Спектральный анализ вариабельности сердечного ритма на основе метода Гильберта-Хуанга

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Анализ вариабельности сердечного ритма (ВСР) широко используется для неинвазивной оценки состояния систем его регуляции. Целью исследований была оценка возможностей метода Гильберта-Хуанга для вычисления спектральных параметров ВСР в сравнении с традиционно используемым Фурье-анализом. Фурье-анализ позволяет оценить усредненные спектральные амплитуды и мощности колебаний ВСР в жестко заданных частотных интервалах, которые связывают с активностью симпатической, парасимпатической и гуморальной системами регуляции. С помощью метода Гильберта-Хуанга мы выявили 4 спектральных компонента, описываемые функциями Гаусса, в которых сосредоточены колебания ВСР, и показали отсутствие жестких границ между ними. Полученные энергетические количественные характеристики спектральных компонент колебаний сердечного ритма могут лечь в основу диагностических методов его регуляции, дополняющих традиционно используемые.

Об авторах

А. А. Гриневич

Институт биофизики клетки Российской академии наук – обособленное подразделение Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Федеральный исследовательский центр
“Пущинский научный центр биологических исследований Российской академии наук”»

Автор, ответственный за переписку.
Email: grin_aa@mail.ru
Россия, Пущино

Н. К. Чемерис

Институт биофизики клетки Российской академии наук – обособленное подразделение Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Федеральный исследовательский центр
“Пущинский научный центр биологических исследований Российской академии наук”»

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikolai.chemeris@mail.ru
Россия, Пущино

Список литературы

  1. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology // Circulation. 1996. V. 93. P. 1043–1065.
  2. Huang N.E., Zheng S., Steven R.L., et al. The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-Stationary Time Series Analysis // Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 1998. V. 454. P. 903–95.
  3. Тычков А.Ю. Применение модифицированного преобразования Гильберта-Хуанга для решения задач цифровой обработки медицинских сигналов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2018. Т. 3. № 47. С. 70–82.
  4. Гриневич А.А., Гарамян Б.Г., Чемерис Н.К. Локализация механизмов амплитудно-частотной модуляции пульсового кровенаполнения микрососудистого русла мягких тканей. Пилотное исследование // ДАН. 2022. Т. 504. № 3. С. 223–228.
  5. Li H., Kwong S., Yang L., et al. Hilbert-Huang transform for analysis of heart rate variability in cardiac health // IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2011. V. 8 (6). P. 1557–67.
  6. Lin C.F., Zhu J.D. Hilbert-Huang transformation-based time-frequency analysis methods in biomedical signal applications // Proc Inst Mech Eng H. 2012. V. 226 (3). P. 208–16.
  7. Флейшман А.Н., Кораблина Т.В., Петровский С.А. и др. Сложная структура и нелинейное поведение very low frequency вариабельности ритма сердца: модели анализа и практические приложения // Изв. вузов “ПНД”. 2014. Т. 22. № 1. С. 55–70.
  8. Chang C.C., Hsiao T.C., Hsu H.Y. Frequency range extension of spectral analysis of pulse rate variability based on Hilbert–Huang transform // Med Biol Eng Comput. 2014. V. 52. P. 343–351.
  9. Togo F., Kiyono K., Struzik Z.R., et al. Unique very low-frequency heart rate variability during deep sleep in humans // IEEE Trans Biomed. 2006. V. 53. № 1. P. 28.
  10. Plaza-Florido A., Sacha J., Alcantara J.M.A. Short-term heart rate variability in resting conditions: methodological considerations // Kardiol Pol. 2021. V. 79 (7–8). P. 745–755.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (228KB)

© А.А. Гриневич, Н.К. Чемерис, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».