STATISTICAL ANALYSIS OF THE RESULTS OF SYNCHRONIZATION OF THE CONTOURS OF AUTONOMIC CONTROL OF CARDIOVASCULAR SYSTEM DURING THE FUNCTIONAL TEST WITH BREATHING OF VARIABLE FREQUENCY
- Authors: Borovkova E.I1, Manafova E.A1, Zazulya A.A1, Karavaev A.S2, Kiselev A.R3
-
Affiliations:
- Saratov State University
- Saratov branch of V.A. Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
- Saratov Research Institute of Cardiology
- Issue: Vol 1, No 1 (2016)
- Pages: 36-40
- Section: Articles
- URL: https://innoscience.ru/2500-1388/article/view/21564
- DOI: https://doi.org/10.35693/2500-1388-2016-0-1-36-40
- ID: 21564
Cite item
Full Text
Abstract
Full Text
ВВЕДЕНИЕ Изучению индивидуальной динамики низкочастотных контуров регуляции частоты сердечных сокращений (СРЧСС) и барорефлекторного контроля тонуса артериальных сосудов (СКТА) уделяется значительное внимание в силу их значимости для развития современной медицинской диагностики [1-4]. В частности, показано, что колебания с частотой, близкой к 0.1 Гц, обнаруживаемые при анализе КИГ и ФПГ, играют важ- ную роль в системе вегетативного управления сердечнососудистой системы (ССС) и имеют существенные различия у здоровых людей и у людей с заболеваниями сердца и сосудов [1-4]. На основании экспериментальных результатов, представленных в работах [5, 6], также априори известно, что процесс дыхания воздействует как на СРЧСС, так и на СКТА. Однако вопрос о характере индивидуальной динамики этих контуров и особенностях их взаимодействия остается открытым. Наиболее распространенной гипотезой является представление о том, что СКТА является автоколебательной системой, динамика которой может наблюдаться в сигналах СРЧСС, которая лишь демонстрирует пассивный отклик на активность СКТА [7-10]. Следуя таким представлениям, коллеги ранее получили результаты, свидетельствующие о том, что ритм с характерной частотой около 0.1 Гц, выделяемой из сигнала СРЧСС, может быть синхронизован по фазе и частоте сигналом дыхания, частота которого меняется по линейному закону [5, 6]. Однако ряд экспериментальных результатов свидетельствует о том, что СРЧСС демонстрирует колебания в случае фармакологической или механической изоляции от СКТА [11]. Для сопоставления этих гипотез особенности индивидуальной динамики СРЧСС и СКТА исследуются в условиях проведения активного эксперимента. В работе представлены результаты статистического анализа синхронизации дыханием низкочастотных Рисунок 1. Результаты диагностики синхронизованности в ходе обработки записей испытуемого А. Левый столбец - результаты применения методов диагностики синхронизованности для сигнала КИГ, правый - для ФПГ. (а, б) - диаграммы частотного захвата. Значения, лежащие вблизи линии изменения частоты внешнего сигнала (диагональная пунктирная линия), соответствуют синхронному поведению. Точечными вертикальными пунктирными линиями отмечены границы частотного захвата; (в, г) - значения коэффициента фазовой когерентности, рассчитанного в скользящих окнах. Горизонтальные пунктирные линии отмечают полные 95%-е уровни значимости, рассчитанные с помощью суррогатных данных: длинный пунктир - путем случайной перестановки кусков временных реализаций, короткий пунктир - путем случайного выбора пар сигналов от разных испытуемых. Таким образом, значения, превышающие эту линию, с вероятностью 0.95 указывают на наличие значимой синхронизации; (д, е) - динамика разности фаз на временных масштабах, соответствующих частоте дыхания. Линейное изменение разности фаз на п указывает на фазовую синхронизацию. СРЧСС и СКТА в активном эксперименте по экспериментальным временным рядам фотоплетизмограммы (ФПГ), кардиоинтерваллограммы (КИГ) и дыхания. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Объект исследования Осуществлялась одновременная регистрация сигналов ЭКГ, ФПГ и сигнала дыхания в ходе функциональной пробы с дыханием, линейно меняющимся по частоте. Специально разработанная программа обеспечивала генерацию звуковых сигналов, частота следования которых нарастала по линейному закону от 0.05 Гц до 0.25 Гц в течение 25 минут. По каждому звуковому сигналу испытуемый осуществлял форсированный вдох, выдох осуществлялся произвольно. Были зарегистрированы записи 25 добровольцев без признаков сердечной патологии со средним уровнем физической активности (6 женщин и 19 мужчин) в возрасте от 18 до 32 лет. Средний возраст составил 22 года. Одновременная регистрация сигналов ЭКГ, ФПГ и дыхания проводилась с частотой дискретизации 250 Гц при 14-разрядном разрешении с полосой пропускания 0.05-100 Гц стандартным сертифицированным прибором-регистратором ЭЭГА-21/26 «Энцефалан-131-03». Запись ФПГ, характеризующая колебания кровенаполнения сосудов, осуществлялась при помощи инфракрасного пульсоксиметрического датчика отраженного света, помещенного на дистальной фаланге указательного пальца. Запись ЭКГ регистрировалась в II стандартном отведении по Эйнтховену. Сигнал дыхания регистрировался стандартным ороназальным датчиком. Методы обработки данных Диагностика синхронизации проводилась с помощью известных методов, основанных на расчете диаграмм частотного захвата fjf), рассчитываемых с помощью оценки в скользящих окнах Фурье-спектров мощности [4]. Ширина скользящего окна выбиралась равной 10 характерным периодам, сдвиг - 5 характерным периодам. Также проводился расчет широко используемого коэффициента фазовой когерентности y, основанного на оценке первой фурье-моды распределения свернутой разности мгновенных фаз [12]. Кроме того, использовался перспективный метод, основанный на вейвлет-анализе Дф, который развивается в статьях [5, 6]. Выделение ритмов исследуемых систем и их мгновенных фаз осуществлялось в соответствии с методическими рекомендациями [13] и с использованием подходов, развиваемых в работах [1]. Для всех статистических тестов использовали уровень значимости p=0.05 [14]. ■ РЕЗУЛЬТАТЫ На рисунке 1 представлены результаты диагностики синхронизованности на примере испытуемого А. Из рисунка 1 (а, б) видно, что метод ff позволил идентифицировать синхронизацию СРЧСС на частотах 0.07-0.14 Гц, СКТА на частотах 0.08-0.12 Гц, 0.14 0.19 Гц. Рисунок 2. Результаты статистического анализа длительностей участков частотного и фазового захвата. (а, б, точки) - разности суммарной длительности интервалов синхронизации дыханием КИГ и ФПГ для всех испытуемых, оцененные с помощью методов fx(f) и y соответственно; (короткий пунктир) - среднее значение; (длинный пунктир) - удвоенное стандартное отклонение. Метод оценки позволил идентифицировать фазовый захват СРЧСС на частотах 0.08-0.21 Гц, 0.22-0.24 Гц (рис. 1(в)) и СКТА на частотах 0.08-0.10 Гц, 0.14-0.18 Гц, N d1> с d1> с А 340 439 Б 520 587 В 1260 540 Г 383 248 Д 405 162 Е 405 450 Ё 315 423 Ж 470 - З 562 473 И 675 472 К - - Л 383 247 М 990 584 Н - - О - - П - - Р - - С 383 135 Т - - У 337 248 Ф 293 243 К 600 500 Ц 320 720 Ч 550 600 Ш 650 600 Таблица 1. Результаты диагностики синхронизованности для 25 исследованных испытуемых 0.20-0.21 Гц (рис. 1(г)). Количественный анализ результатов включал исследование длительностей интервалов, на которых был диагностирован захват фаз и частот методами ff и у . Вейвлет-анализ использовался для качественного сопоставления результатов. На панели 1 (е) наблюдается участок линейного падения разности фаз, соответствующий области фазового захвата, согласно работам [5, 6]. На панели 1 (д) такой участок не выявлен. В Таблице 1 приведены суммарные длительности интервалов синхронизации, выявленные с помощью методов ff и у, d1 соответствует захвату СРЧСС, d2 - СКТА. Из таблицы 1 видно, что при анализе ff 14 записей продемонстрировали более длинные интервалы синхронизации в КИГ и 11 в ФПГ, а при использовании метода с контролем значимости соотношение составило 13 и 6 записей соответственно (при этом результаты для 7 записей оказались незначимы). Для статистического анализа полученных результатов были оценены разности длин интервалов синхронизации Дd=d1-d2. Результаты представлены на рисунке 2. Горизонтальные пунктирные линии отмечают удвоенное стандартное отклонение. Видно, что для обоих методов наблюдаются ситуации, когда Ad превышает удвоенное стандартное отклонение. В предположении нормальности распределения величин Ad эти отклонения не могут быть объяснены случайными флуктуациями. Качественная оценка фазового захвата с помощью расчета Аф дает следующие результаты. По 3 записям можно сделать вывод о том, что ширина интервала захвата в СРЧСС шире, чем в СКТА, в 3 записях длительность участков была одинакова. В остальных случаях диагностировать интервалы синхронизации одновременно в СРЧСС и СКТА не удалось. ■ ОБСУЖДЕНИЕ В ходе анализа таких экспериментальных сигналов впервые выявлены длительные интервалы захвата сигналом дыхания частоты и фазы сигналов СКТА, выде ляемых из пальцевой ФПГ. Длительность таких интервалов составила от 20 до 840 секунд (среднее значение и стандартное отклонение: 428+193 секунд). Качественный и количественный анализы показали, что интервалы синхронизации СРЧСС и СКТА смещены относительно друг друга во времени и в ряде случаев длительность таких интервалов для СРЧСС значимо превышает таковую для СКТА. Такие результаты не могут быть объяснены в рамках гипотезы о том, что ритмы с характерными частотами около 0.1 Гц, наблюдаемые в сигналах СРЧСС, являются пассивным проведением сигналов автоколебательной СКТА. Это свидетельствует в пользу гипотезы о том, что СРЧСС и СКТА могут рассматриваться как независимые взаимодействующие автогенераторы, каждый из которых находится под воздействием процесса дыхания. Это подкрепляет результаты ряда известных экспериментальных исследований [11].About the authors
EI I Borovkova
Saratov State University
Email: rubanei@mail.ru
assistant at the Department of Dynamical Modeling and Biomedical Engineering of Faculty of Nano-and Biomedical technologies Faculty of Nano- and Biomedical Technology of Saratov State University, 83 Astrakhanskaya st., Saratov, Russia, 410012
EA A Manafova
Saratov State University
Email: manafova_1996@mail.ru
Master’s degree student at the Department of Dynamical Modeling and Biomedical Engineering of Faculty of Nano- and Biomedical technologies Faculty of Nano- and Biomedical Technology of Saratov State University, 83 Astrakhanskaya st., Saratov, Russia, 410012
AA A Zazulya
Saratov State UniversityMaster’s degree student at the Department of Dynamical Modeling and Biomedical Engineering of Faculty of Nano- and Biomedical technologies Faculty of Nano- and Biomedical Technology of Saratov State University, 83 Astrakhanskaya st., Saratov, Russia, 410012
AS S Karavaev
Saratov branch of V.A. Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Email: karavaevas@gmail.com
PhD, senior researcher, Saratov branch of Institute of Radioengineering and Electronics of RAS; associate professor of the Department of Dynamical Modeling and Biomedical Engineering of Faculty of Nano-and Biomedical technologies Faculty of Nano- and Biomedical Technology of Saratov State University, 83 Astrakhanskaya st., Saratov, Russia, 410012
AR R Kiselev
Saratov Research Institute of Cardiology
Email: kiselev@cardio-it.ru
PhD, associate professor of Saratov Research Institute of Cardiology; professor of the Department of Dynamical Modeling and Biomedical Engineering of Faculty of Nano- and Biomedical technologies Faculty of Nano- and Biomedical Technology of Saratov State University, 83 Astrakhanskaya st., Saratov, Russia, 410012
References
- Ponomarenko VI, Prokhorov MD, Karavaev AS, Kiselev AR, Gridnev VI, Bezruchko B.P. Synchronization of low-frequency oscillations in the cardiovascular system: Application to medical diagnostics and treatment. The European Physical Journal Special Topics. 2013;222(10):2687-2696
- Schafer C, Rosenblum MG, Abel HH, Kurths J. Synchronization in the human cardiorespiratory system. Physical Review E. 1999;60:857-870.
- Billman GE. Heart rate variability - a historical perspective. Frontiers in Physiology. 2011;2(86):1-13.
- Synchronization: А Universal Concept in Nonlinear Sciences. Pikovsky A., Rosenblum M., Kurths J.: Cambridge University Press; 2001.
- Hramov AE, Koronovskii AA, Ponomarenko VI, Prokhorov MD. Detection of synchronization from univariate data using wavelet transform. Phys. Rev. E. 2007;75:056207.
- Hramov AE, Koronovsky AA, Ponomarenko VI, Prokhorov MD. Detecting synchronization of self-sustained oscillators by external driving with varying frequency. Physical Review E. 2006;73:026208.
- Michael A. Cohen and J. Andrew Taylor. Short-term cardiovascular oscillations in man: measuring and modelling the physiologies. American Journal of Physiology. 2002;542:669.
- Rienzo MD, Parati G, Radaelli A, Castiglioni P. Baroreflex contribution to blood pressure and heart rate oscillations: time scales, time-variant characteristics and nonlinearities. Phil. Trans. R. Soc. A. 2009;367:1301-1318.
- Bernardi L, Radaelli A, Solda PL, Coats AJS, Reeder M, Calciati A, Garrard CS, Sleight P. Autonomic control of skin microvessels: assessment by power spectrum of photoplethysmographic waves. Clinical Science. 1996;90:345-355.
- Middleton PM, Tang CH, Chan GS, Bishop S, Savkin AV, Lovell NH. Peripheral photoplethysmography variability analysis of sepsis patients. Med. Biol. Eng. Comput. 2011; 49:337-47.
- Parati G, Di Rienzo M, Castiglioni P et. al. Counterpoint: Cardiovascular variability is not an index of autonomic control of circulation. American Journal of Physiology. 2006;1016:676.
- White L.B., Boashash B. Cross Spectral Analysis of Nonstationary Processes. IEEE Transactions on Information Theory. 1990;36(4): 830-835.
- Gabor D. Theory of communication. Part 1: The analysis of information. In Journal of the Institution of Electrical Engineers - Part III: Radio and Communication Engineering. 1946;93(26):429-441
- Chan K.-S., Tong H. Chaos: A Statistical Perspective. Springer Series in Statistics. Springer Science & Business Media. 2013;300.