Спектральный анализ вариабельности сердечного ритма на основе метода Гильберта-Хуанга

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Анализ вариабельности сердечного ритма (ВСР) широко используется для неинвазивной оценки состояния систем его регуляции. Целью исследований была оценка возможностей метода Гильберта-Хуанга для вычисления спектральных параметров ВСР в сравнении с традиционно используемым Фурье-анализом. Фурье-анализ позволяет оценить усредненные спектральные амплитуды и мощности колебаний ВСР в жестко заданных частотных интервалах, которые связывают с активностью симпатической, парасимпатической и гуморальной системами регуляции. С помощью метода Гильберта-Хуанга мы выявили 4 спектральных компонента, описываемые функциями Гаусса, в которых сосредоточены колебания ВСР, и показали отсутствие жестких границ между ними. Полученные энергетические количественные характеристики спектральных компонент колебаний сердечного ритма могут лечь в основу диагностических методов его регуляции, дополняющих традиционно используемые.

Об авторах

А. А. Гриневич

Институт биофизики клетки Российской академии наук – обособленное подразделение Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Федеральный исследовательский центр
“Пущинский научный центр биологических исследований Российской академии наук”»

Автор, ответственный за переписку.
Email: grin_aa@mail.ru
Россия, Пущино

Н. К. Чемерис

Институт биофизики клетки Российской академии наук – обособленное подразделение Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Федеральный исследовательский центр
“Пущинский научный центр биологических исследований Российской академии наук”»

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikolai.chemeris@mail.ru
Россия, Пущино

Список литературы

  1. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology // Circulation. 1996. V. 93. P. 1043–1065.
  2. Huang N.E., Zheng S., Steven R.L., et al. The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-Stationary Time Series Analysis // Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 1998. V. 454. P. 903–95.
  3. Тычков А.Ю. Применение модифицированного преобразования Гильберта-Хуанга для решения задач цифровой обработки медицинских сигналов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2018. Т. 3. № 47. С. 70–82.
  4. Гриневич А.А., Гарамян Б.Г., Чемерис Н.К. Локализация механизмов амплитудно-частотной модуляции пульсового кровенаполнения микрососудистого русла мягких тканей. Пилотное исследование // ДАН. 2022. Т. 504. № 3. С. 223–228.
  5. Li H., Kwong S., Yang L., et al. Hilbert-Huang transform for analysis of heart rate variability in cardiac health // IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2011. V. 8 (6). P. 1557–67.
  6. Lin C.F., Zhu J.D. Hilbert-Huang transformation-based time-frequency analysis methods in biomedical signal applications // Proc Inst Mech Eng H. 2012. V. 226 (3). P. 208–16.
  7. Флейшман А.Н., Кораблина Т.В., Петровский С.А. и др. Сложная структура и нелинейное поведение very low frequency вариабельности ритма сердца: модели анализа и практические приложения // Изв. вузов “ПНД”. 2014. Т. 22. № 1. С. 55–70.
  8. Chang C.C., Hsiao T.C., Hsu H.Y. Frequency range extension of spectral analysis of pulse rate variability based on Hilbert–Huang transform // Med Biol Eng Comput. 2014. V. 52. P. 343–351.
  9. Togo F., Kiyono K., Struzik Z.R., et al. Unique very low-frequency heart rate variability during deep sleep in humans // IEEE Trans Biomed. 2006. V. 53. № 1. P. 28.
  10. Plaza-Florido A., Sacha J., Alcantara J.M.A. Short-term heart rate variability in resting conditions: methodological considerations // Kardiol Pol. 2021. V. 79 (7–8). P. 745–755.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (228KB)
Метаданные

© А.А. Гриневич, Н.К. Чемерис, 2023