Chronodiagnostic potentialities of the symbolic dynamics method


Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To assess diagnostic potential of cardiac rhythm symbolic dynamics.
Material and methods. PhysyoNet base data on ECG heart rhythm for 24 hours were analysed by characteristics of the symbolic lines: size of vocabularies and entropic properties of symbol distribution in the lines. The following ECGs were analysed: 54 ECGs of healthy individuals with normal sinus rhythm aged 28.5-76 years; 44 ECGs of patients with congestive cardiac failure aged 34-79 years; 84 ECGs of patients with cardiac fibrillation aged 34-79 years; 19 ECGs of patients with sudden cardiac death syndrome aged 34-79 years.
Results. The index of variety of cardiac rhythm regulation is proposed which is effective not only for analysis of 24-h but also of 40-60 min rhythmograms.
Conclusion. The quantitative analysis of symbolic dynamics can be used for differential chronodiagnosis of different cardiac diseases. Application of words which vary by length allows examination of rhythms with different time scale, detection and comparison of hierarchical desynchronization.

About the authors

Yuriy Vladimirovich Gurov

Южный Федеральный университет

аспирант лаб. хронобиологии НИИ физики ЮФУ; Южный Федеральный университет

Sergey L'vovich Zaguskin

Южный Федеральный университет

Email: 2000846@aaanet.ru
д-р биол. наук, акад МАЭН, зав. лаб. хронобиологии НИИ физики ЮФУ, тел.: 863-200-08-46; Южный Федеральный университет

Yu V Gurov

Research Physical Institute of the South Federal University, Rostov-on-Don

Research Physical Institute of the South Federal University, Rostov-on-Don

S L Zaguskin

Research Physical Institute of the South Federal University, Rostov-on-Don

Research Physical Institute of the South Federal University, Rostov-on-Don

References

  1. Kurths J., Voss A., Witt A. et al. Quantitative analysis of heart rate variability. Chaos 1995; 5 (1): 88-94.
  2. Yang Albert C.-C., Hseu S.-S., Yien H.-W. et al. Linguistic analysis of the human heartbeat using frequency and rank order statistics. Phys. Rev. Lett. 2003; 90 (10): 1-4.
  3. Goldberger A. L., Amaral L. A., Glass L. et al. Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation 2000; 101 (23): 215-220.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2011 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».