Автореферат (1025403), страница 4
Текст из файла (страница 4)
А., 1998). Методика оценки с использованиемкритерия Бленда-Альтмана следующая: для каждой пары величин,рассчитанных для обоих сигналов, вычислялась их разность. Далееопределяется зависимость этого расхождения от величины параметра,используя в качестве оценочного критерия среднее значение пары величин M.Среднее значение разности характеризует систематическое расхождение <Δ>, астандартное отклонение разности (1,96*σ) – степень разброса результатов.Полученные в работе результаты (Таблицы 14 и 15) имеют минимальноезначение уровня систематического расхождения сигналов ВСР и собственногоЭМИ головного мозга, что характеризует подобие динамических изменений,происходящих в этих сигналах. В этом случае можно считать, что рольвегетативнойрегуляции,определяемойхарактеристикамиВСР,вформировании собственного ЭМИ является высокой.
Анализ биомедицинскихсигналов многоканального радиофизического комплекса показал, что:1. Процессы, характеризующие активность симпатического отдела ВНСс периодами флуктуаций в диапазоне от 6,5 до 25 с и динамики транспорта11жидкости в межклеточных и внутриклеточных пространствах тканей головногомозга с периодами флуктуаций в диапазоне от 20 до 40 с, подобны.2. Процессы, характеризующие активность центральных эрготропных игуморально-метаболических механизмов регуляции сердечного ритма,определяемых очень низкочастотными флуктуациями ВСР в диапазоне от 25 до300 с, и процессов термодинамической регуляции в тканях головного мозга спериодами флуктуаций от 50 до 70 с, подобны.3.
Определены значения уровней систематического расхождениямультифрактальных оценок сигналов ВСР и собственного ЭМИ головногомозга при их совокупных исследованиях в диапазонах, которые указаны в п.п. 1и 2 не превышают 0,04 для ширины мультифрактального спектра и 0,05 дляпоказателя Херста. Несмотря на то, что сигналы собственногоэлектромагнитного излучения тканей головного мозга и вариабельностисердечного ритма имеют разную регуляторную природу, полученныеизменения мультифрактальных оценок этих процессов позволяют выявитьобщие физиологические механизмы, участвующие в организации этихизменений.4. Следовательно, сигналы собственного электромагнитного излученияголовного мозга имеют мультифрактальную природу.В пятой главе приведены результаты применения методовмультифрактального анализа для совместной обработки кратковременныхбиомедицинских сигналов радиофизического комплекса по даннымисследований, проведенных в Свердловском областном клиническомпсихоневрологическом госпитале для ветеранов войн (г.
Екатеринбург).Исследования выполнены на следующих группах пациентов: первая группа – 20 здоровых в неврологическом плане пациентовдобровольцев в возрасте от 18 до 20 лет; вторая группа –14 больных, страдающих ишемическим инсультом (дореабилитационного курса лечения); третья группа – 7 больных из второй группы, страдающихишемическим инсультом (после реабилитационного курса лечения), у которыхнаблюдается клинически доказанное улучшение (Таблица 16).Для мультифрактальных оценок сигналов ВСР и собственного ЭМИ,полученных методом MFDFA, в каждом из временных окон вычислялисьразности показателей Херста в двух функциональных состояниях:ВСР−ЭМИВСР−ЭМИ2xyF− 2xyA(Таблицы 17 и 18).
Аналогичная оценка представлена длякросскорреляционных показателей, полученных методом MFCCA. Оценкисистематических расхождений, полученных с помощью критерия БлендаВСР−ЭМИАльтмана для разности кросскорреляционных показателей Херста 2xyF−ВСР−ЭМИ2xyAсигналов ВСР и собственного ЭМИ в двух функциональныхсостояниях пациентов представлены в Таблице 19.Динамикаизмененийуровнясистематическогорасхождениякросскорреляционного показателя Херста для сигналов ВСР и собственногоЭМИ головного мозга представлена на Рис. 5.1. Из приведенных в Таблице 19 ина Рис.
5.1 данных следует, что оценки разности кросскорреляционных12ВСР−ЭМИВСР−ЭМИпоказателей Херста 2xyF− 2xyAсигналов ВСР и собственного ЭМИв двух функциональных состояниях пациентов имеют низкий уровеньсистематического расхождения (не более |0,01|) во временных окнах (20-40) и(60-70) с у пациентов первой группы.У пациентов второй группы оценки разности кросскорреляционныхпоказателей Херста в указанных временных окнах имеют большие значения|0,3| по сравнению с показателями пациентов первой группы. Оценки разностикросскорреляционных показателей Херста у пациентов третьей группы вовременных окнах (20-40) и (60-70) с имеют меньшие значения |0,2| посравнению с показателями пациентов второй группы. Эти данные можнорассматривать в качестве оценки эффективности реабилитационного курса упациентов с клинически доказанным улучшением (третья группа пациентов).В работе представлены данные (Таблицы 21-27) мультифрактальногоанализа флуктуаций собственного ЭМИ головного мозга и сигналов ВСР,полученные с использованием метода MFCCA для третьей группы пациентовпосле прохождения реабилитационного курса с использованием методикидинамической коррекции активности симпатической нервной системы.
Анализэтих оценок показал, что динамика расхождения кросскорреляционногопоказателя Херста совпадает с клиническими данными при лечении больных,отражает особенности разных клинических случаев, и может являтьсяоснованием для прогнозирования и возможной коррекции лечебного курсапациентов.Анализ кратковременных сигналов ВСР и собственного ЭМИ головногомозга с применением методов флуктуационного и кросскорреляционногомультифрактального анализа позволил получить новые знания об исследуемыхбиомедицинских сигналах, которые свидетельствуют, что:1.
Для временных окон (20-40) и (60-70) с в функциональном покое ипри выполнении пассивной антиортостатической пробы систематическоерасхождение разности показателей Херста этих биомедицинских сигналовминимально для здоровых в неврологическом плане пациентов-добровольцев.Для больных, страдающих ишемическим инсультом, эти показатели имеютсущественно большие значения до реабилитационного курса лечения. Послереабилитационного курса лечения у пациентов из этой группы, у которыхнаблюдается клинически доказанное улучшение, систематическое расхождениеразности показателей Херста этих биомедицинских сигналов уменьшается.2.
Применение мультифрактального формализма позволило доказать,что при минимальном значении уровня систематического расхождениясигналов ВСР и собственного ЭМИ головного мозга динамические изменения вэтих сигналах происходят подобно. В этом случае можно считать, что рольвегетативнойрегуляции,определяемойхарактеристикамиВСР,вформировании собственного ЭМИ является высокой. Предложенный подходможно использовать для управления лечебным процессом.3.
Динамика расхождения оценок кросскорреляционного показателяХерста совпадает с клиническими изменениями при лечении больных,страдающих ишемическим инсультом.13ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ1. Проведенанализсхемно-техническихрешенийСВЧрадиотермографов, определены актуальные проблемы поиска новых схемнотехнических решений в создании СВЧ-радиометра для длительногомониторирования функциональных процессов головного мозга в частиразработки АА и уменьшения ошибки измерения.2. Исследованы характеристики АА, предназначенной для длительногомониторинга собственного ЭМИ головного мозга, и оптимизированы ееконструкторско-технологические характеристики для обеспечения регистрацииизлучения в режиме мониторирования функциональных изменений в тканяхголовного мозга.
Результаты подтверждены лабораторными исследованиями.3. Полученырезультатыошибкиизмерениярадиояркостнойтемпературы от потерь в СВЧ элементах схемы термобаланса и коэффициентаотражения АА с телом. Предложено схемно-технические решение,позволяющие минимизировать эту ошибку.4. Предложен принцип комплексирования СВЧ радиотермографа иприборов для функциональной диагностики вегетативной и центральнойнервных систем в многоканальном радиофизическом комплексе и алгоритмсовокупного анализа его биомедицинских сигналов.5. Разработан алгоритм и программное обеспечение для получениякомплексных оценок мультифрактального формализма при совокупнойобработке биомедицинских сигналов радиофизического комплекса6.
Сделаныоценкипараметровбиомедицинскихсигналовмногоканальногорадиофизическогокомплексаспомощьюмультифрактального анализа для модельных сигналов броуновского движенияи реальных сигналов группы здоровых испытуемых и больных.7. Впервые получены доказательства мультифрактальной природыкратковременных сигналов собственного электромагнитного излученияголовного мозга. Показано подобие оценок ширины мультифрактальногоспектра и показателя Херста собственного электромагнитного излученияголовного мозга и сигналов ВСР.8.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
