Построение и исследование алгоритмической модели анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Сахарова, Ольга Николаевна

• Сахарова, Ольга Николаевна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сахарова, Ольга Николаевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ АНАЛИЗА ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА.

1.1. История развития методики кардиоинтервалографии.

1.2. Методика кардиоинтервалографии.

1.3. Традиционные методы анализа вариабельности сердечного ритма.

1.4. Регистрация электрокардиосигнала.

1.5. Проблемы реализации методики кардиоинтервалографии.

1.6. Физиологические основы анализа сердечного ритма.

1.7. Характеристика RR-интервального ряда.

1.8. Выводы.

2. МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА.

2.1. Особенности методов нелинейной динамики.

2.2. Схема оценки состояния регуляторных механизмов на основе традиционных методов анализа вариабельности сердечного ритма.

2.3. Схема оценки состояния регуляторных механизмов на основе методов нелинейной динамики.

2.4. Сравнительный анализ результатов исследований на основе линейного и нелинейного методов.

2.5. Выводы.

3. РАЗРАБОТКА НЕЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ РЕГУЛЯЦИИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА.

3.1. Разработка нелинейной модели регуляции ритма сердца.

3.2. Исследования нелинейной модели сердечного ритма.

3.3. Оценка адекватности нелинейной модели регуляции ритма сердца.

3.3. Классификатор данных анализа ритмограмм, выполненный на основе модели регуляции сердечного ритм.

3.4. Алгоритмическая модель анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.

3.5. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА АППАРАТНО-ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ КАРДИОИНТЕРВАЛОГРАФИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ НЕЛИНЕЙНОЙ

ДИНАМИКИ.

4.1. Целесообразность развития метода и его медицинская интерпретация.

4.2. Требования к аппаратной части комплекса для проведения кардиоинтервалографических исследований.

4.3. Реализация аппаратной части комплекса.

4.4. Принципы реализации отдельных блоков аппаратной части

Ш" комплекса.

4.5. Реализация программной части комплекса.

4.6. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Построение и исследование алгоритмической модели анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики»

Организм человека представляет собой сложную многоуровневую систему, управление в которой осуществляется путем передачи управляющих импульсов от сложных систем высшего порядка к простым системам или уровням низшего порядка. Таким образом, четко отлаженная работа всех звеньев такой системы-организма позволяет судить об истинном здоровье человека. В случае воздействия на систему извне формируется ответная реакция путем изменения в работе тех или иных уровней или звеньев в системе-организме. Тогда, если удается получить информацию об этих изменениях, то можно либо своевременно диагностировать ту или иную патологию, либо в донозологический период принять необходимые меры по предостережению от развития вируса в организме человека. Задача эта является очень сложной, и решить ее однозначно нельзя. Однако современное развитие методов анализа вариабельности сердечного ритма позволяет судить о том, что сердечнососудистая система является неким индикатором изменений в организме и позволяет выявить наличие патологий в донозологический период.

Своевременная диагностика и профилактика функциональных нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы в значительной степени зависят от эффективности применяемых методов исследования. Ограниченность традиционных методических возможностей при изучении активности сердечно-сосудистой системы на основе анализа доступных физиологических сигналов делают необходимым поиск более чувствительных и информативных диагностических критериев.

Для анализа «волной» структуры ритма традиционно применяется спектральный и корреляционный анализ, которые позволяют констатировать факт наличия той или иной гармоники, но поставить в соответствие спектральным компонентам системы организма уже нельзя. Таким образом, необходим поиск новых методов, которые бы позволили учесть все особенности глубоких процессов формирования и управления ритмом сердца. В настоящей диссертации предлагается использовать методы нелинейной динамки, применение которых позволяет учитывать эффекты комбинированного воздействия различных факторов, поведения ансамблей нелинейных генераторов больших размерностей, и определить возможные состояния организма в норме и патологии. Таким образом, применение новых методов анализа позволяет отойти от исследования линейных, стационарных процессов и перейти к анализу существенно нелинейных систем со значительной долей случайных и квазислучайных факторов на ритм сердца, и, как следствие, на общее состояние организма человека.

Согласно проведенным исследованиям [3], была представлена двухуровневая система формирования кардиоинтервалов, основными элементами которой являются автономный и управляющий контуры. Рабочими структурами автономного контура регуляции являются: синусовый узел, блуждающие нервы и их ядра в продолговатом мозгу (контур парасимпатической регуляции). Центральный же контур представлен корой головного мозга, высшими вегетативными и подкорковыми нервными центрами, а также сердечно-сосудистый центром продолговатого мозга. Сущность процессов регуляции заключается в непрерывном обмене информацией между контурами управления, которые имеют определенные временные характеристики. Необходимым условием формирования управляющих сигналов является наличие достаточного временного интервала для приема и переработки информации, зависящих от числа элементов, контролируемых и управляемых данным регуляторным механизмом. Чем выше уровень регуляции (управления), чем больше различных уровней (элементов) он должен контролировать, тем больший интервал времени необходим для выработки управляющих сигналов, тем сложнее анализировать происходящие при этом процессы, потому как они происходят на более высоком уровне. При оптимальном регулировании управление происходит с минимальным участием высших уровней. При неоптимальном управлении необходима активация все более высоких уровней управления. Механизм изменения продолжительности сердечного цикла довольно сложен, но в достаточной степени известен, благодаря исследованиям с внутриклеточным отведением потенциалов [18]. Интервал времени между двумя кардиоциклами зависит от величины порогового потенциала и крутизны деполяризации клетки водителя ритма, которые, в свою очередь, обусловлены проницаемостью клеточных мембран, соотношениями концентрации натрия, кальция и калия и другими сложными процессами, происходящими на клеточном уровне. В результате изменения биофизических условий роль водителя ритма переходит от одной клетки синусового узла к другой. В результате имеет место перемешивание слоев в фазовом пространстве и таким образом получается странный аттрактор, который собственно и характеризует все интересующие исследователей процессы формирования и управления ритмом сердца. Описанное выше представляет собой базис разработанной в диссертационной работе модели нелинейной регуляции вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики. Исследования параметров модели в состоянии физиологической нормы и патологии позволили определить численные показатели, которые были использованы экспертами при проведении экспериментов. В качестве экспертов были использованы врачи МУЗ Пятигорской детской городской больницы, МУЗ БСМП №5 г.Таганрога. В процессе работы над диссертацией была разработана система формирования заключения, которая позволила сделать вывод о целесообразности применения методов нелинейной динамики для анализа ритмограмм и доказать их большую информативность по сравнению с линейными.

Основной целью работы является разработка и исследование алгоритмической модели анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики, разработка классификатора, позволяющего в пространстве признаков определять физиологическую норму, донозологический период и патологию. Основные особенности разработанной модели:

• модель позволяет учесть взаимодействие уровней функционирования и управления вариабельностью сердечного ритма, основываясь на глубоком анализе процессов формирования ритма сердца на физиологическом уровне;

• модель обладает свойствами странного аттрактора, который формируется в результате нелинейного воздействия на синусовый узел ансамбля генераторов, представленных корой головного мозга, высшими вегетативными и подкорковыми нервными центрами, а также сердечнососудистым центром головного мозга;

• модель является чувствительной к воздействию на ритм сердца фармакологических средств и позволяет моделировать реакцию сердечнососудистой системы под их действием.

Для достижения поставленной цели в диссертации решались следующие основные задачи'.

1. Анализ свойств и характеристик линейных моделей кардиоинтервалографического сигнала;

2. Анализ особенностей традиционных методов исследования и математических моделей оценки вариабельности сердечного ритма и их экспертное сравнение с методами нелинейной динамики;

3. Выявление наиболее характерных свойств существующих линейных моделей системы формирования и регуляции ритмом сердца;

4. Построение математических моделей и алгоритмов формирования заключения оценки состояния организма на основе наиболее значимых признаков с целью проведения сравнительного анализа традиционных методов оценки вариабельности сердечного ритма и методов нелинейной динамики;

5. Разработка структуры кардиоинтервалографической технической системы для проведения исследования вариабельности сердечного ритма.

Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на следующих конференциях:

• Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», 2001 г.

• Международная конференция IEEE по Системам искусственного интеллекта, 2002 г.

• Конференция «Медицинские информационные системы» 1998г, 2000г, 2002г.

• Научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности», г. Таганрог, 1998 г.

• Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы», г.Рязань, 1999 г, 2000 г.

• Шестая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектроника электротехника и энергетика», г.Москва, 2000 г.

• II Международный симпозиум «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия», г. Санкт-Петербург, 2000 г.

• Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии. Аспекты применения», Таганрог 2001г.

По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, основными из них являются:

1. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. К вопросу анализа кардиоинтервалографических показателей на основе нелинейной динамики.: Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», г. Геленжик, сборник докладов, 2001 г.

2. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма.: Журнал «Программные продукты и системы», 2002 г.

3. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Экспертная система анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.: Конференция IEEE по Системам искусственного интеллекта, г. Геленжик, сборник докладов 2002 г.

4. Сахарова О.Н. Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма.: Всероссийская научно-техническая конференция «Медицинские информационный системы», г.Таганрог, сборник докладов 2002 г.

5. Zakharevich V.G., Sakharova O.N. Events of Construction of Expert System of the Analysis of Heart-Rate Variability Based on Principles of Nonlinear Dynamics.: The IEEE International Conference Artificial Intelligence Systems, Computer Press, 2002

6. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейная модель регуляции сердечного ритма.: Международная конференция «AIS'03», г. Геленжик, сборник докладов 2003 г.

7. Сахарова О.Н. Классификация результатов исследования вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.: Шестая всероссийская научная конференция молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения», г.Таганрог, сборник докладов 2003 г.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 78 наименований, 4 приложения. Работа содержит 180 страниц текста и 56 рисунков (всего 239 страниц).

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Сахарова, Ольга Николаевна

Выводы и рекомендации.

Семейство временных характеристик ВСР приведено в табл. 1. Поскольку многие из величин, получаемых при анализе ВСР во временной области, тесно коррелируют с другими, к использованию рекомендуются следующие 4 показателя:

1. SDNN - для оценки общей ВСР,

2. триангулярный индекс ВСР - для оценки общей ВСР,

3. SDANN - для оценки низкочастотных компонент вариабельности,

4. RMSSD - для оценки высокочастотных компонент вариабельности.

Два способа оценки общей ВСР рекомендованы в связи с тем, что триангулярный индекс позволяет провести лишь грубую оценку ЭКГ сигнала. Из методов, в основе которых лежит анализ разницы между смежными NN, предпочтительнее вычисление RMSSD, так как он обладает лучшими статистические свойствами, чем NN50 и pNN50.

Методы оценки общей вариабельности сердечного ритма и ее компонентов с коротким и длинным периодом не могут заменить друг друга. Выбор метода должен соответствовать целям конкретного исследования

Необходимо сознавать отличия между параметрами, вычисляемыми на основе длин интервалов NN или значений мгновенной ЧСС и величинами, рассчитанными из разницы смежных NN.

Наконец, некорректно сравнение временных величин, особенно характеризующих общую вариабельность, вычисленных на основе записей различной длительности.

Методы частотной области.

Различные методы спектрального анализа тахограмм применяются с конца 60-х годов. Анализ спектральной плотности мощности (PSD) дает информацию о распределении мощности в зависимости от частоты колебаний.

Методы вычисления спектральной плотности мощности могут быть классифицированы на параметрические и непараметрические; в большинстве случаев обе группы методов дают сравнимые результаты. Положительными чертами непараметрических методов являются: а) простота используемого алгоритма (в большинстве случаев, быстрое преобразование Фурье - БПФ), (б) быстрота вычисления, в то время как к преимуществам параметрических методов можно отнести: (а) более гладкие спектральные компоненты, различимые Методы вычисления спектральной плотности мощности могут быть классифицированы на параметрические и непараметрические; в большинстве случаев обе группы методов дают сравнимые результаты. Положительными чертами непараметрических методов являются: а) простота используемого алгоритма (в большинстве случаев, быстрое преобразование Фурье - БПФ), (б) быстрота вычисления, в то время как к преимуществам параметрических методов можно отнести: (а) более гладкие спектральные компоненты, различимые независимо от предварительно выбранной полосы частот, (б) простая обработка полученного спектра с автоматическим вычислением низкочастотных и высокочастотных компонентов спектра и простой идентификацией основной частоты каждого компонента, (в) точная оценка спектральной плотности мощности даже при малом числе образцов, где сигнал, как предполагается, стационарен. Основным недостатком непараметрических методов можно считать необходимость верификации того факта, что выбранная модель удовлетворяет предъявляемым требованиям, и ее сложность (порядок модели).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной диссертационной работе рассмотрены аспекты нелинейного динамического анализа вариабельности сердечного ритма, которые позволяют расширить спектр возможностей исследователя в области адаптационных механизмов организма человека. Разработанная автором нелинейная модель позволяет исследовать сложные процессы формирования и управления ритма сердца с учетом применения различного рода фармакологических средств, на основе которой построен классификатор, позволяющий поставить в соответствие различным состояниям физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, а также срыву или полому адаптации конкретные численные характеристики, что позволяет применять этот метода анализа в поликлинической и стационарной практике.

Для реализации исследований был разработан автором аппаратно-программный комплекс, который позволил экспертам - клиницистам и экспертам - исследователям проводить анализ ритмограмм линейными и нелинейными методами. На основании проведенных исследований была доказана целесообразность и большая информативность разрабатываемого метода, а также на основе полученных данных была доказана адекватность представленной модели реальным процессам формирования и регуляции ритма сердца. Дальнейшее направление исследований в данной области может быть представлена увеличением числа элементов модели исследование их поведения в условиях физиологической нормы, донозологического и преморбидного состояниях, срыва или полома механизмов адаптации, а также увеличением числа используемых для анализа характеристик.

Результаты диссертационной работы внедрены в ряде медицинских учреждений, таких как МУЗ БСМП №5 г.Таганрога, МУЗ Пятигорская детская городская больница, и в разработках НМФ «НейроТех» и НМФ

Статокин», что подтверждается актами внедрения, представленными в приложении.

В процессе работы получены следующие научные результаты:

1. Доказано на основе исследований основных проблем реализации методики кардиоинтервалографии, что традиционный анализ не дает детального представления о процессах формирования вариабельности сердечного ритма и соответственно как качественная, так и количественная оценка не является достоверной.

2. Разработана схема проведения исследования механизмов адаптации на основе нелинейного динамического анализа, которая позволяет поставить в соответствие конкретные числовые значения характеристик: корреляционной и фрактальной размерностей, экспоненты Ляпунова, энтропии Колмогорова-Синая,- состояниям физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, а также срыву адаптации и их подсостояниям.

3. Разработана система формирования заключения на основе традиционных и нелинейных динамических методов анализа, включающая экспертную оценку, которая содержит значимые признаки, расчет весовых коэффициентов и учитывает все возможные градации физиологической нормы, донозологического периода и срыва адаптации. Выделен критерий полноты формирования фразы заключения, которым является весовой коэффициент графа, позволяющий путем расчета выявить для каждого конкретного случая, насколько полная в результате использования линейного и нелинейного метода получена фраза, и сделать вывод о большей информативности предлагаемого нелинейного метода анализа.

4. На основании исследований, проведенных с использованием аппаратно-программного комплекса, представленного в главе 4, базируясь на экспертной оценке специалистов МУЗ Пятигорской городской больницы, МУЗ БСМП №5 г.Таганрога, получена сравнительная оценка анализа ритмограмм традиционными и нелинейными динамическими методами, в результате которой была доказана большая информативность характеристик предлагаемого нелинейного динамического анализа, а следовательно и целесообразность его применения для анализа вариабельности сердечного ритма.

5. Разработана нелинейная модель регуляции ритма сердца, которая представляет собой систему взаимодействующих нелинейных осцилляторов Ван дер Поля с частотами, соответствующими автономному, центральному контурам управления и синусовому узлу. Модель исследована в состоянии физиологической нормы, донозологического и преморбидного периода, срыва или полома адаптации, а также под воздействием фармакологических средств, на примере /3-блокаторов. На основании проведенных исследований доказана адекватность модели реальным процессам формирования ритма сердца.

6. С помощью нелинейной модели регуляции ритма сердца зафиксирован и исследован сложный переходной процесс из состояния выраженного перенапряжения регуляторных систем в состояние срыва или полома адаптационных механизмов. Доказано, что переходной процесс сопровождается бифуркацией, т.е. резким скачком системы из состояния периодичности процесса при выраженном перенапряжении регуляторных систем к хаотичности при истощении регуляторных механизмов.

7. Доказана адекватность нелинейной модели регуляции ритмом сердца реальным процессам, протекающим в организме на основе метода сравнения двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей.

8. Разработан классификатор на основе нелинейной модели регуляции сердечного ритма численных значений характеристик нелинейного метода: корреляционной и фрактальной размерности, экспоненты Ляпунова и энтропии Колмогорова-Синая, который базируется на кластерном анализе и позволяет использовать предлагаемый метод анализа в поликлинической и стационарной практике, а также для проведения исследований в области системы формирования ритма сердца.

9. Разработана алгоритмическая модель анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики, которая легла в основу аппаратно-программного комплекса для проведения кардиоинтервалографических исследований.

10. Разработан аппаратно-программный комплекс, который позволил провести все необходимые исследования в процессе диссертационной работы, и включил в себя линейный и нелинейный методы анализа.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Баевский P.M., Кириллов О.И., Клецкин С.З. Математический анализ сердечного ритма при стрессе.: 3-е издание, Москва, 1984 г., 315 с.

2. Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Медицина. 1979. 295 с.

3. Баевский P.M. Физиологические измерения в космосе и проблема их автоматизации. М., 1970

4. Черкай А.Д.,Власов Ю.А. Лингвинистический анализ ритма сердца // Проблемы временной организации живых систем. - М.,1979. - С.62-70

5. Земцовский Э.В., Барановский А.Л., Васильев А.В. Новый метод регистрации сердечного ритма у спортсменов.// Теор. и практ. физ. культ., 1977.№6. С.72-75.

6. Нидеккер И.Г. Выявление скрытых периодичностей методом спектрального анализа. Дис. канд.физ-мат. наук. М.: ВЦ АН СССР, 1968. 131 с.

7. Чернышев М.К. Резонансно-поисковые вычислительные методы анализа скрытых колебательных процессов в живых системах. /Кн.: Теоретические и прикладные аспекты анализа временной организации биосистем. -М.: Наука, 1976. - С. 11-34.

8. С.З. Клецкин Проблема контроля и оценки операционного стресса (на основе анализа ритма сердца с помощью ЭВМ). Дис. докт. мед наук. М.: Ин-т серд.сосуд.хирургии АМН СССР, М., 1981. 298 с.

9. Устройство для выделения кардиоимпульсов. А.С. 635967, 1977.

10. Устройство для исследования динамики сердечной деятельности. А.С. 304775, 1968.

11. Устройство для построения гистограммы R-R интервалов. А.С. 721079 СССР, 1978.

12. Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний.: Москва, 1997г, 150 с

13. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения.: Институт медико-биологических проблем, Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова, 1998 г., 250 с.

14. Математические методы анализа сердечного ритма. Под ред. ПаринаВ.В. и Баевского P.M. М.: Наука, 1968.

15. Рагозин А.Н. Исследование регуляции сердечного ритма в динамике стимулирующих воздействий с использованием спектрального анализа на плоскости комплексных частот, Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, 2001 г

16. Лебедь А.Н. Кардиоинтервалограф.:1-е издание, Москва, 1978 г., 158 с.

17. Кардиоинтервалография в оценке реактивности и тяжести состояния больных детей. Методические рекомендации.: Москва - 1985 г.

18. Справочник по электрокардиографии : Санкт-Петербург, 2002г,

368 с.

19. Шлант Р.К., Александер Р.В. Клиническая кардиология.: Москва 2000 г., 558 с.

20. Игошева Н.Б., Павлов А.Н., Анищенко Т.Г. Методы анализа сердечного ритма.: Саратов, 2001г.,120 с.

21. Pagani М., Lombardi F., Guzzetti S et. al. Power spectral analysis of heart rate and arterial pressure variability as a marker of supatho-vagal interaction in man and conscious dog. //Circ.Res. 1986. V.59. P. 178-193.

22. Malik M., Camm A J. Components of heart rate variability. What they really mean and what we really measure. //Am. J. Cardiol. 1993.V.72. P.821-822.

23. Захаревич В.Г., Сахарова O.H. К вопросу анализа кардиоинтервалографических показателей на основе нелинейной динамики.:

Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», сборник докладов, 2001 г.

24. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма.: Журнал «Программные продукты и системы», Москва, 2002 г.

25. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Экспертная система анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики.: Конференция IEEE по Системам искусственного интеллекта, сборник докладов, 2002 г.

26. Сахарова О.Н. Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма.: Всероссийская научно-техническая конференция «Медицинские информационный системы», сборник докладов 2002 г.

27. Zakharevich V.G., Sakharova O.N. Events of Construction of Expert System of the Analysis of Heart-Rate Variability Based on Principles of Nonlinear Dynamics.: The IEEE International Conference Artificial Intelligence Systems, Computer Press, 2002

28. Хованова H.A., Хованов И.А. Методы анализа временных рядов.: Издательство Государственного учебно-научного центра «Колледж», Саратов 2001 г., 120 с.

29. Колесников А. А. Синергетическая теория управления, :1-е издание, ТРТУ, г.Таганрог, Энергоатомиздат, г.Москва, 1994 г.,343 с.

30. Анищенко B.C. Знакомство с нелинейной динамикой.: Саратов, 2000 г., 180 с.

31. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса.: Москва, 2000 г.,

310 с.

32. Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос. Квант.: Москва, 2000 г.,

240 с.

33. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики.: Москва, 2000 г., 335 с.

34. Кузнецов С.П. Динамический хаос.: Москва, Издательство Физико-математической литературы, 2001 г., 296 с.

35. Анищенко B.C., Вадивасова Т.Е. Астахов В.В. Нелинейная динамика хаотических и стохастических систем.: Саратов, Издательство Саратовского университета, 1999 г, 304с.

36. Марсден Дж., Мак-Кракен М. Бифуркация рождения цикла и ее приложения.: Москва, Мир, 1980 г.,368 с.

37. Анищенко B.C. Аттракторы динамических систем.: Известия ВУЗов, Прикладная нелинейная динамика, 1997 г., Т.5, №1, с.109-127.

38. Анищенко В.С, Устойчивость, бифуркации, катастрофы.: Соросовский образовательный журнал., 2000 г, Т.6, №6.

39. Grassberger P., Procaccia I. Estimation of the Kolmogorov entropy from a chaotic signal.: Phys. Rev. A.28, 1983 r, №4, P.2591-2593.

40. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors.: PhysicaD.9, 1983, №1, 2, P/3453-3456.

41. А.Ю. Лоскутов, А.С.Михайлов. Введение в синергетику.— М. Наука. 1990

42. Климантович Ю.Л. Нелинейная динамика открытых систем. М.: Наука. 1995.

43. Вишик М.И. Фрактальная размерность множеств.: Соросовский образовательный журнал, 1998 г.

44. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего.: Москва, 2000 г.

45. Данилов Ю.А., Кадомцев Б.Б. Нелинейный волны. Самоорганизация.: Москва, Наука, 1983 г.

46. Пархоменко А.Н. Детерминированный хаос и риск внезапной сердечной смерти.: Тер. архив.- 1996, № 4(68).- С. 43-44

47. Сотник С.Л. Основы проектирования систем искусственного интеллекта.: г. Днепродзержинск, 1998 г.

48. Лихтенберг А., Либерман М. Регулярная и хаотическая динамика.: Москва, Мир, 1984 г.

49. Федер Е. Фракталы.: Москва, Мир, 1991 г., 254 с.

50. Ганина В.В. Подавление экспоненциальной колебательной неустойчивости при помощи осциллятора Ван дер Поля.: Ярославль, 1999 г.

51. Климонтович Ю.Л. Введение в физику открытых систем.: Соросовский образовательный журнал, №8, 1996 г.

52. Malliani A, Pagani М, Lombard F, Cerutti S. Cardiovascular Neural regulation explored in the frequency domain. Circulation.: 1991; 84: 1482-92.

53. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical Hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardiol 1992; 69: 482-5.

54. Bassingthwaighte J.B., Raymond G.M. Evaluation of the dispersional analysis method for fractal time series // Ann-Biomed-Eng.- 1995 Jul-Aug - 23(4) -P. 491-505

55. Schmidt G, Monfill GE. Nonlinear methods for heart rate variability assessment. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Future, 1995: 87-98.

56. Сахарова O.H., Синютин C.A. Обоснование выбора частоты дискретизации и разрядности АЦП для кардиоинтервалографии.: Шестая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Радиоэлектроника электротехника и энергетика", сборник тезисов, 2 том, г.Москва, 2000 г.,214 с.

57. Л. Рабинер, Б. Гоулд, Теория и применения цифровой обработки сигналов, Изд. Мир, 1978.

58. Сахаров В.Л., Осокина О.Н. Система оценки вегетативной нервной системы на основе кардиоинтервалографических показателей.: Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Медицинские информационные системы, г. Таганрог, 1998 г., 246 с.

59. Сахаров В.Л., Осокина О.Н. Автоматизированная система кардиоинтервалографии.: Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности, г. Таганрог, 1998 г., 300 с.

60. Сахарова О.Н. Применение вейвлет-анализа для целей кардиоинтервалографии.: Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы99",тезисы докладов, г.Рязань, 1999 г., 80 с.

61. Сахаров В.Л., Сахарова О.Н. Применение вейвлет-анализа для обработки кардиосигнала.: II Международный симпозиум "Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия", вестник аритмологии, г. Санкт-Петербург, 2000 г., 350 с.

62. А.Н. Флейшман Медленные колебание гемодинамики. Теория, практическое применение в клинической медицине и профилактике.: Новосибирск, "Наука", сибирское предприятие РАН, 1999г.

63. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере.: Инфра. М, г.Москва, 1998 г., 528 с.

64. Otakar Foit and Jiri Holcik Applying nonlinear dynamics to ECG signal processing.: Engineering in medicine and biology, number 2, 1998, 96.

65. Пейтон А., Волш В. Аналоговая электроника на операционных усилителях.: 1-е издание, БИНОМ, г.Москва, 1994г., 489 с.

66. Data sheet for AD627. Analog Devices,2000

67. Data sheet for AD7716. Analog Devices, 1998

68. Data sheet for Atmegal 03/L. ATMEL, 1999

69. Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Decreased cardiac parasympathetic activity in chronic heart failure and its relation to left ventricular function.Br Heart J 1992; 69: 761-7.

70. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardio 1992; 69: 482-5?

71. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера.: Киев, 1975 г., 765 с.

72. Курейчик В.М. Учебное пособие: Дискретная математика, часть 2: Элементы теории графов.: Таганрог, 1997 г., 84 с.

73. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р.Форсайта. - М.: Радио и связь, 1987 г.- 224 с.

74. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/

Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

75. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы.: 4-е издание, «Радио и связь», г.Москва, 1986 г., 512 с.

76. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.1. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 е., ил.

77. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.2. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 с., ил.

78. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: 7-е издание, «Высшая школа», г.Москва, 2001 г., 480 с. 4

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сахарова, Ольга Николаевна, 2004 год

1. Баевский P.M., Кириллов СИ., Клецкин З. Математический анализ сердечного ритма при стрессе.: 3-е издание, Москва, 1984 г., 315 с.

2. Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Медицина. 1979. 295 с.

3. Баевский P.M. Физиологические измерения в космосе и проблема их автоматизации. М., 1970

4. Черкай А.Д.,Власов Ю.А. Лингвинистический анализ ритма сердца // Проблемы временной организации живык систем. - М.,1979. - 62-

5. Земцовский Э.В., Барановский А.Л., Васильев А.В. Новый метод регистрации сердечного ритма у спортсменов.// Теор. и практ. физ. культ., 1977.№6. 72-75.

6. Нидеккер И.Г. Выявление скрытых периодичностей методом спектрального анализа. Дис. канд.физ-мат, наук. М.: ВЦ АН СССР, 1968. 131 с.

7. Чернышев М.К. Резонансно-поисковые вычислительные методы анализа скрытых колебательных процессов в живых системах. /Кн.: Теоретические и прикладные аспекты анализа временной организации биосистем. -М.: Наука, 1976. - 11-34.

8. З. Клецкин Проблема контроля и оценки операционного стресса (на основе анализа ритма сердца с помощью ЭВМ). Дис. докт. мед наук. М.: Ин-т серд.сосуд.хирургии АМН СССР, М., 1981. 298 с.

9. Устройство для выделения кардиоимпульсов. А.С. 635967,1977.

10. Устройство для исследования динамики сердечной деятельности. А.С. 304775, 1968.

11. Устройство для построения гистограммы R-R интервалов. А.С. 721079 СССР, 1978. # ё возможностей организма и риска развития заболеваний.: Москва, 1997г, 150 с

12. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения.: Институт медико-биологических проблем, Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова, 1998 г., 250 с.

13. Математические методы анализа сердечного ритма. Под ред. Ларина В.В. и Баевского P.M.. М.: Наука, 1968.

14. Рагозин А.Н. Исследование регуляции сердечного ритма в динамике стимулирующих воздействий с использованием спектрального анализа на плоскости комплексных частот, Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, 2001 г

15. Лебедь А.Н. Кардиоинтервалограф.:1-е издание, Москва, 1978 г., 158 с.

16. Кардиоинтервалография в оценке реактивности и тяжести состояния больных детей. Методические рекомендации.: Москва -1985 г.

17. Справочник по электрокардиографии : Санкт-Петербург, 2002г, 368 с.

18. Шлант Р.К., Александер Р.В. Клиническая кардиология.: Москва 2000 г., 558 с.

19. Игошева Н.Б., Павлов А.Н., Анищенко Т.Г. Методы анализа сердечного ритма.: Саратов, 2001г.,120 с.

20. Pagani М., Lombard! F., Guzzetti S et. al. Power spectral analysis of heart rate and arterial pressure variability as a marker of supatho-vagal interaction in man and conscious dog. //Circ.Res. 1986. V.59. P. 178-193.

21. Malik M., Camm A.J. Components of heart rate variability. What they really mean and what we really measure. //Am. J. Cardiol. 1993.V.72. P.821-822.

22. Захарович В.Г., Сахарова О.Н. К вопросу анализа кардиоинтервалографических показателей на основе нелинейной динамики.: Всероссийский конгресс с международным участием «Искусственный интеллект», сборник докладов, 2001 г.

23. Захаревич В.Г., Сахарова О.Н. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма.: Журнал «Программные продукты и ^ системы», Москва, 2002 г.

24. Колесников А. А. Синергетическая теория управления, :1-е издание, ТРТУ, г.Таганрог, Энергоатомиздат, г.Москва, 1994 г.,343 с.

25. Анищенко B.C. Знакомство с нелинейной динамикой.: Саратов, 2000 г., 180 с.

26. Пригожий И., Стенгерс И. Порядок из хаоса.: Москва, 2000 г., ^ 310 с.

27. Пригожий И., Стенгерс И. Время. Хаос. Квант.: Москва, 2000 г., 240 с.

28. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики.: Москва, 2000 г., 335 с.

29. Кузнецов СП. Динамический хаос: Москва, Издательство Физико-математической литературы, 2001 г., 296 с.

30. Анищенко B.C., Вадивасова Т.Е. Астахов В.В. Нелинейная динамика хаотических и стохастических систем.: Саратов, Издательство Саратовского университета, 1999 г, 304с.

31. Марсден Дж., Мак-Кракен М. Бифуркация рождения цикла и ее приложения.: Москва, Мир, 1980 г.,368 с.

32. Анищенко B.C. Аттракторы динамических систем.: Известия ВУЗов, Прикладная нелинейная динамика, 1997 г., Т.5, №1, с. 109-127.

33. Анищенко В.С, Устойчивость, бифуркации, катастрофы.: Соросовский образовательный журнал., 2000 г, Т.6, №6.

34. Grassberger Р., Procaccia I. Estimation of the Kolmogorov entropy from a chaotic signal.: Phys. Rev. A.28, 1983 r, №4, P.2591-2593.

35. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors.: PhysicaD.9, 1983, №1, 2, P/3453-3456.

36. А.Ю. Лоскутов, А.С.Михайлов. Введение в синергетику.— М. Наука. 1990

37. Климантович Ю.Л. Нелинейная динамика открытых систем. М.: Наука. 1995.

38. Вишик М.И. Фрактальная размерность множеств.: Соросовский образовательный журнал, 1998 г.

39. Капица СП., Кзфдюмов СП., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего.: Москва, 2000 г.

40. Данилов Ю.А., Кадомцев Б.Б. Нелинейный волны. Самоорганизация.: Москва, Наука, 1983 г.

41. Пархоменко А,Н. Детерминированный хаос и риск внезапной сердечной смерти.: Тер. архив.- 1996, № 4(68).- С 43-44

42. Сотник С Л. Основы проектирования систем искусственного интеллекта.: г. Днепродзержинск, 1998 г.

43. Лихтенберг А., Либерман М. Регулярная и хаотическая динамика.: Москва, Мир, 1984 г.

44. Федер Е. Фракталы.: Москва, Мир, 1991 г., 254 с.

45. Ганина В.В. Подавление экспоненциальной колебательной неустойчивости при помощи осциллятора Ван дер Поля.: Ярославль, 1999 г.

46. Климонтович Ю.Л. Введение в физику открытых систем.: Соросовский образовательный журнал, №8, 1996 г.

47. Malliani А, Pagani М, Lombard F, Cerutti S. Cardiovascular Neural regulation explored in the frequency domain. Circulation.: 1991; 84: 1482-92.

48. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical Hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardiol 1992; 69: 482-5.

49. Bassingthwaighte J.B., Raymond G.M. Evaluation of the dispersional analysis method for fractal time series // Ann-Biomed-Eng.- 1995 Jul-Aug - 23(4) -P. 491-505

50. Schmidt G, Monfill GE. Nonlinear methods for heart rate variability assessment. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Future, 1995: 87-98.

51. Л. Рабинер, Б. Гоулд, Теория и применения цифровой обработки сигналов. Изд. Мир, 1978.

52. Сахаров В.Д., Осокина О.Н. Система оценки вегетативной нервной системы на основе кардиоинтервалографических показателей.: Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Медицинские информационные системы, г. Таганрог, 1998 г., 246 с.

53. Сахаров В.Л., Осокина О.Н. Автоматизированная система кардиоинтервалографии.: Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности, г. Таганрог, 1998 г., 300 с.

54. Сахаров В.Л., Сахарова О.Н. Применение вейвлет-анализа для обработки кардиосигнала.: II Международный симпозиум "Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия", вестник аритмологии, г. Санкт-Петербург, 2000 г., 350 с.

55. А.Н. Флейшман Медленные колебание гемодинамики. Теория, практическое применение в клинической медицине и профилактике.: Новосибирск, "Наука", сибирское предприятие РАН, 1999г.

56. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере.: Инфра. М, г.Москва, 1998 г., 528 с.

57. Otakar Foit and Jiri Holcik Applying nonlinear dynamics to ECG signal processing.: Engineering in medicine and biology, number 2, 1998, 96.

58. Пейтон A., Волш В. Аналоговая электроника на операционных усилителях.: 1-е издание, БИНОМ, г.Москва, 1994г., 489 с.

59. Data sheet for AD627. Analog Devices,2000

60. Data sheet for AD7716. Analog Devices, 1998

61. Data sheet for Atmegal03/L. ATMEL, 1999

62. Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Decreased cardiac parasympathetic activity in chronic heart failure and its relation to left ventricular fimction.BrHeart J 1992; 69: 761-7.

63. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardio 1992; 69: 482-5?

64. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера.: Киев, 1975 г., 765 с.

65. Курейчик В.М. Учебное пособие: Дискретная математика, часть 2: Элементы теории графов.: Таганрог, 1997 г., 84 с.

66. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р.Форсайта. - М.: Радио и связь, 1987 г.- 224 с.

67. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/ Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

68. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы.: 4-е издание, «Радио и связь», г.Москва, 1986 г., 512 с.

69. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.1. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 с., ил.

70. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: т.2. Пер. с англ. - 4-е изд. перераб. и доп. - Москва: Мир, -1993.- 413 с, ил.

71. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: 7-е издание, «Высшая школа», г.Москва, 2001 г., 480 с.