Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 12
1.1. Системный анализ объекта исследования 12
1.2. Подходы к изучению поведения сердечно-сосудистой системы 16
1.3. Детерминированию - хаотическое поведение сложных систем 27
1.4. Выводы 29
ГЛАВА 2 30
2.1. Недостатки оценки адекватности анестезии для снижения операционного стресса организма 30
2.2. Описание методов функциональной диагностики в кардиологии 33
2.4. Анализ гомеостаза в условиях дестабилизации подсистем организма.„37
2.5. Анализ функционирования организма как совокупности биологических подсистем с хаотической природой поведения 40
2.6. Выводы 45
ГЛАВА 3 47
3.1. Свойства биологических динамических систем с хаотическим характером поведения 47
3.2. Модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм и метод ее топологического анализа 49
3.2. Метод построения и анализа графов деревьев множества субаттракторов исследуемой хаотической системы, в зависимости от вариации радиусов разбиения фазового пространства вложения странного аттрактора 65
3.3. Выводы 75
ГЛАВА 4 77
4.1. Идентификация характера динамики последовательности R-R -интервалов кардиоритма 77
4.2. Результаты топологического анализа модели странного аттрактора 80
4.3. Результат анализа характера ветвления и общего числа субаттракторов графов деревьев областей притяжения субаттракторов 82
4.4. Обощенное описание алгоритмической модели и разработанного программного продукта 86
4.5. Описание процедур и функций 89
4.6. Выводы 95
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 97
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 99
ПРИЛОЖЕНИЯ ИЗ
- Системный анализ объекта исследования
- Недостатки оценки адекватности анестезии для снижения операционного стресса организма
- Свойства биологических динамических систем с хаотическим характером поведения
- Идентификация характера динамики последовательности R-R -интервалов кардиоритма
Введение к работе
Актуальность. Острый коронарный синдром является причиной массовой летальности населения всех стран мира. Несмотря на большое количество публикаций по проблеме диагностики и оценки степени выраженности ишемических изменений в миокарде при остром коронарном синдроме, прогнозирование ближайших и отдаленных исходов заболеваний в этой области кардиологии порождает сложные проблемы, имеющие важнейшие социально-медицинские последствия. До настоящего времени не создано практически пригодных для широкого круга лечебных пунктов методов диагностики и прогнозирования исхода острого коронарного синдрома, что составляет основную проблемную ситуацию.
Социально-медицинская значимость задачи диагностики и прогнозирования реакции организма в целом и сердечно-сосудистой системы в частности на внутреннее (патология) или внешнее (хирургические или терапевтические вмешательства) воздействие заключается в необходимости сокращения числа и интенсивности неблагоприятных последствий вмешательств, а также определения и предупреждения возникновения и развития патологий на ранних стадиях.
Основная решаемая задача данной диссертационной работы заключается в агрегации современных достижений в области теории хаотических систем, теории и практики медицинских измерений, диагностики и прогнозирования, а также результатов системного анализа хаотического функционирования сердца и сосудов человека для разработки адекватных методов принятия решений, алгоритмических и программных средств диагностики и прогнозирования патологий.
Для решения основной задачи имеются необходимые теоретические и практические основания. Над проблемами диагностики возникновения и развития патологий и прогнозирования последствий применения медицинских технологий работали известные отечественные и зарубежные исследователи: Babloyantz A, Doie T, Liao D, Кулямин А.И, Умрюхин Е.А., Судаков К.В и другие. Вопросам изучения хаотических систем посвящены работы Э. Лоренца, М. Хенона, Дж. Томпсона, Г. Биркгофа, Н. С. Крылова, А.Н. Гапонова-Грехова и других известных ученых.
Теоретическая часть диссертационной работы включает в себя разработку методов и алгоритмических средств диагностики заболеваний и прогнозирования состояний организма – как реакцию на воздействие медицинских технологий – на основе анализа хаотических последовательностей R-R - интервалов кардиоритмограмм. Практическая часть содержит разработку и описание программного продукта, пригодного для практического использования в лечебных учреждениях, не оснащенных сложным измерительно-диагностическим оборудованием.
Диссертационное исследование выполнялось в рамках НИР по гранту Министерства образования и науки РФ ГА 1.256.04 по теме «Компьютерные системы поддержки принятия решений в условиях хаотического поведения объекта управления» при непосредственном участии автора.
Цель работы заключается в повышении уровня эффективности диагностики и прогнозирования путем разработки методов построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, и принятия диагностических и прогностических решений на основе анализа вида и характера ветвлений деревьев и топологического анализа модели фазовых портретов для разных групп испытуемых, в алгоритмизации методов и разработке программного продукта с дружественным для медицинского персонала интерфейсом, а также в получении результатов сопоставительного анализа разработанных средств диагностики и прогнозирования по отношению к известным.
Задачи диссертационного исследования:
-
Осуществить системный анализ особенностей, свойств и характера кардиоритмограмм, отражающих динамику поведения сердечно-сосудистой системы, при использовании активных лечебных медицинских технологий в виде хирургических и/или терапевтических пособий.
-
Разработать методы и модели построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, и принятия диагностических и прогностических решений на основе топологического анализа модели фазовых портретов и анализа вида и характера ветвлений деревьев для разных групп испытуемых.
-
Алгоритмизировать (формализовать) разработанные методы, создать алгоритмическую модель и разработать программный продукт для диагностики и прогнозирования состояния организма в условиях применения активных лечебных медицинских технологий.
-
Выполнить сопоставительный анализ разработанных методов и алгоритмов диагностики и прогнозирования.
Объектом исследования являются иерархические хаотические системы, отражающие динамическое состояние организма человека при различных патологиях в условиях применения активных лечебных медицинских технологий.
Предметом исследования является принятие диагностических и прогностических решений на основе анализа хаотических последовательностей R-R – интервалов кардиоритмограмм.
Методы исследования основываются на методах медицинской диагностики и прогнозирования, на положениях теории проектирования информационных систем, теории алгоритмов, теоретического программирования, теории графов, топологии и теории хаотических систем.
Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается: согласованностью теоретических и экспериментальных результатов, проведенными натурными прогностическими процедурами; корректным использованием законов и существующих теоретических положений, а также рецензированием печатных работ, их обсуждением на научно-технических конференциях и семинарах кафедры ПО ВТ.
Научная новизна работы состоит в решении важной научно-практической задачи по созданию нового класса методов, алгоритмических и программных средств диагностики и прогнозирования патологий при применении активных медицинских технологий. Впервые получены следующие результаты:
1. Разработана модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R – интервалов кардиоритмограмм, и разработан метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых, отличающийся тем, что введены геометрические параметры, отражающие изменение пространственной конфигурации портрета. Установлено, что выраженную информативную ценность имеют только 4 из 26 базовых параметров модели для обоснования существенных изменений топологического портрета кардиоритмограммы как реакции организма на хирургические и терапевтические воздействия.
2. Разработан метод построения и анализа графов деревьев множества субаттракторов исследуемой хаотической системы, отличающийся тем, что в качестве вершин графа используются области (бассейны) притяжения и открывающий возможности осуществлять диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений и общего числа субаттракторов системы в зависимости от вариаций радиусов разбиения фазового пространства вложения странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R – интервалов кардиоритмограмм.
3. Установлено, что коэффициент дестабилизации, определяющийся по графу дерева и отображающий степень деформации фазового портрета исследуемой хаотической системы позволяет в процессе мониторинга состояния больных острыми сердечно-сосудистыми расстройствами (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия и острое нарушение мозгового кровообращения) осуществлять прогнозирование летального исхода заболевания с уровнем эффективности (точности) Uэф = 0,99 при условии, что среднее значение коэффициента дестабилизации превышает 0,1 при 45 минутном измерении ритма, а при диагностике острого инфаркта миокарда на ранних стадиях получен прирост ее качества на 18% по сравнению с диагностикой на основе анализа кардиограмм.
4. Осуществлена корректная алгоритмизация разработанных методов и создана алгоритмическая модель принятия диагностических и прогностических решений, отличающаяся тем, что ее работа не требует сложного и дорогостоящего информационного обеспечения при извлечении информативных диагностических и прогностических признаков из единственного параметра испытуемого – кардиоритмограммы - и открывающая пути для создания программного продукта.
Практическая ценность работы заключается в создании логически и практически состоятельного программного продукта диагностики и прогнозирования на основе анализа единственного интегрального параметра в виде хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм для использования в широко распространенных лечебных учреждениях и при проведении нозологических исследований. Алгоритмы и программный продукт открывают пути создания аппаратных средств в виде доступных по цене специализированных устройств для оснащения удаленных лечебных пунктов, включая санчасти и медпункты. Для специализированных устройств с целью акселерации процессов обработки информации разработан делитель на нейронах (патент на изобретение №2249846).
Апробация результатов работы. Результаты диссертационной работы обсуждались и получили положительную оценку на II съезде Ассоциации анестезиологов-реаниматологов Центрального Федерального округа, г. Москва, 71-й научной конференции КГМУ и Сессии Центрально-Черноземного научного центра РАМН, г. Курск, конференции, посвященной 20-летию ФУВА КГМУ, г. Курск.
Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования в виде программного продукта диагностики и прогнозирования внедрены в хирургическом и анестезиолого-реанимационном отделениях МУЗ ГБ СМП г. Курска.
Публикации. По результатам выполненных разработок и исследований опубликовано 6 печатных работ, в том числе 1 по перечню центральных рецензируемых журналов и изданий, рекомендуемых ВАК Министерства образования и науки РФ, получен 1 патент на изобретение.
В работах, написанных в соавторстве, лично автором диссертации разработаны и описаны методы топологического анализа фазового портрета странного аттрактора хаотической последовательности R-R – интервалов кардиоритма [3], диагностики острого коронарного синдрома путем нелинейного анализа кардиоритма [2], улучшения анестезиологического пособия [1] и прогнозирования послеоперационных осложнений [4, 5] на основании анализа изменения топологии фазового портрета странного аттрактора. Все результаты публикаций получены путем использования разработанного автором данной диссертационной работы программного продукта.
На защиту выносятся:
1. Модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R – интервалов кардиоритмограмм и метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых.
2. Метод построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, открывающий возможности осуществлять диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений дерева и общего числа субаттракторов системы.
3. Результаты алгоритмизации разработанных методов и алгоритмическая модель процедуры диагностики и прогнозирования, обеспечивающая построение логически состоятельного и практически пригодного программного продукта, являющегося финальным целевым конструктом диссертационного исследования и составляющим основу компьютерной системы поддержки принятия решений в заданной предметной области.
4. Результаты сопоставительного анализа при диагностике и прогнозировании состояния больных острыми сердечно-сосудистыми расстройствами (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия и острое нарушение мозгового кровообращения).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на страницах машинописного текста, содержит рисунков, таблиц, список литературы из наименований и
приложений объемом страниц. Общий объем страниц.
Системный анализ объекта исследования
Одним из приложений теории нелинейных систем с хаотическим поведением является прогнозирование динамики порождаемых ими временных рядов. В рамках современной теории динамических систем можно отличить случайный процесс от детерминированного поведения [60,61].
Фазовый портрет странного аттрактора хаотической системы имеет сложную структуру, что создает существенные трудности при построении адекватной модели системы, но ее поведение можно характеризовать на основе измерений или наблюдений, результатом которых является функция от времени, по которой судят о процессе в исследуемой системе, другими словами - временной ряд. Для сердечно-сосудистой системы такой функцией является изменение колебаний сердечного ритма. При определенных условиях возможно с высокой точностью произвести оценку интервалов будущего значения временного ряда, зная только предыдущие значения.
Для полученной последовательности интервалов можно определить размерность, восстановить многие свойства поведения динамической системы и получить представление о ее странном аттракторе. Знание закономерностей самоорганизации дает возможность управлять динамикой реальных биологических систем, к которым относится и сердечно-сосудистая система.
Сердечная мышца (как и любая другая мышечная ткань) относится к возбудимым системам. При подаче импульса в такую систему от места его приложения начинает распространяться возмущение: поступивший импульс передается от элемента к элементу. После возбуждения каждый элемент не способен сразу же возбудиться вновь. Существует определенное «время релаксации», называемое периодом рефрактерное, во время которого элемент восстанавливается. Это приводит к упорядоченному пространственному распространению волны возбуждения, но с другой стороны, при частой подаче импульсов (или при большом периоде рефрактерности) часть из них окажется блокированной [62].
При описании возбудимых сред часто прибегают к аппроксимации исходной системы совокупностью отдельных возбудимых элементов, локально взаимодействующих друг с другом [13, 62]. Каждый такой элемент способен находиться в одном из трех состояний - покоя, возбуждения и рефрактерности. Из состояния покоя элемент может перейти в возбужденное состояние, в котором будет находиться определенное время. Затем он переходит в состояние рефрактерности и только потом вновь в состояние покоя. Переход в возбужденное состояние оказывается возможным лишь из состояния покоя. Такая модель является приближением, но она хорошо воспроизводит основные явления в возбудимых средах, в том числе и тканях сердца.
В однородной возбудимой среде, в которой все элементы имеют идентичные свойства, частота возбуждения всех элементов будет одинаковой. Если некоторую область такой среды периодически возмущать, то в этой области возникнет источник концентрически расходящихся волн возбуждения. Такой источник называют ведущим центром, или пейсмекером. Если в возбудимой среде есть два или несколько пейсмекеров, то пейсмекер меньшей частоты генерации с течением времени подавляется пейсмекером большей частоты. Иными словами, имеет место конкуренция между пейсмекерами. В идеальном случае через определенное время во всей среде останется только один пейсмекер. Кроме пейсмекеров, в возбудимых средах возможно появление иных источников возбуждения - спиральных волн, которые представляют собой «вращающиеся» спирали [60]. Все спиральные волны имеют одинаковую частоту. Поэтому они всегда сосуществуют между собой, но гасят ведущий центр, являющийся более медленным автоволновым источником. Спиральные волны представляют собой главный тип элементарных самоподдерживающихся структур в однородных возбудимых средах, они чрезвычайно устойчивы. Появление нескольких источников возбуждения в сердечной мышце в настоящее время связывается с опасными нарушениями нормальной работы сердца - аритмией. При большом числе аномальных источников наступает фибрилляция, как разновидность катастрофы [3, 5]. Термин «сердечные катастрофы» [15, 42, 82] применяется для обозначения различных патологических состояний сердца, которые приводят к мгновенной или в течение определенного временного периода смерти больного.
Недостатки оценки адекватности анестезии для снижения операционного стресса организма
Несмотря на большое количество публикаций по проблеме диагностики и оценке степени выраженности ишемических изменений в миокарде при остром коронарном синдроме, прогнозированию ближайших и отдаленных исходов заболевания в этой области кардиологии остается много нерешенных вопросов. По настоящее время не существует абсолютно надежных и адекватных методов, которые могли бы достаточно точно прогнозировать исход ОКС.
Причина актуальности проблемы прогнозирования реакции организма в целом и сердечно-сосудистой системы в частности на внутреннее (патология) или внешнее (оперативное или медикаментозное вмешательство) воздействие заключается в стремлении уменьшить неблагоприятные последствия воздействия таких вмешательств на больного и предупредить возникновение и развитие патологий на ранних стадиях.
Оперативное вмешательство является выраженной формой агрессии, на которую организм отвечает комплексом сложных реакций, среди которых сдвиги гемодинамики, изменение функции органов и систем органов.
Первой на агрессию реагирует ЦНС, первично возникает интенсивная нейрональная импульсация способствующая запуску эндокринного ответа. Активация регуляторных систем вызывает изменения функций различных органов и метаболизма. На первом месте стоят гемодинамические реакции: колебания артериального давления и частоты сердечных сокращений, увеличение или снижение сердечного выброса и общего периферического сопротивления (ОПС) и, в особенности, нарушения микроциркуляции.
В настоящее время критериями оценки адекватности анестезии служат сдвиги гемодинамики, содержание различных веществ в крови (гормоны, биологически активные вещества, ферменты и др.), электроэнцефалография (ЭЭГ), показатели функции почек, сократимость миокарда, кожный потенциал, результаты автоматического анализа ритма сердца с помощью электронно-вычислительных машин (ЭВМ) и др.
Оценка адекватности анестезии осуществляется по косвенным критериям, отражающим реакцию различных систем организма - эндокринной, иммунной, сердечно-сосудистой, метаболизма и др., что нельзя признать совершенным подходом к решению проблемы, так как вовлечение всех этих систем означает уже развившуюся стрессовую реакцию организма на внешнее или внутренне воздействие.
В последние годы предпринимаются попытки применения в клинической анестезиологии отдельных специальных нейрофизиологических методов исследования психоэмоционального состояния, функциональной активности коры головного мозга, уровня сознания и амнезии, состояния нервной вегетативной системы, болевой чувствительности. Важным является внедрение в методику анализа всего комплекса доступных нейрофизиологических методов для планомерного и объективного исследования разнообразных свойств общих анестетиков и оценки адекватности анестезии во время хирургического вмешательства.
Исследования показывают, что регистрируемые в процессе анализа показатели упрощенно отражают сложные процессы, происходящие в организме под воздействием операционного стресса. Использование комплекса методов так же не исключает приближенности результатов. Таким образом с помощью этих критериев возможна ориентировочная оценка адекватности анестезии.
Свойства биологических динамических систем с хаотическим характером поведения
Для биологических систем сложно построить строгую математическую модель из-за отсутствия информации о реальных механизмах их функционирования и офаничением выбора параметров для оценки системы на практике доступными способами измерения и возможностями измерительной техники.
Важный момент функционирования хаотической системы - реакция на внешнее воздействие, которая привела систему в данное состояние или переводит из данного состояния в следующее - характеристика системной регуляции, которая может быть оценена по результатам прохождения биологической системы через определенные динамически равновесные состояния (области притяжения субаттракторов системы).
Динамика ритмической активности сердечной деятельности, характеризуемая последовательностью R-R интервалов кардиотритмограммы, имеет хаотический характер. Выделяемые ритмы представляют собой последовательности интервалов между соседними сердечными сокращениями, рассматриваемые как нелинейная совокупность разномасштабных во времени процессов. В настоящее время большинство методов их анализа (корреляционные, спектральные, статистические) основаны на усреднении обрабатываемой информации за время анализа и достаточно эффективны только для обработки временных процессов.
Ритмограмма - это искусственно синтезированный график с одинаковой временной размерностью по осям (ось ординат - текущие значения интервалов, ось абсцисс - текущее время, равное количеству этих интервалов).
Динамика поведения сердечного ритма сложна и не поддается формальному описанию. Развитие новых математических подходов предоставляет аппарат поиска закономерностей в сердечных аритмиях на основании исследований их хаотической динамики.
Актуальной является попытка систематизации сердечных аритмий по аналогии со схемой перехода от нерегулярных ритмов к хаосу в математической теории хаотических колебаний, а так же поиск закономерностей, связывающих результаты с задачами снижения отрицательных последствий в кардиологии, последствий хирургического вмешательства и послеоперационной реабилитации.
Траектории систем с хаотическим поведением неустойчивы, что делает системы чувствительными к управлению. Перевести систему из одного состояния в другое, переместить траекторию из одной точки фазового пространства в другую, возможно в течение времени незначительными возмущениями параметров системы, которые изменяют траекторию. Накопление и экспоненциальное усиление таких возмущений приводят к желаемому изменению поведения всей системы в целом, траектория не изменит своего хаотического аттрактора. По мнению многих исследователей это является причиной того, что хаотическая природа является характерной для подсистем живых организмов. Хаотическая природа сердечного ритма позволяет сердцу гибко реагировать на изменение нагрузок, подстраиваться под них. Установлено, что регуляризация сердечного ритма приводит через некоторое время к летальному исходу . Упорядочение работы сердца указывает на снижения хаотичности и в связанных с ним системах, что свидетельствует об уменьшении сопротивляемости организма внешним воздействиям.
Достоверное прогнозирование и диагностика в условиях хаотичности возникающих в сердце процессов, возможны при использовании как можно большего числа инструментальных средств выявления закономерностей динамики сердечного ритма. Хаотическая система реагирует на различные отклонения от нормы по разному.
Существует постулат о том, что системам, характеризующимся хаотическим поведением, свойственна максимальная информационная емкость [40]. Фазовый портрет динамики такого типа в свернутом виде содержит искомые сведения о внутреннем состоянии объекта, его устойчивости, тенденциях развития, и многих других свойствах.
Идентификация характера динамики последовательности R-R -интервалов кардиоритма
Системный анализ последовательности R-R - интервалов кардиоритмограммы предполагает использование адекватного математического аппарата с целью возможно более полного сохранения искомой информации. На предварительном этапе исследования проведены процедуры идентификации динамики кардиоритма. Основной их целью является подтверждение гипотезы о том, что динамика сердечно-сосудистой системы имеет случайно-подобную, хаотическую природу.
Выделение в исследуемой системе свойств, характерных для хаотических, является доказательством их принадлежности к случайно-подобным процессам.
На основании исследований установлено, что статистические показатели систем с хаотическим характером поведением являются неустойчивыми. При рассмотрении показателей во времени значительно варьируются математическое ожидание, среднее квадратичное отклонение, дисперсия, значения автокорреляционной функции и закона распределения (рис. 4.1, по ось абсцисс - время в секундах, по оси ординат амплитуда математического ожидания).
Подтверждением хаотического характера изучаемой последовательности явились результаты определения корреляционной размерности (таблица 4.1). Для всех групп испытуемых она была нецелочисленной, что является одним из установленных свойств хаотических систем.
Фазовцый портрет оказался локализованным в строго определенном ограниченном объеме пространства, в котором наблюдается перемешивание траекторий без пересечения, что соотносится с установленным свойствам странных аттракторов, свойственных хаотическим системам. Перемешивание данных подтверждает невозможность анализа с применением методов математической статистики. Полученная динамика характерна как для контрольной группы, так и для госпитализированных больных.
Закономерность изменения динамики сохраняется и при изменении временного масштаба.
Предварительное исследование позволило выявить хаотическую природу поведения сердечно-сосудистой системы. Таким образом, применение методов математической статистики к анализу динамики поведения сердечнососудистой ритма ведет к получению некорректных результатов.
