Диссертация (1024691), страница 35
Текст из файла (страница 35)
Накарте анализируется характер изменения амплитуды магнитного поля вдольотрезка прямой, соединяющей положительный и отрицательный экстремумы, атакже изменение этих амплитуд на заданной последовательности карт ST-Tинтервала. Графически оно представлено в виде пространственных спектров, покоторым определен показатель средней вариабельности магнитного поля(рисунок 5.24). ПСВМП характеризует гомогенность процесса реполяризациижелудочков.Для решения поставленной задачи получения решающего правила наиболееподходящим являлись линейные дискриминантные функции (ЛДФ). В данном234исследовании был использован пошаговый дискриминантный анализ «свключением».«Норма»АГРисунок 5.24 – Вариант отображения карт распределения магнитного поля исоответствующих им пространственных спектров его изменения вдоль линии,соединяющей положительных и отрицательный экстремумыДля данных исследуемых групп пациентов («норма» и АГ+ГЛЖ) было найденорешающее правило в виде функции имеющей, вид:Группа «1» - «норма»А1= - 4,51942 + (-0,063) × ПНТ (3) + 14,01631 × ПЭ (23) + 8,9358 × ПСК (2) +0,50272 × ПСВМП (3)Группа «2» - «не норма»А2= - 5,81248 + 0,18202 × ПНТ (3) + 2,66091 × ПЭ (23) + (-0,21667) × ПСК (2) +1,8657 × ПСВМП (3)Название параметров для первой и второй групп в этой функции одинаковы –различны их значения и соответствующие коэффициенты.
При исследованиикаждого нового пациента получили (это автоматически считает программноеобеспечение магнитокардиографа) набор индивидуальных значений параметровПНТ, ПЭ, ПСК и ПСВМП. Далее программа автоматически рассчитывала по235приведенным формулам решающего правила значения классификационнойфункции А1 и А2 и сравнивала их. Исследуемый пациент относится к той группе,для которой классификационное значение (А1, А2) максимально. Другимисловами,если А1 > А2 – «группа 1»,если А2 > А1– «группа 2».В результате использования данного подхода были получены следующиерезультаты классификации групп пациентов:Таблица 7.Средние значения анализируемых показателей МКГ, их девиация (в отн.
ед.) вобследованных группах, и результаты автоматической классификации группГруппыПараметрыСтатистическаязначимость(p-value)1.8 × 10-10ПНТГруппанормы6.442 6.748ГруппаАГ c ГЛЖ30.545 19.858ПЭ0.348 0.1850.270 0.1734.9 × 10–5ПСК0.307 0.2350.071 0.1293.3 × 10–5ПСВМП0.832 0.6872.146 1.5972.3 × 10-3РезультатыTP = 19SensitivityавтоматическойFN = 3Positive Predictivity +PTP\(TP+FP)классификацииTN = 51SpecificitySpTN\(TN+FP) 98.07 %группFP = 1False Positive RateFPR FP\(TN+FP)SeNegative Predictivity -PTP\(TP+FN) 86.36 %95.00 %1.93 %TN\(TN+FN) 94.44 %Таким образом, разработанное программное обеспечение позволяло оценивать рядпараметров МКГ, разделяющих группу АГ и здоровых с чувствительностью 86% испецифичностью 98%.Первичная классификация результатов у пациентов с ПИКС также показаларазличие выбранных параметров по сравнению с данными контрольной группы.236Таблица 8.Показатели диагностической ценности в группе с АГ и ГЛЖПараметрыSensitivitySeTP\(TP+FN)Specificity SpTN\(TN+FP)Показатель направления токов(ПНТ < 15,0)Показатель «энтропии», (ПЭ> 0,3)72%90%90%56%Показатель синхронности икорреляций МКГ (ПСК >0,15)Показатель средней вариабельностимагнитного поля (ПСВМП< 2,0)Все четыре параметра56%87%76%87%86%98%Для больных ПИКС было получено решающее правило, которое включало трипараметра: 1) показатель направления токов (ПНТ), 2) параметр синхронности икорреляций МКГ (ПСК) 3) показатель оценки средней вариабельностимагнитного поля (ПСВМП) за период реполяризации желудочков.
Интегральноеиспользование всех трех информативных параметров МКГ позволило разделитьгруппу пациентов с ПИКС и здоровых испытуемых с чувствительностью 88% испецифичностью 96%, что существенно превышало аналогичные параметры,полученные традиционными методами ЭКГ.Поскольку 40 из 49 пациентов с ПИКС имели в анамнезе и гипертоническуюболезнь различной степени, в работе был выполнен анализ МКГ подифференциальной диагностике для группы из 30 записей пациентов с АГ игруппы, которая включала 40 записей МКГ для пациентов с АГ+ПИКС.
Врезультате исследований было найдено второе решающее правило, включающеетри параметра для классификации групп пациентов с АГ и АГ+ПИКС, а именно:а) коэффициент корреляции распределения направлений тока – ККРНТ –характеризует корреляцию зависимостей направления максимального вектораплотности тока периода реполяризации в «норме» и у пациента из группы АГ(или из группы АГ+ПИКС); б) интегральный паттерн распределения токов –ИПРТ – пространственное распределение вектора плотности токов в центральной237части карты по отношению к заданному направлению (единичный векторнаправления с углом 50 градусов по отношению к оси ОХ); в) угол направлениятока – УНТR-T – характеризует угол между направлениями максимальныхзначений векторов плотности токов на вершинах зубцов «R» и «T»(«желудочковый градиент»).
Результаты исследований групп с использованиемвторого решающего правила показаны в Таблицах 9, 10.Таблица 9.Средние значения анализируемых показателей МКГ (в отн. ед.) вобследованных группах АГ и АГ+ПИКС, их девиация и результатыавтоматической классификацииПараметрыККРНТИПРТУНТR-TРезультатыавтоматическойклассификациигруппГруппыСтатистическаязначимостьГруппаГруппа(p-value)АГАГ + ПИКС3.5 × 10-60.420 0.524 - 0.213 0.5113.1 × 10–50.102 0.0290.069 0.0312.6 × 10–542.33 49.44101.35 56.99SensitivitySe TP\(TP+FN) 82.92 %TP = 34Positive Predictivity +PTP\(TP+FP) 85.00 %FP = 6SpecificitySp TN\(TN+FP) 79.31 %TN = 23False Positive Rate FPR FP\(TN+FP) 20.68 %FN = 7Negative Predictivity -PTN\(TN+FN) 77 %Таблица 10.Показатели диагностической ценности в группе «АГ+ ПИКС»ПараметрыSensitivity SeTP\(TP+FN)Specificity SpTN\(TN+FP)ККРНТ ( > 0.10)80%75%ИПРТ (> 0,09)70%75%УНТR-T ( <71.84)65%75%Все три параметра82%79%По данным трем показателям автоматическая классификация пациентов с АГ +ПИКСипациентовсАГпродемонстрировалаинтегральныезначения238чувствительности 83% и специфичности 79%.
Указанные значения являютсядостаточновысокимиипревышаютаналогичныеприиспользованиитрадиционных электрокардиографических методов.Помимо подробно представленных выше примеров МКГ-исследований групппациентов-добровольцевсартериальнойгипертониейипостинфарктнымкардиосклерозом, были проведены циклы тестовых МКГ-исследований группдобровольцев с другими формами отклонений в работе сердца и легочныхзаболеваний, в частности, добровольцев с синдромом ранней реполяризации [167170]; с митральной регургитацией [171]; функциональной перегрузкой желудковсердца [172, 173] и его предсердий [174, 175]; с хронической обструктивнойболезнью легких и бронхиальной астмой [176, 177]; с пароксизмальноймерцательнойаритмиейспецифичность[178-180],проявлениякоторыеэтихимелиотклоненийцельюиопределитьзаболеванийвмагнитокардиографических параметрах, и какое влияние на динамику измененияэтих параметров оказывают фармакологические пробы (прием конкретнымипациентами конкретных фармакологических препаратов в процессе лечения).5.5 Выводы к Главе 51.
На основе выполненных исследований была разработана структура,алгоритмыисоздановполномобъемепрограммноеобеспечениемагнитокардиографических комплексов для раннего выявления и мониторингазаболеваний сердца. Программное обеспечение протестировано и использовалосьпри выполнении реальных исследований МКГ в клинических условиях.Основупрограммногообеспечениямагнитокардиографасоставляют:программа ввода и регистрации МКГ; база данных МКГ исследований: блокпрограммпредобработкиМКГ-сигналов;блокпрограммисследованияусредненных кардиокомплексов; блок программ исследования и анализагомогенности процесса реполяризации желудочковой системы сердца; блокпрограмм локализации фокусных патологий; блок программ анализа и239оценивания электрической активности миокарда.
Программное обеспечение всвоем составе содержит алгоритмы анализа и оценивания пространственновременных характеристик магнитного поля сердца и его источников. Числовыеоценки автоматически заносятся в таблицы диагностических параметров.2. В автоматическом режиме блоки программ Projbma.exe, Spcwin.exe,Maploc.exe, Curwin.exe управляются программой «SoftMAG». В этом случаеобработка данных МКГ пациентов выполнялась автоматически по заранеесоставленному списку файлов (директорий с данными МКГ), с минимальнымотображением информации на экране компьютера, а результаты численныхоценок магнитокардиосигнала каждого пациента записывались в специальныефайлы(таблицы)диагностическихпараметров.Таблицыпараметровиспользовались для выработки правил классификации групп пациентов.3. В ходе проведения клинических исследований был проведен анализ показателейМКГ, и определены с использованием построения ROC-кривых пороговые значения,разделяющие «норму» и «патологию» у обследованных групп пациентов по указаннымвыше параметрам МКГ, которые обладают наибольшей чувствительностью испецифичностью в отношении диагностической ценности во всех представленныххарактеристиках МКГ.4.Результатыисследованийисозданноепрограммноеобеспечениемагнитокардиографических комплексов являются основой для решения важныхдиагностических задач кардиологии по раннему выявлению и мониторингузаболеваний сердца [181, 182].Вкачествекритериевгипертрофиилевогожелудочкадляметодамагнитокардиографии были определены наиболее эффективны показатели: а)показатель направления токов во время процесса реполяризации желудочков(ПНТ<15,0); б) топологии распределения векторов плотности токов в комплексе QRS(параметр «энтропия» - ПЭ>0,3); в) показатель синхронности и корреляциймагнитокардиограмм в 36 точках измерений в прекордиальной плоскости, оцененных вST-T интервале (ПСК>0,15); г) показатель средней вариабельности величин магнитногополя за период реполяризации желудочков (ПСВМП<2,0).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
