CC BY
37
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ
УДК 004.67
КОМПЬЮТЕРНЫЙ МОДУЛЬ АНАЛИЗА ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА МУЛЬТИПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ И БИОУПРАВЛЯЕМОГО ИГРОВОГО ТРЕНИНГА
COMPUTER MODULE FOR HEART RATE VARIABILITY ANALYSIS IN MULTIPARAMETER DIAGNOSTIC SYSTEM AND BIOFEEDBACK GAME
TRAINING
М.А. Сурушкин M.A. Surushkin
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Россия, 308015, Белгород, ул. Победы, 85
Belgorod State National Research University, 85 Pobeda St, Belgorod, 308015, Russia
E-mail: [email protected]
Аннотация. В данной статье содержится описание компьютерного модуля анализа вариабельности сердечного ритма, результаты которого используются для определения эффективности биоуправляемого игрового тренинга, направленного на коррекцию функционального состояния и развитие адаптационных возможностей организма человека.
Resume. This article contains a description of the computer module for heart rate variability analysis. The results of this analysis are used to determine the efficiency of biofeedback game training for correcting the functional state and the development of adaptive capacities of the human body.
Ключевые слова: биотехническая система, вариабельность сердечного ритма, компьютерная диагностика, игровой тренинг, оценка эффективности, мультипараметрический сигнал биоуправления.
Keywords: biotechnical system, heart rate variability, computer diagnostics, game training, evaluation of efficiency, multiparameter signal of biofeedback.
Введение
Решение проблемы оценки и коррекции функционального состояния человека является актуальной задачей современного общества, отличающегося наличием больших физических и психических нагрузок на человека. Высокий темп активности индивидуумов, соответствующий возникающим социальным запросам, способствует нарушению режимов питания, отдыха, сна и других видов деятельности, которое является дополнительной стресс-нагрузкой на организм человека. Адаптационные возможности организма не всегда соответствуют тому объему нагрузки, с которым приходится справляться человеку в повседневной жизни. Следствием этой проблемы являются длительные нарушения функциональной деятельности организма, способные привести к развитию различных заболеваний. В связи с этим, своевременные процедуры по выявлению отклонений и коррекции функционального состояния могут рассматриваться как успешные средства профилактики множества заболеваний.
Проблема снятия избыточного напряжения у человека и обучения его методам противодействия стрессу может успешно решаться путем применения технологий компьютерного биоуправления. Биоуправление - метод биологической обратной связи (БОС) - современный не медикаментозный метод совершенствования нормальных, здоровых и коррекции нарушенных или не оптимально работающих функций организма, основанный на целенаправленной активизации резервных возможностей организма [Джафарова О.А., 2002].
Одним из последних появившихся направлений в области технологий биологической обратной связи является компьютерное игровое биоуправление. Применение биоуправляемых игровых систем позволяет значительно повысить успешность антистрессового тренинга, поскольку игровая деятельность способствует наилучшему восприятию паттернов адаптации [Вангревич О.А., 2004]. Компьютерная игра имеет несколько преимуществ в сравнении с другими средствами тренинга. Во-первых, она, как любой вид игровой деятельности, носит соревновательный характер. Во-вторых, современный уровень развития компьютерных технологий предоставляет возможность создания сложной по сюжету и привлекательной по внешнему виду игровой среды, моделирующей стрессовую ситуацию. Такая система лучше воспринимается участниками тренинга и позволяет увеличить их интерес к процессу обучения приемам адаптации.
При использовании метода БОС важным вопросом является определение успешности и эффективности проводимого тренинга. Итоговым показателем результативности сеансов является изменение функционального состояния согласно выбранному паттерну адаптации [Макконен К.Ф., 2007]. И если качественная оценка эффективности тренинга возможна, например, путем установления общего самочувствия человека после проведения сеансов, то количественная оценка успешности должна производиться путем анализа определенного измеряемого функционального показателя [Сурушкин М.А., 2010].
Одним из способов оценки функционального состояния различных отделов вегетативной нервной системы является анализ вариабельности сердечного ритма (ВСР), основанный на определении и изучении последовательности NN-интервалов (normal-to-normal) кардиограммы [Баевский Р.М., 2005].
Результаты анализа ВСР представляются в виде количественной оценки функционального состояния человека и, следовательно, могут быть использованы для изучения динамики реакции организма на разнообразные нагрузки, в том числе в процессе тренинга.
Применение анализа вариабельности сердечного ритма для оценки успешности
коррекции функционального состояния
Исследования вариабельности сердечного ритма были проведены еще в начале 60-х годов на основании математического анализа ритма сердца в кардиологии, хирургии, физиологии труда и спорта, экспериментальной физиологии, благодаря чему получили развитие представления о значении показателей вегетативного баланса для оценки неспецифических адаптационных реакций. В результате в 2000 году в соответствии с решением Комиссии по клинико-диагностическим приборам и аппаратам Комитета по новой медицинской технике МЗ РФ были разработаны методические рекомендации анализа вариабельности сердечного ритма, которые используются сегодня при разработке различных компьютерных диагностических и терапевтических комплексов [Баевский Р.М., 2005].
Согласно этим рекомендациям оценка ВСР производится с использованием трех групп методов:
- статистические методы анализа временной области, направленные на исследование общей вариабельности;
- методы частотной области для исследования периодических составляющих ВСР;
- интегральные показатели ВСР.
Для осуществления анализа вариабельности при проведении сеансов биоуправляемого игрового тренинга был разработан компьютерной модуль, представляющий собой программное приложение, обрабатывающее данные в виде последовательности RR-интервалов, полученные с устройств пульсометрии. Результаты применения трех групп методов анализа ВСР представлены в модуле графическим и числовым способом.
Статистический анализ отражен в виде вариационной пульсограммы, ритмограммы (рис. 1), а также в виде ряда числовых показателей в итоговой таблице анализа (рис. 2).
По данным вариационной пульсометрии вычисляется индекс напряжения регуляторных систем, который отражает степень централизации управления ритмом сердца и характеризует, в основном, активность симпатического отдела вегетативной нервной системы. Для определения наиболее вероятного уровня функционирования сердечно-сосудистой системы вычисляется значение моды динамического ряда интервалов. Показатель «амплитуда моды» отражает стабилизирующий эффект централизации управления ритмом сердца, который обусловлен, в основном, степенью активации симпатического отдела вегетативной нервной системы. Активность парасимпатического отдела вегетативной нервной системы оценивается величиной вариационного размаха. Для выявления дыхательных колебаний длительности кардиоинтервалов производится устранение постоянной составляющей динамического ряда и всех медленных колебаний путем получения ряда
разностных значений «соседних» длительностей кардиоинтервалов. Затем вычисляются такие разностные показатели, как среднее квадратичное отклонение динамического ряда разностных значений, квадратный корень из суммы квадратов разностных значений, число и процент от общего числа интервалов разностей, значения которых выше чем 50 миллисекунд. Перечисленные разностные показатели позволяют определять степень активности парасимпатического отдела вегетативной нервной системы, т.е. анализировать автономный контур управления.
P»«iifMtM«i
1'™
1=
« Я » J И III If t Ж » jn *1t
Рис. 1. Графики вариационной пульсограммы и ритмограммы после проведения 5-минутного сеанса
диагностики
Fig. 1. Plots of variation pulsogram and rhythmogram after 5-minutes diagnostic session
Нтеанмо помаяли« Нврь» Липши* Ннгарцнтланя |
T-ivjUM 'IKTLUB пуъла кЛв^А«« Куй/'hMi
С&ытл дгнт« ibMXTb неж^оиго »«<»«»|чктагл КОИПОме 7Сй2 к (в5уаЛ-мО Новмомсшм
■<0-00 не 45А Норчь»ная актюшетъмеиатзмое perywu«
Мш мандойпп «л чядгтя Ми МИЙне 675
Мйоы Не«ГДОСОШ< ЯП ЧИМ1ЫВ l'-Яи ДО* 42
JC04SDHC: го?
в™ 1 -В"4Я> 1*4
Ли, ч, t р™« Ml ~ г»™ iSSSi :■'
6.J
ГШ ^ ^«ч». ffi
Ilrtn^ МП**М1НГИ1 ,хп9.1игта»иШ 0.350.7 О.®«
И.««* .«*>««•« 51 ©ISO 19* 1 № шыш лкпаняль.
Hll(Vtt:c BWranwWQ ИНК »HS дата
iwo «¿г
Direr лг>в»*Л п* амте.» ритма ОПГ
ггоо-моомс^
Модность в частоткмшмпаюне ИГ (адпч от кегодмамзона) 15-25* ХВ97мс"2 |0 Я М
Нош^ . ^^шап^ LT « ^ а«™«! IHOS 9гсг.4м&'2 [23.17 НфмЬЪнМ ».тквокть нзМТфШг« uet-?pe
Мбшнссть с «Статной амлпаМибЛПмлП От «ИГО штамм) 15-»* НЭ09.Эме"2 135.79 Пмьш! 1 ад аеммость пойклсонго V
Рис. 2. Числовые показатели анализа ВСР после проведения 5-минутного сеанса диагностики Fig. 2. Numerical analysis indicators of HRV after 5-minutes diagnostic session
Исследование частотной области сердечного ритма выполнено путем спектрального анализа (рис. 3), который направлен на получение количественной оценки периодических процессов в сердечном ритме. С помощью спектрального анализа оценивается активность отдельных уровней управления ритмом сердца. По данным спектрального анализа сердечного ритма вычисляются следующие показатели: индекс централизации, который отражает степень преобладания недыхательных составляющих синусовой аритмии над дыхательными, и индекс активации подкорковых нервных центров, который характеризует активность сердечнососудистого подкоркового нервного центра по отношению к более высоким уровням управления.
Рис. 3. Результаты спектрального анализа ВСР после проведения 5-минутного сеанса диагностики Fig. 3. The results of spectral analysis of HRV after 5-minutes diagnostic session
К интегральным показателям относятся графики автокоррелограммы и скаттерграммы (рис. 4, 5).
Физиологический смысл использования автокорреляционного анализа заключается в оценке степени влияния центрального контура управления на автономный. Автокоррелограмма позволяет судить о скрытой периодичности сердечного ритма.
Расположение точек скаттерграммы характеризует степень централизации управления ритмом сердца, активность симпатического отдела вегетативной нервной системы. В частности построенный график позволяет эффективно распознавать и анализировать сердечные аритмии.
Рис. 4. График автокоррелограммы после проведения 5-минутного сеанса диагностики Fig. 4. The plot of autocorrelogram after 5-minutes diagnostic session
Рис. 5. График скаттерграммы после проведения 5-минутного сеанса диагностики Fig. 5. The plot of scattergram after 5-minutes diagnostic session
Результаты применения различных методик анализа ВСР находят отражение в комплексном интегральном показателе активности регуляторных систем. Он вычисляется в баллах по специальному алгоритму, учитывающему статистические показатели, показатели гистограммы и данные спектрального анализа кардиоинтервалов, и позволяет дифференцировать различные степени напряжения регуляторных систем (уровень функционального состояния, рис.1).
Оцифрованная для анализа информация о длительности межпульсовых интервалов поступает в модуль одним из двух способов:
- с пульсометра или кардиографа, имеющего интерфейс для соединения с ПК (COM,USB и т.д.), в режиме реального времени;
- из текстового файла, хранящего записанные значения RR-интервалов, для проведения отсроченного анализа.
Отсроченный анализ ВСР в компьютерном модуле применяется для выполнения сравнительной оценки нескольких сеансов диагностики (рис. 6), что позволяет следить за изменениями функционального состояния организма, являющимися ответной реакцией на тренинг-нагрузки.
Наммс нпммгпт Hw« (сеанс 1| (сеанс 1» (сеанс 2| à
Тжвдм «л.ггя ItjAtt ввчйА».
CfdlMH ДМПЛйвЯъ мвтдодокга ИМ0ЫЛ1 [чКПТА iyifcea.l Нв-1 «M mg 4040 нс ЛИ^« 106 *.Wl 45Л Мсрмтмя актиметь DID.4 м= СТмЛчН 41.1 Мовмдешл»
Мои« 1**14*4««»» чяч«™ Но ИИЯЯче Kft
а. ™
Одсмшкигш piw-v м!«-1уъСде№ in-««axe MiMn HHStM гаг its
КмаротЫ) и»» ni сум* «мщмгсе размети; nircpuine ПМОЗО ако« 19.4 »5
До« гчр с ечмюстъ» «ая» Я) не pHNW 2 11
ССО ({4H«M4<«I»U> «HHW« «Г *rp|-ri«"*M*.i»«n
Ореьм к» WMIMW аяклоржни« CCI
Ичккс щпряоиш у Систв« Пишкчч» аКП№ЮПЬ OMUrmaCtttfi ««теш
ИчМиС |*тгтптии«1>ртмтмИНР
Пс.-.»»*«. ММ4ШЙ11 г^жчии* ПЛПР IMÛ «£32 ллг
Î.W T.» BJ55
Су-маадемвыиесгь
Мицчж.и. п minmmu*wn HP [№>« «Л «Я ..№»»>«<
15-30% шомиЛ ОС-То Поеьыенчач (КЛВНОСТЪ £750iMc"î ЙС.4+ МофМИЫач ЖЛВНОСТЪ
Рис. 6. Сравнительная оценка результатов двух сеансов диагностики Fig. 6. Comparative assessment of the results of two diagnostic sessions
Заключение
Таким образом, комплексная оценка вариабельности ритма сердца, учитывающая результаты различных методов диагностики (статистический, геометрический и спектральный анализ) и выполняемая в разные периоды тренинга, позволяет не только оценивать текущее состояние организма, но и прогнозировать, а также корректировать будущую динамику показателей путем выбора оптимальных для конкретного случая методов тренинга.
Список литературы References
Джафарова О.А., Штарк М.Б. 2002. Компьютерные системы биоуправления: тенденции развития. Медицинская техника. М., Медицина: 34-35.
Djafarova O.A., Shtark M.B. 2002. Biofeedback computer systems: development trends. Medical equipment. M., Medicine: 34-35.
Вангревич О.А., Донская О.Г., Зубков А.А., Штарк М.Б. 2004. Игровое биоуправление и стресс-зависимые состояния. Бюллетень СО РАМН. 3(113): 53-60.
Vangrevich O.A., Donskaya O.G., Zubkov A.A., Shtark M.B. 2004. Biofeedback games and stress-related conditions. Bulletin SO RAMN. 3(113): 53-60.
Макконен К.Ф., Пятакович Ф.А., Новоченко А.С. 2007. Биотехническая система игрового тренинга, реализующая две стратегии. Современные проблемы науки и образования. 1-2007: 67-73.
Makkonen K.F., Pyatakovich F.A., Novochenko A.S. 2007. Biotechnical system of game training which implements two strategies. Modern problems of science and education. 1-2007: 67-73.
Привалов А.Н. 2009. Оценка эффективности функционирования тренажерных систем с распределенной обработкой данных. Научные ведомости Белгородского государственного университета. История. Политология. Экономика. Информатика. 9(56): 78-83.
Privalov A.N. 2009. Performance evaluation of virtual training system with distributed data processing. Belgorod State University Scientific bulletin. History. Political science. Economy. Information technology. 9(56): 78-83.
Сурушкин М.А., Пятакович Ф.А. 2010. Разработка оптимизационных моделей для мульти-параметрического биоуправляемого игрового тренинга. Успехи современного естествознания. 12: 81-85.
Surushkin M.A., Pyatakovich F.A. 2010. Development of optimization models for multiparameter biofeedback game training. The success of modern science. 12: 81-85.
Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В., Гаврилушкин А.П., Довгалевский П.Я., Кукушкин Ю.А., Миронова Т.Ф., Прилуцкий Д.А., Семенов А.В., Федоров В.Ф., Флейшман А.Н., Медведев М.М. 2002. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем. Вестник аритмологии. ВА-№4: 65.
Baevsky R.M., Ivanov G.G., Chireikin L.V., Gavrilushkin A.P., Dovgalevsky P.Y., Kukushkin U.A., Mironova T.F., Prilutsky D.A., Semenov A.V., Fedorov V.F., Fleishman A.N., Medvedev M.M. 2002. Heart-rate variability analysis using different electrocardiographic systems. Arrhythmology bulletin. VA-N24: 65.
