Введение
Изучение функционального взаимодействия регуляторных систем кровообращения является актуальным направлением развития медицины в последние годы. Ранее был предложен показатель для оценки качества взаимодействия низкочастотных (НЧ) механизмов вегетативной регуляции кровообращения – суммарный процент фазовой синхронизации (индекс S) [1]. Расчет данного показателя основан на количественной оценке фазовой синхронизации колебаний с частотой 0.5-0.15 Гц, выделяемых из синхронных записей кардиоинтерваллограммы (КИГ) и фотоплетизмограммы (ФПГ). Было показано, что исследуемые НЧ-колебания, характеризующие вегетативную регуляцию разных отделов сердечно-сосудистой системы (ССС), могут спорадически демонстрировать длительные участки фазовой синхронизации. Количественная оценка данных участков с помощью предложенного индекса S показала свою потенциальную перспективность для развития методов клинической диагностики [2, 3]. Корреляция динамики индекса S и спектральных составляющих КИГ и ФПГ в течение длительного времени ранее не изучались.
Целью настоящей работы является исследование корреляции индекса S и спектральных оценок КИГ и ФПГ в ходе двухчасовых записей.
Материал и методы
В ходе экспериментов была проведена синхронная запись КИГ и пальцевой ФПГ у 23 условно здоровых добровольцев в возрасте около 20 лет, обладающих средним уровнем физической активности. Регистрация биологических сигналов проводилась при помощи многоканального электроэнцефалографа-анализатора ЭЭГА-21/26 "Энцефалан-131-03" модель 10 (НПКФ «Медиком-МТД», Россия) с комплектом стандартных датчиков. Продолжительность каждой записи составляла 120 минут. Частота дискретизации записи составляла 250 Гц.
Исследование проводилось в утренние часы (9.00-12.00), что позволило исключить влияние суточных колебаний в вегетативной регуляции ССС на результаты. Во время эксперимента человек находился в положении сидя. Дыхание испытуемого было произвольным.
Для исследования динамики колебаний уровня синхронизованности НЧ-колебаний по длительным двухчасовым записям КИГ и ФПГ индекс S оценивали в скользящих окнах длиной 300 секунд, со сдвигом окна в 10 секунд.
НЧ-колебания в КИГ и ФПГ выделялись с помощью полосовой фильтрации [0,05; 0,15] Гц. Предварительно КИГ была аппроксимирована кубическими сплайнами и ресемплирована до частоты дискретизации 5 Гц. Фильтрованный сигнал ФПГ прореживался до частоты дискретизации 5 Гц.
Спектральный анализ КИГ и ФПГ позволил определить различные временные показатели вариабельности сердечного ритма и вариабельности периферического кровотока. В общем случае в Фурье-спектрах этих сигналов можно различить характерные пики на частоте 0,3 Гц, 0,1 Гц и <0,05 Гц.
В настоящей работе рассматривались колебания, относящиеся к НЧ-области спектров. Для выделения этих составляющих вариабельности сердечного ритма и ФПГ использовался прямоугольный цифровой полосовой фильтр с полосой пропускания 0,05-0,15 Гц. Исследование частотных составляющих сигнала были направлены на определение низкочастотных (LF) и высокочастотных (HF) составляющих.
Для полученных 23 записей был проведен расчет S(t) и следующих спектральных составляющих: LFКИГ(t), HFКИГ(t), LFФПГ(t) и HFФПГ(t). Типичные зависимости рассчитанных показателей представлены на рисунке 1.
Для того чтобы ответить на вопрос, насколько высокоамплитудные модуляции индекса S во времени определяются низкочастотной динамикой ритмов в LF и HF диапазонах, проводились исследования корреляций S(t) попарно с LFКИГ(t), HFКИГ(t), LFФПГ(t) и HFФПГ(t): CLF-КИГ(τ), CHF-КИГ(τ), CLF-ФПГ(τ) и CHF-ФПГ(τ).
Расчет C(τ) осуществлялся независимо от значения τ по участку реализации фиксированной длины 3000 секунд, что позволило исключить влияние на оцениваемую величину взаимных корреляционных функций при оценке коэффициентов на больших (относительно длины реализаций) лагах.
Рисунок 1. Зависимости (а) – HFRR(t), (б) – LFRR(t), (в) – HFPPG(t), (г) – LFPPG(t), (д) – S(t) для испытуемого №6.
Результаты
В ходе анализа полученных корреляционных взаимодействий удалось найти подтверждение реципрокному характеру отношений HF и LF частотных составляющих в сигналах КИГ на нулевом или близком к 0 лаге.
Интересным наблюдением было наличие в 5 случаях (33% для CLF-КИГ(τ) и 30% для CLF-ФПГ(τ)) отрицательных корреляций S(t) с LFКИГ(t) и S(t) с LFФПГ(t), т.е. падение интенсивности колебаний в LF-диапазоне сопровождалось увеличением степени синхронизации S(t).
Также интересен факт наличия больших значимых корреляций обоих знаков суммарного процента фазовой синхронизации с колебаниями спектральной мощности КИГ и ФПГ в HF-диапазоне, который по построению не перекрывается по частоте с ритмами, использующимися для расчета S(t).
Заключение
Полученные результаты могут являться подтверждением сложного нелинейного взаимодействия между LF и HF-колебаниями в ССС.
Конфликт интересов
Работа выполнена при поддержке гранта Президента РФ МД-3318.2017.7.
- Kiselev AR, Karavaev AS, Gridnev VI, et al. Method of assessment of synchronization between low-frequency oscillations in heart rate variability and photoplethysmogram. Cardio-IT 2016; 3(1): e0101. http://dx.doi.org/10.15275/cardioit.2016.0101.
- Kiselev AR, Gridnev VI, Karavaev AS, et al. Evaluation of five-year risk of lethal outcome and development of cardiovascular disorders in patients with acute myocardial infarction on basis of 0.1-Hz rhythms synchronization in cardiovascular system. Saratov J Med Sci Res 2010; 6(2): 328-338. Russian. https://elibrary.ru/item.asp?id=15279658.
- Kiselev AR, Gridnev VI, Karavaev AS, et al. Individual approach to antihypertensive drug selection in hypertensive patients based on individual features of autonomic cardiovascular dysfunction. Arterial Hypertension 2011; 17(4): 354-360. Russian. https://elibrary.ru/item.asp?id=17023979.
Received 21 March 2017. Accepted 26 May 2017.
© 2017, Skazkina V.V., Ishbulatov Y.M., Kiselev A.R.
Corresponding author: Anton R. Kiselev. Address: Research Institute of Cardiology, 141, Chernyshevsky str., Saratov, 410028, Russia. E-mail: kiselev@cardio-it.ru