Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Частотные методы





Метод спектральной плотности позволяет получить основную информацию о распределении мощности (т.е. дисперсии), как функцию от частоты (Kay S.M. и соавторы, 1981). В зависимости от того, с какой целью применяется данный метод, с его помощью можно получить только лишь оценку истинной спектральной плотности сигнала.

Методы для вычисления мощности спектральной плотности могут быть разделены на две группы: непараметрические и параметрические. В большинстве случаев оба метода дают сопоставимые результаты.

Преимуществами непараметрических методов является простота используемых алгоритмов (обычно используется быстрая трансформация Фурье FFT) и высокая скорость обработки. Преимуществами параметрических методов являются: а) более сглаженная картина спектральных компонентов, которую можно получить независимо от предварительно отобранных частотных периодов; б) относительно легкая обработка спектра на основе полученных данных с автоматическим вычислением мощности низкочастотных и высокочастотных компонентов; в) легкая идентификация центральной частоты каждого компонента и точная оценка мощности спектральной плотности даже на основе небольшого количества выборок, для которых предполагается, что сигнал является стационарным. Основными недостатками параметрических методов являются: необходимость верификации адекватности выбранной модели, а также верификация ее сложности (порядка модели).

Три основных спектральных компонента можно различить в спектре, вычисленном на основе кратковременных записей, продолжительностью по меньшей мере 2 мин (Sayers B.M., 1973; Akselrod S., 1981; Hirsh J.A., 1981.; Malliani A., 1991). Это колебания с очень низкой (VLF - ниже 0,04 Гц), с низкой частотой (LF: 0,04-0,15 Гц) и высокой частотой (HF: 0,15-0,4 Гц). Распределение мощности и центральной частоты компонента LF и HF не фиксировано, может варьировать в зависимости от изменений автономной регуляции периода RR. Основной составляющей частью VLF является негармонический колебательный компонент, который не обладает свойствами когерентности на которые влияют алгоритмы выбора основы или удаления тренда. Таким образом, мощность VLF, оцененная на основе кратковременных записей, в значительной степени является сомнительным показателем. Спектральные мощности компонентов VLF, LF и HF обычно измеряются в абсолютных значениях мощности (мсек2). LF и HF могут также быть измерены в нормализированных единицах (Pagani M., 1986; Malliani A., 1991), этот показатель представляет собой отношение спектральной мощности каждого из этих компонентов к общей спектральной мощности, из которой была предварительно вычтена величина спектральной мощности VLF. Использование нормализированных единиц было предложено для того, чтобы более точно оценить баланс между двумя отделами вегетативной нервной системы; более того, это нормализация ведет к минимизации эффекта изменения значений LF и HF при изменении значения общей мощности колебаний. Тем не менее, нормализованные единицы следует рассматривать вместе с абсолютными значениями LF и HF для того, чтобы представить полностью распределение мощности в различных спектральных компонентах.

Спектральный анализ может также быть использован для анализа последовательности NN- интервалов за весь 24- часовой период. Результат такого анализа включает в себя ультранизкочастотную компоненту(ULF), то есть колебания с частотой ниже 0,0033 Гц, а также компоненты VLF, LF и HF. Характер спектра ВСР при 24-часовой записи ЭКГ можно также оценить с помощью логарифмической шкалы путем линеаризации спектральных значений (рис. 4). При долговременных записях необходимо тщательно изучить проблему стационарности (Furlan R. и соавт., 1990).

Стационарность процесса в данном случае означает, что за весь период записи механизм, обуславливающий колебания определенной частоты, остается неизменным, соответственно, изучение подходящей частотной компоненты ВСР может дать представление о степени модуляции ВСР функционированием данного механизма.

Рис. 2. Связь между RMSSD, pNN50 и NN50, полученных на основе данных 24- часового Холтеровского мониторирования людей

 

Рис. 3. Концепция метода триангулярного индекса ВСР на основе последовательности RR- интервалов строится диаграмма плотности вероятности для RR- интервалов. Общее число RR- интервалов делится на высоту Y, то есть на максимальное значение плотности вероятности. Треугольник NYM имеет ту же площадь, что и площадь под гистограммой D. Те RR- интервалы (NN- интервалы), продолжительность которых находится вне этого треугольника, рассматриваются как артефакты и отфильтровываются


 

Рис. 4. Типичный результат спектрального анализа 24- часовой последовательности NN- интервалов. Выделены спектральные компоненты волн ультранизкой частоты (ULF), очень никой частоты (LF), низкой частоты (LF) и высокой частоты (HF). Интерпретация компонентов HF и LF соответствует той, которая применяется при анализе кратковременных записей ритмограммы. Выделение VLF и ULF невозможно объяснить никаким реальным физиологическим механизмом (ESC/NASPE Task Force, 1996)

Если это требование не соблюдается, то интерпретация результатов частотного анализа становится крайне затруднительной. Например, физиологические механизмы модуляции RR- интервала, которые ответственны за низкочастотные и высокочастотные колебания, не могут рассматриваться как стационарные в течение всего 24- часового периода. Оценка LF и HF компонентов в этом случае производится путем усреднения данных спектрального анализа, полученных за более короткие интервалы, из которых складывается весь период наблюдения. Усредненные показатели не дают возможность составить ясное мнение о вегетативной модуляции протяженности RR-интервалов. На основе усредненных показателей также невозможно составить представление об автономной модуляции RR-интервалов так, как это можно сделать при использовании данных анализа спектра, полученных на основе более коротких записей. Следует помнить, что спектральные компоненты ВСР показывают уровень автономной модуляции сердечного ритма, а не уровень активности того или иного отдела ВНС и, соответственно, усредненное значение этих показателей модуляции не представляет собой усредненное значение тонуса этих отделов (Malik M., Camm A.J., 1993).

Кроме стандартных спектральных показателей в кардиоинтервалографии используются производные от них. LF и HF также могут быть измерены в нормализированных единицах (pHF и pLF); нормализованные единицы представляют собой отношение спектральной мощности каждого из этих компонентов к общей спектральной мощности, из которой была предварительно вычтена величина спектральной мощности VLF. Кроме того, вычисляются значения общей мощности (TF) и отношение мощности низкочастотных колебаний к мощности высокочастотных колебаний (LF/HF). Последний показатель отражает соотношение тонуса симпатического и парасимпатического отделов ВНС.







Date: 2015-07-23; view: 624; Нарушение авторских прав



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.006 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию