Продолжительность диагностики аритмий для оказания экстренной помощи не должна превышать нескольких десятков секунд

– Каковы цели и задачи проекта?

– Исследование направлено на решение фундаментальной междисциплинарной научной задачи – создание новых высокоэффективных методов и алгоритмов автоматического анализа поверхностных и внутрисердечных электрокардиограмм на основе достижений биомедицинской радиоэлектроники, распознавания образов и математического анализа сигналов в частотной, временной и частотно-временной областях. Это нужно для распознавания опасных для жизни человека аритмий: фибрилляции и трепетания предсердий, желудочковых тахикардий, фибрилляции желудочков, а также и их предвестников. 

Для их обнаружения и классификации мы предлагаем использовать новые методы автоматического анализа и обработки биомедицинских сигналов. Они основаны на спектрально-временном описании сигналов, многомерном анализе диагностически значимых признаков и разработке логических и структурных решающих функций, на закономерностях изменения поверхностной электрокардиограммы (ЭКГ) при нарушениях передачи возбуждения по проводящей системе сердца – внутрисердечной электрограмме (ЭГ). Решение этой научной проблемы чрезвычайно важно для усовершенствования современных медицинских диагностических приборов и систем и находится в русле развития цифровой медицины в России. 

– А как же традиционная ЭКГ?

– Электрокардиография представляет собой относительно недорогой инструмент диагностики в кардиологии. Но дело в том, что существующие системы автоматического компьютерного анализа ЭКГ не дают точной диагностики, особенно в режиме реального времени, уступая по качеству традиционному визуальному анализу сигнала. При диагностике опасных аритмий по поверхностной ЭКГ нет возможности оценить электрофизиологическое состояние отделов миокарда, выявить пусковые факторы аритмий, функциональные и морфологические причины нарушений ритма сердца. Фактически по поверхностной электрокардиограмме регистрируется интегральная картина распространения электрического возбуждения по проводящей системе сердца и миокарду.

Для получения более достоверной диагностики сегодня кардиологам приходится прибегать к длительной регистрации ЭКГ и отсроченному анализу ранее записанных фрагментов ЭКГ (off-line анализ). Но известно, что для оказания пациенту экстренной помощи продолжительность диагностики аритмий не должна превышать нескольких десятков секунд. Внедрение новых методов цифровой обработки сигналов, которые мы предлагаем, позволит устранить противоречие между достоверностью диагностики и ее продолжительностью, сделав диагностику в режиме реального времени максимально достоверной.

Мы намерены выявить закономерности изменения внутрисердечных электрограмм (ЭГ) при нарушениях передачи возбуждения по проводящей системе сердца и миокарду, используя совместный анализ синхронных записей поверхностных ЭКГ и внутрисердечных электрограмм, а также выявить новый класс предикторов опасных аритмий, которые сегодня не используются при диагностике нарушений ритма сердца, и расширить комплекс диагностически значимых показателей для автоматической диагностики нарушений сердечного ритма. Такой подход позволяет в значительной степени повысить точность и эффективность автоматической диагностики наиболее опасных форм аритмий, которые ассоциированы с тяжелыми осложнениями (инсульт, застойная сердечная недостаточность) и внезапной смертью.

– Этим и объясняется решение Российского фонда фундаментальных исследований о выделении гранта на данное исследование?

– С проектом «Разработка новых алгоритмов автоматического распознавания опасных нарушений сердечного ритма по поверхностной и инвазивной электрокардиограмме» в июле 2018 года мы стали победителями конкурса на лучшие научные проекты междисциплинарных фундаментальных исследований по теме «Фундаментальные проблемы биомедицинской радиоэлектроники» в направлении «Разработка новых методов анализа электрокардиограмм, магнитокардиограмм и энцефалограмм».

Наш коллектив имеет многолетний опыт теоретических и экспериментальных исследований по актуальным проблемам биомедицинской радиоэлектроники, методам и алгоритмам автоматического анализа биомедицинских сигналов, которые осуществляются в сотрудничестве с биологами и врачами Национального медицинского исследовательского центра имени В.А. Алмазова. Результаты исследований внедрены в разработки компьютерных биомедицинских систем, медицинских цифровых приборов и систем для кардиологии, а также в их программно-алгоритмическое и аппаратное обеспечение. Есть большой опыт разработки совместно с рядом предприятий медицинских цифровых приборов и систем для кардиологии.

– Зафар Мухамедович, каковы ожидаемые результаты исследования и их научная значимость? 

– Будут получены следующие результаты:

1. Метод и алгоритмы диагностики фибрилляции предсердий (ФП) в режиме реального времени, реализующие логические решающие правила с использованием следующих параметров ЭКГ: ВСР, вариабельность TQ комплекса, морфология P сегмента, оценка спектральной плотности мощности (СПМ) f- волн.
   Алгоритмы предназначены для систем удаленного мониторинга и on-line обнаружения эпизодов ФП у пациентов с нарушениями сердечного ритма с целью оказания экстренной медицинской помощи, а также для подбора врачом лекарственных средств в персонифицированных телемедицинских системах. 

2. Метод и алгоритмы выявления эпизодов трепетания предсердий (ТП) и предсердных экстрасистол (ПЭ) в режиме реального времени на основе использования в логических правилах диагностически значимых показателей, учитывающих особенности распределения СПМ f- волн ЭКГ и соотношение длительностей смежных кардиоциклов.
   Алгоритмы предназначены для систем удаленного мониторинга и on-line обнаружения ТП и ПЭ у пациентов с нарушениями сердечного ритма с целью повышения точности диагностики ФП, а также оказания экстренной медицинской помощи по устранению этих аритмий. 

3. Методы и алгоритмы дифференциальной диагностики опасных предсердных нарушений (ФП, ТП, ПЭ), предназначенные для удаленного мониторинга состояния здоровья пациента с нарушением сердечного ритма в системах персонифицированной медицины. 

4. Методы и алгоритмы анализа псевдофазовых портретов ритмограмм, предназначенные для распознавания ФП, частых ПЭ, нормального синусового ритма, отличающихся выраженностью хаотических компонент в последовательности кардиоинтервалов.
   Предполагается, что данные о нелинейных компонентах в анализируемых последовательностях позволят повысить качество алгоритмов распознавания эпизодов ФП. Кроме того, анализ фазовых портретов в реальном времени может быть использован с целью прогнозирования развития выявленного нарушения ритма в системах непрерывного наблюдения. 

5. Методы верификации эффективности алгоритмов автоматической диагностики предсердных аритмий с использованием внутрисердечных электрических сигналов. 

6. Алгоритмы автоматической дискриминации предсердных и желудочковых тахиаритмий с использованием внутрисердечных электрограмм для оптимизации работы автоматических дефибрилляторов. 

7. Методы и алгоритмы распознавания по ЭКГ крайне опасных аритмий: мелковолновой фибрилляция желудочков (ФЖ) сердца, крупноволновой ФЖ (трепетание желудочков сердца, ТЖ). Обнаружение этих нарушений должно быть реализовано непрерывно в реальном времени по коротким фрагментам ЭКС длительностью 2–10 с. Показатели чувствительности и специфичности должны быть не ниже 95%, что по сравнению с известными алгоритмами гарантирует высокую надежность их работы.
   Алгоритмы предназначены для систем непрерывного наблюдения за ЭКГ больного в реанимациях, систем удаленного мониторинга, для использования в имплантируемых кардиостимуляторах. Надежное распознавание эпизодов ФЖ по коротким фрагментам ЭКГ обеспечивает возможность срочного применения реанимационных мер для восстановления работы сердца. 

8. Методы и алгоритмы распознавания по ЭКГ предикторов развития устойчивых жизнеопасных желудочковых тахиаритмий с возможностью оповещения с классификацией уровня тревоги по степени опасности аритмии.
   Алгоритмы предназначены для различных систем непрерывного наблюдения за ЭКГ больного. Обнаружение в реальном времени фрагментов ППТ способствует своевременному предотвращению катастрофических для пациента состояний, повышает эффективность кардиологического мониторинга. 

9. Методы и алгоритмы распознавания по ЭКГ пароксизмальной желудочковой тахикардии (ПЖТ) и частой желудочковой экстрасистолии (ЖЭ).
   Алгоритмы предназначены для удаленного мониторинга по ЭКГ пациентов с нарушениями ритма сердца. Своевременное распознавание эпизодов ПЖТ и ЖЭ позволяет врачу вовремя купировать эти аритмии, не допуская срыва на фибрилляцию желудочков сердца. 

10. Метод и алгоритм прогноза степени фиброзных изменений миокарда предсердий по корреляция с математическим портретом фибрилляции у конкретного пациента с целью оптимизации индивидуальной тактики лечения.

Мы уверены, что внедрение результатов исследования в здравоохранение и медицинскую промышленность повысит качество лечения больных, эффективность работы кардиомониторов, наружных и имплантированных электрокардиостимуляторов и кардиовертеров-дефибрилляторов.