Методы анализа ритма сердца

На основании анализа морфо-функциональных особенностей сердца можно заключить, что регулирующее влияние на РС оказывают от спинальных симпатических центров, до стволовых, подкорковых центров и корковых центров, а так же гуморальные факторы, обусловленные функциями нейро­эндокринной системы (Н.Е.Введенский, 1952).

автономией, а субординационное вмешательство высших уровней осуществляется в том случае, если низшие исчерпали свои функциональные возможности (В.П.Казначеев и др., 1977, 1980; П.К. Анохин, 1980).

Методы анализа ВСР можно разделить на три больших класса (Г.В. Рябыкина, А.В. Соболев, 1998):

- исследование общей вариабельности (статистические методы и временной

анализ);

- исследование периодических составляющих ВСР (частотный анализ);

- исследование внутренней организации динамического ряда кардиоинтервалов

(методы нелинейной динамики, автокорреляционный анализ, корреляционная ритмография).

Стандартом вводится параметр NN-интервал (normal-to-normal), который определяется как все интервалы R-R между последовательными нормальными комплексами QRS, вызванные деполяризацией синусового узла. Анализ ВСР проводится на основе обработки массива NN-интервалов. Численно временной анализ проводится статистическими и графическими методами.

Статистический ряд интервалов может состоять из одинаковых цифр, как, например, при устранении экстракардиальных нервных влияний; может наблюдаться резкое колебание, характеризующее нестационарность процесса, как при некоторых формах аритмии (И.Г. Ниддекер, Б.М. Федоров, 1993); наконец, статистический ряд может рассматриваться как стационарный случайный процесс, протекающий во времени приблизительно однородно с некоторыми колебаниями (около среднего значения).

отклоняясь от среднего значения, что бывает при переходных процессах и в некоторых клинических случаях (мерцательная аритмия). Изменения ЧСС в покое также не всегда бывают стационарными, что не исключает, однако, использования статистико-вероятностных методов: построение кривых распределения (гистограмм, вариационных пульсограмм), вычисление автокорреляционной функции (АКФ), спектральный анализ.

Метод вариационной пульсометрии (В.В. Парин и др., 1967; Р.М. Баевский, 2001; Д.И. Жемайтите, 1968, 1980; В.Б. Войнов и др., 1998) позволяет судить в основном о состоянии автономной регуляции, в частности, о соотношении симпатического и парасимпатического отделов ВНС. При этом строится вариационная кривая, и определяются ее основные характеристики: Мода (Мо), амплитуда моды (АМо), вариационная амплитуда (ВР, ∆X). Мо - часто встречающиеся значения кардиоинтервалов. Она указывает на доминирующий уровень функционирования синусного узла. В норме значение моды колеблется от 0,7 до 0,9 мс. Уменьшение Мо менее 0,7 мс свидетельствует о симпатотонии, увеличение более 0,9 мс - о ваготонии. АМо - показатель наиболее частой встречаемости интервалов, равных Мо, в процентах от общего числа зарегистрированных кардиоциклов. Отражает степень ригидности ритма. В норме АМо равна 30-50 %. Увеличение АМо > 50% свидетельствует в первую очередь о ригидности ритма, а также о преобладании тонуса СНС. Уменьшение < 30 % говорит о наличии ваготонии.

При оценке особенностей распределения сердечных циклов используются гистограммы или полигоны частот с графическим их изображением, где весь размах пульсовых колебаний откладывают на оси абсцисс и разбивают на разряды, соответственно которым ставятся точки или вычерчиваются столбики, обозначающие величину интервалов в разрядах.

Баевского (1968), вариационные пульсограммы можно разделить на три типа: 1) нормотонические с модой 0,7-0,9 с и вариационным размахом 0,15-0,40 с; 2) симпатикотонические с модой 0,5-0,7 с и размахом 0,10 с и ниже; 3) ваготонические с модой 1,0-1,2 с и размахом 0,40 и выше. Однако для определения форм управления РС одного гистографического анализа недостаточно. Углубленные же исследования предусматривают дополнительный анализ внутренней структуры РС и связи смежных интервалов посредством вычисления АКФ. Суть данного метода в том, что находятся значения серийных коэффициентов корреляции между значениями статистического ряда и теми же значениями при сдвиге последовательно на 1, 2, 3 и т.д. Таким образом, в процессе автокорреляционного анализа определяется степень зависимости последующих сердечных интервалов от предыдущих. При хаотическом процессе, в котором указанные связи отсутствуют, все серийные коэффициенты корреляции будут находиться в районе нуля. В таком случае, знание о величине предыдущих циклов не дает никакой информации о длительности последующих. Если же процесс связан на основании какой-либо периодической составляющей, большим значениям предыдущих циклов будут соответствовать и большие последующие, а при начальных сдвигах будет регистрироваться высокая положительная корреляция. С увеличением сдвигов связь будет падать до нуля и, наконец, перейдет в отрицательные величины, после чего следует ожидать новое усиление связи. Такая периодика позволяет находить определенную регулярность во внешне хаотических процессах. Применительно к РС форма кривой АКФ показывает, как ауторегулирующая система синусного узла выполняет «приказы» центров высшей регуляции сердца (B.M.Sayers, 1973). Чем однороднее структура ряда пульсовых интервалов, тем медленнее достигает АКФ нулевого значения и, следовательно, тем выше стационарность процесса и централизация управления им.

быстро принимает нулевое значение с последующими колебаниями в ритме дыхания или со слабо выраженной периодичностью, свидетельствующей о слабой связи или полной независимости интервалов (В.М. Зациорский, С.К. Сарсания, 1968). Количественные критерии АКФ РС, позволяют оценить степень участия центральных механизмов в регуляции ритмической деятельности сердца: r1 - коэффициент корреляции при первом сдвиге; r0,3 и r0,0 - число сдвигов при затухании функции до 0,3 и 0,0. Отчетливое повышение указанных параметров у практически здорового человека наблюдается во время нервно-эмоциональных и физических нагрузок, снижение - в условиях относительного покоя (Р.М. Баевский, 1984). Следовательно, автокорреляционный анализ дает возможность оценить степень централизации управления РС, определить наличие колебаний различного периода, а при использовании цифровых фильтров также выделить отдельные колебательные компоненты.

Для того чтобы оценить нестационарный компонент РС, выраженность которого зависит от ряда факторов: индивидуальных особенностей организма, действия факторов внешней среды, наличия заболевания, используются методы теории детерминированного хаоса (Л. Гласс, М. Мэки, 1991). Они представляют собой графический анализ вариабельности РС в виде построения фазовых портретов в фазовой плоскости или фазовом пространстве (А.Н. Флейшман, 2001). Например, для рассмотрения нелинейных хаотических колебаний РС на фазовой плоскости строится ломаная линия (хаосграмма) в системе координат (по одной оси отмечается ДСЦ, а по другой - его приращение), которая разбивается на элементарные геометрические фигуры (А.П. Гаврилушкин, А.П. Маслюк, 2001). Хаос и фракталы как объекты изучения связаны с дисциплиной, называемой нелинейной динамикой, в рамках которой рассматриваются системы, реагирующие на стимулы нелинейным образом (Е.

след хаотических нелинейных динамических процессов (Э.Л. Голдбергер и др., 1990, 1991). Теория хаоса трактует сложные и непредсказуемые в своем поведении системы, которые зависят от исходного состояния. При этом хаотические системы математически детерминированы и в этом смысле подчиняются определенным закономерностям. Но в то же время обнаруживают нерегулярное функционирование, которое наблюдателю представляется случайным (С.А. Клещеногов и др., 2001).

Все фракталы характеризуются внутренним свойством ’’самоподобия” системы означающим, что структура или процесс выглядят одинаково в различных масштабах или на различных по продолжительности интервалах времени. Когда РС здорового человека регистрируется для интервалов 3, 30 и 300 минут, быстрые флуктуации выглядят почти так же, как медленные. Длина фрактала не поддается четкому определению и с ростом разрешающей способности измерительного инструмента увеличивается. Поэтому математически вычисляют ”размерность” фрактала, имеющую дробное число, чтобы количественно оценить, как он заполняет пространство. Чем больше размерность фрактала, тем больше вероятность, что заданная область содержит фрагмент этого фрактала. Под понятием фрактальная размерность (ФР) физического тела по Л. Сандеру (1987) понимается его “универсальное” свойство, характеризующее поведение структуры в крупном масштабе, когда мелкие конкретные особенности, усредняясь, как бы стираются. В результате простая модель, в которой не учитывается большая часть сложных свойств реальной системы, тем не менее, может правильно описывать ее масштабные свойства.

Фракталоподобные структуры играют важную роль в нормальной механической и электрической динамике сердца. Во-первых, фракталоподобная структура сердечных артерий и вен осуществляет кровоснабжение сердечной мышцы. Во-вторых, фрактальная организация соединительной ткани в клапанах аорты связана с эффективным распределением механических сил (C.S.

третьих, когда речь идет об электропроводности желудочковой системы, передача информации в виде электрического задающего сигнала регулирует синхронизацию кардиального мышечного сокращения (E.R. Weibel, 1991). Фрактальные структуры, отчасти благодаря своей избыточности и нерегулярности, являются робастными системами и хорошо противостоят повреждениям. Например, сердце способно продолжать работу при относительно небольшой механической дисфункции, несмотря на значительные повреждения системы Гиса, проводящей необходимые для его функциональной деятельности электрические импульсы. Все вышесказанное позволяет утверждать, что фрактальные структуры в человеческом организме являются результатом фило- и онтогенетической динамики.

Спектральный анализ позволяет выделить волновую структуру сердечного ритма, для выявления характерных цикличных периодов в динамике интервалов. Отношение мощности низких частот (НЧ) к мощности высоких (ВЧ), считается коэффициентом вагосимпатического баланса. Частотный (спектральный) анализ вариабельности ритма сердца (ВСР) предполагает обработку динамического ряда кардиоинтервалов спектральными методами, позволяющими выделить волновую структуру сердечного ритма. Особое внимание уделяется спектральным показателям РС в виде суммы мощности спектра (ОЧ=ОНЧ+НЧ+ВЧ), а также выделяемым нескольким типам волн, или колебаний, в зависимости от их периода: высокочастотные (ВЧ) диапазоны соответствуют уровню активности парасимпатического звена регуляции, низкочастотные (НЧ) - характеризуют симпатическую активность, «очень» низкочастотные (ОНЧ) диапазоны предположительно отображают центральный эрготропный вклад. При этом автоматически рассчитывались индексы вагосимпатического взаимодействия (НЧ/ВЧ) как соотношение низкочастотного компонента спектра к высокочастотному. Измерение мощности этих волн осуществляется в абсолютных единицах мощности спектра (мс²). ВЧ (дыхательные волны) - 0,4-0,15 Гц (2,5-6,5 с). НЧ (медленные волны 1 -го порядка, или вазомоторные волны) - 0,15-0,04 Гц (6,5-25 с), этот

показатель характеризует состояние симпатического отдела вегетативной нервной системы, в частности системы регуляции сосудистого тонуса. В норме чувствительные рецепторы синокаротидной зоны воспринимают изменения величины АД, афферентная нервная импульсация поступает в вазомоторный центр продолговатого мозга (A. Malliani, 1991). ОНЧ (медленные волны 2-го порядка) - 0,04-0,003 Гц (25-33 с), характеризует активность симпатического отдела вегетативной нервной системы. Активация центрального контура наряду с усилением симпатической регуляции во время физической нагрузки проявляется также в стабилизации ритма, уменьшении разброса длительностей кардиоинтервалов, увеличение числа однотипных по длительности интервалов (рост аМо).

Таким образом, кровообращение в здоровом организме имеет выраженный функциональный характер, являясь оптимально пульсирующим и флюктуирующим, причем флюктуации имеют определенную структуру в виде амплитуды и частоты колебаний (А.А. Астахов, 2002). При этом проблематичны формы и характер взаимодействия РС как хронометрического свойства ССС и соответствующих вариаций пульсового кровенаполнения кровеносных сосудов (кожных и мозговых) как явления, развивающегося в пространственно-временном континууме.

* * *

По мере обобщения использованной литературы, становится ясным, что функциональную систему регуляции кровообращения можно представить в виде многоконтурной иерархичной системы, действие каждого звена которой зависит от энергетических и пластических потребностей организма. К автономному контуру системы относятся синусовый узел, блуждающие нервы и их ядра в продолговатом мозге, к центральному - различные структуры от подкорковых центров продолговатого мозга до гипоталамо-гипофизарного уровня вегетативной регуляции и коры головного мозга (Баевский Р.М., Иванов Г.Г, 2001).

Непосредственное управление ритмом сердца признано невозможным, опосредованное же изучено недостаточно, и в основном, в сфере влиянии на эту функцию физических нагрузок. Участие механизмов регуляции деятельности сердечно-сосудистой системы в процессе опосредованного влияния на ритм сердца относится к числу мало изученных.