Introducere

Bolile cardiovasculare sunt principala cauză de deces în țările dezvoltate, inclusiv în Federația Rusă. Dezvoltarea de noi tehnici de diagnostic neinvaziv este importantă pentru a rezolva această problemă. Direcția perspectivă a studiului este diagnosticarea cuplării între buclele controlului ritmului cardiac și controlul simpatic al tonului vasului.

Studiile noastre anterioare [1-4] au arătat că puterea cuplării este un indice important al sănătății cardiovasculare. Cu toate acestea, abordarea utilizată pentru detectarea cuplajului, și anume calculul procentului total al sincronizării fazelor, necesită introducerea fazelor semnalelor de la buclele simpatice (semnale de intervale RR și fotopletismogramă (PPG) filtrate în banda 0,05-0,15 Hz) . Introducerea fazelor este extrem de complicată pentru semnalele de origine biologică care au de obicei un spectru larg.

Mulți cercetători consideră că analiza recurenței încrucișate este un instrument puternic pentru detectarea cuplării slabe în sistemele biologice [5-9]. De asemenea, această abordare nu necesită introducerea fazelor. Prin urmare, ne propunem să testăm aplicabilitatea sa la detectarea cuplării între buclele de control autonom și să o comparăm cu abordarea actuală.

În studiul de față, folosim modelul matematic [10] al sistemului cardiovascular pentru a compara metodele, deoarece în model este posibilă reglarea fină a activității controlului autonom și reducerea treptată a forțelor de cuplare. Ambele metode au fost apoi aplicate datelor experimentale de la adulți și nou-născuți sănătoși.

Materiale și metode

Datele experimentale

Am analizat înregistrări experimentale de 15 minute de electrocardiogramă (ECG) a cinci subiecți adulți sănătoși (patru bărbați și o femeie în vârstă de 20-25 de ani) și cinci subiecți sănătoși nou-născuți (3 zile). Toți subiecții adulți și părinții subiecților nou-născuți au semnat un consimțământ scris. Studiile au fost efectuate în conformitate cu Declarația de la Helsinki și aprobate de Comitetul local de etică al Institutului de Cercetare Cardiologică din Saratov (Saratov, Rusia).

Semnalele experimentale au fost înregistrate cu ajutorul analizorului electroencefalograf standard EEGA-21/26 ‘Encephalan-131-03’ (Medicom MTD Ltd, Taganrog, Rusia) [http://medicom-mtd.com/en/products/eega.html]. Semnalele de la subiecții adulți au fost înregistrate, în timp ce subiecții se odihneau în camera liniștită slab luminată cu temperatură controlată, cel puțin 2 ore de la ultima masă. Subiecții erau în decubit dorsal, respirau spontan și fără respirații forțate sau întârziate. Toate semnalele au fost eșantionate la 250 Hz și digitalizate la rezoluții de 14 biți.

Subiecții nou-născuți au fost înregistrați în timp ce erau alăptați pentru a evita artefactele mișcării. Atât semnalele EEG, cât și PPG au fost înregistrate de pe frunte.

Modelul matematic

Metodele au fost testate pe intervalele RR și semnalele PPG din modelul matematic propus de noi în [10]. Se bazează pe modelul Seidel și Herzel [11] și pe modelul Kotani [12]. Modelul simulează următoarele procese: ritmul cardiac principal, controlul autonom al ritmului cardiac și contractilitatea inimii, formarea presiunii arteriale (PA) în timpul fazelor de contracție cardiacă și de umplere cardiacă. Modelul simulează, de asemenea, influența respirației asupra proceselor menționate anterior. Structura modelului este prezentată în Figura 1.

diagnosticul

Figura 1. Structura modelului matematic. Blocurile indicate cu dreptunghiuri îndrăznețe solide reprezintă controlul simpatic al ritmului cardiac. Blocurile indicate cu dreptunghiuri subțiri reprezintă controlul parasimpatic al ritmului cardiac. Blocurile indicate cu dreptunghiuri îngroșate întrerupte reprezintă controlul simpatic al tonusului vascular.

Principala caracteristică a modelului constă în cele două bucle separate de control al ritmului cardiac și controlul simpatic al tonului vasului. Buclele au fost modelate în conformitate cu înțelegerea modernă a naturii neliniare a controlului autonom [13] și pot prezenta o cuplare, așa cum se vede în studiile experimentale [2].

Descrierea detaliată a modelului este dată în [10].

Modelul a fost studiat în condițiile celor patru experimente numerice:

· Controlul autonom este complet activ. Toți parametrii modelului sunt aleși pentru a obține cea mai bună potrivire posibilă unui subiect sănătos mediu;

· Controlul autonom este activ la 60%;

· Controlul autonom este activ 30%;

· Blocare autonomă completă.

Cruce-recidiva analiză

Analiza recurenței încrucișate (CRA) este metoda de detectare a cuplajului între două sisteme. Se bazează pe analiza atragerilor reconstruiți [8]. Luând în considerare rezultatele din [14] și teorema lui Takens, am ales dimensiunea de încorporare D = 13 pentru atragătorii reconstruiți ai intervalelor interbeat ale modelului și semnalelor PPG.

Am folosit metoda de întârziere pentru a recunoaște atractivul [8]. Coordonatele spațiului de încorporare au fost x (t), x (t-τ), x (t-2τ) etc. Întârzierea timpului τ a fost estimată ca maximul absolut al funcției de corelație încrucișată pentru intervalele interbeat ale modelului și semnale PPG.

Alte calcule pot fi descrise cu ecuația 1:

, (1)

unde și sunt punctele asupra atractorilor HRV și PPG reconstruiți, i = 1,2. N, j = 1,2. N este timpul discret, Θ este funcția Heaviside și ε este un cartier mic.

Apoi am construit două-dimensional N cu N complot. În conformitate cu ec. 1, am calculat distanța de la fiecare punct al primilor atractori la fiecare punct al celui de-al doilea atractor. Dacă distanța dintre perechea de puncte, de exemplu HRV i și PPG j, a fost mai mică de ε, am setat la „1” punctul cu coordonatele (i; j) în graficul CRA.

Un grafic tipic CRA pentru intervalele interbeat ale modelului și semnalele PPG este prezentat în Figura 2.

Figura 2. Grafic de recurență încrucișată pentru intervalele interbeat ale modelului și semnale PPG. Punctele negre reprezintă puncte apropiate ale celor doi atractori reconstituiți.

Graficul CRA, așa cum se vede în Figura 2, poate fi utilizat pentru analiza calitativă a cuplării între intervalele interbeat și semnalele PPG. Pentru analiza cantitativă a cuplării, un număr de indici pot fi calculați din Figura 2: lungimea medie a liniilor diagonale (l); lungimea maximă a liniilor diagonale (max l); Entropie Shannon pentru distribuția lungimilor liniei diagonale (E); lungimea medie a liniilor verticale (v); lungimea maxima a liniilor verticale (max v).

Procentul total de sincronizare a fazelor

Procentul total de sincronizare de fază (index S) a fost introdus în [2]. Metoda se bazează pe abordarea analizei de fază. Fazele instantanee sunt introduse în intervalele interbeat ale modelului și semnale PPG prin transformarea Hilbert. Apoi se calculează diferența dintre faze.

Apoi secțiunile orizontale pe diferența de fază sunt detectate automat, acestea corespund intervalelor de cuplare. Se calculează lungimea totală a acestor intervale, apoi se calculează raportul său cu lungimea totală a semnalelor. Procentul acestui raport este indicele S.

analize statistice

Primit la 15 iulie 2019, revizuit la 18 octombrie 2019, acceptat la 24 octombrie 2019