Анализируемый ЭКГ сигнал должен удовлетворять некоторым требованиям для того, чтобы получить надежную оценку спектра. Любой отход от следующих требований может привести к невоспроизводимости результатов, которые трудно интерпретировать.
Для того, чтобы приписать определенный спектральный компонент к хорошо описанному физиологическому механизму, модуляция сердечного ритма этим механизмом не должна меняться во время регистрации. Проходящие физиологические явления, вероятно могут анализироваться специальными методами, которые создаются для разрешения создавшейся научной проблемы, но которая пока не готова для прикладных исследований. Для того, чтобы проверить, стабильность сигнала некоторых спектральных компонент, можно использовать традиционные статистические тесты.
Частота опроса должна быть тщательно подобрана. Низкая частота опроса может вызывать смещение (jitter) в оценке реперной точки R-пика и искажать спектр. Оптимальный диапазон 250-500 Гц или даже выше , так как нижняя граница частоты опроса (в любом случае >100Гц) будет удовлетворительно, только при использовании специального алгоритма для интерполяции реперной точки R-пика, например, гиперболической.
Удаление средней линии или тренда (если используется) может искажать низкочастотные компоненты спектра. Рекомендуется проверить частотный отклик фильтра или поведение регрессионного алгоритма и проверить, чтобы интерпретирующие спектральные компоненты искажались не существенно.
Выбор реперной точки QRS комплекса может быть критичен. Необходимо использовать хорошо проверенный алгоритм (например, пороговый, сравнения с шаблонным, корреляционный метод и т.д.) для того, чтобы стабильно и независимо то шума определять 8 реперную точку. Различные возмущения вентрикулярной проводимости, также могут вызвать перемещение реперной точки внутри QRS комплекса.
Эктопические сокращения, аритмии, пропуск данных и влияние шума могут изменить оценки МСП ВСР. Подходящая интерполяция (или линейная регрессия или схожие алгоритмы) по предшествующим нормальным сокращениям ВСР или его автокорреляционной функции может снизить ошибку. Кратковременные записи, которые свободны от эктопических сокращений, пропуска данных и шума должны использоваться в большинстве случаев. Однако, при некоторых обстоятельствах использование только свободных от эктопических сокращений кратковременных записей может вызвать значительные сложности. В таких случаях подходящая интерполяция должна быть выполнена и возможные результаты, вызванные эктопией должны быть рассмотрены. Относительное число RR интервалов и промежуток между ними из-за пропуска должно быть ограничено.
Алгоритмические стандарты и рекомендации
Серия данных, предназначенные для спектрального анализа, может быть получена разными способами. Полезно графическое представление данных в виде дискретного ряда (ДР), где строится зависимость Ri-Ri-1 интервалов от времени (показывающим возникновение Ri), то есть сигнал с неравномерным шагом по времени. Тем не менее, спектральный анализ последовательности мгновенных значений ЧСС, также, часто используется во многих исследованиях .
Спектр ВСР обычно вычисляется или по тахограммам (RR интервалов, в зависимости от номера сокращения, см. Рис. 5а,б), или и по интерполированным ДР, получая непрерывный сигнал, как функцию времени, но может вычисляться и поотсчетам единичного пульса, как функции от времени, соответствующего каждому распознанному QRS комплексу [35]. Такой выбор может запутывать морфологию единиц измерения и оценки важных параметров спектра. Для того, чтобы стандартизовать методы, можно предложить использовать параметрический метод с тахограммами RR-интервалов и интерполированные ДР с непараметрическими методами, тем не менее ДР, также подходят и для параметрических методов. Частота дискретизации, применяемая при интерполяции ДР должна быть значительно выше частоты Найквиста спектра и не должна попадать внутрь интересующего частотного диапазона.
Стандарты непараметрических методов (основанных на алгоритме БПФ) должны включать величины, представленные в таблице 2.,а также формулу интерполяции ДР, частоту дискретизации интерполированного ДР, использованную для вычисления спектра длину ряда, спектральное окно (чаще всего используются окна Ханна, Хэмминга и треугольное окно). Окно, использованное для вычисления мощности должно быть оговорено. В дополнение к требованиям, описанным в других частях этого документа, каждое исследование на основе непараметрического метода спектрального анализа ВСР, должно содержать описание этих параметров.
Стандарты параметрических методов должны включать величины, представленные в таблице 2.,а также тип использованной модели, тип использованной модели, длину последовательности, центральную частоту для каждой спектральной компоненты (LF и HF) и порядок модели (число параметров). К тому же, статистические показатели должны быть вычислены для того, чтобы проверить надежность модели. Тест PEWT (predictive witness test - тест предсказания ошибки) дает информацию о правильности модели, тогда как тест OOT (optimal order test - тест определения оптимального порядка) проверяет соответствие использованного порядка модели. Известны различные способы выполнения ООТ, которые включают заключительное предсказание ошибки и информационные критерии Акайка. Можно предложить следующие критерии для выбора порядка р авторегрессионой модели: порядок будет в диапазоне 8-20, выполняя PEWT тест переходим к ООТ тесту (p ≈min (OOT)).
Корреляции и различия между измерениями во временной и частотной областях
При анализе стационарные кратковременных записей больше опыта и теоретических знаний накоплено в частотной области измерений, чем во временной.
Однако, многие параметры, полученные в результате анализа 24-часовых записей в частотной и временной областях коррелируют между собой. Эта строгая корреляция существует, как из-за математических, так и физиологических взаимосвязей. Кроме того, физиологическая интерпретация, спектральных компонент, полученных по 24- часовым записям, затруднена по соображениям отмеченным выше (раздел Долговременные записи).
Т.о., пока специальные исследования на основе 24-часовых записей обычно не используют обычные спектральные компоненты (например спектрограмму в логарифмическом масштабе), т.к. результаты анализа в частотной области эквивалентны результатам анализа во временной области, но его проще выполнить.
Анализ поведения ритма
На временные и на спектральные методы накладываются ограничения вызванные нерегулярностью RR последовательности. Анализ явно различных реализаций при помощи этих методов может давать сходные результаты.
Тренды снижающейся и увеличивающейся длины сердечных циклов в действительности не симметричны, т.к. обычно за ускорением сердечного ритма следует быстрое замедление. В спектральных оценках это ведет к снижению амплитуды пика основной частоты и расширению основания.
Это привело к идее измерения блоков RR интервалов, определяемых свойствами ритма и исследованию взаимосвязи таких блоков без рассмотрения внутренней вариабельности. Были предложены подходы, позволяющие снизить эти трудности для временных и частотных методов. Методы вычисления спектров по интервалам и отсчетам приводят к эквивалентным результатам и хорошо подходят для исследований взаимосвязи между ВСР и вариабельностью других измерений. Интервальный спектр хорошо подходит для определения связи RR интервалов с процессами основанными на измерениях в моменты сердечных сокращений (например давления).
Спектр отсчетов предпочтителен, если RR интервалы относятся к продолжительному сигналу (например, дыханию) или к возникновению особых явлений (например, аритмий). Процедуры определения пиков базируются, как на выделении вершин и впадин осцилляций, так и на выявлении трендов сердечного ритма. Выделение может ограничиваться кратковременными изменениями , но может расширяться и на более длительные вариации: пики и впадины второго и третьего порядка или ступенчатое изменение удлиняющихся или укорачивающихся циклов вокруг противоположных трендов.
Различные осцилляции можно описать ускорением или замедлением сердечного ритма, длиной волны или амплитудой. Однако, корреляция отслеживает укорочение длины волны осцилляций при увеличении продолжительности записи. Для сложной демодуляции используются методы интерполяции и устранения трендов, что позволяет получить необходимое для выявления кратковременных изменений сердечного ритма временное разрешение, а также описать отдельные фазовые и частотные компоненты, как функцию времени.
Нелинейные методы
Нелинейные явления, конечно, присутствуют в генезисе ВСР. Они определяются комплексным взаимодействием: гемодинамики, электрофизиологическими и гуморальными изменениями, а также вегетативной и центральной регуляцией. Были спекулятивные представления, что анализ ВСР, основанный на методах нелинейной динамики поможет извлечь важную информацию для физиологической интерпретации ВСР и для предсказания риска внезапной смерти.
Методы, использовавшиеся для получения нелинейных свойств ВСР включали: 1/f масштабирование Фурье спектра, Н экспоненциальное масштабирование и метод CGSA (coarse graining spectral analysis - ячейчатый спектральный анализ). Для представления данных использовались: сечения Пуанкаре, маломерные аттракторы, декомпозиция единичных величин и траекторий аттракторов.
Для других 10 количественных оценок использовались: D2 корреляционный массив, экспоненты Ляпунова и энтропия Колмогорова. Эти методы являются мощным инструментом для описания сложных систем, но никаких результатов, пока, не достигнуто в результате их приложения к биомедицинским данным, включая анализ ВСР.
Возможно, интегральная сложность оценок не адекватна анализу биологических систем и к тому же слишком малочувствительна, чтобы выявить нелинейные изменения RR интервалов, которые могли бы иметь физиологическое или практическое значение. Более обнадеживающие результаты были получены при использовании дифференциальных, а не интегральных комплексных оценок, т.е. метод масштабирующих коэффициентов. Однако, никаких систематических исследований больших популяций с использованием этих методов пока не выполнено.
В настоящее время нелинейные методы представляют потенциально полезный подход к анализу ВСР, но стандарты на эти методы приняты быть не могут. Развитие технологии и интерпретации результатов нелинейных методов необходимо прежде, чем появится возможность использования этих методов для физиологических или клинических исследований.
Стабильность и воспроизводимость измерений ВСР
Многочисленные исследования продемонстрировали, что оценки ВСР по кратковременным записям быстро возвращаются к основному ходу, после проходящих возмущений, вызванных такими манипуляциями, как легкие упражнения, прием вазодилататоров кратковременного действия, проходящей коронарной окклюзии.
Более мощные стимулы, такие как максимальные нагрузки или влияние препаратов долговременного действия могут привести к значительно более продолжительному интервалу перед возвратом к контрольным показателям.
Известно очень мало данных по стабильности долговременных оценок ВСР, полученных по результатам 24-часового амбулаторного мониторирования. Тем не менее, доступные данные показывают большую стабильность параметров ВСР на основе 24-часового амбулаторного мониторирования различных популяций обычных людей, после инфаркта, и при желудочковых аритмиях.
Также, существуют некоторые фрагментарные данные, показывающие, что стабильность оценок ВСР может сохраняться месяцы и годы. Т.к. 24-часовые показатели, кажется, стабильны и свободны от эффекта плацебо, то они могут служить идеальными показателями для оценки результатов терапии.
Требования к регистрации сигналов
ЭКГ сигнал. Реперная точка на ЭКГ, идентифицирующая QRS комплекс, может определяться по максимуму или центру тяжести комплекса, максимуму интерполирующей кривой по совпадению с шаблоном или с другими событийными маркерами. Для того, чтобы определить реперную точку диагностическое ЭКГ оборудование должно удовлетворять произвольным стандартам, включающим характеристики отношения сигнал/шум, характеристики режекции, полосу пропускания и т.д.
Верхняя граничная частота, обрезанная существенно ниже, чем принято для диагностического оборудования (~200Гц) может вызывать скачки при распознавании реперной точки QRS комплекса и давать ошибки измерения продолжительности RR интервалов.
Таким же образом, ограничение частоты опроса вызывает ошибки в спектре ВСР, которые больше влияют на высокочастотные компоненты [31]. Интерполяция ЭКГ сигнала может снизить эту ошибку. Используя, подходящую интерполяцию, даже частота дискретизации 100Гц может быть удовлетворительной [32]. При использовании устройства на микропроцессоре, методы компрессии данных должны быть тщательно изучены, как на предмет эффективной частоты опроса, так и качества методов декомпрессии, которые могут вызывать фазовые и амплитудные искажения.
Продолжительность и обстоятельства записи ЭКГ
При изучении ВСР продолжительность записи определяется природой каждого конкретного исследования. Стандартизация особенно необходима при исследованиях физиологических и клинических приложений ВСР. Если производятся кратковременные записи, то должны использоваться частотные, а не временные методы.
Длительность записи должна по крайней мере в 10 раз превышать нижнюю частотную границу исследуемой компоненты, но и не должна существенно расширяться, чтобы сохранить стабильность сигнала. Т.о., чтобы получить HF компоненту спектра, продолжительность записи должна приблизительно составлять 1 мин., а низкочастотную LF компоненту - 2 мин.
Чтобы стандартизовать различные исследования кратковременных ВСР предпочтительно использовать 5-минутную стандартную запись, если природа исследований не требует другой длительности. Усреднение спектральных компонент, полученных по последовательным участкам записи для минимизации ошибок, вызванных анализом очень коротких сегментов возможно.
Если природа и степень физиологической модуляции сердечного ритма меняется от одного короткого сегмента к другому, то физиологическая интерпретация таких усредненных спектральных компонент вызывает такие же большие проблемы, как и спектральный анализ долговременных записей и требует дальнейшего истолкования.
Отображение последовательных спектров мощности (около 20 мин.) может помочь подтвердить постоянство условий для данного физиологического состояния. Хотя временные оценки SDNN, RMSSD и можно использовать для анализа записей короткой продолжительности, но частотные оценки позволяют проще интерпретировать результаты в терминах физиологической регуляции.
Временные оценки идеальны для анализа долговременных записей (низкая стабильность модуляции сердечного ритма во время долговременной записи приводит к сложности интерпретации частотных оценок).
Различия ритма днем и ночью составляют существенную часть ВСР при анализе долговременных записей временными методами. При анализе долговременных записей временными методами, длина ЭКГ должна быть по крайней мере 18 часов. И включать всю ночь.
Мало известно о влиянии окружающей среды ( типе и природе физиологической и эмоциональной активности) во время долговременной записи ЭКГ. Для некоторых экспериментов, параметры окружающей среды должны контролироваться в каждом опыте и всегда должны быть описаны. При планировании экспериментов необходимо предусматривать, чтобы запись параметров окружающей среды производилась идентично.
В физиологических исследованиях сравнивающих ВСР в различных хорошо подобранных группах, обнаруженные различия сердечного ритма должны быть детально разъяснены.
Редактирование последовательностей RR интервалов
Известно, что ошибки, вызванные неточностью определения последовательности NN интервалов существенно влияют на результаты статистических временных и всех частотных методов.
Геометрические методы путем аппроксимации общей ВСР позволяют отредактировать случайные ошибки RR интервалов, однако, как выполнить точную коррекцию для других методов, чтобы получить корректные результаты неизвестно.
Таким образом, если используются временные или частотные методы ручное редактирование должно выполняться очень тщательно, чтобы корректно идентифицировать и классифицировать каждый QRS комплекс.
Автоматическая фильтрация, которая исключает некоторые интервалы из исходной RR последовательности (например, отличающаяся более чем на 20% от предыдущего интервала) не должна заменять ручное редактирование, так как она, как известно, может быть неудовлетворительной и приводить к нежелательным эффектам, вызывающим ошибки.
Предложения по стандартизации коммерческого оборудования
Стандартные оценки ВСР с помощью коммерческого оборудования, разработанного для анализа кратковременных записей должны включать непараметрический и предпочтительно, также, параметрический анализ. Чтобы минимизировать возможную путаницу при выводе результатов частотно временных параметров сердечных сокращений, необходимо во всех случаях использовать анализ тахограмм, полученных с постоянным шагом. Непараметрический анализ должен использовать по крайней мере 512, но предпочтительно 1024 точки по 5 минутной записи. Оборудование разработанное для анализа ВСР по долговременным записям должно выполнять временные методы, включающие получение всех четырех стандартных оценок (SDNN, SDANN, RMSSD и треугольный индекс ВСР).
В дополнение к другим возможностям, частотный анализ должен выполняться по 5-минутным сегментам (используя такую же точность, как и при анализе долговременных записей ЭКГ). Если выполняется спектральный анализ номинальной 24-часовой записи, чтобы получить все спектральные компоненты HF, LF, VLF и ULF, то дискретизация тахограмм должна выполняться с такой же точностью, как и при анализе кратковременных записей, т.е. 218 точек.
Точность и тестирование коммерческого оборудования
Чтобы обеспечить качество различного оборудования используемого для анализа ВСР и найти приемлемый баланс между точностью существенной для научных и клинических исследований и ценой требуемого оборудования, необходимо независимое тестирование всего оборудования. Потенциальные ошибки оценки ВСР включают неточности определения реперной точки QRS комплексов, то тестирование должно включать все фазы: запись, отображение и анализ. Более точно оборудование можно протестировать по сигналам с известными свойствами ВСР (например смоделированными компьютером), чем по существующей базе данных уже оцифрованных ЭКГ.
В случае, если коммерческое оборудование используется для исследований физиологических и клинических аспектов ВСР, то независимое тестирование этого оборудования необходимо во всех случаях. Промышленные стандарты должны быть созданы, включающие эту или схожую стратегию.
Итоги и рекомендации
Чтобы минимизировать ошибки, вызванные неправильно созданными или некорректно использованными методами и оборудованием рекомендуется применять следующие правила:
– Применяемое для регистрации ЭКГ промышленное оборудование должно удовлетворять произвольным промышленным стандартам, сформулированным в терминах: отношение сигнал /шум, уровень режекторного подавления, полоса пропускания.
– Записывающие устройства на микросхемах должны восстанавливать сигнал без фазовых и амплитудных искажений; устройства для долговременной записи ЭКГ, использующие аналоговые магнитные носители должны регистрировать отметки времени.
–Коммерческое оборудование, используемое для анализа ВСР, должно удовлетворять техническим требованиям, перечисленным в разделе: «стандарты измерений ВСР» и его работа должна быть протестирована независимо от производителя.
– Для стандартизации физиологических и клинических исследований должны использоваться два типа записи : (а) кратковременная 5-минутная запись, выполняемая в физиологически стабильных условиях и обрабатываемая частотными методами и (б) номинальная 24-часовая запись, обрабатываемая временными методами.
– При клинических исследованиях с долговременной записью ЭКГ, пациенты должны находиться в достаточно схожих условиях и при схожем воздействии окружающей среды.
– При использовании статистических временных и частотных методов, сигнал должен быть тщательно отредактирован путем визуального просмотра и ручной коррекции RR 13 интервалов и классификации QRS комплексов. Автоматические фильтры, основанные на эвристической логике последовательности RR интервалов (т.е. исключение RR интервалов выходящих за заданные пределы) не должны освобождать от проверки качества последовательности RR интервалов.