Применение метода главных компонент для анализа вариабельности сердечного ритма в норме и при гипертонической болезни

УДК 612.8.04:612.897:616-005.2:519.254

Егорова Д.Д., Мякотных В.С., Казаков Я.Е., Кубланов В.С.

ГБОУ ВПО Уральский государственный медицинский университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация;
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина,
г. Екатеринбург, Российская Федерация

Резюме. Приводятся результаты анализа информативного множества показателей вариабельности сердечного ритма с помощью метода главных компонент как у практически здоровых лиц, так и у больных гипертонической болезнью, в том числе в динамике, на фоне проводимого им лечения. Определены факторные показатели, наиболее чувствительные к функциональным изменениям организма. При существенном сокращении размерности пространства информационных признаков показана оптимальная простота производимых расчетов. Полученные результаты могут быть широко использованы для анализа и прогнозирования состояния пациента на фоне индивидуально подобранных режимов терапевтического воздействия.

Ключевые слова: вариабельность сердечного ритма, метод главных компонент, функциональные изменения.

ЛИТЕРАТУРА
1. Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем. Методические рекомендации (Часть 1) // Вестник аритмологии.- 2002.- №24. – С. 65 — 87
2. Дубров А.М. Обработка статистических данных методом главных компонент. – М.: Статистика, 1978. – 136 с.
3. Калинина В.Н., Соловьев В.И. Введение в многомерный статистический анализ.- М.: Госуниверситет управления, 2003. – 92 с.
4. Кубланов В.С. Электрофизический способ коррекции нарушений системы регуляции кровоснабжения головного мозга // Биомедицинская радиоэлектроника.- 1998. — № 3. — С. 42-49
5. Кубланов В.С., Гасилов В.Л. Применение методологии вейвлет-анализа при функциональных исследованиях головного мозга // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника.- 2001. – №11. – С. 12 — 20
6. Кубланов В.С., Костоусов В.Б., Казаков Я.Е., Попов А.А. Анализ вариабельности сердечного ритма с применением вейвлет-анализа в задаче оценки адаптационных характеристик человека // Биомедицинская радиоэлектроника.- 2008. – № 1-2. – С. 13-25
7. Лоул Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод / Пер. с англ. – М.: Мир, 1967. – 143 с.
8. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Вахтин А.А. Обработка сигнала электроэнцефалограммы на основе анализа частотных зависимостей и вейвлет-преобразования // Биомедицинская радиоэлектроника.- 2012. – № 12. – С. 39-45
9. Rafiee J., Rafiee M.A., Prause N., Schoen M.P. Wavelet basis functions in biomedical signal processing // Expert Systems with Applications, 2011.–Vol. 38.- P. 6190-6201
10. Samar V.J., Bopardikar A., Rao R., Swartz K. Wavelet analysis of neuroelectric waveforms: a conceptual tutorial // Brain and Language.- 1999. – Vol. 66, №1.- Р. 7-60
11. Yang H., Bukkapatnam S.T., Komanduri R. Nonlinear adaptive wavelet analysis of electrocardiogram signals // Physical Review E76: statistical, nonlinear, and soft matter physics.- 2007. – Vol. 76, Issue 2.- Article 026214

Авторская справка
Егорова Дарья Дмитриевна
Кубланов Владимир Семенович
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина,г. Екатеринбург
Мякотных Виктор Степанович, e-mail: vmaykotnykh@yandex.ru
Казаков Ян Евгеньевич
ГБОУ ВПО «Уральская государственная медицинская академия Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации, кафедра гериатрии;
Россия, 620036 Екатеринбург, ул. Соболева, 25