхание с навязанной частотой 6 дых./мин также используется в качестве метода уменьшения стресса и самоконтроля посредством биологической обратной связи [16]. Дыхание с фиксированной частотой дыхательных движений вызвало существенные изменения числа точек на РД, что проявилось в повышении REC. Увеличение этого показателя, отражающее снижение различий между отдельными состояниями, характерно для патологических состояний, например для коронарной болезни сердца [17]. Повышение REC наблюдается при стрессе в реальной жизни [18]. С другой стороны, медитация существенно понижает REC [19].

Наблюдаемое нами увеличение длины диагональных линий указывает на снижение хаотической составляющей ВСР, поскольку максимальная и средние длины характеризуются обратной корреляционной связью по отношению к индикатору хаотических свойств временного сигнала - наибольшей экспоненте Ляпунова LLE [13]. Повышение коэффициента детерминизма также указывает на снижение уровня сложности временного сигнала [13]. Энтропия Шеннона представляет собой количество данных, необходимых для идентификации конкретного состояния системы [20]. Ортостаз приводит к некоторому понижению энтропии Шенноном, а стресс в реальной жизни - к увеличению этого показателя [18, 21].

Полученные нами данные ставят вопрос о том, насколько показатели РД отражают активность вегетативной нервной системы. Дабирес с соавторами установили, что введение атропина и гексаметония бензосульфоната приводит к повышению l_max и REC при одновременном снижении общей ВСР [22]. В нашем случае наблюдается увеличение ВСР на фоне снижения показателей сложности, вычисленных посредством количественного анализа РД. Результаты нашего исследования в определенной степени согласуются с недавно полученными данными о неприменимости нелинейных показателей ВСР в качестве индикатора активности вегетативной нервной системы [23].

Заключение

Для кардиореспираторного взаимодействия характерны хаотические свойства, которые хорошо видны на рекуррентной диаграмме. Дыхание с навязанной частотой представляет собой особое функциональное состояние, сочетающее в себе повышение вариабельности сердечного ритма со снижением сложности сигнала, что указывает на необходимость более расширенного и углубленного изучения нелинейных свойств системы регуляции ритма сердца.

Библиографический список

1. Methods derived from nonlinear dynamics for analysing heart rate variability / A. Voss, S.Schulz, R. Schroeder, M. Baumert, P. Caminal // Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. - 2009. - № 367 (1887). - Р. 277-296.

2. Hejjel, L. Heart rate variability analysis / L. Hejjel, I. Gal // Acta Physiologica Hun- garica. - 2001. - № 88 (3-4). - Р. 219-230.

3. Raab, C. Large-scale dimension densities for heart rate variability analysis / С. Raab, N. Wessel, А. Schirdewan, J. Kurths // Physical Review E. - 2006. - № 73 (4). - Р. 041907.

4. Recurrence-plot-based measures of complexity and their application to heart-rate- variability data / N. Marwan, N. Wessel, U. Meyerfeldt, A. Schirdewan, J. Kurths // Physical Review E. - 2002. - № 66 (2). - Р. 026702.

5. Zbilut, J. P. Laminar recurrences, maxline, unstable singularities and biological dynamics / J. P. Zbilut, C. L. Webber // The European Physical Journal Special Topics. - 2008. - № 164 (1). - Р. 55-65.

6. Киселев, В. Б. Рекуррентный анализ - теория и практика / В. Б. Киселев // Научно-технический вестник. - 2006. - № 29. - С. 136-140.

7. Eckmann, J.-P. Recurrence Plots of Dynamical Systems / J.-P. Eckmann, S. O. Kamphorst, D. Ruelle // Europhysics Letters. - 1987. - № 5. - P. 973-977.

8. Berntson, G. G. Respiratory sinus arrhythmia: autonomic origins, physiological mechanisms, and psychophysiological implications / G. G. Berntson, J. T. Cacioppo, K.S. Quigley // Psychophysiology. - 1993. - № 30 (2). - Р. 83-96.

9. Агаджанян, Н. А. Барорефлексы зоны позвоночных артерий на тонус периферических вен, системное артериальное давление и внешнее дыхание / Н. А. Агаджанян, С. В. Куприянов // Российский физиологический журнал имени И. М. Сеченова. - 2008. - Т. 94, № 6. - С. 661-669.

10. Yasuma, F. Respiratory sinus arrhythmia: why does the heartbeat synchronize with respiratory rhythm? / F. Yasuma, J. I. Hayano // Chest. - 2004. - № 125 (2). - Р. 683-690.

11. Vaschillo, E. G. Characteristics of resonance in heart rate variability stimulated by biofeedback / E. G. Vaschillo, B. Vaschillo, Р. М. Lehrer // Applied psychophysiology and biofeedback. - 2006. - Vol. 31, № 2. - Р. 129.

12. Recurrence networks - a novel paradigm for nonlinear time series analysis / R. V. Donner, Y. Zou, J. F. Donges, N. Marwan, J. Kurths // New Journal of Physics. - 2010. - № 12 (3). - Р. 033025.

13. Recurrence plot of heart rate variability signal in patients with vasovagal syncopes /

J.Schlenker, V. Socha, L. Riedlbauchova, Т. Nedelka, А. Schlenker, V. Potockova, S. Mala, Р. Kutilek // Biomedical Signal Processing and Control. - 2016. - Vol. 25. - P. 1.

14. Laborde, S. Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting / S. Laborde, E. Mosley, J. F. Thayer // Frontiers in psychology. - 2017. - № 8. - Р. 213.

15. Rottenberg, J. Cardiac vagal control in depression: a critical analysis / J. Rottenberg // Biological psychology. - 2007. - № 74 (2). - Р. 200-211.

16. Eddie, D. Heart rate variability biofeedback: Theoretical basis, delivery, and its potential for the treatment of substance use disorders / D. Eddie, Е. Vaschillo, В. Vaschillo, Р. Lehrer // Addiction research & theory. - 2015. - № 23 (4). - Р. 266-272.

17. Linear and nonlinear analysis of normal and CAD-affected heart rate signals / U. R. Acharya, О. Faust, V. Sree, G. Swapna, R. J. Martis, N. A. Kadri, J. S. Suri // Computer methods and programs in biomedicine. - 2014. - № 113 (1). - Р. 55-68.

18. Melillo, P. Nonlinear Heart Rate Variability features for real-life stress detection. Case study: students under stress due to university examination / Р. Melillo, М. Bracale, L.Pecchia // Biomedical engineering online. - 2011. - № 10 (1). - Р. 96.

19. Sarkar, A. Effect of meditation on scaling behavior and complexity of human heart rate variability / А. Sarkar, Р. Barat // Fractals. - 2008. - № 16 (03). - Р. 199-208.

20. Nonlinear dynamics of heart rate variability in response to orthostatism and hemodialysis in chronic renal failure patients: Recurrence analysis approach / H. Gonzalez, О. Infante, Н. Perez-Grovas, M. V. Jose, С. Lerma // Medical engineering & physics. - 2013. - № 35 (2). - Р. 178-187.

21. Javorka, M. The effect of orthostasis on recurrence quantification analysis of heart rate and blood pressure dynamics / M. Javorka, Z. Turianikova, I. Tonhajzerova,

K.Javorka, M. Baumert // Physiological measurement. - 2008. - № 30 (1). - P. 29.

22. Quantification of sympathetic and parasympathetic tones by nonlinear indexes in nor- motensive rats / H. Dabire, D. Mestivier, J. Jarnet, M. E. Safar, N. P. Chau // American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology. - 1998. - № 275 (4). - P. 1290-1297.

23. Cepeda, F. X. Inconsistent relation of nonlinear heart rate variability indices to increasing vagal tone in healthy humans / F. X. Cepeda, M. Lapointe, C. O. Tan, J. A. Taylor // Autonomic Neuroscience. - 2018. - № 213. - P. 1-7.

References

1. Voss A., Schulz S., Schroeder R., Baumert M., Caminal P. Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2009.no. 367 (1887), pp. 277-296.

2. Hejjel L., Gal I. Acta Physiologica Hungarica. 2001, no. 88 (3-4), pp. 219-230.

3. Raab C., Wessel N., Schirdewan A., Kurths J. Physical Review E. 2006, no. 73 (4), p. 041907.

4. Marwan N., Wessel N., Meyerfeldt U., Schirdewan A., Kurths J. Physical Review E. 2002, no. 66 (2), p. 026702.

5. Zbilut J. P., Webber C. L. The European Physical Journal Special Topics. 2008, no. 164 (1), pp. 55-65.

6. Kiselev V. B. Nauchno-tekhnicheskiy vestnik [Scientific and technical bulletin]. 2006, no. 29, pp. 136-140.

7. Eckmann J.-P., Kamphorst S. O., Ruelle D. Europhysics Letters. 1987, no. 5, pp. 973-977.

8. Berntson G. G., Cacioppo J. T., Quigley K. S. Psychophysiology. 1993, no. 30 (2), pp. 83-96.

9. Agadzhanyan N. A., Kupriyanov S. V. Rossiyskiy fiziologicheskiy zhurnal imeni I. M. Sechenova [Russian physiological journal named after I. M. Sechenov]. 2008, vol. 94, no. 6, pp. 661-669.

10. Yasuma F., Hayano J. I. Chest. 2004, no. 125 (2), pp. 683-690.

11. Vaschillo E. G., Vaschillo B., Lehrer R. M. Applied psychophysiology and biofeedback. 2006, vol. 31, no. 2, p. 129.

12. Donner R. V., Zou Y., Donges J. F., Marwan N., Kurths J. New Journal of Physics.

2009, no. 12 (3), p. 033025.

13. Schlenker J., Socha V., Riedlbauchova L., Nedelka T., Schlenker A., Potockova V., Mala S., Kutilek R. Biomedical Signal Processing and Control. 2016, vol. 25, p. 1.

14. Laborde S., Mosley E., Thayer J. F. Frontiers in psychology. 2017, no. 8, p. 213.

15. Rottenberg J. Biological psychology. 2007, no. 74 (2), pp. 200-211.

16. Eddie D., Vaschillo E., Vaschillo V., Lehrer R. Addiction research & theory. 2015, no. 23 (4), pp. 266-272.

17. Acharya U. R., Faust O., Sree V., Swapna G., Martis R. J., Kadri N. A., Suri J. S. Computer methods and programs in biomedicine. 2014, no. 113 (1), pp. 55-68.

18. Melillo P., Bracale M., Pecchia L. Biomedical engineering online. 2011, no. 10 (1), p. 96.

19. Sarkar A., Barat R. Fractals. 2008, no. 16 (03), pp. 199-208.

20. Gonzalez H., Infante O., Perez-Grovas N., Jose M. V., Lerma S. Medical engineering & physics. 2013, no. 35 (2), pp. 178-187.

21. Javorka M., Turianikova Z., Tonhajzerova I., Javorka K., Baumert M. Physiological measurement. 2008, no. 30 (1), p. 29.

22. Dabire H., Mestivier D., Jarnet J., Safar M. E., Chau N. P. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology. 1998, no. 275 (4), pp. 1290-1297.

23. Cepeda F. X., Lapointe M., Tan C. O., Taylor J. A. Autonomic Neuroscience. 2018, no. 213, pp. 1-7.