Автоматическая диагностика
экстрасистолических сокращений
при предварительной обработке
(фильтрации) кардиоинтервалограмм
в системах анализа
вариабельности ритма сердца
Рыбак О.К., Фурман Н.В., Мухортов В.В., Бурлака А.П., Шматова С.С.,
Лазарева Е.В., Иванникова Н.П.
Саратовский НИИ кардиологии МЗ РФ
Резюме
Обследовано 560 человек (217 клинически здоровых добровольцев, 121
больной острым инфарктом миокарда и 222 пациента с хроническими формами ИБС).
Фоновым ритмом был синусовый ритм (73,7%) и синусовая аритмия (26,3%). Лица с
мерцательной аритмией, желудочковой и наджелудочковой тахикардией,
синоатриальной и A-V блокадой в исследование не
включались.
В основу дифференциальной диагностики синусовых и “аритмичных”
интервалов RR,
положен поиск “порогового” значения, позволяющего провести деление “синусовых”
и “несинусовых” интервалов RR.
Используемый подход может быть привлечен и к идентификации “укороченных”
интервалов между синусовыми сокращениями и “шумовым артефактом”, что позволяет
провести кластеризацию синусовых и патологически “укороченных” интервалов RR.
При автоматической оценке вариабельности ритма сердца по
кардиоинтервалограммам, имеющим экстрасистолы и “артефакты”, возможно
проведение эффективной фильтрации сигнала. Кластеризация синусовых и
“несинусовых” интервалов RR возможна путем оценки информации, заложенной в смежных
интервалах RR.
Вторичное преобразование типа RRi/RRi+1 при пороговом значении,
равном или большем 1,18, обеспечивает оптимальное соотношение чувствительности
(94,8%) и специфичности (94,9%) при показателе полезности, равном 0,89, в
распознавании патологически укороченных интервалов RR(K) на фоне синусового ритма и синусовой аритмии.
Ключевые
слова: вариабельность ритма сердца, кардиоинтервалограммы,
автоматическая диагностика экстрасистол, фильтрация сигнала.
Abstract
Heart rate variability
analysis requires the following: registered rhythm must be sinus one, regular
or arrhythmic; cardiac arrhythmias should be diagnosed automatically and
interpoled without disturbing RR interval dynamic row.
The study included 560
patients: 217 clinically healthy volunteers, 121 patients with acute myocardial
infarction, and 222 individuals with chronic coronary heart disease (CHD).
Basal rhythms were sinus rhythm (73,7%), or sinus arrhythmia (26,3%). Patients
with atrial fibrillation, ventricular and supraventricular tachycardia,
sinoatrial and AV blockade were excluded.
Differential diagnostics of
sinus and arrhythmic RR intervals was based on searching the cut-off point,
discriminating sinus or non-sinus RR intervals. Similar approach could be
applied to identifying shortened intervals between sinus impulse and “noise”
artifacts. This gives a chance to cluster sinus and pathologically shortened RR
intervals.
In automatic assessment of heart
rate variability, on cardiointervalograms with extrasystoles and artifacts,
effective signal filtration could be performed. Clustering sinus and non-sinus
RR intervals can be achieved by analyzing information on adjacent RR intervals.
Secondary modification, like RRi/RRi+1, with cut-off point no less than 118,
provides optimal balance of sensitivity (94,8%) and specificity (94,9%), with
utility coefficient 0,89, during diagnosing pathologically shortened RR
intervals in sinus rhythm or sinus arrhythmia.
Keywords: heart rate variability, cardiointervalograms,
automatic diagnostics of extrasystoles, signal filtration.