CC BY
49
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 3 - P. 92-98
УДК: 612.172.4 DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16708
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КОНТУРНОГО И ФАЗОВОГО ПОДХОДОВ К ОЦЕНКЕ ВРЕМЕНИ ПРОХОЖДЕНИЯ ПУЛЬСОВОЙ ВОЛНЫ
Б.Г. ГАРАМЯН*, А.А. ГРИНЕВИЧ*, А.А. ХАДАРЦЕВ**, Н.К. ЧЕМЕРИС*
*Институт биофизики клетки РАН - обособленное подразделение ФИЦПНЦБИ РАН, ул. Институтская, д. 3, г. Пущине, Московской области, 142290, Россия, e-mail: [email protected] "ФГБОУ ВО «Тульский государственный университет», медицинский институт, ул. Болдина, д. 128, Тула, 300012, Россия
Аннотация. Введение. Показана актуальность проводимого исследования, поскольку определяет скорость её распространения по сосудистому руслу, что необходимо оценки его функционального состояния. Дана критическая оценка различных методов измерения времени прохождения пульсовой волны. Цель работы определена, как оценка адекватности предложенного нами ранее фазового метода вычисления времени прохождения пульсовой волны. Материалы и методы исследования. В исследовании включено 20 условно здоровых добровольцев (10 женщин и 10 мужчин). Для регистрации ЭКГ использовался аппаратно-программный комплекс «ВНС-Микро» («Нейрософт», Россия). Регистрация проводилась во II стандартном отведении с частотой дискретизации 2 кГц. Для регистрации фотоплетизмографических сигналов использовался фотоплетизмограф «Ангиоскан». Разработан оригинальный алгоритм, позволяющий в автоматическом режиме обрабатывать синхронные записи ЭКГ и фотоплетизмографических сигналов длительностью до 10 минут и выше и формировать численный дискретный массив времен запаздывания AtP, вычисляемых на основе морфометрического контурного анализа. Другой подход основан на вычислении разности фаз между спектральными составляющими рассматриваемых временных рядов при помощи кросс-спектрального анализа, позволяющего с помощью фазового вейвлет-преобразования временных рядов фотоплетизмографии сигналов рассчитать динамику разности фаз анализируемых сигналов на заданной спектральной частоте. Результаты и их обсуждение. В результате проведенного сравнительного анализа на группе из 20 условно здоровых добровольцев нам не удалось выявить достоверных различий между временем прохождения пульсовой волны, которые определялись двумя различными методами, а именно: фазовым методом и морфометрическим методом контурного анализа. Однако в исследуемой группе добровольцев, вариабельность значений времени прохождения пульсовой волны, определяемых фазовым методом, меньше, чем при использовании общепринятого морфометрического метода. Кроме того, была выявлена высокая степень корреляции времени прохождения пульсовой волны по сосудам правой и левой руки не зависимо от используемого метода расчетов. Разработанный метод оценки времени прохождения пульсовой волны на основе оценки фазового сдвига ФПГ сигналов по отношению к ЭКГ на ЧСС снижает сложность и повышает надежность определения времени прохождения пульсовой волны по отношению к морфометрическому подходу, за счет частичной замены сложных и менее надежных алгоритмических процедур на строгий и однозначный математический формализм. Заключение. Полученные результаты являются обоснованием для проведения пилотных исследований применимости фазового подхода к количественной оценке быстрой вариабельности (beat-to-beat) скорости распространения пульсовой волны на малых временных масштабах и последующего перехода к оценке периферического пульсового давления в мягких тканях у пациентов с верифицированными сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Ключевые слова: время распространения пульсовой волны; фотоплетизмография; фазовый и морфометрический методы; вейвлет-преобразование.
COMPARATIVE ANALYSIS OF CONTOUR AND PHASE APPROACHES TO ESTIMATING THE TIME OF PASSAGE OF THE PULSE WAVE
B.G. GARAMYAN*, A.A. GRINEVICH*, A.A. KHADARTSEV", N.K. CHEMERIS*
* Institute of Cell Biophysics RAS - a separate subdivision of the Federal Research Center PSCBIRAS, Institutskaya Str., 3, Pushchino, Moscow region, 142290, Russia, e-mail: [email protected] " FSBEIHE "Tula State University", Medical Institute, Boldin Str., 128, Tula, 300012, Russia
Abstract. The relevance of the study is shown, since it determines the rate of its spread along the vascular bed, which is necessary to assess its functional state. A critical assessment of various methods for measuring the time of passage of the pulse wave is given. The purpose of this work is to assess the adequacy of the phase method for calculating the time of passage of the pulse wave, proposed by the authors. Materials and methods. The study included 20 apparently healthy volunteers (10 women and 10 men). For ECG registration, the hardware and software complex "VNS-Micro" ("Neurosoft", Russia) was used. Registration was carried out in the second standard lead with a sampling rate of 2 kHz. Photoplethysmographic signals were recorded using the "Angioscan" photoplethysmograph. The authors have developed an original algorithm that allows automatic processing of synchronous ECG and photoplethysmographic signals up to 10 minutes in duration and more and forms a numerical discrete array of delay times AtP, calculated on the basis of morphometric contour analysis. Another approach is based on calculating the phase difference between the spectral components of the considered time series using cross-spectral analysis, which allows using the phase wavelet transform of the signal photoplethysmography time series to calculate the dynamics of the phase difference of the analyzed signals at a given spectral frequency. Results and its discussion. As a result of a comparative analysis on a group of 20 apparently healthy volunteers, we were unable to identify significant differences between the time of passage of the pulse wave. They were determined by two different methods, namely, the phase method and the morphometric method of contour analysis. However, in the study group of volunteers, the variability of the values of the time of passage of the pulse wave, determined by the phase method, is less than
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 3 - P. 92-98
when using the generally accepted morphometric method. In addition, a high degree of correlation was found between the time of passage of the pulse wave through the vessels of the right and left arms, regardless of the calculation method used. The developed method for evaluating the time of passage of the pulse wave based on the assessment of the phase shift of PPG signals in relation to the ECG at heart rate reduces the complexity and increases the reliability of determining the time of passage of the pulse wave in relation to the morphometric approach, due to the partial replacement of complex and less reliable algorithmic procedures with strict and unambiguous mathematical formalism. Conclusion. The obtained results are the rationale for conducting pilot studies of the applicability of the phase approach to quantitative assessment of the rapid variability (beat-to-beat) of the pulse wave propagation velocity on small time scales and the subsequent transition to the assessment of peripheral pulse pressure in soft tissues in patients with verified cardiovascular diseases.
Keywords: time of pulse wave propagation; photoplethysmography; phase and morphometric methods; wavelet transform..
Введение. Время прохождения пульсовой волны (ВППВ) необходимо для определения скорости распространения пульсовой волны по сосудистому руслу, которая является одним из не инвазивных критериев оценки его функционального состояния. В частности, вариабельность скорости во времени отражает динамику процессов, формирующих текущее функциональное состояние различных компонент сердечно-сосудистой системы. На больших временах вариабельность скорости пульсовой волны, в основном, формируется изменениями вязко-упругих свойств стенок сосудов сосудистого русла. На малых же временах, вязкоупругие свойства стенок сосудов не успевают значительно измениться, и вариабельность скорости пульсовой волны, в основном, определяется вариабельностью разности давления на входе и выходе исследуемого участка сосудистого русла. Это дает возможность на секундных и минутных интервалах времени оценивать величину быстрой вариабельности пульсового давление (Ьeaí-ío-Ьeaí) [1,2,7].
Скорость распространения пульсовой волны можно оценить по временной задержке, необходимой на преодоление расстояния между двумя пространственно разделенными измерительными точками в сердечно-сосудистой системе. Начальной точкой может быть сердце и момент времени выброса крови из желудочка, который приблизительно совпадает с появлением Я-зубца на кардиограмме. Вторая точка может быть расположена на магистральных или резистивных сосудах в мягких тканях. Изменение кровенаполнения мягких тканей во второй точке определяет второй момент времени. Для регистрации кровенаполнения в мягких тканях, чаще всего используют метод фотоплетизмографии (ФПГ), регистрирующий изменение концентрации оксигенированных и не оксиге-нированных эритроцитов во времени [11,15]. В результате можно определить задержку между моментом выброса крови из желудочка сердца и моментом максимального кровенаполнения мягких тканей. Зная расстояние от желудочка сердца до места расположение ФПГ-датчика, можно вычислить среднюю скорость распространения пульсовой волны на исследуемом участке сосудистой системы [5,13,16]. Существуют другие модификации метода, которые основаны на измерении задержки между двумя ФПГ-датчиками, расположенными на известном расстоянии друг от друга по ходу движе-
ния крови по сосудистому руслу [12]. Описаны методы измерения, в которых момент прохождение пульсовой волны регистрируется плетизмографи-ческим пьезодатчиком по локальному изменению пульсового давления в непосредственной близости от магистральных сосудов [4]. Из большого разнообразия датчиков, регистрирующих прохождение пульсовой волны, ФПГ-датчики, благодаря их многофункциональности, нашли наиболее широкое применение. Они позволяют регистрировать в исследуемом объеме ткани динамику пульсового изменения соотношения эритроцитов в восстановленной и окисленной формах [10].
Чаще всего ВППВ вычисляется по запаздыванию сигналов ФПГ по отношению к сигналам электрокардиограммы (ЭКГ). Этот метод, основанный на оценке формы сигналов (морфометрический метод), широко применяется в физиологических и медицинских исследованиях [14]. Недостатком такого морфометрического контурного подхода является то, что форма пульсовой волны, которую определяют по ФПГ, является лабильной динамической величиной, зависящей как от функционального состояния сердечно-сосудистой системы, так и от расположения датчиков по пути следования кровотока в магистральных и резистивных сосудах [6]. Это снижает точность оценки момента прохождения пульсовой волны через определенную точку в сосудистом русле и последующего вычисления скорости распространения пульсовой волны.
В качестве альтернативы морфометрическому контурному подходу мы предложили метод, который не учитывает форму ЭКГ и ФПГ сигналов [3]. Он основан на следующих предпосылках. Частотный спектр ЭКГ и ФПГ сигналов содержит главную гармонику, которая формируется с общей для обоих сигналов периодичностью, которая определяется частотой сердечных сокращений (ЧСС) [8, 9]. Ранее нами показано, что разность фаз двух измеряемых сигналов на ЧСС может быть использована для оценки временной задержки одного сигнала относительного другого. Полученная таким образом временная задержка позволяет оценить ВППВ, и не зависит от индивидуальной формы анализируемых сигналов во временном пространстве [3].
Целью работы является оценка адекватности предложенного нами ранее фазового метода вычисления ВППВ.
Для этого в работе проводится сравнительный
101ЛШАЬ ОР ОТШ МЕБ1САЬ ТЕСЮГОЬОСга - 2020 - V. 27, № 3 - Р. 92-98
анализ значений ВППВ, вычисленных с помощью фазового сдвига между ЭКГ и ФПГ-сигналами на ЧСС, со значениями ВППВ, полученных с помощью морфометрического метода расчета временной задержки между моментами появления К-зубцов на ЭКГ и точками на ФПГ, соответствующими максимальному кровенаполнению дистальных участков мягких тканей.
Материалы и методы исследования. В исследовании принимали участие 20 условно здоровых добровольцев (10 женщин и 10 мужчин).
Критерии включения: добровольцы были нормального телосложения, без острых и хронических патологий, молодого и среднего возраста по возрастной классификации ВОЗ (25-60 лет). Характеристики добровольцев: средний возраст - 36±7 лет, рост - 171±6 см, вес - 73±15 кг, АД - 117±12/79±10 мм. рт. ст., ЧСС - 67±8 уд/мин.
Критерии исключения: наличие острых и хронических сердечно-сосудистых и легочных заболеваний, диабета и других выраженных патологий, которые были выявлены на основе опроса добровольцев (анамнез); курение; прием вазоконстрик-торов и вазодилататоров, напитков, содержащих алкоголь и кофеин, по меньшей мере, за 12 часов до исследования.
Исследование проведено в соответствии с принципами Хельсинкской декларации Всемирной медицинской ассоциации 2002 года. Каждый доброволец был проинформирован о протоколе и целях исследования и дал свое согласие на участие в данном исследовании. Во время измерений добровольцы находились в условиях покоя, лежа на спине в тихой комнате, при нормальной комнатной температуре 20-24°С. Адаптация добровольцев к условиям измерения проводилась в течение 20-ти минут. Для каждого добровольца одновременно регистрировали ЭКГ и ФПГ в течение 10 минут.
Для регистрации ЭКГ использовался аппаратно-программный комплекс «ВНС-Микро» («Нейро-софт», Россия). Регистрация проводилась во II стандартном отведении с частотой дискретизации 2 кГц. Для регистрации ФПГ сигналов использовался фотоплетизмограф «Ангиоскан» («Ангиоскан-Электроникс», Россия). Частота дискретизации была 1 кГц. Два зонда фотоплетизмографа устанавливались на указательные пальцы левой и правой руки. Каждый зонд регистрировал сигналы в двух диапазонах: в красном (665 нм) и инфракрасном (935 нм). Для дальнейшего анализа использовались сигналы инфракрасного диапазона. При сравнении ФПГ сигналов с ЭКГ, ФПГ сигналы пересэмплировались с частотой 2 кГц. На рис. 1 представлены фрагменты записей ЭКГ-сигнала (рис. 1А) и ФПГ-сигнала с подушечки указательного пальца левой руки (рис. 1Б) - для одного добровольца. Видно, что ФПГ-сигнал запаздывает по отношению к ЭКГ на время Д£;, (рис. 1 А, Б).
Для оценки времени запаздывания Д£;, по
морфометрическому признаку, характеризующему временное отставание главных ФПГ-пиков, соответствующих максимальному кровенаполнению подушечки пальца, от К-зубцов на ЭКГ, соответствующих сокращению левого желудочка, был разработан оригинальный алгоритм. Он позволяет в автоматическом режиме обрабатывать синхронные записи ЭКГ и ФПГ сигналов длительностью до 10 минут и выше и формировать численный дискретный массив времен запаздывания Д£Р, вычисляемых на основе морфометрического контурного анализа.
Другой подход построен на основе вычисления разности фаз между спектральными составляющими рассматриваемых временных рядов при помощи кросс-спектрального анализа. Он позволяет с помощью фазового вейвлет-преобразования временных рядов ЭКГ и ФПГ сигналов рассчитать динамику разности фаз анализируемых сигналов на заданной спектральной частоте [3]. Данная частота определялась при помощи усредненной ЧСС. Чтобы нивелировать ошибки, связанные с динамической вариабельностью разности фаз со временем, мы проводили ее усреднение по всей длине сигналов. Зная усредненную разность фаз и частоту колебаний вейвлет-коэффициентов ЭКГ (рис. 1В) и ФПГ (рис. 1Г) сигналов, мы рассчитывали Д£;)/1 — время запаздывания (рис. 1 В, Г) ФПГ-сигнала по отношению к ЭКГ.
Скорость распространения пульсовой волны при заданном расстоянии между точками измерения определяется ВППВ, которое, в свою очередь, определяется временной задержкой (временем запаздывания) между ФПГ и ЭКГ сигналами. Представляем алгоритмы и математический формализм, используемые при определении времени запаздывания ФПГ-сигнала по отношению к ЭКГ.
Для оценки времени запаздывания Д£;, (рис. 1 А, Б) по морфометрическому признаку, характеризующему временное отставание главных ФПГ-пиков, соответствующих максимальному кровенаполнению подушечки пальца, от И-зубцов на ЭКГ, соответствующих сокращению левого желудочка, мы разработали оригинальный алгоритм. Для выявления К-зубцов из ЭКГ мы использовали высокочастотный фильтр с конечной импульсной характеристикой (ЯК-фильтр). Частота среза была равна
= 15 Гц. Для выявления главных пиков на ФПГ сигналах, мы сначала избавлялись от высокочастотных шумовых флуктуаций при помощи низкочастотного ЯК-фильтра с частотой среза //'"" = 5 Гц. Затем избавлялись от низкочастотных трендов при помощи высокочастотного ЯК-фильтра с частотой среза //,'"" = 0.5 Гц, после дифференцировали отфильтрованные ФПГ и, при помощи высокочастотного ЯК-фильтра с частотой среза /®1пг = 10 Гц, выявляли пики производных. Между каждой парой смежных пиков производных от ФПГ, двигаясь от левого пика к правому в сторону увеличения вре-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 3 - P. 92-98
мени, мы находили первый пик на отфильтрованных ФПГ, который и принимали за главный. В результате мы получали временные координаты {tf кг} - R-зубцов на ЭКГ и {tf пг} - ФПГ-пиков.
Проверка корректности найденных пиков проводилась с использованием среднего периода сердечного ритма Th и его стандартного отклонения
w3Kr-i
т - 1 V /7ЭКГ /-ЭКП
W3Kr-1
где Л^экг ~ число найденных пиков на ЭКГ сигнале. Рассматривались только те пики ЭКГ, для которых выполнялось следующее условие:
Th-Xoh < tfH - tfKr < Th+Xoh,
где Я = 4.5.
Время запаздывания Лtlp по морфометриче-скому признаку для г'-го ФПГ-пика, определялось, как разница: AtlP = tfnr - tfKT, где tfnr - время г'-го ФПГ-пика, tfKT - время ближайшего ;'-го ЭКГ-пика такого, что tfKV < tfпг < При этом учитывалось условие Atp < fh, иначе, полученное время запаздывание и i-й ФПГ-пик исключались из рассмотрения.
Окончательно, время запаздывания AtP между ФПГ и ЭКГ определялось как усредненное значение Aty. Atp = (д4>£.
Для вычисления времени запаздывания AtPh (рис. 1 В, Г) по разности фаз между ФПГ и ЭКГ мы использовали алгоритм, описанный в нашей ранней работе [3]. В алгоритм были внесены изменения, связанные с определением частоты, на которой вычислялись разности фаз сигналов. Для вычисления разности фаз использовался кросс-спектральный анализ в диапазоне частот 0.8 - 2 Гц, соответствующий диапазону сердечного ритма от 50 до 120 ударов в минуту. Для вычисления использовалось непрерывное вейвлет-преобразование на базе материнской комплекснозначной вейвлет-функции Морлет.
Формула кросс-спектра, нормированного на амплитуду, для момента времени tt и частоты /у имеет вид:
c(t ч = Wppc (tj, fj ) w;cc (tj, fj ) jwPPGw;PGwECGw*CG'
где WPPG(ti,fj) и WECG(titfj) - вейвлет коэффициенты ФПГ и ЭКГ сигналов. Выражая комплекснознач-ную функцию С(tirfj) через гармонические функции, получим: C(tj,//) = cos {A(p{tbfj)^ + isin(A<p(tj,/y)), где A(p{tbfj) - разность фаз между ФПГ и ЭКГ сигналами для момента времени tt и частоты fj, i - мнимая единица. Тогда разность фаз можно найти, как арккосинус реальной части С (tirfj):
Рис. 1. Фрагменты исследуемых сигналов ЭКГ (А) и ФПГ
(Б) одного из испытуемых и реальные части их вейвлет-коэффициентов (В, Г) на средней ЧСС = 1.17 Гц, соответственно. Дtp, АгРк - времена запаздывания ФПГ-сигнала по отношению к ЭКГ, определяемые по пикам (морфометрически) и по разности фаз на средней ЧСС (кросс-спектральный анализ), соответственно
Зная разность фаз и частоту колебаний вейв-лет-коэффициентов, можно найти время запаздывания. Чтобы нивелировать ошибки, связанные с изменением разности фаз со временем, мы усредняли разность фаз по времени по всей длине сигналов. В результате была получена следующая фор-
Частота /, на которой вычислялась разность фаз между ФПГ и ЭКГ сигналами, выбиралась как ближайшая к средней ЧСС согласно условию:
где fh = 1/7),
\f-fh\=mm\fj-fh\,
400
300
POO
JWA
wt l|MI \i
12400
12200
12000
11800
11600
11400
30Г
200
-100
ROOO
4ПП0
2ПП0
-9ПП0
-4ПП0
-finno
Время (с]
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ - 2020 - Т. 27, № 5 - С. 92-98 JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 3 - P. 92-98
мула для вычисления времени запаздывания:
<Ap(tf,/))tt &tph ---.
Inf
Можно заключить, что фазовый подход снижает сложность и повышает надежность определения ВППВ по отношению к морфометрическому подходу. Это достигается за счет частичной замены сложных и менее надежных алгоритмических процедур на строгий и однозначный математический формализм.
Все вычисления и статистическая обработка результатов проводились в среде Matlab R2016a (MathWorks, Natick, Massachusetts, USA). Критический уровень значимости при проверке статистических гипотез в данном исследовании был равным - 0.05.
Результаты и обсуждение. Используя фазовый и морфометрический методы, были получены значения ВППВ от сердца до подушечек указательных пальцев левой и правой руки для каждого добровольца. На рис. 2 показаны медианы, перцентили (75 и 25) и минимальные и максимальные значения полученного ВППВ для левой и правой руки. При этом, медианные значения ВППВ (Atph), определенные фазовым методом - 0.179 с и 0.178 с для левой и правой руки, соответственно - достоверно не отличаются. Также нет достоверных различий между руками медианных значений ВППВ (AtP), определенных морфометрическим методом: 0.219 с для левой руки и 0.211 с для правой руки. Сравнение ВППВ AtPh и AtP между собой для каждой руки -тоже не выявило достоверных различий.
Таблица
Средние значения и стандартные отклонения ВППВ, вычисленного фазовым методом (МРк) и морфометрически (МР) для левой и правой руки
Рис. 2. ВППВ, вычисленные фазовым методом (МР1г), и морфометрически (АгР), для левой и правой руки. Данные представлены как медиана и 75 и 25 перцентилей
Средние значения и стандартные отклонения полученных значений ВППВ представлены в табл., из которой видно, что ВППВ, полученные фазовым методом, имеют меньшие средние значения и меньший разброс, чем ВППВ, полученные морфометрическим методом. Это согласуется с картиной, наблюдаемой для медианных значений на рис. 2.
Левая рука Правая рука
AtPh, с 0.172±0.08 0.167±0.08
AtP, с 0.233±0.13 0.231±0.12
Анализ взаимосвязей ВППВ, полученных для разных рук и разными методами, был проведен при помощи диаграмм рассеяния и линейных регрессий (рис. 3). Видно, что как для ВППВ, полученных фазовым методом (рис. 3 А), так и для ВППВ, полученных морфометрическим методом (рис. 3 Б), наблюдаются очень высокие (близкие к 1) корреляции значений между левой и правой рукой. Корреляции между значениями ВППВ, полученными разными методами, для левой (рис. 3 В) и правой (рис. 3 Г) руки - имеют средние значения.
В целом, сравнение фазового метода с морфометрическим методом оценки ВППВ показало, что фазовый метод позволяет получить адекватные, непротиворечивые значения, схожие со значениями, полученными морфометрическим методом. При этом, главным преимуществом фазового подхода является более низкая вероятность получения грубых ошибочных значений, так называемых артефактов, за счет частичной замены сложных алгоритмических процедур анализа формы сигналов на математический формализм. В отличие от нашей ранней работы [3], где анализ формы сигналов был полностью исключен, в данной статье представлен измененный подход, где мы используем анализ формы ЭКГ-сигналов для оценки ЧСС, которая необходима для вычисления ВППВ через разность фаз между ФПГ и ЭКГ сигналами. Мы считаем, что такой подход более точен, так как оценка ЧСС по максимальному значению средней фазовой вейв-лет-когерентности в диапазоне сердечного ритма, как это было сделано ранее, может давать более грубые значения ЧСС для некоторых добровольцев.
Заключение. В результате проведенного сравнительного анализа на группе из 20 условно здоровых добровольцев нам не удалось выявить достоверных различия между ВППВ, которые определялись двумя различными методами, а именно: фазовым методом и морфометрическим методом контурного анализа. Однако в исследуемой группе добровольцев, вариабельность значений ВППВ, определяемых фазовым методом, меньше, чем при использовании общепринятого морфометрическо-го метода. Кроме того, была выявлена высокая степень корреляции ВППВ по сосудам правой и левой руки не зависимо от используемого метода расчетов.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 3 - P. 92-98
Рис. 3. Диаграммы рассеяния (черные точки) и их линейные аппроксимации ВППВ, вычисленные морфометриче-ски (àtP) и фазовым методом (ДtPh). Взаимосвязь ВППВ между левой и правой рукой для фазового метода (А) и для
морфометрического метода (Б). Взаимосвязь ВППВ, полученных фазовым и морфометрическим методом, для левой руки (В) и для правой руки (Г), р2 - коэффициент детерминации
Разработанный нами метод оценки ВППВ на основе оценки фазового сдвига ФПГ сигналов по отношению к ЭКГ на ЧСС снижает сложность и повышает надежность определения ВППВ по отношению к морфометрическому подходу. Это достигается за счет частичной замены сложных и менее надежных алгоритмических процедур на строгий и однозначный математический формализм.
Полученные нами результаты следует рассматривать как обоснование для проведения пилотных исследований применимости фазового подхода к количественной оценке быстрой вариабельности (beat-to-beat) скорости распространения пульсовой волны на малых временных масштабах и последующего перехода к оценке периферического пульсового давления в мягких тканях у пациентов с верифицированными сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Авторы благодарят всех сотрудников ИБКРАН, участвовавших в выполнении представленного исследования в качестве добровольных испытуемых, и наша особая благодарность к.б.н. А.В. Танканаг и к.б.н. И.В.Тихоновой за техническую поддержку в проведении данного исследования
Литература / Référencés
1. Анисимов А.А., Юлдашев З.М., Бибичева Ю.Г. Безокклю-зионная оценка динамики артериального давления по времени распространения пульсовой волны // Медицинская техника. 2014. №2. С. 8-12 / Anisimov АА, Yuldashev ZM, Bibicheva YuG. Bezokklyuzionnaya otsenka dinamiki arterial'nogo davleniya po vremeni raspro-straneniya pul'sovoy volny [Without occlusion to assess the dynamics of blood pressure at the time of propagation of puise wavel. Meditsinskaya tekhnika. 2014:2:8-12. Russian.
2. Танеева А.В. Вариабельность артериального давления: случайная величина или предиктор жизнеугрожающих состояний? // Журнал научных статей здоровье и образование в XXI веке. 2017. Vol. 19, №11. С. 24-29 / Ganeeva AV. Variabel'nost' arterial'nogo davleniya: sluchaynaya velichina ili prediktor zhizneugrozhayushchikh sostoyaniy? [Blood pressure variability: a random variable or predictor of life-threatening conditions?]. Zhurnal nauchnykh statey zdorov'e i obrazovanie v XXI veke. 2017;19(11):24-9. Russian.
3. Гриневич A.A., Гарамян Б.Г., Чемерис Н.К. Фазовый метод оценки времени прохождения пульсовой волны по сосудистому руслу человека // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №2. С. 107-111. DOI: 10.24411/1609-2163-202016642 / Grinevich АА, Gharamyan BG, Chemeris NK. Fazovyy metod otsenki vremeni prokhozhdeniya pul'sovoy volny po sosudistomu ruslu cheloveka [Phase method for estimating the pulse transit time in the human vascular bed]. Journal of New Medical Technologies. 2020;2:107-11. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16642. Russian.
4. Ding X., Zhang Y. Pulse transit time technique for cuffless unobtrusive blood pressure measurement: from theory to algorithm // Biomed. Eng. Lett. 2019. № 9. P. 37-52 / Ding X, Zhang Y. Pulse transit time technique for cuffless unobtrusive blood pressure measurement: from theory to algorithm. Biomed. Eng. Lett. 2019;9:37-52.
5. Goli S., Jayanthi T. Cuff less continuous non-invasive blood pressure measurement using pulse transit time measurement // Int. J. Recent Dev. Eng. Technol. 2014. №2. P. 86-91 / Goli S, Jayanthi T. Cuff less continuous non-invasive blood pressure measurement using pulse transit time measurement. Int. J. Recent Dev. Eng. Technol. 2014;2:86-91.
6. Hosanee M., Chan G., Welykholowa K., Cooper R., Kyriacou P.A., Zheng D., Allen J., Abbott D., Menon C., Lovell N.H., Howard N., Chan W.-S., Lim K., Fletcher R., Ward R., Elgendi M. Cuffless Single-Site Photoplethysmography for Blood Pressure Monitoring // J. Clin. Med. 2020. № 9. P. 723 / Hosanee M, Chan G, Welykholowa K, Cooper R, Kyriacou PA, Zheng D, Allen J, Abbott D, Menon C, Lovell NH, Howard N, Chan W-S, Lim K, Fletcher R, Ward R, Elgendi M. Cuffless Single-Site Photoplethysmography for Blood Pressure Monitoring. J. Clin. Med. 2020;9:723.
7. Lazim M.R., Aminuddin A., Chellappan K., Ugusman A., Hamid A.A., Wan Ahmad W.A.N., Mohamad M.S.F. Is Heart Rate a Confounding Factor for Photoplethysmography Markers? A Systematic Review // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020. №17(7). P. 2591. DOI: 10.3390/ijerphl7072591 / Lazim MR, Aminuddin A, Chellappan K, Ugusman A, Hamid AA, Wan Ahmad WAN, Mohamad MSF. Is Heart Rate a Confounding Factor for Photoplethysmography Markers? A Systematic Review. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020;17(7):2591. DOI: 10.3390/ijerphl7072591.
8. Liu O.B.P., Yan C.Yu., Zhang Y., Poon C.C.Y. Attenuation of Systolic Blood Pressure and Pulse Transit Time Hysteresis During Exercise and Recovery in Cardiovascular Patients // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2014. Vol. 61, №2, P. 346-352. DOI: 10.1109/TBME.2013.2286998 / Liu OBP, Yan CYu, Zhang Y, Poon CCY. Attenuation of Systolic Blood Pressure and Pulse Transit Time Hysteresis During Exercise and Recovery in Cardiovascular Patients. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2014;61(2):346-52. DOI: 10.1109/TBME.2013.2286998.
9. Mukkamala R. Toward Ubiquitous Blood Pressure Monitoring via Pulse Transit Time: Theory and Practice // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2015. Vol. 62, №8. P. 1879-1901. DOI: 10.1109/TBME.2015.2441951 / Mukkamala R. Toward Ubiquitous Blood Pressure Monitoring via Pulse Transit Time: Theory and Practice. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2015;62(8):1879-901. DOI: 10.1109/TBME.2015.2441951.
10. Nye R., Zhang Z., Fang O. Continuous non-invasive blood pressure monitoring using photoplethysmography: A review // International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB), Beijing, 2015. P. 176-179. DOI: 10.1109/ISBB.2015.7344952 / Nye R, Zhang Z, Fang O. Continuous non-invasive blood pressure monitoring using photoplethysmography: A review. International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB), Beijing; 2015. DOI: 10.1109/ISBB.2015.7344952.
11. Peter L.N., Noury M. Cerny A review of methods for noninvasive and continuous blood pressure monitoring: Pulse transit time
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 3 - P. 92-98
method is promising? // Irbm. 2014. Vol. 35. P. 271-282 / Peter LN, Noury M. Cerny A review of methods for noninvasive and continuous blood pressure monitoring: Pulse transit time method is promising?. Irbm. 2014;35: 271-82.
12. Pielmu§ A.G., Pflugradt M., Tigges T., Klum M., Feldheiser A., Hunsicker O., Orglmeister R. Novel computation of pulse transit time from multi-channel PPG signals by wavelet transform// Curr. Direct. Biomed. Eng. 2016. №2(1). P. 209-213 / Pielmu§ AG, Pflugradt M, Tigges T, Klum M, Feldheiser A, Hunsicker O, Orglmeister R. Novel computation of pulse transit time from multichannel PPG signals by wavelet transform. Curr. Direct. Biomed. Eng. 2016;2(1):209-13.
13. Sharma M., Barbosa K., Ho V., Griggs D., Ghirmai T., Krish-nan S.K., Hsiai T.K., Chiao J.C., Cao H. Cuff-less and continuous blood pressure monitoring // Method. Rev. Technol. 2017. №5(2). P. 21 / Sharma M, Barbosa K, Ho V, Griggs D, Ghirmai T, Krishnan SK, Hsiai TK, Chiao JC, Cao H. Cuff-less and continuous blood pressure monitoring. Method. Rev. Technol. 2017;5(2):21.
14. Stojanova A., Koceski S., Koceska N. Continuous blood pressure monitoring as a basis for Ambient Assisted Living (AAL) -review of methodologies and devices // J. Med. Systems. 2019. №43. P.
24 / Stojanova A, Koceski S, Koceska N. Continuous blood pressure monitoring as a basis for Ambient Assisted Living (AAL) - review of methodologies and devices. J. Med. Systems. 2019;43:24.
15. Welykholowa K., Hosanee M., Chan G., Cooper R., Kyriacou P.A., Zheng D., Allen J., Abbott D., Menon C., Lovell N.H., Howard N., Chan W.-S., Lim K., Fletcher R., Ward R., Elgendi M. Multimodal Photoplethysmography-Based Approaches for Improved Detection of Hypertension // J. Clin. Med. 2020. № 9. P. 1203 / Welykholowa K, Hosanee M, Chan G, Cooper R, Kyriacou PA, Zheng D, Allen J, Abbott D, Menon C, Lovell NH, Howard N, Chan W-S, Lim K, Fletcher R, Ward R, Elgendi M. Multimodal Photoplethysmography-Based Approaches for Improved Detection of Hypertension. J. Clin. Med. 2020;9:1203.
16. Zhang O., Zhou D., Zeng X. Highly wearable cuff-less blood pressure and heart rate monitoring with single-arm electrocardiogram and photoplethysmogram signals // Biomed Eng Online. 2017. №16(1). P. 23. DOI: 10.1186/sl2938-017-0317-z / Zhang O, Zhou D, Zeng X. Highly wearable cuff-less blood pressure and heart rate monitoring with single-arm electrocardiogram and photoplethysmogram signals. Biomed Eng Online. 2017;16(1):23. D01:10.1186/sl2938-017-0317-z.
Библиографическая ссылка:
Гарамян Б.Г., Гриневич А.А., Хадарцев А.А., Чемерис Н.К. Сравнительный анализ контурного и фазового подходов к оценке времени прохождения пульсовой волны // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №3. С. 92-98. Б01: 10.24411/1609-2163-2020-16708.
Bibliographic reference:
Garamyan BG, Grinevich AA, Khadartsev AA, Chemeris NK. Sravnitel'nyy analiz konturnogo i fazovogo podkhodov k otsenke vremeni prokhozhdeniya pul'sovoy volny [Comparative analysis of contour and phase approaches to estimating the time of passage of the pulse wave]. Journal of New Medical Technologies. 2020;3:92-98. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16708. Russian.
