на главную http://www.myscaner.ru

ЭКГ-АНАЛИЗАТОР КАРДИОВИЗОР-06С: НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ ИШЕМИИ МИОКАРДА ПРИ СКРИНИНГОВЫХ ОБСЛЕДОВАНИЯХ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ

А.С. Сула*, Г.В. Рябыкина**, В.Г. Гришин*.

* - Научно-производственная фирма «БИОСС»
** - РКНПК, Институт клинической кардиологии им. А.Л. Мясникова

Актуальной проблемой лечения и профилактики ишемической болезни сердца (ИБС), доминирующей в группе сердечно-сосудистых заболеваний по распространенности и тяжести последствий, остается разработка эффективных скрининговых методов для раннего выявления ишемических изменений миокарда при массовых обследованиях. Разработка приборов для кардиоскрининга сопряжена с необходимостью разрешения ряда сложных технологических и методических противоречий, не свойственных госпитальным приборам для кардиодиагностики. Несмотря на то, что многие ведущие фирмы-разработчики ведут интенсивные работы в этом направлении, до настоящего времени на рынке кардиоприборов нет простого и надежного скрининг-прибора, имеющего характеристики чувствительности и специфичности, приемлемые для массовой практики. Прибор «КардиоВизор-06с» относится к новому поколению приборов для кардиоскрининга, основанных на технологии контроля низкоамплитудных колебаний ЭКГ-сигнала. В статье кратко рассмотрены принципы работы прибора, приведены результаты пилотных испытаний по оценке чувствительности и специфичности прибора «КардиоВизор-06с» к ишемическим изменениям, а также рассмотрены перспективы модификаций этого прибора для некоторых направлений функциональной диагностики.

 

Предпосылки и методические принципы

Одной из общепризнанных проблем профилактики ИБС является задача повышение эффективности скрининговых методов оценки состояния сердца. Если основные трудности госпитальной диагностики сосредоточены преимущественно в области повышения детализации диагноза и улучшения прогноcтических оценок, то главной проблемой догоспитального этапа является своевременность и достоверность выявления самого факта наличия ишемических изменений, а также своевременность выявления догоспитальных состояний с высокой вероятностью летального исхода. Вследствие тенденции возрастания числа больных ИБС в индустриально развитых странах, именно скрининговые технологии являются одним из эффективных инструментов разрешения отмеченной проблемы догоспитального этапа.

Разработка методов кардиоскрининга при их высокой практической востребованности всегда тормозилась принципиальной противоречивостью требований, предъявляемых к приборам для скрининга. Не претендуя на исчерпывающий анализ этих трудностей, перечислим наиболее важные практические аспекты требований, предъявляемых к приборам для кардиоскрининга.

1.        Скрининговый прибор по процедуре контроля должен быть оперативным. Практически приемлемое время контрольной процедуры не должно превышать вместе с подготовительными операциями нескольких минут, а наиболее желательный показатель ~1…2 мин. Именно такие показатели позволяют обеспечить приемлемые показатели пропускной способности при массовом контроле населения. Процедура контроля не должна иметь каких-либо специальных подготовительных мероприятий, связанных с затратами времени или требующих какого-либо дополнительного стационарного оборудования. В частности, скрининг-процедура должна допускать выполнение без снятия одежды. Только в этом случае скрининг-процедура может выполняться в амбулаторных условиях.

2.        Клиническая интерпретация результатов контроля должна быть доступна врачу не кардиологической специализации, например, врачу-терапевту. Время интерпретации выходных данных врачом также не должно превышать 1...2 мин.

3.        Чувствительность и специфичность прибора к различению состояний норма-патология должны быть не менее 75...85%, т.е. эти показатели должны быть соизмеримыми со средними показателями госпитального диагностического оборудования в отношении нозологических единиц дифференциального диагноза.

4.        Стоимость прибора должна быть соизмерима со стоимостью массовых госпитальных приборов, т.к. в противном случае будет недостижим основной функциональный критерий - массовость применения.

Очевидно, что почти все требования в той или иной степени взаимно противоречивы. Наиболее труднопреодолимым является противоречие между требованием #3 к достоверности скрининг-заключения с одной стороны, и требованием #1 к оперативности и отсутствию специальных подготовительных мероприятий. В практике разработки диагностических инструментальных средств почти без исключений действует эмпирическая «обратная закономерность»: чем выше достоверность диагноза, тем сложнее и дороже конструкция.

Требование #1 резко сокращает список известных методов контроля биофизических параметров, перспективных для скрининга. До настоящего времени в этом списке на первом месте по-прежнему остается ЭКГ-метод, причем с использованием в качестве базовой системы ЭКГ-отведений только отведений от конечностей. Однако, ЭКГ-метод в его общепринятых модификациях, будучи наилучшим по критериям #1 и #4, совершенно не отвечает критерию #3. Так например, ЭКГ используется в клинической практике для диагностики ИБС главным образом при проведении нагрузочных тестов, т.к. изменения конечной части желудочкового комплекса на ЭКГ покоя трудно интерпретируются из-за их малой специфичности. По мнению К. Пепайн [ C.J. Pepine, 1] при этом нагрузочные пробы, совершенно не пригодные для скрининга, нагрузочные пробы используются не столько для диагноза, сколько для определения риска сердечно-сосудистых осложнений. В этой, на первый взгляд безальтернативной ситуации, существует направление анализа ЭКГ-данных, которое очень ограниченно используется в ЭКГ-анализе, и которое имеет большие перспективы для использования в скрининг-процедурах. Это направление, включающее методы анализа низкоамплитудных случайных колебаний регистрируемых параметров, возникло вне границ ЭКГ-анализа. Указанные методы широко и успешно используются в естественных науках и технических приложениях при анализе устойчивости сложных нелинейных систем [2 ] . Наиболее полно указанные методы исследовались в новой области прикладной физики, которую чаще всего называют нелинейной физикой или теорией хаоса [ 3,4 ]. Главным отличительным признаком этих методов является анализ малых колебаний регистрируемых параметров так называемых открытых систем, т.е. систем, обменивающихся энергией с внешней средой. Общая точка зрения на устойчивость таких систем заключается в том, что характеристики низкоамплитудных хаотических колебаний регистрируемых параметров при приближении к точкам потери структурной устойчивости начинают изменяться раньше, чем это проявится в величине средних значениях регистрируемых параметров. По этой причине характеристики низкоамплитудных колебаний можно использовать в качестве эффективных диагностических маркеров приближающейся структурной перестройки [ 2 ]. При этом, такие маркеры включают как амплитудные, так и временные (фазовые) характеристики регистрируемых случайных колебаний.

Сердце, как биофизический объект, является ярко выраженной нелинейной системой с многочисленными механизмами обратных связей, обеспечивающих насосную функцию в соответствии с закономерностями поддержания гемодинамического гомеостаза. Многочисленность управляющих воздействий и вариабельность рецепторных сигналов, определяющих электрохимические процессы в миокарде, неизбежно приводит к небольшим случайным колебаниям ЭКГ при каждом сокращении сердца даже в состоянии физиологической нормы. Соответственно, велика вероятность того, что отмеченные идеи нелинейной физики могут быть эффективно использованы в задаче анализа ЭКГ покоя для раннего выявления патологических состояний.

Отдельные фрагменты этого методического подхода, независимо возникшие в области компьютерного анализа ЭКГ при появлении цифровой регистрации ЭКГ-сигналов, используются в настоящее время преимущественно в задачах дифференциальной диагностики конкретных патологий. Наиболее разработанным и доведенным до приборных реализаций является метод электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ ВР), основанный на специальном анализе низкоамплитудных сигналов широкополосной ЭКГ в конце комплекса QRS [ 5 ]. Однако, в методе ЭКГ ВР, как и в некоторых экспериментальных методиках контроля электрической альтернации зубца Т, анализу подвергаются некоторые амплитудные и временные характеристики случайных колебаний в определенных частотных диапазонах и на определенных ограниченных участках QRST-комплексов ЭКГ. При этом вне рамок анализа оказывается много важных диагностических признаков, связанных с низкоамплитудными колебаниями фронтов нарастания и убывания всех зубцов ЭКГ в различных отведениях. Здесь же следует отметить, что способ усреднения ЭКГ-сигнала, лежащий в основе метода ЭКГ ВР, является принципиально статистическим и не может работать на коротких выборках для скрининга, отвечающих требованию #1. Для достижения приемлемых показателей чувствительности и специфичности в методе ЭКГ ВР необходимо анализировать 200...300 кардиоциклов. Наконец, в решающих правилах ЭКГ ВР практически не используется диагностическая информация, заключенная в низкоамплитудных флуктуациях так называемых косвенных параметров, которые не измеряются непосредственно, а рассчитываются на основе модели биогенератора сердца. Такое фрагментарное использование анализа низкоамплитудных хаотических колебаний ЭКГ-сигнала дает хорошие результаты при диагностике конкретных патологий, но является недостаточным в задаче выявления ранних признаков патологий на доклинических стадиях.

Прибор «КардиоВизор-06с» создавался, как прибор, в максимальной степени использующий известные принципы анализа низкоамплитудных хаотических колебаний в других научно-технических приложениях [ 2 ]. Метод анализа ЭКГ, разработанный на основе этих принципов, можно назвать методом построения информационно-топологической модели малых колебаний ЭКГ (метод ИТМ ЭКГ). Данный метод включает две относительно независимые компоненты: 1) - модель биогенератора сердца, основанную на расчете электромагнитного излучения ионных токов кардиомиоцитов, и 2) - способ построения информационной топологической модели низкоамплитудных колебаний в виде компьютерной визуальной трехмерной модели эпикарда сердца. Термин «топологическая модель» здесь используется в кибернетическом аспекте, т.е. на уровне использования математических представлений о связности и компактности пространства рассчитываемых признаков. Этот термин отражает существенную черту информационной модели, заключающуюся во введении в визуальное представление цифрового массива низкоамплитудных колебаний искусственной топологической связности. Рассмотрим краткое описание этих методических компонент.

Модель биогенератора сердца

Модель биогенератора в данной технологии имеет очень большое значение, т.к. ~ 60% используемых диагностических признаков извлекается при анализе косвенных параметров, рассчитываемых на основе модели электрических процессов в миокарде. Эта модель, используемая при решении обратной задачи электрокардиографии, должна обеспечивать расчеты параметров биогенератора по поверхностным потенциалам применительно к системе 12 общепринятых отведений. Попытки применить существующие векторные (дипольные) модели [6,7 ] индуцирования поверхностных потенциалов в этой задаче для анализа малых колебаний ЭКГ-сигналов с амплитудами ~5…30 мкВ оказались безуспешными. Погрешность векторной модели во многих случаях превышает 50...100 мкВ, т.е. значительно превосходит анализируемые низкоамплитудные сигналы. Существуют также модели, основанные на мультипольном разложении поверхностного потенциала, однако их применение в данной задаче сопряжено с большими вычислительными трудностями из-за ориентации расчетных алгоритмов на систему ортогональных отведений [ 8,9 ]. Анализ вероятных причин низкой точности векторной модели биогенератора, который был обусловлен стремлением уменьшить погрешность теоретического расчета поверхностных потенциалов, привел к частичной ревизии некоторых базовых модельных принципов. В результате, была построена новая модель индуцирования поверхностных потенциалов, которую можно назвать электродинамической моделью.

Ограниченные рамки данной статьи не позволяют представить все детали электродинамической модели, однако главное отличие ее от существующих моделей биогенератора сердца заключается в принципиальном изменении описания электрических процессов в отдельном кардиомиоците. Это изменение относится к существенному уточнению электродинамического описания ионных токов через мембрану кардиомиоцита в процессах деполяризации-реполяризации. В известных существующих моделях отдельная клетка на этапе деполяризации рассматривается, как электрический диполь, погруженный в проводящую электролитную среду. При этом, волна деполяризации имеет вид двойного электрического слоя, движущегося в толще миокарда преимущественно от эндокардиальных к эпикардиальным слоям. Дипольные моменты отдельных клеток складываются, образуя суммарный дипольный момент двойного слоя. Этот суммарный дипольный момент в свою очередь создает в окружающем объемном проводнике электрические токи, которые достигают поверхности тела и порождают известные карты поверхностных потенциалов[ 6,7 ] . В этой картине электрических явлений существует еще один чисто электродинамический процесс, которым в существующих моделях пренебрегают, а именно: ионные токи деполяризации, протекающие через каналы мембраны отдельной клетки, вследствие выраженного импульсного характера имеют значительные производные по времени, которые в свою очередь порождают электромагнитное излучение во внеклеточную среду. Факт наличия электромагнитного излучения ионных токов признается практически всеми биофизиками, однако считается, что энергия излучения составляет менее ~5% от энергии электрического поля двойного слоя, и электромагнитным излучением кардиомиоцитов в моделях биогенераторов можно пренебречь [ 10 ]. Это заключение было сделано более тридцати лет назад на основе весьма спорных и фрагментарных косвенных измерений интенсивности магнитного поля. Измерения, выполняемые в настоящее время на основе значительно усовершенствованной техники магнитных измерений [11], дают основания считать этот вывод не совсем точным. Теоретический расчет энергетического баланса, который почему-то никогда не выполнялся, и который следует из уравнений Максвелла классической электродинамики, показывает, что на долю электромагнитного излучения при деполяризации клетки в среднем приходится ~50...60% энергии, запасенной в кардиомиоците в фазе 4 потенциала действия. Именно этот расчет был положен в основу новой электродинамической модели биогенератора сердца. В общепринятых моделях ~95% электрической энергии, сконцентрированной на мембране отдельной клетки, порождают поверхностные потенциалы через механизм передачи статического дипольного потенциала на поверхность тела. Оставшиеся 5% энергии электромагнитного излучения не оказывают заметного влияния на формирование поверхностных потенциалов. В новой электродинамической модели, основанной на измененном энергетическом расчете, противоположно этому баланс энергии выглядит следующим образом: ~10% энергии приходится на статическое дипольное напряжение, ~30% энергии утилизируется во внутриклеточном метаболизме, ~50% излучается в виде электромагнитных волн, и ~10% связано с тепловыми потерями в ионных каналах мембраны клетки. При этом, в новой модели доминирующим фактором в создании поверхностных потенциалов является не электрическое поле двойного слоя, на которое приходится всего 10% энергии, а электрическая компонента электромагнитной волны с энергией около 50% от исходной электрической энергии клетки. Описанные энергетические различия резко изменяют все характеристики модели биогенератора, так как возникает совершенно новый физический эффект - интерференция электромагнитного излучения отдельных кардимиоцитов. Значительные модельные изменения, которые вносит в картину индуцирования поверхностных потенциалов механизм интерференции электромагнитных волн, иллюстрирует [ рис.1]. На этом рисунке упрощенно показана гистологическая схема в сечении небольшого участка миокарда при прохождении волны деполяризации. На этом участке деполяризуются два волокна сократительных клеток, причем угол между направлениями волокон составляет ~90?. На рис.1,а показано, каким будет тангенциальный вектор напряженности электрического поля в точке А поверхности, если его рассчитать на основе общепринятых представлений, как вектор, индуцированный суммарным дипольным моментом деполяризуемых клеток. На рис.1,b изображен тангенциальный вектор напряженности электрического поля в той же точке, рассчитанный на основе электродинамической модели. На рис.1,а векторы напряженности электрического статического поля отдельных клеток складываются, а на рис.1,b векторы напряженности электрического поля электромагнитных волн отдельных клеток практически взаимно уничтожаются за счет интерференции. Таким образом, один и тот же клеточный миокардиальный субстрат в старой и новой модели дает совершенно разные величины поверхностной напряженности электрического поля, и соответственно – разные поверхностные потенциалы.

Адекватность новой модели биогенератора сердца была оценена на многочисленных, известных к настоящему времени, экспериментальных электрофизиологических и клинических данных. Прежде всего, электродинамическая модель оказалась способной дать простое и непротиворечивое объяснение широкого круга удивительных явлений, которые наблюдались в электрофизиологических экспериментах на открытом или изолированном перфузированном сердце, и модельная интерпретация которых всегда вызывала затруднения или противоречия [ 10 ]

Рис. 1. Сравнение величин напряженности электрического поля Е в поверхностной точке А для двух методов модельных расчетов.

a) – результат сложения дипольных моментов деполяризуемых клеток двух мышечных волокон в дипольной модели.

b) – результат сложения электромагнитных волн деполяризуемых клеток этих же мышечных волокон в электродинамической модели.

1) - отрицательная поверхность двойного слоя во фронте волны деполяризации.

2) – положительная поверхность двойного слоя.

3,4) - деполяризуемые клетки двух мышечных волокон.

5) - поверхность, на которой рассчитывается индуцированный потенциал, А – точка на модельной поверхности, Е – вектор напряженности тангенциального электрического поля.

6) - сферические электромагнитные волны, излучаемые клетками двух мышечных пучков.

В качестве одного из многих примеров сошлемся на группу экспериментов, в которых между сердцем собаки и окружающими тканями тела вводили пластинки из различных материалов и контролировали их влияние на отведения от конечностей [ 10]. Проводящие пластины уменьшали ЭКГ-сигналы в этих отведениях, а резиновые практически не влияли на ЭКГ-сигнал. Если бы сердце было источником электрического напряжения, погруженным в электролит, то результаты должны быть обратными: при уменьшении сопротивления на пути тока сигнал должен увеличиваться, а при резиновых пластинках - уменьшаться. Однако, механизмы поглощения электромагнитных волн дают точно ту картину, которая наблюдалась в экспериментах: металлическая пластина практически полностью экранирует электромагнитное излучение. Наоборот, резиновая пластина в этом диапазоне частот имеет очень слабое поглощение электромагнитного излучения, т.е. пропускает излучение аналогично тому, как стекло пропускает свет. Таким же образом, новая модель на основе учета эффектов отражения и поглощения электромагнитного излучения тканями тела и кровью в желудочках, точно объясняет амплитудные изменения QRS, наблюдаемые на изолированном сердце при замене крови другими жидкостями или газами.

Еще более убедительные объяснения, причем поддающиеся строгому расчету, электродинамическая модель продемонстрировала в отношении процессов реполяризации миокарда. Прежде всего, отпала необходимость в феноменологических механизмах «обратного» распространения волны реполяризации от эпикарда к эндокарду, которые до настоящего времени не имеют убедительных экспериментальных доказательств, но используются в клинических интерпретациях [ 6,7 ]. Новая модель показывает, что за счет интерференции электромагнитного излучения клеток у нормального миокарда зубец Т в отведениях от конечностей всегда будет иметь ту же полярность, что и зубец R, хотя направление фронта реполяризации сохраняется таким же, как на электрограмме отдельной клетки, а не обратным. Точно также, легко рассчитываются инверсия зубца Т при ишемии или элевация сегмента S-T на различных стадиях острого инфаркта миокарда. При этом нет необходимости в привлечении феноменологического понятия «межклеточный ток повреждения», т.к. в электродинамической модели единственной физической причиной изменения амплитудных и фазовых характеристик электромагнитного излучения миокарда при ишемии являются изменения в электрохимических процессах на мембране отдельных клеток и внутри клеток. Электродинамическая модель дает точное расчетное объяснение происхождения двухфазных зубцов Т при обширной ишемии миокарда левого желудочка, а также объясняет факт успешного применения общепринятой векторной модели во многих клинических интерпретациях морфологических изменений зубцов ЭКГ. Оказывается, на небольших расстояниях от сердца напряженность электрического поля излучения отдельных клеток изменяется, как электростатическое поле точечного заряда. Именно эта особенность поля излучения клетки приводит к тому, что при сложении электромагнитных полей многих клеток, в некоторые моменты времени деполяризации на поверхности тела возникает потенциальная карта, напоминающая поле электростатического диполя большой протяженности, которого физически в миокарде нет. Это свойство является физической основой применимости векторной модельной концепции, и именно это свойство было и остается источником дипольных и электростатических модельных представлений. Однако, электродинамическая модель позволяет определить границы применимости этих векторных эвристик, а также ситуации, где векторные интерпретации явно ошибочны.

Наконец отметим, что электродинамическая модель дает точное расчетное предсказание факта уменьшения длительности потенциала действия эпикардиальных клеток миокарда желудочков на ~30...40 мс в сравнении с эндокардиальными клетками, хотя генез этого уменьшения до настоящего времени оставался неясным. Таким образом, анализ адекватности электродинамической модели позволил сделать следующий вывод: новая модель индуцирования поверхностных потенциалов хорошо согласуется с данными, наблюдаемыми в электрофизиологических экспериментах и в клинической практике, а также дает объяснение многим проблемным фактам. Эта модель не требует какой-либо дополнительной феноменологии при интерпретации ЭКГ-сигналов. Все ее предсказания основаны лишь на точном учете электродинамических эффектов, возникающих на мембранах огромного числа сократительных кардиомиоцитов. И, что наиболее важно, эта модель предоставляет новые формулы для расчета поверхностных потенциалов, необходимые для определения косвенных, т.е. непосредственно не измеряемых параметров с необходимой точностью.

Электродинамическая модель была использована в данной технологии для точного вычисления ряда косвенных параметров, необходимых для реализации полноразмерного анализа низкоамплитудных флуктуаций ЭКГ. Рассмотрим принципы формирования исходных цифровых массивов на примере анализа QRST-комплекса ЭКГ [ 12,13 ]. Входные сигналы ЭКГ покоя длительностью 30 секунд оцифровывают и выделяют приблизительно 15 последовательных QRST-комплексов. Допустимое число анализируемых QRST-комплексов в этой технологии составляет 10…20. Далее, выделенные комплексы в каждом из анализируемых отведений синхронизируют по моменту начала и получают сигналы низкоамплитудных колебаний QRST-комплексов в каждый момент времени регистрации ( рис.2 ) На рис.2,а для примера показано выделение одного момента регистрации в разных QRST-комплексах, отстоящего на ~11 мс от начала комплекса QRS. На рис.2,b показаны 6 кривых низкоамплитудных колебаний для этого момента времени, соответствующих шести отведениям I…aVF от конечностей. Величины сигналов в отведениях от конечностей I…aVF рассчитывают стандартным образом по сигналам двух регистрируемых отведений I, III (электроды L-R, L-F). Полный цифровой массив флуктуаций включает аналогичные данные по 250…300 моментам времени, которые охватывают весь QRST-комплекс. Далее, используя модель биогенератора по имеющимся 6 кривым низкоамплитудных колебаний рассчитываются еще 30 дополнительных кривых (косвенные параметры), отражающих неизмеряемые электрические сигналы, а также ряд градиентных характеристик поверхностных потенциалов. Полученные таким образом прямые и косвенные цифровые данные подаются на вход так называемого информационного усилителя, который предназначен для уменьшения информационной энтропии этих данных.

Рис. 2. Схема формирования информационной топологической модели низкоамплитудных колебаний ЭКГ.

a) - исходные ЭКГ-сигналы с метками синхронизации в моменты времени t.

b) - массив низкоамплитудных колебаний ЭКГ для момента времени t.

c) - поверхностная карта дисперсионных характеристик.

d) – информационная топологическая модель дисперсионных характеристик – «портрет сердца»

Топологическая информационная модель низкоамплитудных колебаний ЭКГ

Второй методической компонентой, составляющей основу метода ИТМ, является способ построения информационной модели большого цифрового массива, полученного по методике, описанной выше. Основные методические принципы формирования таких моделей изложены в [ 14]. Информационный усилитель, который является основным процедурным блоком формирования информационной модели, усиливает малые отклонения, повторяющиеся во всех анализируемых QRST-комплексах (т.е. малые отклонения, которые сильно коррелируют), но ослабляет отклонения, имеющие незначительную корреляцию в анализируемых комплексах. Основным объектом анализа в информационном усилителе являются дисперсионные характеристики низкоамплитудных колебаний. Термин дисперсия соответствует общепринятому в кардиологии определению разности между наибольшим и наименьшим значением варьирующей величины. Дисперсионные характеристики дают интегральную оценку изменений большого числа структурных характеристик миокарда, зависящих от параметров крови, электролитного баланса, давления крови и т.п. факторов. Финальная процедура расчета дисперсионных характеристик состоит в определении вероятной локализации отделов миокарда с изменениями, породивших соответствующие дисперсионные изменения, а также в определении интегрального показателя отклонений дисперсионных характеристик от нормы. Точность вероятной локализации дисперсионных изменений определяется числом анализируемых отведений. В приборе «КардиоВизор-06с», который регистрирует отведения от конечностей, обеспечивается выделение только укрупненных видов нижней или боковой локализации изменений. В итоге, на выходе информационного усилителя формируется поверхностная карта дисперсионных характеристик, которая отображает лишь значимые отклонения этих характеристик от нормы ( рис.2,c ) Эта карта по определенному алгоритму проецируется на эпикардиальную поверхность компьютерной 3-мерной анатомической модели сердца. На экране дисплея возникает цифровая модель дисперсионных характеристик на поверхности квазиэпикарда (т.е. компьтерной модели эпикарда), которую разработчики технологии назвали «портретом сердца» (рис.2,а ) . Портрет сердца формируется одновременно в двух ракурсах: вид справа и вид слева. В нормальном состоянии эпикард на портрете имеет зеленый цвет. При возникновении очага патологических изменений в миокарде соответствующая часть портрета сердца меняет цвет от зеленого до красного, в зависимости от выраженности патологии. Контролируемые таким образом дисперсионные характеристики низкоамплитудных колебаний ЭКГ, рассчитанные по ЭКГ длительностью ~ 10..20 с, отражают характеристики повторяемости движения фронтов деполяризации и реполяризации в миокарде при каждом сокращении сердца. Верификационные испытания показали: чем лучше состояние миокарда по общепринятым критериям нормы, тем лучше повторяемость (т.е. стабильность) дисперсионных характеристик в последовательных циклах деполяризации-реполяризации. Следует отметить, что эта позиция существенно отличает повторяемость дисперсионных характеристик электрического возбуждения миокарда от повторяемости характеристик сердечного ритма. Как известно, повышенная стабильность длительности RR-интервалов (низкая вариабельность сердечного ритма) всегда свидетельствует об ухудшении функционального состояния сердца [ 15]. Противоположно этому, функциональные или органические отклонения миокарда от нормы практически всегда увеличивают локальную неоднородность миокарда, и, соответственно, ухудшают повторяемость соответствующих дисперсионных характеристик. Естественно, повторяемость дисперсионных характеристик низкоамплитудных колебаний даже физиологически нормального сердца не является идеальной, т.к. в каждом кардиоцикле условия возбуждения периодически изменяются (дыхание, изменение положения диафрагмы, локальные изменения метаболических процессов и т.п. факторы). Однако в любом случае, чем выше повторяемость дисперсионных характеристик низкоамплитудных флуктуаций ЭКГ-сигнала, тем стабильнее электрическое состояние миокарда.

Портрет сердца дает целостную информацию об изменениях электрических низкоамплитудных колебаний во всех отделах сердца, и визуально распознается врачом на экране дисплея в течение 15..20 секунд. Цвет на портрете сердца реагирует на малейшие изменения электрической стабильности миокарда, поэтому использование портрета сердца позволяет существенно увеличить достоверность выявления патологий на ранних стадиях, а также точно контролировать тенденции в изменении портрета сердца. Высокочувствительный контроль тенденций составляет одну из самых примечательных характеристик прибора. Портреты сердца хорошо разделяются по группам патологий, поэтому в дополнение к портрету в приборе формируется автоматическое заключение. Это заключение содержит скрининг-оценку и рекомендательную информацию о наиболее вероятной причине выявленных отклонений.

Конструкция скрининг-анализатора «КардиоВизор-06с»

«КардиоВизор–06с» является компьютерным анализатором ЭКГ покоя. Конструкция прибора включает две традиционные для компьютерного анализатора компоненты: модуль цифрового ввода ЭКГ и РС-компьютер, соединенные посредством USB-интерфейса. В базовой конфигурации в приборе используется портативный компьтер. «КардиоВизор – 06с» не ставит диагноз. Назначение прибора – выявить ранние дисперсионные отклонения, которые могут предшествовать патологии. Во многих случаях это позволяет видеть изменения на доклинической стадии, а также контролировать динамику дисперсионных отклонений с повышенной чувствительностью. Общие процедуры работы с прибором состоят в следующем:

·         Накладываются 4 электрода (R,L,F,N) в соответствии со стандартной схемой конечностных ЭКГ-отведений. Допускается ввод сигнала в положении сидя.

·         Нажимается кнопка «Новое обследование».

·         Через 40…50 сек. на экране дисплея формируется портрет сердца в двух проекция, позволящих ведеть всю поверхность квазиэпикарда. Одновременно формируются автоматическое заключение и интегральные показатели состояния. Квазиэпикард портрета в норме имеет зелено-голубой цвет. При различных отклонениях от нормы цвет в области изменений меняется до желтого или красного. Чем больше площадь квазиэпикарда, окрашенная красным цветом - тем больше выраженность отклонения. В дополнение к портрету формируется автоматическое заключение, содержащее информацию о выраженности отклонений, вероятной причине отклонений и рекомендуемых действиях. Непосредственное наблюдение топологии низкоамплитудных колебаний на поверхности квазиэпикарда обеспечивает существенное повышение показателей точности и оперативности интерпретации ЭКГ-сигналов при скрининг-обследовании пациента, и, что наиболее важно, позволяет быстро и надежно наблюдать самые ранние изменения в состоянии сердца, которые в стандартных ЭКГ-признаках не проявляются. Разграничение нормы и патологии проведено с использованием стандартной методологии клинико-статистического анализа на основе обучения классификатора прибора на контрольной группе здоровых лиц, а также группе лиц со строго верифицированными клиническими патологиями, включающими гипертоническую болезнь, различные формы ишемической болезни сердца, пороки сердца и др.

В качестве дополнительной компоненты скрининг-оценки в данном анализаторе используется упрощенная динамическая интегральная оценка вариабельности сердечного ритма и стресса, методологически основанная на расчете общей активности регуляторных систем сердечного ритма по Баевскому Р.М. В скрининг-анализаторе используются также стандартные возможности анализа ЭКГ в 6-ти отведениях от конечностей I…aVF.

Возможности использования прибора «КардиоВизор-06с» для обнаружения ишемических изменений

Методика испытаний. Для оценки чувствительности и специфичности прибора «КардиоВизор-06с» к ишемическим изменениям на базе РКНПК (Москва) было обследовано 89 пациентов с диагнозом ИБС, а также 65 пациентов, не имеющих ИБС, и находившихся на обследовании и лечении в Институте клинической кардиологии им. А.Л. Мясникова. В контрольной группе пациентов без ИБС обследовано 10 здоровых лиц, а также 49 случаев ГЛЖ у пациентов с пороками сердца и АГ. Возраст пациентов – от 27 до 72 лет (средний возраст 53±5,2 лет). Диагноз ИБС верифицировался комплексным клиническим и инструментальным обследованием с использованием кардиоангиографии, томографии и сцинтиграфии миокарда, а также эхо-кардиографии. Далее клинико-инструментальный синдромальный диагноз сопоставлялся с автоматическими заключениями прибора и портретами сердца, которые формировались прибором «КардиоВизор-06с».

Результаты.

·         Средние показатели чувствительности и специфичности прибора к ишемии составили соответственно 79% и 76%. Для сравнения отметим общеизвестный факт низкой чувствительности ЭКГ-покоя от 12 общепринятых отведений к ИБС, которая по различным литературным данным составляет 25%…50%.

·         «Портреты сердца» сохраняют высокую воспроизводимость и индивидуальность у разных пациентов Это подтверждает объективный характер информации, извлекаемой из низкоамплитудных вариаций ЭКГ. В целом, индивидуальные цветовые отклонения на портретах достаточно сильно варьируют, поэтому выделить какой-либо доминирующий цветовой паттерн ишемии в целом не удается. Наиболее высокоспецифичные к ишемии изменения охватывают на портрете сердца левый желудочек и проекцию межжелудочковой перегородки на «левом виде» портрета сердца. Чем более выражено покраснение в этих зонах портрета, тем выше вероятность ишемических изменений.

·         Повышенную чувствительность «флуктуационного» портрета сердца к ишемии хорошо демонстрируют случаи, когда во входной ЭКГ нет значимых общепринятых признаков ИБС, а на портрете появляются специфические изменения.

·         Высокая повторяемость портрета обеспечивает высокочувствительный и точный подпороговый контроль динамики состояния миокарда.

В процессе исследования не выявлено грубых ошибок по чувствительности, т.е. прибор всегда указывал на значимые отклонения, если они были в верифицирующем диагнозе. Несколько сниженные показатели специфичности обусловлены тем, что портреты некоторых пороков сердца и ишемических поражений оказались похожими по цветовому паттерну. Однако, это не влияет на специфичность разделения состояний норма-патология. В контрольной группе также не зафиксированы случаи ложного обнаружения ишемии у здоровых пациентов.

Таким образом, несмотря на то, что прибор «КардиоВизор-06с», предназначенный только для скрининга, обрабатывает лишь два стандартных ЭКГ- сигнала от конечностей, чувствительность к ишемии составляет около 80%, и эту оценку можно получить в амбулаторных условиях за 1 минуту без какого-либо дополнительного анализа данных. Поэтому, данный прибор весьма перспективен, как новое средство достаточно точного и оперативного извлечения ранней диагностической информации как в клинике, так и в доклинический период: при профилактических скрининг-обследованиях, при санаторно-курортном обслуживании, в системе экстренной медицинской помощи.

Перспективы использования прибора «КардиоВизор-06с» для решения задач функциональной диагностики

Технологические и клинические испытания, которые проводились для оценки скрининговых качеств прибора «КардиоВизор-06с», подтвердили теоретические ожидания по чувствительности и специфичности в отношении ишемии миокарда, а также в отношении разделения состояний норма – пограничное состояние – патология. В процессе этих испытаний обозначились два новых качества прибора, которые представляют потенциальный интерес не столько для скрининговых догоспитальных обследований, сколько для повседневной клинической практики отделений функциональной диагностики.

Первое качество связано с высокой чувствительностью прибора к малым отклонениям и возможностью непосредственно визуально наблюдать на портрете подпороговые изменения низкоамплитудных колебаний ЭКГ. В приборе используются только отведения от конечностей, поэтому он может функционировать в качестве высокочувствительного индикатора изменений не только при обычных процедурах в амбулаторных условиях, но и при выполнении хирургических операций. Небольшая конструктивная модификация прибора позволяет на большом экране наблюдать галерею последовательных портретов сердца, получаемых автоматически с заданной периодичностью, например, через 1...2 минуты. Диагностические перспективы такого прибора трудно переоценить, так как любые метаболические или функциональные изменения на портретах сердца будут проявляться с упреждением в 3...10 минут, предоставляя хирургу или реаниматологу раннюю информацию о развитии критических или нежелательных состояний. Следует отметить, что существующие мониторы неинвазивного контроля глубины анальгезии работают только по характеристикам вариабельности ритма, значительно уступая по времени упреждения «метаболическим» маркерам, на которые реагирует «КардиоВизор-06с». Конечно, такое использование прибора требует соответствующих клинических испытаний. Однако, результаты скрининговых испытаний по чувствительности свидетельствуют о высокой ожидаемой эффективности такого функционального мониторинга с помощью портрета сердца.

Второе новое качество прибора заключается в возможности получения чувствительного и высокоспецифичного диагноза при использовании общепринятых 12 ЭКГ-отведений. Предварительные испытания прототипа такого диагностического, а не скринингового прибора показывают его перспективность, как нового средства функциональной диагностики. Прежде всего, это касается увеличения информативности процессов реполяризации желудочков, а также определенных перспектив в диагностике проводящей системы сердца, возможно, с выходом на поиск дополнительных путей и очагов эктопической активности.

Завершая этот краткий обзор технологии анализа низкоамплитудных колебаний ЭКГ и практических характеристик приборной реализации этой технологии для скрининга, можно констатировать ее несомненную научную и практическую перспективность в области разработки новых методов функциональной диагностики.

Список литературы

  1. Кардиология в таблицах и схемах / Под ред. М. Фрида и С. Грайнс. – М.: Практика, 1996. – 736 с.
  2. Томпсон Дж. М.Т. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике: Пер. с англ. – М.: Мир, 1985.- 254 с.
  3. Берже П., Помо И., Видаль К. Порядок в хаосе. О детерминистском подходе к турбулентности: Пер. с франц.- М.: Мир, 1991.- 368 с.
  4. Мун. Ф. Хаотические колебания: Вводный курс для научных работников и инженеров: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990.- 312 с.
  5. Электрокардиография высокого разрешения / Под ред. Г.Г.Иванова, С.В.Грачева, А.Л.Сыркина.- М.: Триада-Х, 2003.- 304 с.
  6. Руководство по кардиологии. – Т. 2. Методы исследования сердечно-сосудистой системы / Под ред. Е.И. Чазова. – М.: Медицина, 1982. – 624 с.
  7. Мурашко В.В., Струтынский А.В. Электрокардиография: Учебн. пособие. – М.: МЕДпресс-информ, 2001. – 312 с.
  8. Титомир Л.И., Рутткай-Недецкий И., Бахарова Л. Комплексный анализ электрокардиограммы в ортогональных отведениях: Электрокардиологическая интроскопия сердца.- М.: Наука, 2001. – 238 с.
  9. Титомир Л.И., Кнеппо П. Математическое моделирование биоэлектрического генератора сердца.- М.: Наука, 1999.- 448с.
  10. Теоретические основы электрокардиологии / Под ред. К.В. Нельсона, Д.В. Гезеловица: Пер. с англ. – М.: Медицина, 1979. - 470 с.
  11. Tsukada K., Mitsui T., Terada Y., Horigome H., Yamaguchi I. (Central Research Laboratory, Hitachi, Ltd, Kokubunji, Tokyo, Japan) Noninvasive visualization of multiple simultaneously activated regions on torso magnetocardiographic maps during ventricular depolarization. PMID: 10549906.
  12. Патент DE 198 01 240: Soula A., Gillessen W., Kitashine Y. Verfahren und Vorrichtung zur Darstellung und Uberwachung von Funktionsparametern eines physiologischen Systems, 1999.
  13. Патент DE 199 52 645: Soula A., Kitashine Y., Gillessen W. Verfahren und Vorrichtung zur visuellen Darstellung und Uberwachung physiologischer Funktionsparameter, 2001.
  14. Гришин В.Г. Образный анализ экспериментальных данных. - М.: "Наука", 1982.- 223 с.
  15. Рябыкина Г.В, Соболев А.В Вариабельность ритма сердца: Монография.- М.: Стар’ко, 1998.- 200 с.

 

Экспресс кардиоанализатор Кардиовизор
КАРДИОВИЗОР-6С
Скрининг-кардиоанализатор для 3D-визуальной диагностики в кардиологии.
Получение информации о развитии патологии на ранних стадиях.
Надежное разграничение состояний "нормы" и "патологии"
Время обследования пациента 1-3 минуты