Л.А. Манило1, В.И. Меньшикова2, А.П. Немирко3, З.М. Юлдашев4, А.А. Татаринова5, Д.А. Степанов6

1–4 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (Санкт-Петербург, Россия)
5, 6 ФГБУ "НМИЦ им. В. А. Алмазова" Минздрава России (Санкт-Петербург, Россия)
1 lmanilo@yandex.ru, 2 vasiliy3me3@yandex.ru, 3 apn-bs@yandex.ru

Постановка проблемы. Внезапная сердечная смерть – это внезапный и необратимый процесс, основная причина которого до сих пор не до конца изучена. Шанс спасти человека, находящегося в состоянии клинической смерти, хоть и минимальный, но существует. Данная работа посвящена прогнозированию возникновения внезапной сердечной смерти (ВСС) по показателям вариабельности сердечного ритма (ВСР). Разработка новых методов прогнозирования позволит определить такое опасное состояние задолго до появления начальных симптомов. Вовремя предпринятые меры повышают шанс спасения человека.

Цель. Исследовать возможность прогнозирования ВСС с использованием нелинейного анализа сердечного ритма.

Результаты. Рассмотрен подход к прогнозированию ВСС, основанный на анализе следующих показателей ВСР: стандартное отклонение RR-интервалов, энтропия Шеннона, аппроксимированная энтропия, многомасштабная вариация. Параметры оценивались по десятиминутным фрагментам сигнала, выбранным на разных временных промежутках от момента возникновения ВСС (от 10 до 70 мин). Проведены эксперименты по распознаванию двух состояний: норма и состояние перед возникновением ВСС с использованием двух сертифицированных баз ЭКГ-записей PhysioNet. Классификация проведена методом линейного дискриминанта Фишера. Оценены показатели эффективности распознавания для разных сегментов ритмограммы, отличающихся временем задержки по отношению к ВСС.

Практическая значимость. Полученные результаты важны для расширения функций систем мониторного контроля ЭКГ с целью предупреждения возможных критических состояний пациента.

Манило Л.А., Меньшикова В.И., Немирко А.П., Юлдашев З.М., Татаринова А.А., Степанов Д.А. Прогнозирование внезапной сердечной смерти по показателям вариабельности сердечного ритма // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 2. С. 5−13. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202502-01

1. Бойцов С.А., Линчак Р.М., Недбайкин А.М., Семенцова Е.В., Юсова И.А., Струкова И.В. Эпидемиология внезапной сердечной смерти: что мы знаем сегодня? // Клиническая практика. 2014. № 4 (20). С. 13–15.
2. Бокерия О. Л., Ахобеков А. А. Внезапная сердечная смерть: механизмы возникновения и стратификация риска // Анн. аритм. 2012. № 3. С. 6–7.
3. Sudden Cardiac Death Holter Database. PhysioNet. URL: https://physionet.org/content/sddb/1.0.0/
4. MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database. PhysioNet. URL: https://physionet.org/content/nsrdb/1.0.0/
5. Yang, J., Sun, Z., Zhu, W. et al. Intelligent prediction of sudden cardiac death based on multi-domain feature fusion of heart rate variability signals. EURASIP J. Adv. Signal Process. 2023. 32.
6. Степанов Д.А., Татаринова А.А. ЭКГ-стратификация риска внезапной сердечной смерти и жизнеугрожающих желудочковых аритмий // Вестник аритмологии. 2024 № 31(1). С. 1–4.
7. Van Hoogenhuyze D., Martin G., Weiss J., Schaad J., Singer D. Spectrum of heart rate variability. Proc. Comput. Cardiol. 1989. P. 1–10.
8. Немирко А.П., Манило Л.А., Калиниченко А.Н. Математический анализ биомедицинских сигналов и данных. М.: Физматлит. 2017. 248 с.
9. Costa M.D., Goldberger A.L., Peng C.-K. Multiscale entropy analysis of biological signals. Phys Rev. E. Stat. Nonlin. Soft Matter Phys. 2005. № 71.
10. Shi M., He H., Geng W., et al. Early detection of sudden cardiac death by using ensemble empirical mode decomposition-based entropy and classical linear features from heart rate variability signals. Frontires in Physiology. 2020. № 11. С. 118.