Научная статья на тему 'Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма'

Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

CC BY
475
111
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма»

УДК 615.471:616.12

ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА

О.Н. Сахарова

Таганрогский государственный радиотехнический университет, e-mail: sugars@,mailru.com

Человеческий организм представляет собой иерархию достаточно автономных подсистем, в которой исходящие от верхнего уровня сигналы управления не имеют характера жестких команд, подчиняющих себе активность всех индивидуальных элементов более низких уровней. Вместо этого от высших уровней иерархии поступают сигналы, которые предопределяют переходы подсистем из одного режима функционирования к другому. Иерархическое устройство сложных живых систем, которые представляют собой ансамбль связанных подсистем более простого строения, позволяет избежать неустойчивостей и нежелательной динамики, которые неизбежно возникают в сложных системах с жестким централизованным управлением.

Иерархическое устройство сложных живых систем представляет собой ансамбль связанных подсистем более простого строения. Наиболее очевидная особенность биологических систем заключается в том, что они способны к самоорганизации, т. е. спонтанному образованию и развитию сложных упорядоченных структур. Это не противоречит законам термодинамики, поскольку все живые биологические системы не являются замкнутыми и обмениваются энергией с окружающей средой. Необходимая предпосылка эффектов самоорганизации заключается, кроме того, в наличии потока энергии, поступающего в систему от внешнего источника и диссимипируемого ею. Именно благодаря этому потоку система становится активной, т. е. приобретает способность к автономному образованию структур.

При исследовании того, как простое относится к сложному, выбрано понятие аттрактора [И.Пригожин, И.Стенгерс], т.е. области притяжения точек фазового пространства динамики системы (область гомеостаза для биологических систем). Биологическим системам присущи странные аттракторы.

Основным свойством странных аттракторов является детерминированный хаос или хаотическая динамика. В отличие от линии или поверхности, странные аттракторы характеризуются не целыми, а дробными размерностями. Они являются «фрактальными» объектами. Термин фрактал был введен Бенуа Мандельбротом, который впервые идентифицировал этот новый важный класс геометрических объектов. Фрактал - это математическое понятие, дающее единый подход к описанию ряда необычных геометрических свойств различных физических процессов и структур. Открытие аттракторов с фрактальными размерностями позволяет проследить поведение объекта во времени, т.е. в нашем случае исследовать временное поведение системы формирования

кардиоинтервалографического сигнала.

Непосредственно для изучения поведения системы необходимо определить фрактальную размерность, а в данной статье предлагается не просто найти какой-то определенный параметр, а построить тренд фрактальной размерности с окном 512 и посмотреть что при этом получится. Для определения фрактальной размерности временного ряда интервалов между двумя сердечными сокращениями (кардиоинтервалограммы) использовался

дисперсионный метод, предложенный в работе Bassingthwaihgte, который состоит в следующем.

Используется временной ряд из N=2M отсчетов, для нашего случая N равно 512. На первом шаге из N отсчетов вычисляется коэффициент вариации CV(1),% с использованием всех N значений временного ряда. Затем каждые 2 соседних отсчета усредняются и для вновь полученного временного ряда длиной N/2 вычисляется CV(2). На следующем шаге усредняются 2 отсчета из полученного на предыдущем шаге ряда длиной N/2 и вычисляется CV(3) и т. д. Данный процесс усреднения двух соседних отсчетов в пределах зерна укрупнения временной шкалы и расчета CV(i) для вновь модифицированного ряда производится M-1 раз до достижения ряда, состоящего только из 2 отсчетов, каждый из которых - результат усреднения первой или второй половины временного ряда. Затем строится в логарифмических шкалах график зависимости CV(i) от размера зерна укрупнения временной шкалы. Вычисляется тангенс угла наклона A(tgA) прямой регрессии для отмеченных точек оси X. Фрактальная размерность временного ряда FrD=1-tgA. Далее мы строим зависимость фрактальной размерности на каждом следующем участке в 512 интервалов от числа реальных отсчетов.

Таким образом, мы получаем непросто какой-то определенный показатель на всем интервале, а изменение состояния организма человека во времени. Полученные результаты имеют большую информативную ценность при холтеровском мониторировании, при исследованиях организма человека в различных образовательных и научных медицинских учреждениях. В настоящее время идет тесная работа с Пятигорской городской детской больницей, в которой идет апробация предлагаемого метода.

ЛИТЕРАТУРА

1. Баевский Р.М., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного

ритма: теоретические аспекты и возможности клинического

применения. Институт медико-биологических проблем, Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова

2. Колесников А.А. Синергетическая теория управления.: 1-е издание, ТРТУ, г.Таганрог, Энергоатомиздат, г.Москва, 1994 г.,343 с.

3. Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос. Квант.: 3-е издание, Эдиториал УРСС, г.Москва, 2000 г., 240с.

4. Malliani A, Pagani M, Lombard F, Cerutti S.Cardiovascular Neural regulation explored in the frequency domain.Circulation .: 1991; 84: 1482-92.

5. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical Hemodynamic and sympathetic neural correlates

of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardiol 1992; 69: 482-5.

6. Schmidt G, Monfill GE.Nonlinear methods for heart rate

variability assessment.In: Malik M, Camm AJ, eds.Heart rate

variability.Armonk: Futura, 1995: 87-98.

7. Otakar Foit and Jiri Holcik Applying nonliner dynamics to ECG signal processing.: Engineering in medicine and biology, number 2, 1998, 96.

УДК 007:681.322

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ МОРФОКОНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ СТРОЕНИЯ КИСТИ РУКИ А.Ю. Евтушенко

Таганрогский государственный радиотехнический университет Кафедра психологии и безопасности жизнедеятельности Тел. 312-019, e-mail: [email protected]

В настоящее время активно развиваются биометрические технологии, основной сферой применения которых являются системы физического контроля доступа, а также системы защиты данных.

Среди многообразия биометрических методов идентификации достаточно распространенным является метод, использующий в своей основе уникальность геометрии руки. Данный метод вполне удовлетворяет пользователей в вопросах надежности, хотя при этом отмечается, что устройство для считывания отпечатков ладоней более громоздко.

Однако все многообразие и уникальность кистей рук можно свести к определенным конечным типам. Здесь уместно отметить аналогичную ситуацию с типами папиллярных узоров пальцев рук.

В докладе описывается преимущество методов систематизации морфоконституциональных признаков строения кисти руки, основанными на подходах китайской медицины, а также на работах некоторых европейских авторов по хирологии /1/. В работе /2/, например, описываются характеристики 5 «базовых» типов кистей рук и их наиболее характерные признаки.

Основываясь на этих подходах и выявив принадлежность человека к определенному морфоконституциональному типу можно с достаточной степенью вероятности предсказать его темперамент, психические особенности, предрасположенность к тем или иным заболеваниям и многое другое. Это может оказаться полезным не только в медицинских системах, а также в системах профессионального отбора операторов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.