Experience in assessing heart rate variability by smoothed cardiointervalograms

封面

如何引用文章

全文:

详细

The objective of this study is to show the possibility of using the smoothing cardiointervalograms (CIG) method which is solely time domain analysis of CIG to separate and display the influence of various mechanisms of human physiological regulation systems on his heart rate. Methods.This paper shows the possibility of using the method of smoothing the cardiointervalogram by means of a moving average for its subsequent decomposition into slow and fast components. Decomposition results are visualized by line graphs and pseudo-phase portraits. Visualization settings allow us to isolate unique transients and calculate its timing. The method is applied to data obtained under different subject functional states and differing in the level of adaptation risks, the presence or absence of stress. For analysis were selected stress episodes detected using the information and telecommunication technology of event-related cardiac telemetry (ITT ERCT) presented by the Internet resource “StressMonitor”. Results.For the numerical series of RR-intervals, a clear division into fast and slow components is obtained. An algorithm for identifying the frequency content of heart rate variability has been formulated and tested. A visualization method is proposed that is convenient for comparing data obtained for different patients. A pseudo-phase portrait pattern corresponding to the moment of stress onset is found. The proposed method reduced the discreteness of identifying the stress onset moment from 10 seconds to single heart beats. Conclusion. The correspondence of the results to the verified ITT ERCT method and the Baevsky–Chernikova concept of adaptive risk has been demonstrated. This confirms the possibility of using the time cardiointervalograms smoothing method for the analysis of heart rate variability.

作者简介

Marina Nikulina

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod; Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

603950 Nizhny Novgorod, Gagarin Avenue, 23

Vladimir Antonets

Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

ul. Ul'yanova, 46, Nizhny Novgorod , 603950, Russia

参考

  1. Баевский Р. М., Иванов Г. Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения // Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2001. № 3. С. 108-127.
  2. Баевский Р. М., Фунтова И. И., Берсенева А. П., Черникова А. Г., Лучицкая Е. С., Прилуцкий Д. А., Семенов Ю. Н., Танк Й., Слепченкова И. Н., Русанов В. Б., Берсенев Е.Ю., Иванов Г. Г. Методы и приборы космической кардиологии на борту Международной космической станции: монография. Москва: Техносфера, 2016. 368 c.
  3. Баевский Р. М., Иванов Г. Г., Чирейкин Л. В., Гаврилушкин А. П., Довгалевский П. Я., Кукушкин Ю. А., Миронова Т. Ф., Прилуцкий Д. А., Семенов А. В., Федоров В. Ф., Флейшман А. Н., Медведев М. М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (Методические рекомендации, часть 1) // Вестник аритмологии. 2002. № 24. С. 65-87.
  4. Малик М., Биггер Дж. Т., Камм А. Дж., Кляйгер Р. Е., Маллиани А., Мосс А. Дж., Шварц П. Дж. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования // Вестник аритмологии. 1999. № 11. С. 52-77.
  5. Goldstein D. S., Kopin I. J. Homeostatic systems, biocybernetics, and autonomic neuroscience // Autonomic Neuroscience. 2017. Vol. 208. P. 15-28. doi: 10.1016/j.autneu.2017.09.001.
  6. Полевая С. А., Еремин Е. В., Буланов Н. А., Бахчина А. В., Ковальчук А. В., Парин С. Б. Событийно-связанная телеметрия ритма сердца для персонифицированного дистанционного мониторинга когнитивных функций и стресса в условиях естественной деятельности // Современные технологии в медицине. 2019. Т. 11, № 1. С. 109-115. doi: 10.17691/stm2019.11.1.13.
  7. Ellis R. J., Thayer J. F. Music and autonomic nervous system (dys)function // Music Perception. 2010. Vol. 27, no. 4. P. 317-326. doi: 10.1525/mp.2010.27.4.317.
  8. Антонец В. А., Пермяков С. П., Никулина М. В. Применение сглаживания кардиоинтервалограмм для анализа вариабельности сердечного ритма // Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и практическое применение в спорте и массовой физической культуре». 25-26 мая 2021, УдГУ, Ижевск. Ижевск: УдГУ, 2021. С. 67-74.
  9. Рябыкина Г. В., Соболев А. В. Анализ вариабельности ритма сердца // Кардиология. 1996. Т. 36, № 10. С. 87-97.
  10. Баевский Р. М., Кириллов О. И., Клецкин С. З. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. Москва: Наука, 1984. 224 с.
  11. Шлюфман К. В., Фишман Б. Е., Фрисман Е. Я. Особенности динамических режимов одномерной модели Рикера // Известия вузов. ПНД. 2012. Т. 20, № 2. С. 12-28. doi: 10.18500/0869-6632-2012-20-2-12-28.
  12. Баевский Р. М., Черникова А. Г. Проблема физиологической нормы: математическая модель функциональных состояний на основе анализа вариабельности сердечного ритма // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2002. Т. 36, № 6. С. 11-17.
  13. Баевский Р. М., Черникова А. Г. Способ оценки риска развития донозологических, преморбидных и патологических состояний в длительном космическом полете. Патент № 2448644 от 15.09.2010. Заявитель: Институт медико-биологических проблем Российской академии наук.
  14. Парин С. Б. Люди и животные в экстремальных ситуациях: нейрохимические механизмы, эволюционный аспект // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Психология. 2008. Т. 2, № 2. С. 118-135.
  15. Некрасова М. М., Полевая С. А., Парин С. Б., Шишалов И. С., Бахчина А. В. Способ определения стресса. Патент № 2531443 от 11.11.2013. Заявитель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского».
  16. Григорьева К. А., Григорьева В. Н., Полевая С. А. Способ диагностики стресса у человека. Патент № 2624813 от 11.08.2016. Заявитель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения Российской Федерации.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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».