В.В. Бороноев1, Н.В. Пупышева2

1,2 ФГБУН Институт физического материаловедения СО РАН (г. Улан-Удэ, Республика Бурятия, Россия)

Постановка проблемы. Метод пульсовой диагностики восточной медицины заслуживает внимания, поскольку представителям этой медицины удавалось весьма эффектно использовать на практике пульсовые колебания лучевых артерий для диагностики заболеваний. В отличие от современной сфигмографии, ориентированной, в основном, на оценку функционального состояния разных сторон деятельности сердечно-сосудистой системы, пульсовая диагностика восточной, в частности тибетской, медицины рассматривается как метод, обладающий широкими диагностическими возможностями.

Цель. Сравнить между собой различные методы определения временных интервалов сердечного цикла: поликардиографический (электрокардиограмма (ЭКГ), фонокардиограмма (ФКГ), скоростная кинетокардиограмма (ККГс), сфигмограмма сонной артерии (СФГса)) и сфигмографический (сфигмограммы лучевой артерии (СФГла) руки человека) и оценить погрешности измерения гемодинамических параметров сердечно-сосудистой системы по временным параметрам СФГла.

Результаты. Подтверждено, что разработанный на основе концепции о движении крови по сосудам в режиме повышенной текучести новый неинвазивный метод определения объемных, скоростных и других показателей функционирования сердечно-сосудистой системы, получивший название математического метода диагностики, расширен и позволяет анализировать привычные для врачей объемные и скоростные параметры с помощью СФГла.

Практическая значимость. Метод диагностики по пульсу болезней в тибетской медицине позволяет одновременно исследовать функциональное состояние 12 внутренних органов и состояние человека в целом. Сравнение между собой различных методов определения временных параметров сердечного цикла: поликардиографический (ЭКГ, ФКГ, ККГс, СФГса) и  СФГла (пульсограммы лучевой артерии руки человека), а также оценка погрешности измерения гемодинамических параметров сердечно-сосудистой системы по временным параметрам СФГла, позволяет перенести методики не только контурного, но и временного анализа кривых, входящих в поликардиографический метод, измеренных в области сердца и устья аорты на сфигмограмму лучевой артерии, что делает эти методики более простыми и менее обременительными для пациента.

Бороноев В.В., Пупышева Н.В. Временной анализ локальной структуры пульсовых сигналов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2026. T. 29. № 4. С. 47−57. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j156 04136-202604-05

1. Donden Yeshi Dr. Health through Balance. An Introduction to Тibetan Medicine. Delhi. 1986: 248.
2. Пупышев В.Н. Буддология. Тибетская медицина. Статьи, переводы, исследования. Иркутск: Изд-во «Оттиск. 2021. 388 с.
3. Zakharov V.N. Phenomenon of concentrical spiral separation of microparticles in laminar votical blood flow // The journal of cardiovascular surgery. 1995. V. 36, № 5. P. 475–482.
4. Shumakov V.I., Zakharov V.N. Yavleniye obrazovaniya vintovogo potoka krovi v serdechno-sosudistoi sisteme cheloveka i zhivotnykh ((Diplomaf or Discovery № 87, the International Association of the Authorsof Scientific Discoveries, Moscow 1998, September 29.
5. Поединцев Г.М. О режиме движения крови по кровеносным сосудам // Развитие новых неинвазивных методов исследования в кардиологии. Воронеж. 1983. С. 16–35.
6. Boronojew W.W. Pulstasten mit Computer. Das Wissen vom Heilen: Tibetische Medizin // Bern-Stuttgart-Wein. 1997. P. 152 –155.
7. Tyan C.C., Liu S.H., Chen J.Y., Liang W.M. A novel noninvasive measurement technique for analyzing the pressure pulse waveform of the radial artery // IEEE Trans. on Biomed. Eng. 2008. V. 55(1). P. 288–297. [doi:10.1109/TBME.2007.910681].
8. Xu L., Zhang D., Wang K. Wavelet-based cascaded adaptive filter for removing baseline drift in pulse waveforms // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2005. V. 52. № 11. P. 1973–1975.
9. Chen Y., Zhang L., Zhang D., Zhang D.Y. Computerized wrist pulse signal diagnosis using modified auto-regressive models // Journal of Medical Systems. 2011. V. 35. № 3. P. 321–328.
10. Danbing Jia, Dongyu Zhang, Naimin Li. Pulse Waveform Classification Using Support Vector Machine with Gaussian Time Warp Edit Distance Kernel // Computational and Mathematical Methods in Medicine V. 2014. 2014.
11. Lee J. The systematical analysis of oriental pulse waveform: apractical approach // Journal of Medical Systems. 2008. V. 32. № 1. P. 9–15.
12. Xu L., Meng M.Q.H., Qi X., Wang K. Morphology variability analysis of wrist pulse waveform for assessment of arteriosclerosis status // Journal of Medical Systems. 2010. V. 34. № 3. P. 331–339.
13. Бороноев В.В. Пульсовая диагностика заболеваний в тибетской медицине: физические и технические аспекты. Улан-Удэ: Изд-во БНЦ СО РАН. 2005. 320 с.
14. Пупышев В.Н. Тибетская медицина: язык, теория, практика. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1991. 140 с.
15. Boronoyev V.V. Pulse Wave Contour Analysis in Automated Mode // Biomedical Engineering. 2014. V. 48. № 4.P. 209–213.
16. Azargaev L.N., Boronoev V.V. The Use of the Differential Sphygmogram of the Radial Artery for Estimating the Pumping Function of the Heart // Human physiology 2007. V. 33. № 5. P. 567–576.
17. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: ИНФРА М.: Финансы и статистика. 1995. 384 с.
18. Boronoev V.V., Pupysheva N.V. Traditional medicine of three regions of Russia and the use of information technologies to investigate it // Indian Journal of Traditional Knowledge. 2023. V. 22. № 4. DOI: https://doi.org/10.56042/ijtk.v22i4.7250; https://or.niscpr.res.in/index.php/IJTK/article/view/7250.
19. Пупышева Н.В. Структура реальности в буддизме: система великих элементов. СПб.: ИД Танадук. 2024. 226 с.