CARDIO CYCLE STRUCTURE PARAMETERS AND THEIR MATHEMATICAL RELATIONSHIP (UNDER A LOAD)
- 1 вед. науч. сотрудник, Государственный научный центр Российской Федерации «Институт медико-биологических проблем» РАН - ГНЦ РФ - ИМБП РАН (Москва)
- 2,3 д.м.н., ГНЦ РФ - ИМБП РАН
- 4 д.б.н., ГНЦ РФ - ИМБП РАН
- 5 д.м.н., проф., РУДН (Москва)
Abstract
Curves obtained during the simultaneous recording of contractions of different parts of the heart and the electrocardiogram allow to establish relationships between the cardiac cycle phases and the accompanying electrical phenomena. The available literature lacks any serious analysis of the situational periodic increase and decrease of ECG R-wave amplitude which, in general terms, reflects the energy potential of the myocardium. The study of 150 men and women-s dynamics of R-wave amplitude was conducted during the expertise rearing to 5000 m altitude. Also, biochemical blood values taken before and after the rearings were compared. The trend and the periodic component were selected with the «Caterpillar»-SSA method. Changes in R-wave changes depend on the reference biochemical blood values; thus, it is possible to suggest the role of biological sub-stratum in forming periodical rhythm of ECG R-wave amplitude change.
How to cite
Савина Н.В., Гончарова А.Г., Брагин Л.Х., Носовский А.М., Северин А.Е. ПАРАМЕТРЫ СТРУКТУРЫ СЕРДЕЧНОГО ЦИКЛА И ИХ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЗАВИСИМОСТЬ ПРИ НАГРУЗКЕ // Технологии живых систем. 2010. № 6. С. 29–33.
References
- Сорока Э. М. Структурная гармония систем. Минск: Наука и техника. 1984. С. 264.
- Цветков В. Д. Системная организация деятельности сердца млекопитающих. Пущино: ПНЦ РАН. 1993. С. 134.
- Урманцев Ю. А. Симметрия природы и природа симметрии. М.: Мысль. 1974. С. 229.
- Александров Ф. И., Голяндина
Н. Э. Выбор параметров
при автоматическом выделении трендовых и периодических составляющих временного ряда
в рамках подхода «Гусеница»
SSA. СПб.: Петербургский гос. ун-т. 2005. - Golyandina, N., Nekrutkin, V., Zhigljavsky, A., Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. BocaRaton: Chapman& Hall/CRC, 2001.
- Elsner, J., Tsonis, A., Singular Spectrum Analysis. A New Tool in Time Series Analysis. New York: Plenum Press. 1996.
- Vautard, R., Yiou, P., Chil, M., Singular-spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals // Physica D. 1992. V. 58. P. 95-126.
