Особенности применения методов нелинейной динамики для анализа сигналов вариабельности сердечного ритма

В.С. Кубланов; В.И. Борисов; С.В. Поршнев

Особенности применения методов нелинейной динамики для анализа сигналов вариабельности сердечного ритма

В.С. Кубланов¹, В.И. Борисов², С.В. Поршнев³

научная статья Страницы: 30-37

¹ д.т.н., профессор, руководитель Научно-исследовательского медико-биологического инженерного центра высоких технологий, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина ( г. Екатеринбург)
² аспирант, кафедра радиоэлектроники информационных систем, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
³ д.т.н., профессор, зав. кафедрой радиоэлектроники информационных систем, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина

Ключевые слова: анализ вариабельности сердечного ритма методы нелинейной динамики временны́е ряды показатель Херста мульти¬фрактальный анализ

Аннотация

Рассмотрены особенности использования метода оценки показателя Херста и метода мультифрактального анализа для анализа кратковременных рядов вариабельности сердечного ритма. Представлены результаты использования оценок показателя Херста и ширины мультифрактального спектра для решения задачи идентификации нозологического статуса пациентов при выполнении пассивной ортостатической пробы.

Для цитирования

Кубланов В.С., Борисов В.И., Поршнев С.В. Особенности применения методов нелинейной динамики для анализа сигналов вариабельности сердечного ритма // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 8. С. 30–37.

Список источников

Heart rate variability. Standatds of Measurement, Physiological interpretation and clinical use // Circulation. 1996. V.93. P.1043-1065.
Баевский Р.М. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем: Методические рекомендации // Вестник аритмологии. 2001. № 24. С. 65-87.
Вейн А.М. и др. Вегетативные расстройства: клиника, лечение, диагностика. М.: Медицинское информационное агентство. 1998. 752 с.
GoldbergerA.L. etal.Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2002. V.19. P. 2466-2472.
Costa M. et al. Multiscale Analysis of Heart Rate Dynamics: Entropy and Time Irreversibility Measures // Cardiovascular Engineering. 2008. V.71. P. 18-25.
Bernaola-Galvan P. et al. Scale Invariance in the Nonstationarity of Human Heart Rate // Physical Review. 2001. V.87. №16. P.168-175
Richman J.S., Moorman J.R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy // American Journal of Physiology, Heart and Circulatory Physiology. 2000. V.278. P.2039-2049.
Kantelhardt J.W. et al. Characterization of sleep stages by correlations in the magnitude and sign of heartbeat increments // Physical Review. 2002. V.65. P.87-95.
Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // In Dynamical systems and turbulence. 1981. V.898. P. 366-381.
Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D. 1983. V.9. P. 189-208.
Hurst H.E. et al. Long-term Storage: An Experimental Study. London: Constable. 1965. 145 p.
Mandelbrot B.B. Multifractals and 1 / f Noise: Wild Self - Affinity in Physics (1963-1976). NewYork: Springer-Verlag. 1999. 442 p.
Ардашев А.В., Лоскутов А.Ю. Практические аспекты совре-менных методов анализа вариабельности сердечного ритма. М.: ИД МЕДПРАКТИКА-М. 2011. 128 с.
Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС. 2002. 335 с.
Abry P., Flandrin P., Taqqu M.S., Veitch D.Self-similarity and long-range dependence through the wavelet lens / In P. Doukhan, G. Oppenheim, M.S. Taqqu(eds.). Theory and applications of long-range dependence. Boston: Birkhäuser. 2003. P. 527-556.
Flandrin P. Wavelet analysis and synthesis of fractional Brownian motion // IEEE Transactions on Information Theory. 1992. V. 38. P. 910-917.
Кроновер Р.М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. М.: Постмаркет. 2000. 350 c.
Abry P., Sellan F. The wavelet-based synthesis for the fractional Brownian motion // Applied and Computational Harmonic Analysis. 1996. № 3(4). P. 377-383
Massey, F. J. The Kolmogorov-Smirnov Test for Goodness of Fit // Journal of the American Statistical Association. 1951. V. 46. P. 68-78.
Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2006. 816 с.
Поршнев С.В., Копосов А.С. Использование аппроксимации Розенблатта-Парзена для восстановления функции распределения непрерывной случайной величины с ограниченным одномодальным законом распределения // В мире научных открытий. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2013. № 10(46). C. 235-260.
Ihlen A. F. Introduction to multifractal detrended fluctuation analysis in Matlab // Frontiers in physiology. 2012. V. 3. P.141-150.
Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН. 1999. 261 с.
Хаспекова Н.Б. Диагностическая информативность мониторирования вариабельности сердечного ритма // Вестник аритмологии. 2003. № 32. Р. 15-23.

[1] Heart rate variability. Standatds of Measurement, Physiological interpretation and clinical use // Circulation. 1996. V.93. P.1043-1065.

[2] Баевский Р.М. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем: Методические рекомендации // Вестник аритмологии. 2001. № 24. С. 65-87.

[3] Вейн А.М. и др. Вегетативные расстройства: клиника, лечение, диагностика. М.: Медицинское информационное агентство. 1998. 752 с.

[4] GoldbergerA.L. etal.Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2002. V.19. P. 2466-2472.

[5] Costa M. et al. Multiscale Analysis of Heart Rate Dynamics: Entropy and Time Irreversibility Measures // Cardiovascular Engineering. 2008. V.71. P. 18-25.

[6] Bernaola-Galvan P. et al. Scale Invariance in the Nonstationarity of Human Heart Rate // Physical Review. 2001. V.87. №16. P.168-175

[7] Richman J.S., Moorman J.R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy // American Journal of Physiology, Heart and Circulatory Physiology. 2000. V.278. P.2039-2049.

[8] Kantelhardt J.W. et al. Characterization of sleep stages by correlations in the magnitude and sign of heartbeat increments // Physical Review. 2002. V.65. P.87-95.

[9] Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // In Dynamical systems and turbulence. 1981. V.898. P. 366-381.

[10] Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D. 1983. V.9. P. 189-208.

[11] Hurst H.E. et al. Long-term Storage: An Experimental Study. London: Constable. 1965. 145 p.

[12] Mandelbrot B.B. Multifractals and 1 / f Noise: Wild Self - Affinity in Physics (1963-1976). NewYork: Springer-Verlag. 1999. 442 p.

[13] Ардашев А.В., Лоскутов А.Ю. Практические аспекты совре-менных методов анализа вариабельности сердечного ритма. М.: ИД МЕДПРАКТИКА-М. 2011. 128 с.

[14] Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС. 2002. 335 с.

[15] Abry P., Flandrin P., Taqqu M.S., Veitch D.Self-similarity and long-range dependence through the wavelet lens / In P. Doukhan, G. Oppenheim, M.S. Taqqu(eds.). Theory and applications of long-range dependence. Boston: Birkhäuser. 2003. P. 527-556.

[16] Flandrin P. Wavelet analysis and synthesis of fractional Brownian motion // IEEE Transactions on Information Theory. 1992. V. 38. P. 910-917.

[17] Кроновер Р.М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. М.: Постмаркет. 2000. 350 c.

[18] Abry P., Sellan F. The wavelet-based synthesis for the fractional Brownian motion // Applied and Computational Harmonic Analysis. 1996. № 3(4). P. 377-383

[19] Massey, F. J. The Kolmogorov-Smirnov Test for Goodness of Fit // Journal of the American Statistical Association. 1951. V. 46. P. 68-78.

[20] Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2006. 816 с.

[21] Поршнев С.В., Копосов А.С. Использование аппроксимации Розенблатта-Парзена для восстановления функции распределения непрерывной случайной величины с ограниченным одномодальным законом распределения // В мире научных открытий. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2013. № 10(46). C. 235-260.

[22] Ihlen A. F. Introduction to multifractal detrended fluctuation analysis in Matlab // Frontiers in physiology. 2012. V. 3. P.141-150.

[23] Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН. 1999. 261 с.

[24] Хаспекова Н.Б. Диагностическая информативность мониторирования вариабельности сердечного ритма // Вестник аритмологии. 2003. № 32. Р. 15-23.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи