Библиографическое описание:

Кырмыгенов Д. А. Анализ спектральных характеристик сфигмограмм лучевой артерии при экстрасистолии // Молодой ученый. — 2016. — №2. — С. 66-70.

 

Представлены результаты экспериментальных исследований частотных характеристик сфигмограмм лучевой артерии практически здорового человека и при наличии экстрасистолии с помощью спектральных методов с использованием автоматизированного пульсодиагностического комплекса.

Ключевые слова: пульсовая волна, экстрасистолия, спектральный анализ.

 

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются основной причиной смерти во всем мире: ни по какой другой причине ежегодно не умирает столько людей, сколько от ССЗ. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, в 2012 году от ССЗ умерло 17,5 миллиона человек, что составило 31 % всех случаев смерти в мире. Из этого числа 7,4 миллиона человек умерли от ишемической болезни сердца и 6,7 миллиона человек в результате инсульта. Поэтому изучение и совершенствование методов диагностики сердечно-сосудистых заболеваний весьма актуальны.

Для оценки состояния сердечно-сосудистой системы применяются такие методы, как электрокардиография, эхокардиография, кинетокардиография, сфигмография, флеботонометрия, реография и др. В данной статье для изучения характеристик пульсовой волны применен один из этих методов — сфигмография, основанный на графической регистрации пульсовых колебаний стенки кровеносного сосуда. Для обработки и анализа сфигмограмм использовали спектральный анализ, а для исследования частотного состава было использовано быстрое преобразование Фурье [1–4]. Аналогичные исследования можно провести с помощью современных математических методов: вейвлет-анализа и преобразования Гильберта-Хуанга [5–8] и других, за исключением рассмотренного в [9] дифференциально-интегрального преобразования сигналов.

Целью работы является сравнительный анализ частотного спектра пульсовой волны лучевой артерии практически здорового человека и соответствующего частотного спектра обследуемого с наличием экстрасистолии.

Для получения исходных реализаций пульсовых сигналов в цифровой форме использовался автоматизированный пульсодиагностический комплекс (АПДК) [10], который позволяет регистрировать пульсовую волну с запястья руки человека с частотой дискретизации 200 Гц и обрабатывать данные на компьютере с помощью различных математических методов.

На рис. 1а представлена сфигмограмма лучевой артерии без экстрасистолии. На следующем рисунке (рис. 1б) — её амплитудный спектр. На рисунке 2а представлена сфигмограмма лучевой артерии обследуемого пациента с экстрасистолией. Как видно из рисунков, пульсовые сигналы по форме отличаются друг от друга.

Расчеты показали, что у пульсового сигнала с экстрасистолией (рис. 2б) частотный спектр пульсового сигнала существенным образом отличается от соответствующего спектра при отсутствии экстрасистолии (рис. 1б). Отличие заключается в том, что в случае наличия экстрасистолии наблюдается отсутствие четко выраженных гармоник на частотах, кратных основной частоте.

Рис.1 а. Пульсовая волна без экстрасистолии

 

Рис. 1б. Амплитудный спектр пульсовой волны без экстрасистолии

 

Ниже приведен пульсовой сигнал с экстрасистолией и её амплитудный спектр.

 

Рис. 2а. Пульсовая волна с экстрасистолией

 

Рис. 2б. Амплитудный спектр пульсовой волны с экстрасистолией

 

При сравнении отношений мощностей сигналов в диапазонах 0,6–8 и 8–15 получены следующие результаты:

 

Сигнал с экстрасистолией

Сигнал без экстрасистолии

мощность сигнала в диапазоне 0,6–8 Гц.

581158

553152

мощность сигнала в диапазоне 8–15 Гц.

2636

1953

отношение мощностей в диапазонах 0,6–8 и 8–15 Гц.

220

283

 

Таким образом, пульсовые сигналы по форме и их частотные спектры при наличии экстрасистолии у обследуемых и ее отсутствии заметно отличаются друг от друга. Основное отличие заключается в том, что на частотном спектре сигнала при наличии экстрасистолии сложно выявить гармоники, кратные основной частоте в отличие от спектров практически здорового человека.

 

Литература:

 

  1. Бороноев В. В., Павлов А. Е., Омпоков В. Д. Оценка уровня тренированности организма человека на основе спектрального анализа пульсовых сигналов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2013. № 2. С. 13–16.
  2. Бороноев В. В., Гармаев Б. З., Цыдыпова Е. Д. Спектральные характеристики пульсового сигнала при нарушении гемодинамики // Журнал радиоэлектроники: электрон. журн. № 10. 2010. URL: http://jre.cplire.ru/jre/library/Ulan-Ude-2010/pdffiles/s2_34.pdf (дата обращения: 08.11.2010)
  3. Бороноев В. В., Гармаев Б. З., Омпоков В. Д. Корреляция спектральных и статистических характеристик пульсового сигнала при заболеваниях сердца // Вестник БГУ. 2012, Вып. 4, Серия «Химия, физика». С. 221–223.
  4. Бороноев В. В., Омпоков В. Д., Павлов А. Е.. Спектральный анализ вариабельности сердечного ритма по пульсовой волне при нагрузочных пробах // Вестник БГУ. 2012, Вып. 4, Серия «Химия, физика». С. 223–226.
  5. Boronoev V. V., Garmaev B. Z. Wavelet-based Detection Method for Physiological Pressure Signal Components // Proceedings of International Conference on Computer Technologies in Physical and Engineering Applications (ICCTPEA), 2014 (http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6893256)
  6. Бороноев В. В., Омпоков В. Д. Возможности преобразования Гильберта-Хуанга в задаче обработки и анализа биомедицинских сигналов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 3. С. 40–44.
  7. Boronoev V. V.; Ompokov V. D. The Hilbert-Huang Transform for biomedical signals processing // Proceedings of International Conference on Computer Technologies in Physical and Engineering Applications (ICCTPEA), 2014 (http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=68932565)
  8. Бороноев В. В., Гармаев Б. З. Исследование статистической модели информативных точек пульсовой волны // Вестник БГУ. 2012, Вып. 4, Серия «Химия, физика». С. 217–219.
  9. Бороноев В. В., Гармаев Б. З., Омпоков В. Д. Дифференциально-интегральные преобразования модельных сигналов // Радиотехника. 2015. № 3. С. 122–127.
  10.            V. V. Boronoyev. Pulse Wave Contour Analysis in Automated Mode // Biomedical Engineering, Vol.48, No. 4, 2014, pp. 209–213.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle