Волновая природа сердечной деятельности

В 1876 г. С. Майер у экспериментальных животных обнаружил колебания АД с большим периодом, чем дыхательные. Они получили названия волн Майера. В последующем работами других авторов было установлено, что все эти волны выявляются и при изучении частоты сердечных сокращений. Спектральные методы анализа ВСР получили в настоящее время очень широкое распространение. Анализ спектральной плотности мощности колебаний дает информацию о распределении мощности в зависимости от частоты колебаний. Применение спектрального анализа позволяет количественно оценить различные частотные составляющие колебаний ритма сердца и наглядно графически представить соотношения разных компонентов сердечного ритма, отражающих активность определенных звеньев регуляторного механизма. Различают параметрические и непараметрические методы спектрального анализа. К первым относится авторегрессионный анализ, ко вторым - быстрое преобразование Фурье (БПФ) и периодограммный анализ. Обе эти группыметодов дают сравнимые результаты.

Положительными чертами непараметрических методов являются:

а) простота используемого алгоритма (в большинстве случаев, быстрое преобразование Фурье - БПФ);

б) быстрота вычисления.

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).

Основой частотного анализа является так называемая «функция вариации ритма» (ФВР). Она является огибающей нашей ритмограммы и характеризующей, исходя из названия, насколько вариабельным (т.е. изменчивым) является ритм. В этой волновой структуре выделяют три типа волн в зависимости от их длительности.

1) HF (High Frequency) -- высокая частота, быстрые волны (БВ). Их длительность составляет 2-10 сек., а частота колебаний -- 0,15-0,4 Гц. Обычно на графике выделяются зеленым цветом. Мощность в этом диапазоне частот увеличивается во время дыхания с определенной частотой и глубиной, при холодовых воздействиях. У спортсменов и хорошо натренированных людей мощность HF также значительно превышает таковую у нетренированных, и должна преобладать над мощностью низких частот. Снижение у спортсменов мощности HF может свидетельствовать о напряжении регуляторных систем сердца, о перетренированности, хотя чрезмерное ее увеличение говорит об опасности нарушения синусового ритма.

2) LF (Low Frequency) -- низкая частота, медленные волны первого порядка (МВ1). Их длительность составляет 10-30 сек., а частота колебаний -- 0,04-0,15 Гц. На графике обычно обозначаются красным цветом. Считается, что на мощность в этом диапазоне частот влияют как изменение тонуса парасимпатического, так и симпатического отделов нервной системы

3) VLF (Very Low Frequency) -- очень низкая частота, медленные волны второго порядка (МВ2). Их длительность превышает 30 сек., а частота колебаний менее 0,04 Гц. На графике обычно выделяют голубым цветом. Физиологическое значение данных диапазонов частот не выяснено. Однако существует мнение, что мощность данных диапазонов значительно возрастает при истощении регуляторных систем организма.

До сих пор еще идут споры по поводу определения биологического значения и точных границ этих диапазонов, но в большинстве случаев исследователи сходятся на следующем понимании: HF диапазон отражает процессы парасимпатической активности.

LF диапазон связан с симпатической активностью.

VLF диапазон отражает гуморально-метаболические влияния.

Симпатический отдел вегетативной нервной системы отвечает за мобилизацию внутренних ресурсов организма, а парасимпатический отдел вегетативной нервной системы отвечает за расслабление, отдых, сохранение и накопление жизненной энергии.

Гуморальная регуляция -- один из эволюционно ранних механизмов регуляции процессов жизнедеятельности в организме, осуществляемый через жидкие среды организма (кровь, лимфу, тканевая жидкость) с помощью гормонов, выделяемых клетками, органами, тканями. У высокоразвитых животных и человека гуморальная регуляция подчинена нервной регуляции и составляет совместно с ней единую систему нейрогуморальной регуляции.

Чтобы оценить степень влияния на работу сердца этих трех систем регуляции, вычисляется как абсолютное, так и относительное значения HF, LF, VLF-диапазонов. Для чего осуществляют преобразование колебаний кардиоритма в простые гармонические колебания с помощью метода быстрого преобразования Фурье. Полученный после преобразования Фурье график называется «Спектрограмма».

4.2 Результаты анализа волн КРГ и их обоснование

Согласно результатам анализа волн кардиоритмограмм 193 высококвалифицированных спортсменов построено распределение плотности вероятности. Оно хорошо аппроксимируется четырехпараметрической функцией, приведенной в формуле (1):

при x>B-C,

p(x)=0 при 0<x<B-C, (2)

где Н - значение плотности вероятности в моде,

где Г - гамма-функция;

В - величина моды;

С - параметр неоптимальности;

m и n - параметры функции распределения, определяющие асимметрию и эксцесс.

Рисунок 6 - Распределения плотности вероятности мощности медленных волн 1 у спортсменов различной специализации

На рисунке 6 представлены распределения плотности вероятности мощности медленных волн 1 у спортсменов различной специализации. Видно, что у велосипедистов и гребцов они схожи, но существенно отличаются у пловцов. Если в первом случае с достаточно большим эксцессом, то у пловцов при той же моде в области значений 2000 распределение мощности МВ1 значительно расширено в сторону больших мощностей.

Таблица 2 - Значения параметров четырехпараметрической функции для мощности медленных волн 2 у спортсменов различной специализации

Предполагают, что генезис МВ1 кроется в гуморальных влияниях. Некоторые исследования позволяют связывать МВ1 с колебаниями температуры, т.е. активностью гипоталамуса.

Значения параметров, по которым строились распределения плотности вероятности мощности медленных волн 1, представлены в таблице 2.

Рисунок 7- Распределения плотности вероятности мощности медленных волн 2 у спортсменов различной специализации

Что касается МВ2 (рисунок 7), то порождать эти волны может как симпатический, так и парасимпатический отдел вегетативной нервной системы. Судя по всему, центр их зарождения - продолговатый мозг. Вероятно, именно поэтому эти колебания очень хорошо коррелируют с микроколебаниями артериального давления.

Таблица 3 - Значения параметров четырехпараметрической функции для мощности медленных волн 2 у спортсменов различной специализации

Следует отметить, что у велосипедистов и гребцов распределения плотности вероятности МВ2 также схожи, но существенно отличаются у пловцов значительным расширением в сторону больших мощностей.

Рисунок 8 - Распределения плотности вероятности мощности быстрых волн у спортсменов различной специализации

Быстрые волны (рисунок 8), т.е. колебания с периодом от 2 до10 секунд, порождает исключительно парасимпатический отдел ВНС и связаны они с фазами дыхания. Если наложить кривую реальной пневмограммы и график быстрых волн, то они практически совпадут.

Таблица 4 - Значения параметров четырехпараметрической функции для мощности быстрых волн у спортсменов различной специализации

Видно, что у велосипедистов и гребцов они почти схожи, но существенно отличаются у пловцов. Если в первом случае с достаточно большим эксцессом, то у пловцов распределение мощности быстрых волн значительно расширено в сторону больших мощностей, как и в предыдущих случаях.

Значения параметров, по которым строились распределения плотности вероятности мощности быстрых волн, представлены в таблице 4.

Заключение

Основные результаты дипломной работы состоят в следующем:

1 Проведено многократное обследование 193 спортсменов высшей квалификации специализирующихся в плавании, гребле и велоспорте на диагностической системе «Валента»;

2 Результаты обследования статистически обработаны с помощью математических баз данных программы Statistica 7.0 и графического аппарата программы Excel. Проведены факторный и корреляционный анализы многочисленных показателей, отражающих функциональное состояние ВНС;

3 Установлены основные критерии превалирования тонуса симпатического или парасимпатического отдела автономной нервной системы, а также соотношения между ними по результатам вариационной пульсометрии у спортсменов высокой квалификации, специализирующихся в плавании, гребле на байдарках и каноэ, велосипедных шоссейных гонках.

4 Проведены расчеты волновых параметров по данным вариационной пульсометрии.

5 Установлено, что распределения плотности вероятности мощности медленных и быстрых волн у спортсменов различной специализации отличаются в результате особенностей тренировочного процесса.

6 Выявлены основные факторы, воздействующие на ВСР: F1, F2 и F3. Вычислен удельный вес каждого фактора. F1=0,342, F2=0,152, а F3 =0,113.

При оценке и анализе выделенных факторов выявлены наиболее информативные параметры. Так фактор F1, отражает напряжение симпатического отдела ВНС. А фактор F2, показывает напряжение парасимпатического отдела вегетативной нервной системы. Его определяет R min. С увеличением влияния фактора F2 R min.увеличивается.

7 Установлено, что из комплекса многочисленных показателей вариационной пульсометрии, анализируемых в рамках данной компьютерной программы, наиболее информативными в плане отражения тонуса симпатического отдела вегетативной нервной системы являются ЧСС, СКО RR, колеблеемость RR, размах МВ

сердечный ритм организм

Список использованных источников

1. Берёзный Е.А. Практическая кардиоритмография / Е.А. Березный, А.М. Рубин, Г.А. Утехина; НПП «Нео», 2005. -140 с.

2. Баевский Р. М., Иванов Г. Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможность клинического применения. М.: Наука, 2000.

3. Баевский Р. М. Математический анализ изменения сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, 1984.

4. Гель П. Как превратить персональный компьютер в измерительный комплекс. М.: ДМКпресс, 2001.

5. Михайлов В. М. Вариабельность ритма сердца. Опыт практического применения метода. М.: Наука, 2000.

6. Нидеккер И. Г. Проблемы математического анализа сердечного ритма // Физиология человека. 1993. № 19. C. 80-84.

7. Рыбкина Г. В., Соболев А. В. Анализ вариабельности ритма сердца // Кардиология. 1996. № 10. C. 87-97.

8. Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий // Тезисы докла- дов международного симпозиума. М., 1999.

9. Валента [Электронный ресурс] URL: http://valenta.spb.ru/home/katalog-meditsinskogo-oborudovaniya/ [6 февраля 2014]

10. kardi.ru [Электронный ресурс] URL: http://kardi.ru/ru/index/Article?&ViewType=view&Id=37 [25 декабря 2013]

11.Гаврилушкин А.П., Маслюк А.П. //Теоретические и практические аспекты нелинейных хаотических колебаний ритма сердца. Медленные колебательные процессы в организме человека. Теоретические и прикладные аспекты нелинейной динамики, хаоса и фракталов в физиологии и медицине: Материалы 3-го Всероссийского симпозиума. 21--25 мая 2001 г. -- Новокузнецк, 2001. -- С. 37--48.

12.Баевский Р.М. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения. Ультразвуковая и функциональная диагностика// 2001; . С. 108-127.

13.Машин В.А. Трехфакторная модель вариабельности сердечного ритма в психологических исследованиях функциональных состояний человека-оператора. Диссертация доктор психологических наук: 19.00.03 / В.А. Машин; Москва, 2010.- 49 с.

14. Парин В.В., Баевский Р.М., Волков Ю.Н., Газенко О.Г. Космическая кардиология. Л.: Медицина, 1967. С.206.

15. Математические методы анализа сердечного ритма. Под ред. Парина В.В. и Баевского Р.М.. М.: Наука, 1968.

16. Воробьев В.И. Исследование математико-статистических характеристик сердечного ритма как метод оценки реакции лиц разного возраста на мышечную нагрузку. Дис. канд. биолог. наук. М.: ИМБП, 1978. 178 с.

17. Клецкин С.З. 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 c.

Размещено на Allbest.ru