Диссертация (Разработка технологии и программно-аппаратного комплекса для исследования структуры сна человека), страница 4

1.4),– расшифровкой ПСГ записи путём её визуального анализа, чтовсе ещё остаётся основным способом определения структурысна и занимает около 1,5 часов;Рис. 1.4. Подготовка пациента к проведению ПСГ2. высокая стоимость исследования, которая определяется следующимифакторами:– высокой трудоёмкостью исследования,– необходимостью привлечения высококвалифицированногоперсонала,– высокой стоимостью ПСГ оборудования,– необходимостью в специально оборудованном помещении,– низкой пропускной способностью (1 пациент в сутки на однооборудованное место);3. значительный дискомфорт для пациента, что может приводитькснижениюобъективностиисследования,таккакналичие25многочисленных датчиков и непривычность обстановки могут влиятьна продолжительность, структуру и качество сна.Амбулаторная (домашняя) ПСГ представляет собой более «лёгкий»вариантПСГсрегистрируемыхуменьшениемсигналовиколичестваавтономнымиспользуемыхмодулем(Рис.электродов,1.5).Какправило, используются одноканальные модификации ЭЭГ, ЭМГ, ЭОГ,а видеомониторинг не проводится.

По сравнению с лабораторной ПСГ,амбулаторная не требует оборудованной лаборатории, оборудование стоитдешевле, подготовка пациентов проходит быстрее, исследование — особенноесли оно проводиться в привычной (домашней) обстановке — не стольдискомфортно для пациента. В тоже время точность исследования снаснижается, а основные недостатки лабораторной ПСГ остаются, хоть и вменьшей степени.Рис. 1.5. Домашняя ПСГ [45]Кардиореспираторныймониторинг(Рис.1.6)проводитсядлядиагностики НДВС. При кардиореспираторном мониторинге, как правило,регистрируют: ЭКГ, абдоминальные и торакальные дыхательные усилия,ороназальный поток воздуха, сатурацию кислородом крови.

Определение26структуры сна по результатам кардиореспираторного мониторинга, натекущий момент, в клинической практике не проводится.Рис. 1.6. Кардиореспираторный мониторинг [46]Пульсоксиметрия (Рис. 1.7) представляет собой метод регистрациисатурации кислородом крови и применяется для скрининга НДВС. Вслучае наличия подозрения на наличие НДВС по результатом исследования,проводится ПСГ или кардиореспираторный мониторинг.Рис. 1.7. Пульсоксиметр [47]Актиграфия (Рис. 1.8) представляет собой метод определения цикла«сна–бодрствования» на основе анализа движений недоминантной руки иприменяется при диагностики нарушений цикла «сна–бодрствования» иинсомнии.

Диагноз обычно подтверждается с помощью ПСГ.Множественный тест латенции ко сну — метод, позволяющий оценитьвыраженность дневной сонливости. Данный тест проводиться после ночного27Рис. 1.8. Актиграфия [48]ПСГ исследования. Пациент в течении дня после проведённого ночного ПСГисследования, с интервалом в 2 часа, на 20 минут изолируется в затемнённомзвукоизолированном помещении (лаборатории сна) с подключённом к немуполисомнографом, где он, лежа на кровати, должен сопротивляться желаниюзаснуть. Какая-либо деятельность в это время запрещена.Дневники сна (Рис.

1.9) позволяют оценить насколько нарушенаспособность инициации и поддержания сна, а также соблюдение гигиены снапациентом.Длительность наблюдения за сном с помощью дневника можетсоставлять от недели до нескольких месяцев, в ходе которых пациентунеобходимо указывать время отхода ко сну, сколько времени занялозасыпание, время пробуждения, количество пробуждений во время сна и ихобщее время, и др. Однако, в многочисленных исследованиях показано, чтоспособности к оценке длительности сна, количества и продолжительностипробуждений у человека ограничены, и, в большинстве случаев, субъективнаяоценка сна значительно отличается от объективных показателей [50–52].В некоторых случаях это приводит к парадоксальной инсомнии, когда,несмотря на то что объективно измеренные продолжительность и структурасна соответствует норме, пациент сообщает о трудностях в инициации иподдержании сна.28Рис.

1.9. Пример дневника сна [49]Опросники используются для формализации субъективной оценкипациентом качества сна и дневной сонливости. Наиболее распространеннымявляется Шкала сонливости Эпворта (Epworth Sleepiness Scale), в которойпациенту необходимо оценить вероятность того, что он может заснуть причтении сидя, просмотре телевизора, сидя в театре или на собрании, во времядневного отдыха лежа, во время разговора при положении сидя, после обеда,сидя в машине во время её остановки на несколько минут и т.д.1.4Аналитический обзор литературыНе смотря на отдельные работы, посвящённые разработке методов длядлительного мониторинга сна на основе анализа ЭЭГ или ЭОГ, большинстворабот в данной области направлено на использование кардиореспираторных29параметров, поскольку они могут быть зарегистрированы более комфортнымдля пациента путём, чем ЭЭГ и ЭОГ.Первые работы посвящённые определению структуры сна на основеанализа кардиореспираторных параметров появились в конце 80-х годов [53;54].

Однако, активное развитие исследований в данной области началось с2000-х. На Рис. 1.10 показана динамика публикационной активности в даннойобласти с 2004 по 2015, публикации автора диссертации не включены.Рис. 1.10. Количество публикаций посвящённых определению структуры снаКак видно на Рис. 1.10 в большинстве работ для определенияструктуры сна, используются анализ ВСР, которая регистрируется спомощью контактных (ЭКГ) или бесконтактных (баллистокардиография,БКГ) технологий. Однако, отдельные работы посвящены исследованиювозможности определения структуры сна на основе анализа дыхательныхдвижений.

Так, в 2006 г. Sazonova et al. [55] предприняли попыткуавтоматического разделения бодрствование/сон и активный/тихий сон длямладенцев на основе анализа двигательной активности и дыхательныхдвижений. В 2008 г. Chung et al. [56] исследовали возможность выделенияФБС на основе анализа частоты дыхания на 3 взрослых испытуемых, а в302009 г. на 22 испытуемых используя несколько респираторных признаков [57].Terrill et al. в 2010 [58] и 2012 [59] гг. исследовали возможность определенияструктуры сна младенцев на основе анализа дыхательных движений.

В2013 г. Long et al. [60] показали возможность разделения ФБС/ФМС наоснове амплитудных характеристик сигнала респираторной индуктивнойплетизмографии (РИП), и только в 2014 г. за их авторством вышлапервая публикация, показывающая возможность определения структуры сна(ПБ–ФБС–ПС–ГС) на основе анализа сигнала РИП [61].В 2006 г. S.J. Redmond и C. Heneghan из Университетского колледжаДублина (Дублин, Ирландия) опубликовали наиболее известную в даннойобласти статью [62] (122 цитирования по данным Google Scholar на моментнаписания диссертации).

В этой работе была проведена классификацияэпох сна на три класса (ПБ–ФБС–ФМС) у испытуемых с НДВС наоснове признаков извлечённых из: ВСР, полученной путём анализа ЭКГ;паттерна дыхания, зарегистрированного с помощью РИП, и паттерна дыхания,извлечённого из ЭКГ (electrocardiogram-derived respiration, EDR). Несмотряна сравнительно низкое качество определения структуры сна (каппа Коэна = 0,32), в данной работе было предложено использование ряда признаковдля классификации эпох, которые нашли своё применение в последующихработах, включая данную диссертацию.Redmond et al. опубликовали продолжение этой работы в 2007 году[63].

В новой публикации практически идентичная методология былаиспользована для определения 2-х (сон–бодрствование) и 3-х (ФБС–ФМС–ПБ)стадийной структуры сна у испытуемых без НДВС. Каппа Коэна для3-х классов составила 0,45, а для двух 0,57. Улучшение результатов,по сравнению с публикацией 2006 г., объясняется отсутствием НДВС уиспытуемых, однородностью выборки (32 мужчины со средним возрастом42,0 ± 7,4), а также применением метода учёта особенностей структурысна — эпохи классифицировались линейным дискриминантным анализом с31использованием априорных вероятностей принадлежности эпохи к той илииной стадии сна или бодрствованию в зависимости от ее положения в записи.Long et al. из компании Philips Research (Эйндховен, Нидерланды)в 2012–2015 гг.

опубликовали серию работ посвящённых определениюструктуры сна на основе кардиореспираторных параметров [?; 60; 61;64–69]. Данный коллектив в публикациях 2014 г. [61; 67] впервыепоказал возможность определения структуры сна основываясь только наанализе паттерна дыхания ( = 0,41 для ПБ–ФБС–ПС–ГС, = 0,48 дляПБ–ФБС–ФМС), а также ввёл ряд новых признаков, характеризующихрегулярность и глубину паттерна дыхания. В работе 2015 г. [65] креспираторным признакам были добавлены признаки характеризующие ВСР,в результате чего качество определение структуры сна повысилось ( = 0,49для ПБ–ФБС–ПС–ГС, = 0,56 для ПБ–ФБС–ФМС)НаучнаягруппаизУниверситетаХосэй(Токио,Япония)подруководством профессора Kajiro Watanabe разработала пневматическийбаллистокардиограф, который был использован для мониторинга сна [70;71].

Кроме того, авторами была разработана оригинальная математическаямодель определения структуры сна на основе изменений сердечногоритма и двигательной активности, учитывающая, в том числе и возрастиспытуемого [71]. К недостаткам данных работ можно отнести размериспользованной выборки и ее однородность: 8 здоровых мужчин возрастом23–24 лет в работе 2004 года [70], и 10 здоровых мужчин со среднимвозрастом 22,2 года в работе 2012 года [71].

В итоге, исследователи достиглиследующего качества определение структуры сна: 0,48, 0,39 и 0,29 каппыКоэна для разделения сна на 3 (ПБ–ФБС–ФМС), 5 (ПБ–ФБС–М1–М2–ГС) и 6(ПБ–ФБС–М1–М2–М3–М4) стадий соответственно.Научная группа из Миланского политехнического института (Милан,Италия), под руководством профессоров Sergio Cerutti и Anna Maria Bianchi,опубликовала серию работ посвящённых определению структуры сна на32основе кардиореспираторных параметров зарегистрированных с помощьюБКГ [72–74] и ёмкостной ЭКГ встроенной в майку [75; 76]. По результатамданных работ разработан алгоритм позволяющий определять структуру снасостоящую из трёх стадий с = 0,55 [77], который послужил основой дляалгоритмов, используемых в устройстве для мониторинга сна компании Emfit(Рис.

1.11) [78].Рис. 1.11. Устройство для мониторинга сна на основе БКГ от компанииEmfit [79]Исследовательская группа из компании ResMed выпустила сериюработ посвящённую БРЛ мониторингу сна [80–83]. Первая работа [80]вышла в 2007 году и была посвящена сравнению БРЛ с актиграфиейв задаче разделения сна и бодрствования. В последней работе 2014года [83], авторы достигли следующих результатов: 0,53, 0,53 и 0,47 каппыКоэна для разделения сна на 2 (бодрствование–сон), 3 (ПБ–ФБС–ФМС)и 4 (ПБ–ФБС–ПС–ГС) стадии соответственно. Публикации данной группыотличаются отсутствием сведений об использованных алгоритмах и методах,приводятся только полученные результаты. Компания ResMed на основепроведённых исследований разработала и выпустила на рынок БРЛустройство для мониторинга сна (Рис.