КОМПОНЕНТНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОВЕРХНОСТНОГО ЭКГ-КАРТИРОВАНИЯ И КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА НАРУШЕНИЙ РИТМА СЕРДЦА

И.П. Полякова¹, Д.Н. Родионов ²

1-НПЦИК,
2-НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН,
г. Москва

Поверхностное ЭКГ-картирование (ПК) или одномоментная регистрация множественных отведений ЭКГ со всей поверхности грудной клетки стало активно использоваться в связи с внедрением в клиническую практику современных компьютерных технологий. В зависимости от преследуемых целей анализ данных ПК осуществляется различными методами. Самый распространенный – качественный анализ изопотенциальных или изоинтегральных карт. Сущность его состоит в описании формы и динамики распределений поверхностного потенциала или его функции за сердечный цикл. Необходимостью при практическом использовании ПК является сравнение построенных карт, например, нормы и патологии, при динамическом наблюдении пациента и т.д. При этом “нормальную” карту получают осреднением амплитуд потенциала или его функции в каждом отведении для достаточно большого числа объектов в контрольной группе. Контрольной картой может также служить карта обследуемого пациента, полученная ранее (до нагрузки или до операции и т.п.).

Перспективным представляется поиск такого количественного метода анализа поверхностных карт, который позволил бы свести всю совокупность данных к небольшому количеству числовых параметров, что в свою очередь позволит автоматизировать процесс диагностики заболеваний сердца. В качестве такого метода был рассмотрен компонентный анализ интегральных карт. При таком подходе любую поверхностную карту j-го пациента,, построенную по данным измерений в n точках на поверхности тела, рассматривают как n-мерный вектор (в нашем исследовании n=80), Mj = [m_1,j , m_2,j , .... m_80,j ], где m_i,j – моментное значение потенциала или его функции в i-й точке (i=1,2 …80). Тогда карты р пациентов, объединенных по какому-либо признаку, формируют матрицу данных размерности 80 х р.

Набор ортонормированных векторов C_k=[ c_1,k , c_2,k , .... c_80,k ] в 80-мерном пространстве позволяет представить каждый вектор Mj в виде взвешенной суммы ортонормированных векторов M_j = a_j,1 C₁ + a_j,2 C₂+ ... + a_j,k C_k+ ... + a_j,80 C₈₀, где a_j,k - коэффициенты разложения.

Определение минимального количества параметров, анализ которых необходим для характеристики распределений отдельных пациентов и всей группы и построения диагностических критериев по данным ПК, позволило бы ограничить данное разложение. В разложении M_j = a_j,1 C₁ + a_j,2 C₂+ ... + a_j,k C_k+ ... + a_j,q C_q+ E_q по ограниченному числу q ( q< 80) мы минимизировали ошибку E_q разложения поверхностной карты, выбирая в качестве ортонормированной базы – собственные вектора C_k матриц К – усредненных смешанных вторых моментов от исходной матрицы данных.

Значения элементов каждого собственного вектора C_k = [ c_1,k , c_2,k , .... c_80,k ] можно представить на развертке поверхности торса как поверхностную карту собственного вектора C_k; в таком случае каждый коэффициент a_j,k показывает вес на карте j-го субъекта тех картин распределения, которые вносит собственный вектор C_k. Оценку вклада вектора C_k в исходное распределение дает параметр I_k, рассчитанный как I_k = (l_k / trace (K) ) х 100%, где l_k - k-е собственное значение матрицы К, соответствующее вектору C_k.

Мы проанализировали, каковы особенности параметров разложения поверхностных изоинтегральных карт, построенных на разных интервалах сердечного цикла здоровых лиц и пациентов с определенными формами нарушений ритма сердца, и как, в зависимости от числа q собственных векторов, входящих в соответствующее разложение, меняется их совокупный вклад I и ошибка разложения E_q.

В группе нормы при анализе изоинтегральных карт QRS, ST-T, QRST первые три собственных вектора показали гладкое дипольное рапсределение, собственные вектора свыше третьего показали более сложное мультипиковое распределение. На интервале QRS q=12 позволяет достичь относительной ошибки в 2%, в то время как на интервале ST-T достаточно для тех же условий q=6.

При компонентном анализе изоинтегральных карт пациентов с манифестирующим синдромом предвозбуждения миокарда желудочков и пациентов с синдромом удлиненного интервала QT мы получили количественное выражение отличий поверхностного распределения электрического поля сердца от нормальной картины, что затруднено при традиционном анализе карт.

Т.о., представление поверхностных карт в виде взвешенной суммы ограниченного числа фундаментальных распределений - собственных векторов, и учет вклада каждого вектора в пространственное распределение электрического поля сердца конкретного пациента делает возможным выделение и количественную оценку диагностических признаков, неочевидных при визуальной проверке поверхностных карт, тем самым создавая основу для автоматизированной диагностики.

Содержание конференции | Секция1