Вариабельность сердечного ритма (ВСР) — 4 метода анализа

Анализ вариабельности ритма сердца

Индивидуализированный подбор антиаритмической терапии при мерцательной аритмии (МА) до сих пор представляет собой сложную проблему. В связи с этим продолжается разработка новых неинвазивных методик, повышающих точность клинической диагностики и эффективность подбора лечебных схем. В качестве такой методики может использоваться анализ вариабельности ритма сердца (ВРС).

В основе метода вариабельности ритма сердца лежит количественный анализ RR интервалов, измеряемых по ЭКГ за определенный промежуток времени. При этом можно нормировать либо число кардиоциклов, либо продолжительность записи. Рабочая комиссия European Society of Cardiology и North American Society of Pacing and Electrophysiology предложила стандартизировать время регистрации ЭКГ, необходимое для адекватной оценки параметров вариабельности ритма сердца. Для изучения временных характеристик принято использовать короткую (5 мин) и длинную (24 ч) запись ЭКГ.

Вариабельность ЧСС может быть определена различными способами. Наибольшее распространение при анализе вариабельности ритма сердца получили методы оценки во временном и частотном диапазоне.

В первом случае вычисляют показатели на основе записи интервалов NN в течение длительного времени. Предложен ряд параметров количественной характеристики вариабельности ритма сердца во временном диапазоне: NN, SDNN, SDANN, SDNNi, RMSSD, NN > 50, pNN 50.

NN — общее количество RR интервалов синусового происхождения.

SDNN — стандартное отклонение NN интервалов. Используется для оценки общей вариабельности ритма сердца. Математически эквивалентно общей мощности в спектральном анализе и отражает все циклические компоненты, формирующие вариабельность ритма.

SDANN — стандартное отклонение средних значений NN интервалов, вычисленных по 5-минутным промежуткам в течение всей записи. Отражает колебания с интервалом более 5 мин. Используется для анализа низкочастотных компонентов вариабельности.

SDNNi — среднее значение стандартных отклонений NN интервалов, вычисленных по 5-минутным промежуткам в течение всей записи. Отражает вариабельность с цикличностью менее 5 мин.

RMSSD — квадратный корень из средней суммы квадратов разностей между соседними NN интервалами. Используется для оценки высокочастотных компонентов вариабельности.
NN 50 — количество пар соседних NN интервалов, различающихся более чем на 50 м/с в течение всей записи.

pNN 50 — значение NN 50, деленное на общее число NN интервалов.

Исследование вариабельности ритма сердца в частотном диапазоне позволяет анализировать выраженность колебаний различной частоты в общем спектре. Другими словами, данный метод определяет мощность различных гармонических составляющих, которые совместно формируют вариабельность. Возможный диапазон интервалов RR можно интерпретировать как ширину полосы частот пропускания канала регуляции сердечного ритма. По отношению мощностей различных спектральных компонент можно судить о доминировании того или иного физиологического механизма регуляции сердечного ритма. Спектр строится методом быстрого преобразования Фурье. Реже используется параметрический анализ, основанный на ауторегрессионных моделях. В спектре выделяют четыре информативных частотных диапазона:

HF — высокочастотный (0,15-0,4 Гц). HF-компонента признана как маркер активности парасимпатической системы.

LF — низкочастотный (0,04-0,15 Гц). Интерпретация LF-компоненты является более противоречивой. Одними исследователями она трактуется как маркер симпатической модуляции, другими — как параметр, включающий симпатическое и вагусное влияние.

VLF — очень низкочастотный (0,003-0,04 Гц). Происхождение VLF и ULF-компонент нуждается в дальнейшем изучении. По предварительным данным, VLF отражает активность симпатического подкоркового центра регуляции.

ULF — ультранизкочастотный ( 2 /Гц. Иногда они измеряются в относительных единицах как отношение мощности отдельной спектральной компоненты к общей мощности спектра за вычетом ультранизкочастотной составляющей.

Совместный временной и спектральный анализ значительно увеличивает объем информации об изучаемых процессах и явлениях различной природы, так как временные и частотные свойства взаимосвязаны. Однако одни характеристики ярко отражаются во временной плоскости, другие же проявляют себя при частотном анализе.

Выделяют две основные функции вариабельности ритма сердца: разброса и концентрации. Первую тестируют показатели SDNN, SDNNi, SDANN. 8 коротких выборках синусового ритма в условиях стационарности процесса функция разброса отражает парасимпатический отдел регуляции. Показатель RMSSD в физиологической интерпретации можно рассматривать как оценку способности синусового узла к концентрации ритма сердца, регулируемой переходом функции основного водителя ритма к различным отделам синоатриального узла, имеющим неодинаковый уровень синхронизации возбудимости и автоматизма. При увеличении ЧССнафоне активации симпатического влияния отмечается уменьшение RMSSD, т.е. усиление концентрации, и наоборот, при нарастании брадикардии на фоне повышения тонуса вагуса концентрация ритма снижается. У больных с основным несинусовым ритмом данный показатель не отражает вегетативного влияния, но указывает на уровень функциональных резервов ритма сердца в плане поддержания адекватной гемодинамики. Резкое ослабление функции концентрации при увеличении RMSSD более 350 мс у больных с гетеротропной брадиаритмией тесно ассоциировано с внезапной смертью.

Наиболее часто вариабельность ритма сердца используется для стратификации риска сердечной и аритмической летальности после инфаркта миокарда. Доказано, что снижение показателей (в частности SDNN Поделитесь страницей:

Статистический анализ вариабельности сердечного ритма

К статистическим показателям, которые позволяют оценивать быстрые (в течение 2–5 с) изменения частоты сердечных сокращений (ЧСС) и основаны на определении степени различий в длительности соседних R-R интервалов, относят следующие характеристики:

Читать еще:  Нарушение липидного обмена: симптомы и лечение

RMSSL (мс) – среднеквадратичное различие между продолжительностью соседних R-R интервалов.

pNN50 (%) – доля соседних интервалов R-R, которые различаются более чем на 50 мс. Полагают, что их значения определяются преимущественно влиянием парасимпатического отдела вегетативной нервной системы и являются в основном отражением синусовой дыхательной аритмии.

RMSSD (мс) – квадратный корень из среднего квадрата разности значений соседних интервалов R-R:

Величина RMSSD является мерой ВСР с малой продолжительностью циклов.

Ряд других индексов позволяет оценить более медленную модуляцию ЧСС. Они основаны на непосредственном измерении длительности R-R интервалов:

SDNN (мс) – стандартное отклонение от средней длительности всех интервалов (наиболее распространенный показатель ВСР). Значение SDNN – интегральный показатель, характеризующий ВСР в целом, зависит от воздействия как симпатического, так и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы. Из-за нестационарности последовательностей R-R величина SDNN зависит от длительности анализируемого сегмента ЭКГ (без предварительного устранения тренда будет наблюдаться тенденция к возрастанию SDNN при увеличении времени записи).

SDANN (мс) – стандартное отклонение от среднего значения R-R интервалов, вычисленного для каждого 5-минутного участка записи ЭКГ. Данный коэффициент характеризует ВСР с большой продолжительностью циклов.

Результаты временного анализа ВСР зависят от качества записи ЭКГ (уровня шума, наличия артефактов) и точности распознавания QRS комплексов. Считается, что менее чувствительны к указанным факторам геометрические методы, к числу которых относится вариационная пульсометрия. Cущность данного подхода состоит в изучении закона распределения R-R интервалов как случайных величин в исследуемом ряду их значений, то есть в изучении так называемой «вариативности» R-R интервалов. При этом строится вариационная кривая или гистограмма, и определяются различные ее характеристики. При построении гистограммы важное значение имеет выбор способа группировки кардиоинтервалов.

Существуют графический и числовой способы представления результатов вариационной пульсометрии. При графическом способе каждый диапазон значений отражается в виде столбика с высотой, пропорциональной числу кардиоинтервалов j, попавших в данный диапазон значений. На рисунке 4 одновременно представлены три возможных типа вариационной пульсограммы, характеризующие разные механизмы регуляции. Вариационная кривая 1 отражает эффект преобладания тонуса симпатического отдела вегетативной нервной системы: все значения R-R интервалов размещаются преимущественно в двух диапазонах. Это означает наличие высокой мобилизации системы кровообращения и высокого уровня ее функционирования, так как частота пульса составляет примерно 90–110 ударов в минуту. Кривая 3 демонстрирует эффект преобладания парасимпатического отдела вегетативной нервной системы: значения R-R интервалов находятся в пределах 0.95–1.25 с (48–63 ударов в минуту). Высокая степень вариативности указывает на относительно слабую централизацию управления сердечным ритмом. Вариационная кривая 2 характерна для переходного процесса, она имеет несимметричную форму с преобладанием R-R интервалов в диапазоне минимальных значений. Кривая указывает на то, что наблюдается односторонний сдвиг значений R-R интервалов, и это свидетельствует о переходе синусового узла от одного уровня функционирования к другому.

Рисунок 4 – Графический способ представления результатов вариационной пульсометрии в виде гистограммы

Широко используются следующие числовые характеристики вариационных пульсограмм:

Мода Мо, с – диапазон значений наиболее часто встречающихся R-R интервалов. В качестве моды принимают начальное значение диапазона, в котором отмечается наибольшее число R-R интервалов. Мо указывает на наиболее вероятный уровень функционирования системы кровообращения и для стационарных процессов совпадает с математическим ожиданием.

Амплитуда моды АМо, % – относительное количество R-R интервалов, соответствующих диапазону наиболее часто встречающихся значений (то есть диапазону моды). Показатель отражает стабилизирующий (мобилизующий) эффект централизации управления ритмом сердца. В основном этот эффект обусловлен влиянием симпатического отдела вегетативной нервной системы.

Вариационный размах ∆X, c – степень непостоянства значений R-R интервалов. Для стационарных процессов по своему смыслу не отличается от среднеквадратического отклонения, то есть отражает суммарный эффект регуляции ритма вегетативной нервной системой, но указывает на максимальную амплитуду колебаний значений R-R интервалов. Вариационный размах можно считать показателем, в значительной мере связанным с состоянием парасимпатического отдела вегетативной нервной системы. Однако, в определенных условиях (при значительной амплитуде медленных волн) вариационный размах зависит в большей мере от состояния подкорковых нервных центров, чем от тонуса парасимпатической системы.

По данным вариационной пульсометрии вычисляют ряд дополнительных показателей:

Триангулярный индекс (ТИ). Для расчета этого показателя на гистограмме H(RR) находят диапазон наиболее часто встречающихся значений R-R интервалов X (рисунок 5) и определяют соответствующий максимум гистограммы: Y=H(X) – число кардиоинтервалов, попадающих в данный диапазон. Триангулярный индекс вычисляется путем деления общего количества R-R интервалов Nmax на величину Y: ТИ = Nmax/Y. Значения ТИ в значительной степени зависят от интервала группировки R-R интервалов. Этот показатель характеризует суммарную ВСР в целом.

Триангулярная интерполяция гистограммы (TINN). Данная характеристика представляет собой ширину основания треугольника, которым можно аппроксимировать гистограмму. На рисунке 5: TINN = M–N.

Главный недостаток вариационной пульсометрии – необходимость использования значительного числа кардиоинтервалов для построения гистограммы. На практике, продолжительность реализации R-R интервалов не должна быть меньше 20 минут, чтобы быть уверенным в корректном применении геометрических методов анализа R-R интервалов. В связи с этим, данный метод не подходит для оценки кратковременных изменений ВСР.

Читать еще:  Симптомы и лечение лейкемии у детей и взрослых

Рисунок 5 – Распределение R-R интервалов

Еще одним геометрическим методом является корреляционная ритмография, в рамках которой по осям прямоугольной системы координат откладываются значения двух соседних R-R интервалов. При этом получается точка на плоскости, координатами которой являются: по оси абсцисс – значение текущего R-R интервала (RRn), а по оси ординат – значение последующего R-R интервала (RRn+1). Множество точек, полученное таким образом, называют скатерграммой (или автокорреляционным облаком) – рисунок 6. По виду облака можно определять сердечные аритмии, так как большие отклонения продолжительности кардиоинтервалов от среднего значения приводят к существенному разбросу точек на плоскости (RRn, RRn+1). Изменения синусового ритма дают определенный разброс точек в виде окружности или эллипса. Если в динамическом ряду кардиоинтервалов присутствует

сильно выраженная низкочастотная периодика, то будет наблюдаться эллипс, вытянутый вдоль биссектрисы. Наиболее простым способом описания множества точек автокорреляционного облака является расчет отношения длин продольной и поперечной осей эллипса (a/b): чем сильнее выражена медленная периодика, тем больше данное отношение.

Рисунок 6 – Корреляционная ритмограмма человека в спокойном состоянии (а) и при эмоциональном стрессе (б)

Методы анализа вариабельности сердечного ритма могут использоваться для оценки состояния человека в различных условиях трудовой деятельности, физической нагрузки, уровня стресса и т.д. В настоящее время особый интерес для исследователей представляет изучение медленных волн второго порядка и компонент спектра колебаний с частотами менее 0.01 Гц, включая минутные и часовые волны, а также разработка новых методов анализа вариабельности сердечного ритма, учитывающих сложный нестационарный характер динамики сердечно-сосудистой системы. В частности, недавние исследования позволили обнаружить ряд интересных явлений, к числу которых относится возможность синхронизации сердечного ритма человека. Было установлено, что слабый внешний периодический сигнал приводит к эффективной синхронизации и подстройке частоты сердечных сокращений. Наличие такого эффекта открывает новые возможности и для фундаментальной науки и для клинической практики.

Анализ вариабельности ритма сердца

Индивидуализированный подбор антиаритмической терапии при мерцательной аритмии (МА) до сих пор представляет собой сложную проблему. В связи с этим продолжается разработка новых неинвазивных методик, повышающих точность клинической диагностики и эффективность подбора лечебных схем. В качестве такой методики может использоваться анализ вариабельности ритма сердца (ВРС).

В основе метода вариабельности ритма сердца лежит количественный анализ RR интервалов, измеряемых по ЭКГ за определенный промежуток времени. При этом можно нормировать либо число кардиоциклов, либо продолжительность записи. Рабочая комиссия European Society of Cardiology и North American Society of Pacing and Electrophysiology предложила стандартизировать время регистрации ЭКГ, необходимое для адекватной оценки параметров вариабельности ритма сердца. Для изучения временных характеристик принято использовать короткую (5 мин) и длинную (24 ч) запись ЭКГ.

Вариабельность ЧСС может быть определена различными способами. Наибольшее распространение при анализе вариабельности ритма сердца получили методы оценки во временном и частотном диапазоне.

В первом случае вычисляют показатели на основе записи интервалов NN в течение длительного времени. Предложен ряд параметров количественной характеристики вариабельности ритма сердца во временном диапазоне: NN, SDNN, SDANN, SDNNi, RMSSD, NN > 50, pNN 50.

NN — общее количество RR интервалов синусового происхождения.

SDNN — стандартное отклонение NN интервалов. Используется для оценки общей вариабельности ритма сердца. Математически эквивалентно общей мощности в спектральном анализе и отражает все циклические компоненты, формирующие вариабельность ритма.

SDANN — стандартное отклонение средних значений NN интервалов, вычисленных по 5-минутным промежуткам в течение всей записи. Отражает колебания с интервалом более 5 мин. Используется для анализа низкочастотных компонентов вариабельности.

SDNNi — среднее значение стандартных отклонений NN интервалов, вычисленных по 5-минутным промежуткам в течение всей записи. Отражает вариабельность с цикличностью менее 5 мин.

RMSSD — квадратный корень из средней суммы квадратов разностей между соседними NN интервалами. Используется для оценки высокочастотных компонентов вариабельности.
NN 50 — количество пар соседних NN интервалов, различающихся более чем на 50 м/с в течение всей записи.

pNN 50 — значение NN 50, деленное на общее число NN интервалов.

Исследование вариабельности ритма сердца в частотном диапазоне позволяет анализировать выраженность колебаний различной частоты в общем спектре. Другими словами, данный метод определяет мощность различных гармонических составляющих, которые совместно формируют вариабельность. Возможный диапазон интервалов RR можно интерпретировать как ширину полосы частот пропускания канала регуляции сердечного ритма. По отношению мощностей различных спектральных компонент можно судить о доминировании того или иного физиологического механизма регуляции сердечного ритма. Спектр строится методом быстрого преобразования Фурье. Реже используется параметрический анализ, основанный на ауторегрессионных моделях. В спектре выделяют четыре информативных частотных диапазона:

HF — высокочастотный (0,15-0,4 Гц). HF-компонента признана как маркер активности парасимпатической системы.

LF — низкочастотный (0,04-0,15 Гц). Интерпретация LF-компоненты является более противоречивой. Одними исследователями она трактуется как маркер симпатической модуляции, другими — как параметр, включающий симпатическое и вагусное влияние.

Читать еще:  Проявление ВСД, протекающая по гипертоническому типу

VLF — очень низкочастотный (0,003-0,04 Гц). Происхождение VLF и ULF-компонент нуждается в дальнейшем изучении. По предварительным данным, VLF отражает активность симпатического подкоркового центра регуляции.

ULF — ультранизкочастотный ( 2 /Гц. Иногда они измеряются в относительных единицах как отношение мощности отдельной спектральной компоненты к общей мощности спектра за вычетом ультранизкочастотной составляющей.

Совместный временной и спектральный анализ значительно увеличивает объем информации об изучаемых процессах и явлениях различной природы, так как временные и частотные свойства взаимосвязаны. Однако одни характеристики ярко отражаются во временной плоскости, другие же проявляют себя при частотном анализе.

Выделяют две основные функции вариабельности ритма сердца: разброса и концентрации. Первую тестируют показатели SDNN, SDNNi, SDANN. 8 коротких выборках синусового ритма в условиях стационарности процесса функция разброса отражает парасимпатический отдел регуляции. Показатель RMSSD в физиологической интерпретации можно рассматривать как оценку способности синусового узла к концентрации ритма сердца, регулируемой переходом функции основного водителя ритма к различным отделам синоатриального узла, имеющим неодинаковый уровень синхронизации возбудимости и автоматизма. При увеличении ЧССнафоне активации симпатического влияния отмечается уменьшение RMSSD, т.е. усиление концентрации, и наоборот, при нарастании брадикардии на фоне повышения тонуса вагуса концентрация ритма снижается. У больных с основным несинусовым ритмом данный показатель не отражает вегетативного влияния, но указывает на уровень функциональных резервов ритма сердца в плане поддержания адекватной гемодинамики. Резкое ослабление функции концентрации при увеличении RMSSD более 350 мс у больных с гетеротропной брадиаритмией тесно ассоциировано с внезапной смертью.

Наиболее часто вариабельность ритма сердца используется для стратификации риска сердечной и аритмической летальности после инфаркта миокарда. Доказано, что снижение показателей (в частности SDNN Поделитесь страницей:

Вариабельность сердечного ритма и методы ее анализа

Анализ вариабельности сердечного ритма (далее ВСР) является методом оценки состояния механизмов регуляции физиологических функций в организме человека. В частности, общей активности регуляторных механизмов, нейрогуморальной регуляции сердца, соотношения между симпатическим и парасимпатическим отделами вегетативной нервной системы.

Текущая активность симпатического и парасимпатического отделов является результатом системы регуляции кровообращения, изменяющей во времени свои параметры для достижения оптимального приспособительного ответа, который отражает адаптационную реакцию целостного организма.

Адаптационные реакции индивидуальны и реализуются у разных лиц с различной степенью участия функциональных систем. Метод основан на распознавании и измерении временных интервалов между R-зубцами ЭКГ (R-R–интервалы), построении динамических рядов кардиоинтервалов и последующего анализа полученных числовых рядов различными математическими методами. Динамический ряд кардиоинтервалов называют кардиоинтервалограммой.

Динамический ряд кардиоинтервалов может быть отнесен к числу стационарных или нестационарных. Стационарными называют случайные процессы, протекающие приблизительно однородно и имеющие вид непрерывных колебаний вокруг некоторого среднего значения. Стационарные процессы характеризуются эргодичностью, т.е. усреднение по времени соответствует усреднению по множеству реализаций. Иными словами на любом участке времени мы должны получать одни и те же характеристики. Нестационарные ( или переходные) процессы имеют определенную тенденцию развития во времени и их характеристики зависят от в начала отсчета. Практически в каждой кардиоинтервалограмме содержатся элементы нестационарности (фрактальные компоненты). В данных методических рекомендациях кардиоинтервалограмма рассматривается как стационарный случайный процесс с соответствующей интерпретацией получаемых в результате ее анализа данных.

При анализе динамических рядов кардионтервалов следует различать кратковременные («короткие») и долговременные («длинные») записи. Под последними понимают данные, получаемые при 24-х и 48 часовом мониторировании ЭКГ (Холтеровское мониторирование). К так называемым «коротким» записям относят данные исследований, проводимых в течение минут, десятков минут или нескольких часов.

Динамические ряды кардиоинтервалов могут быть получены при анализе любых кардиографических записей (электрических, механических, ультразвуковых и т.д.), однако в данном документе рассматриваются только данные анализа электрокардиосигналов.

Анализ ВСР включает три этапа:

1. Измерение длительности R-R–интервалов и представление динамических рядов кардиоинтервалов в виде кардиоинтервалограммы ( см. рис. 1);

2. Анализ динамических рядов кардиоинтервалов;

3. Оценку результатов анализа ВСР.

Измерение длительности R-R-интервалов производится аппаратным или программным путем с точностью до 1 миллисекунды. Проблема распознавания R-зубцов ЭКГ в различных аппаратно-программных комплексах решается по-разному. Представление динамических рядов кардиоинтервалов осуществляется в числовом или графическом виде.

Методы анализа динамических рядов кардиоинтервалов можно разделить на визуальные и математические. Визуальный анализ кардиоинтервалограмм ( ритмограмм) был введен Д. Жемайтите. Математические методы анализа можно разделить на три больших класса:

· исследование общей вариабельности (статистические методы или временной анализ).

· исследование периодических составляющих ВСР (частотный анализ).

· исследование внутренней организации динамического ряда кардиоинтервалов (автокорреляционный анализ, корреляционная ритмография, методы нелинейной динамики).

Полученные в результате анализа ВСР числовые значения оцениваются по-разному различными исследователями в зависимости от используемой научно-теоретической концепции.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Учись учиться, не учась! 10610 — | 7993 — или читать все.

95.47.253.202 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)

очень нужно

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector