RU2211658C1 - Daily monitoring method for determining availability and activity of human infectious diseases - Google Patents
Daily monitoring method for determining availability and activity of human infectious diseases Download PDFInfo
- Publication number
- RU2211658C1 RU2211658C1 RU2002103331/14A RU2002103331A RU2211658C1 RU 2211658 C1 RU2211658 C1 RU 2211658C1 RU 2002103331/14 A RU2002103331/14 A RU 2002103331/14A RU 2002103331 A RU2002103331 A RU 2002103331A RU 2211658 C1 RU2211658 C1 RU 2211658C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- disease
- lead
- complexes
- standard
- qrsn
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к функциональной диагностике, и может быть использовано для диагностики и контроля активности неинфекционных заболеваний человек на любом этапе их развития путем суточного кардиомониторирования в любых условиях среды обитания и профессиональной деятельности, включая воздействие экстремальных факторов. Способ может быть использован в медицинских учреждениях, при выборе средств индивидуальной терапии, для контроля эффективности лечения, а также выявления причин возникновения, провоцирования и развития заболеваний, при проведении диспансеризации населения и при контроле здоровья работающих. The invention relates to medicine, namely to functional diagnostics, and can be used to diagnose and monitor the activity of noncommunicable diseases in humans at any stage of their development by daily cardiac monitoring in any environment and professional activity, including exposure to extreme factors. The method can be used in medical institutions, when choosing individual therapy, to monitor the effectiveness of treatment, as well as to identify the causes of the occurrence, provocation and development of diseases, during the medical examination of the population and in monitoring the health of workers.
Предлагаемый способ суточного кардиомониторирования неинфекционных заболеваний у человека, используя известные принципы Холтеровского кардиомониторинга, является новым этапом развития технологии информационного анализа электрокардиосигналов, реализованной в патентах РФ на изобретения 215793 "Способ диагностики болезней неинфекционной этиологии", 2000 г., 215974 "Устройство экспресс-диагностики заболеваний внутренних органов и онкопатологии", 2000 г. и 2163088 "Способ диагностики заболевыаний внутренних органов на любой стадии их развития", 2001 г. The proposed method of daily cardiomonitoring of non-communicable diseases in humans, using the well-known principles of Holter cardiomonitoring, is a new stage in the development of the technology of information analysis of electrocardiograms, implemented in RF patents for inventions 215793 "Method for the diagnosis of diseases of non-infectious etiology", 2000, 215974 "Device for rapid diagnosis of diseases of internal organs and oncopathology ", 2000 and 2163088" Method for the diagnosis of diseases of internal organs at any stage of their development ", 2001
Отличием вышеперечисленных способов диагностики по патентам 215793, 215974 и 2163088 от аналогичных, например, патентов РФ 2092103, кл. А 61 В 5/04, опубл. 10.10.97, 2103911, кл. А 61 В 5/04, опубл. 10.02.98, является то, что в основу их взят анализ амплитудной, частотной и фазовой модуляции кардиосигнала (зубцов R), кодирование динамики их пространственно-временных изменений, сравнение с эталонными кодограммами (стандартами) нормы и заболеваний и вынесение суждения о состоянии обследуемого по результатам сравнения. The difference between the above diagnostic methods for patents 215793, 215974 and 2163088 from similar, for example, patents of the Russian Federation 2092103, cl. A 61
Данные способы диагностики основывались на анализе зубцов R - сердечных комплексов, регистрируемых в одном из стандартных отведений, чаще во втором отведении, в котором амплитуда зубца R, как правило, наиболее выражена. Апробация известного способа диагностики (более 17 тыс. исследований) убедила в том, что одноканальный вариант регистрации и информационного анализа кардиосигналов не во всех случаях обеспечивает полноту диагностики заболеваний. Оказалось, что наиболее адекватным носителем информации о заболевании того или иного органа служит электрокардиограмма такой конфигурации (QRS-комплекс), которая регистрируется в зоне пораженного органа. В этой связи нами предлагается одновременный многополюсный многоканальный в нескольких отведениях съем электрокардиосигналов с последующим информационным анализом. These diagnostic methods were based on the analysis of R waves - cardiac complexes recorded in one of the standard leads, often in the second lead, in which the amplitude of the R wave is usually most pronounced. Testing of the known diagnostic method (more than 17 thousand studies) has convinced that the single-channel version of registration and information analysis of cardiac signals does not in all cases provide a complete diagnosis of diseases. It turned out that the electrocardiogram of such a configuration (QRS complex), which is recorded in the area of the affected organ, serves as the most adequate information carrier about the disease of an organ. In this regard, we propose a simultaneous multi-pole multi-channel in several leads acquisition of electrocardiosignals with subsequent information analysis.
Клинические исследования показали, что минимальным вариантом многополюсной диагностики может быть одновременный съем и информационный анализ электрокардиосигналов не менее чем в трех стандартных отведениях по Эйнтховену или в четырех униполярных усиленных отведениях от конечностей по Гольдбергеру, или во всех указанных отведениях одновременно. Clinical studies have shown that the minimum option for multi-pole diagnostics may be the simultaneous acquisition and information analysis of electrocardiograms in at least three standard leads according to Einthoven or in four unipolar reinforced leads from the limbs according to Goldberger, or in all these leads simultaneously.
Вышеуказанные известные способы-аналоги предполагают однократное снятие кардиосигналов без анализа их в течение суток, что не может дать максимально объективной картины состояния человека. The above known analogue methods suggest a single removal of cardiac signals without analyzing them during the day, which cannot give the most objective picture of a person’s condition.
Имеются способы суточного кардиомониторирования, которые позволяют проводить иссследование в течение суток, но с их помощью можно диагностировать лишь нарушения функции сердца. Эти способы не могут быть использованы для диагностики и контроля заболеваний других внутренних органов. В качестве прототипа предлагаемого изобретения выбран способ Холтеровского мониторирования, описанный в патенте RU 2007954 С1, 28.02.94, НПО Астрофизика, А 61 В 5/04. Этот способ включает непрерывную регистрацию кардиосигналов в течение суток и последующую их обработку. Однако, как уже указывалось выше, с помощью этого способа нельзя диагностировать патологию других внутренних органов. There are methods of daily cardiomonitoring that allow you to conduct research during the day, but with their help you can diagnose only dysfunctions of the heart. These methods cannot be used to diagnose and control diseases of other internal organs. The Holter monitoring method described in patent RU 2007954 C1, 02.28.94, NPO Astrophysics, A 61
Техническим результатом заявленного способа диагностики является диагностика большего количества (практически всех) неинфекционных заболеваний внутренних органов человека, а также определение их активности, выявление влияния на течение диагностируемых заболеваний различных методов лечения и профилактики заболеваний, а также реабилитации больных. Этот результат обеспечивается тем, что заявляемый способ позволяет наиболее точно определить конфигурацию QRS-комплекса конкретного пациента в зоне пораженного органа, которая у разных людей разная и в каждом конкретном случае зависит от соотношения этого органа с главным вектором и плоскостью петли QRS комплекса электрокардиосигнала в пространстве и может изменяться в течение жизни человека в процессе его деятельности или заболеваний, влияющих на ориентацию в пространстве электрической оси сердца. Проводимые измерения в течение суток позволяют нивелировать влияние этих факторов на электрокардиосигнал, что в свою очередь обеспечивает более эффективный контроль со стороны исследователя активности информационной сущности заболеваний в течение суток и более, выявление при этом влияния факторов жизни, профессиональной деятельности и среды обитания, провоцирующих или блокирующих развитие болезни. The technical result of the claimed diagnostic method is the diagnosis of a large number of (almost all) non-infectious diseases of the internal organs of a person, as well as the determination of their activity, the identification of the impact on the course of diagnosed diseases of various methods of treatment and prevention of diseases, as well as rehabilitation of patients. This result is ensured by the fact that the claimed method allows the most accurate determination of the configuration of the QRS complex of a particular patient in the area of the affected organ, which is different for different people and in each case depends on the ratio of this organ to the main vector and the plane of the QRS loop of the cardiac complex in space and can change during the course of a person’s life in the course of his activity or diseases that affect the orientation in space of the electrical axis of the heart. The measurements carried out during the day make it possible to level out the influence of these factors on the electrocardiogram, which, in turn, provides more effective control on the part of the researcher of the activity of the informational nature of diseases for a day or more, revealing the influence of life factors, professional activities and the environment that provoke or block the development of the disease.
Поставленная задача достигается тем, что в известном способе суточного кардиомониторирования для определения наличия и их активности заболеваний неинфекционной природы у человека, включающем непрерывную регистрацию электрокардиосигналов в течение суток, последующий их анализ путем математической обработки показателей, сравнение получаемых данных с данными стандартов-эталонов и вынесение суждения о наличии патологии и ее активности по результатам сравнения, регистрируют электрокардиосигналы одновременно более чем в одном стандартном отведении, для анализа используют не менее 300-600 электрокардиокомплексов, в каждом отведении выделяют серии QRSn(ф) и временных интервалов Тn(ф) между ними, соответствующие дыхательным волнам, и содержащим одинаковое количество входящих в них кардиокомплексов QRSn(ф) и временных интервалов Тn(ф) между ними, определяют параметры ОRSn(ф) - комплексов и временных интервалов Тn(ф) между ними, в каждой серии вычисляют среднестатическую величину каждого измеренного параметра QRSn(ф) - комплекса и временного интервала Тn(ср) путем математической обработки параметров тех QRSn(ф) - комплексов и временных интервалов Тn(ф), которые имеют идентичные порядковые номера, сравнивают параметры QRSn(ф) - комплексов и каждого анализируемого временного интервала Тn(ф) с соответствующими среднестатическими величинами, полученными для аналогичных параметров тех QRSn(ф) - комплексов и временных интервалов Тn(ф), которые соответствуют идентичным сериям и имеют идентичный порядковый номер, кодируют получаемые результаты сравнения, используя одно-двух-трех и более многомерные символы, структурируют кодограмму с помощью одно-двух-трех и более многочленных кодовых комбинаций методом последовательного смещения каждой из них на один символ вдоль всей кодограммы от начала до конца с последующим распределением кодовых комбинаций с учетом их встречаемости, применительно к каждому отведению для съема электрокардиосигналов, сравнивают структурированные кодограммы обследуемого со стандартами-эталонами структурированных кодограмм нормы и различных заболеваний для каждого отведения отдельно с учетом идентичности типа QRS - комплексов и варианта распределения символов используемого кодирования с учетом частоты их встречаемости, определяют процент тех эталонных кодовых комбинаций, которые согласно распределения по частоте их встречаемости в структурированной кодограмме обследованного входят в число первых мест, соответствующих числу кодовых комбинаций эталона в масштабе всей кодограммы, а вынесение заключения о наличии или отсутствии патологии осуществляют по анализу суммированных результатов, полученных для каждого отведения, при этом в случае наличия 0% встречаемости эталонных кодовых комбинаций диагностируют риск возникновения болезни или стойкую ремиссию сформировавшегося заболевания, при встречаемости до 30% - преморбидную стадию формирующегося заболевания или неустойчивую ремиссию уже сложившегося хронического заболевания, при величине 30-50% - начальную стадию формирования заболевания или начинающееся обострение хронического заболевания, при величине более 50% - острую фазу заболевания или обострение хронического заболевания. The problem is achieved in that in the known method of daily cardiomonitoring to determine the presence and their activity of non-infectious diseases in humans, including continuous recording of electrocardiograms during the day, their subsequent analysis by mathematical processing of indicators, comparing the data with standard standards and making judgments the presence of pathology and its activity according to the results of comparison, register electrocardiosignals simultaneously in more than one standard In each lead, at least 300-600 electrocardiocomplexes are used for analysis, in each lead a series of QRSn (f) and time intervals Tn (f) between them corresponding to respiratory waves and containing the same number of QRSn (f) cardiac complexes and time the intervals Tn (f) between them, determine the parameters ОRSn (f) - complexes and time intervals Tn (f) between them, in each series calculate the average static value of each measured parameter QRSn (f) - complex and the time interval Tn (cf) by mathematical process the parameters of those QRSn (f) complexes and time intervals Tn (f) that have identical serial numbers compare the parameters of QRSn (f) complexes and each analyzed time interval Tn (f) with the corresponding average statistical values obtained for similar parameters of those QRSn (f) - complexes and time intervals Тn (f), which correspond to identical series and have identical serial number, encode the obtained comparison results using one, two, three or more multidimensional characters, structure the codogram with With the help of one, two, three or more polynomial code combinations, each of them is sequentially shifted by one character along the entire codogram from beginning to end, followed by the distribution of code combinations taking into account their occurrence, with respect to each lead for taking cardiac signals, structured codograms of the subject are compared standards-standards of structured codograms of the norm and various diseases for each lead separately, taking into account the identity of the QRS type - complexes and distribution options the characters of the coding used, taking into account the frequency of their occurrence, determine the percentage of those reference code combinations that, according to the frequency distribution of their occurrence in the structured codogram of the subject, are among the first places corresponding to the number of code combinations of the standard throughout the codogram, and the conclusion on the presence or the absence of pathology is carried out by analyzing the summarized results obtained for each lead, while in the presence of 0% occurrence, the reference x code combinations diagnose the risk of a disease or persistent remission of an emerging disease, with a prevalence of up to 30% - premorbid stage of an emerging disease or an unstable remission of an already existing chronic disease, with a value of 30-50% - the initial stage of the formation of the disease or the beginning of an exacerbation of a chronic disease, when more than 50% - the acute phase of the disease or exacerbation of a chronic disease.
Регистрацию электрокардиосигналов как у обследуемого, так и при построении стандартов эталонов можно проводить в 3-х биполярных стандартных отведениях по Эйнтховену или в 4-х униполярных усиленных отведениях от конечностей по Гольдбергеру, или во всех указанных отведениях одновременно (схема 1). При суточном кардиомониторировании следует использовать точки съема электрокардиосигналов, которые являются аналогичными таковым на конечностях (схема 2). The registration of electrocardiograms both in the subject and in the construction of standards of standards can be carried out in 3 bipolar standard leads according to Einthoven or in 4 unipolar reinforced leads from the limbs according to Goldberger, or in all these leads at the same time (Scheme 1). With daily cardiac monitoring, you should use the pick-up points of electrocardiograms, which are similar to those on the limbs (Scheme 2).
Способ осуществляют следующим образом
Проводят одновременную постоянную в течение 24, 48 ч и более регистрацию электрокардиосигналов одновременно более чем в одном стандартном отведении. Точки съема электрокардиосигналов на грудной клетке аналогичны таковым на конечностях, при регистрации электрокардиосигналов в трех биполярных отведениях и четырех униполярных усиленных отведениях от конечностей представлены на схеме 2. Правой руке соответствует середина правой подключичной зоны, левой руке - середина левой подключичной зоны, правой ноге - место пересечения правой срединно-ключичной линии с правой реберной дугой и левой ноге - место пересечения левой срединно-ключичной линии с левой реберной дугой. Соответственно 1-е стандартное отведение правая рука - левая рука - то же, что А-В, 2-е стандартное отведение правая рука - левая нога - то же, что А-С, а 3-е стандартное отведение левая рука - левая нога соответствует В-С. Следовательно, регистрация электрокардиосигналов в указанных точках съема на грудной клетке соответствует трем биполярным стандартным отведениям по Эйнтховену или четырем униполярным усиленным отведениям от конечностей по Гольдбергеру или одновременно семи указанным отведениям.The method is as follows
Carry out a simultaneous constant for 24, 48 hours or more registration of cardiac signals simultaneously in more than one standard lead. The points of collection of electrocardiograms on the chest are similar to those on the limbs, when registering electrocardiograms in three bipolar leads and four unipolar reinforced leads from the limbs are shown in diagram 2. The right arm corresponds to the middle of the right subclavian zone, the left arm - the middle of the left subclavian zone, the right leg - the place the intersection of the right mid-clavicular line with the right costal arch and the left leg - the intersection of the left mid-clavicular line with the left costal arch. Accordingly, the 1st standard lead of the right hand - the left hand - is the same as AB, the 2nd standard lead of the right hand - the left leg is the same as AC, and the 3rd standard lead of the left hand is the left leg corresponds to BC. Consequently, the registration of electrocardiograms at the indicated pick-up points on the chest corresponds to three bipolar standard leads according to Einthoven or four unipolar reinforced leads from the limbs according to Goldberger or simultaneously to the seven indicated leads.
Для анализа используют не менее 300 - 600 электрокардиокомплексов, в каждом отведении выделяют серии QRSn(ф) и временных интервалов Тn(ф) между ними, соответствующие дыхательным волнам, и содержащим одинаковое количество входящих в них кардиоиокомплексов QRSn(ф) и временных интервалов Тn(ф) между ними. For analysis, at least 300 - 600 electrocardiocomplexes are used; in each lead, a series of QRSn (f) and time intervals Tn (f) between them corresponding to respiratory waves and containing the same number of QRSn (f) cardiac complexes and time intervals Tn ( f) between them.
Определяют параметры QRSn - комплексов и временных интервалов Тn(ф) между ними, для этого проводят измерение основных параметров QRS - комплекса: амплитуд зубцов R1, R2, S, размаха QR1, R1S, SR2, а также временных интервалов Тn между основными зубцами (R1, S или R2), регистрируемых QRS - комплексов электрокардиосигналов.The parameters of the QRSn complexes and the time intervals Tn (f) between them are determined, for this purpose the main parameters of the QRS complex are measured: the amplitudes of the teeth R 1 , R 2 , S, the magnitude of QR 1 , R 1 S, SR 2 , as well as time intervals Tn between the main teeth (R 1 , S or R 2 ), registered QRS - complexes of electrocardiosignals.
В каждой серии вычисляют среднестатическую величину каждого измеренного параметра QRSn(ср) - комплекса и временного интервала Тn(ср) путем математической обработки параметров тех QRSn(ф) - комплексов и временных интервалов Тn(ф), которые имеют идентичные порядковые номера (см. патент РФ 2163088, 2001 г.). In each series, the average statistical value of each measured parameter QRSn (sr) - complex and time interval Tn (sr) is calculated by mathematical processing of the parameters of those QRSn (s) - complexes and time intervals Tn (s) that have identical serial numbers (see patent RF 2163088, 2001).
Сравнивают параметры QRSn(ф) - комплексов и каждого анализируемого временного интервала Тn(ф) с соответствующими среднестатическими величинами, полученными для аналогичных параметров тех QRSn(ф) - комплексов и временных интервалов Тn(ф), которые соответствуют идентичным сериям и имеют идентичный порядковый номер. The parameters of the QRSn (f) complexes and each analyzed time interval Tn (f) are compared with the corresponding average statistical values obtained for similar parameters of those QRSn (f) complexes and time intervals Tn (f) that correspond to identical series and have the same serial number .
Кодируют получаемые результаты сравнения, используя одно-двух-трех и более многомерные символы. Encode the resulting comparison results using one-two-three or more multidimensional characters.
Структурируют кодограмму с помощью одно-двух-трех и более многочленных кодовых комбинаций методом последовательного смещения каждой из них на один символ вдоль всей кодограммы от начала до конца с последующим распределением кодовых комбинаций с учетом их встречаемости, применительно к каждому отведению для съема электрокардиосигналов, т.е. проводят анализ электрокардиосигналов по одному из способов изложенных в патентах на изобретения (см. Успенский В. М. , патент РФ 2157093, 2000 г.; Успенский В.М., патент РФ 2163088, 2001 г.). The codogram is structured using one, two, three or more polynomial code combinations by sequentially shifting each of them by one character along the entire codogram from beginning to end, followed by distribution of the code combinations taking into account their occurrence, as applied to each lead for taking cardiac signals, etc. e. carry out the analysis of electrocardiograms according to one of the methods described in the patents for inventions (see Uspensky V.M., RF patent 2157093, 2000; Uspensky V.M., RF patent 2163088, 2001).
Определяют тип QRS - комплексов для каждого отведения, т.е. классифицируют каждое отведение согласно типу конфигурации QRS - комплекса, регистрируемого в нем электрокардиосигнала (основные типы QRS - комплексов представлены в таблице). Determine the type of QRS - complexes for each lead, i.e. each lead is classified according to the type of configuration of the QRS complex, the electrocardiogram recorded in it (the main types of QRS complexes are presented in the table).
Определяют варианты распределения символов используемого кодирования с учетом частоты их встречаемости в масштабе всей кодограммы соответствующих отведений. Например, использовано кодирование, включающее символы А, В, С, Д и Е. После построения кодограммы отведения подсчитывают количество каждого символа в кодограмме и согласно частоты их встречаемости получают распределение символов (например, АСВЕД или СДЕВА), которое можно рассматривать в качестве специфической характеристики отведений с учетом варианта кодирования. Variants of the distribution of symbols of the used coding are determined taking into account the frequency of their occurrence on the scale of the entire codogram of the corresponding leads. For example, coding is used, including the characters A, B, C, D, and E. After building the lead codogram, the number of each character in the codogram is calculated and according to the frequency of their occurrence, a distribution of characters is obtained (for example, ASVED or CEDAW) assignments taking into account the coding option.
Сравнивают структурированные кодограммы обследуемого со стандартами-эталонами структурированных кодограмм нормы и различных заболеваний для каждого отведения отдельно с учетом идентичности типа QRS - комплексов и варианта распределения символов используемого кодирования с учетом частоты их встречаемости. Compare the structured codograms of the subject with the standards of structured codograms of the norm and various diseases for each lead separately, taking into account the identity of the QRS type - complexes and the distribution of the symbols used for coding, taking into account the frequency of their occurrence.
Определяют процент тех эталонных кодовых комбинаций, которые согласно распределения по частоте их встречаемости в структурированной кодограмме обследованного входят в число первых мест, соответствующих числу кодовых комбинаций эталона в масштабе всей кодограммы. Determine the percentage of those reference code combinations that, according to the frequency distribution of their occurrence in the structured codogram of the subject, are among the first places corresponding to the number of code combinations of the standard across the entire codogram.
Вынесение заключения о наличии или отсутствии патологии осуществляют по анализу суммированных результатов, полученных для каждого отведения. The conclusion on the presence or absence of pathology is carried out by analyzing the summarized results obtained for each lead.
Для получения представления о динамике активности реализации информационной сущности заболеваний нами предлагается метод оценки активности кодовых комбинаций эталона заболеваний у обследуемого. Отмечено, что при высокой активности заболевания кодовые комбинации эталона данного заболевания в кодограмме обследуемого, в которой все кодовые комбинации, ее составляющие, ранжированы по частоте встречаемости, оказываются среди наиболее часто встречаемых. В этой связи на этапе, когда устанавливается наличие в кодограмме обследуемого полного (100%) набора кодовых комбинаций, составляющих кодовый эталон того или иного заболевания, определяется так же процент тех эталонных кодовых комбинаций у обследуемого, которые согласно распределения по частоте встречаемости входят в число первых мест, соответствующих числу кодовых комбинаций, составляющих эталон в масштабе всей кодограммы обследуемого. Например, если эталон заболевания составляют 10 кодовых комбинаций, то процент активности информационной сущности диагностируемого заболевания у обследованного будет равен проценту, который составят кодовые комбинации эталона в кодограмме обследуемого, включающего первые 10 мест. Если их окажется шесть, то процент активности соответственно будет равен 60%. To get an idea of the dynamics of the activity of implementing the informational essence of diseases, we propose a method for assessing the activity of code combinations of a disease standard in a subject. It was noted that with high disease activity, code combinations of the standard of this disease in the codogram of the subject, in which all code combinations, its components, are ranked by frequency of occurrence, are among the most common. In this regard, at the stage when the presence in the codogram of the subject of a complete (100%) set of code combinations that make up the code standard of a particular disease is established, the percentage of those reference code combinations for the subject that are among the first places corresponding to the number of code combinations that make up the standard on the scale of the entire codogram of the subject. For example, if the pattern of the disease is 10 code combinations, then the percentage of activity of the information essence of the diagnosed disease in the examined person will be equal to the percentage that will be the code combinations of the pattern in the codogram of the subject, including the first 10 places. If there are six of them, then the percentage of activity will accordingly be equal to 60%.
В случае наличия 0% встречаемости эталонных кодовых комбинаций диагностируют риск возникновения болезни или стойкую ремиссию сформировавшегося заболевания. If there is a 0% occurrence of reference code combinations, the risk of a disease or persistent remission of a formed disease is diagnosed.
При встречаемости до 30% - преморбидную стадию формирующегося заболевания или неустойчивую ремиссию уже сложившегося хронического заболевания. When occurrence up to 30% - premorbid stage of an emerging disease or unstable remission of an already existing chronic disease.
При величине 30-50% - начальную стадию формирования заболевания или начинающееся обострение хронического заболевания. With a value of 30-50% - the initial stage of the formation of the disease or the beginning exacerbation of a chronic disease.
При величине более 50% - острую фазу заболевания или обострение хронического заболевания. With a value of more than 50% - the acute phase of the disease or an exacerbation of a chronic disease.
Для реализации изложенного алгоритма диагностики осуществлена стандартизация электрокардиосигналов по типу конфигурации QRS - комплекса во всех используемых отведениях. Конфигурация QRS - комплекса в стандартных биполярных отведениях по Эйнтховену и в униполярных усиленных отведениях от конечностей по Гольдбергеру так же, как и с аналогичных им точек съема на грудной клетке зависит от ориентации в пространстве главного вектора и плоскости петли QRS относительно точек съема электрокардиосигнала. Поэтому в каждом отведении для съема электрокардиосигнала имеет место свой вариант конфигурации комплекса. To implement the diagnostic algorithm outlined, standardization of electrocardiosignals was performed according to the type of configuration of the QRS complex in all the leads used. The configuration of the QRS complex in standard Einthoven bipolar leads and in unipolar reinforced leads from the limbs according to Goldberger, as well as from similar points of collection on the chest depends on the orientation in space of the main vector and the plane of the QRS loop relative to the points of collection of the cardiac signal. Therefore, in each assignment for the removal of the electrocardiogram there is a variant of the complex configuration.
На конфигурацию QRS - комплекса могут оказывать влияние различные адаптационные и патологические изменения отделов сердца и, в первую очередь, его желудочков: гипертрофия, диллятация, рубцовые изменения и кардиосклероз, миокардиты, перикардиты, блокады ножек пучка Гисса, пороки сердца и другие виды поражения сердца. Могут влиять также особенности грудной клетки, высоты стояния диафрагмы и ряд других анатомо-физиологических факторов. The configuration of the QRS complex can be affected by various adaptive and pathological changes in the departments of the heart and, first of all, in its ventricles: hypertrophy, dilatation, cicatricial changes and cardiosclerosis, myocarditis, pericarditis, blockade of the bundle of the His branch, heart defects and other types of heart damage. The features of the chest, the height of the diaphragm, and a number of other anatomical and physiological factors can also influence.
Учитывая, что информация закладывается модулирующим механизмом в электрокардиосигнал (QRS) любой конфигурации, вполне очевидна важная роль классификации наиболее часто встречающихся конфигураций QRS - комплекса. Основные наиболее часто встречающиеся варианты QRS - комплексов электрокардиограммы представлены в таблице. Considering that the information is inserted by the modulating mechanism into the electrocardiogram (QRS) of any configuration, the important role of classifying the most common QRS complex configurations is quite obvious. The main most common variants of QRS - electrocardiogram complexes are presented in the table.
На основе классификации отведений, согласно конфигурации QRS - комплексов, регистрируемых в них, и вариантов распределения символов в отведениях в соответствии с частотой их встречаемости в кодограмме каждого отведения, отрабатывается банк эталонов (кодограмм) нормы и различных заболеваний. Based on the classification of leads, according to the configuration of the QRS - complexes recorded in them, and the distribution of characters in the leads in accordance with the frequency of their occurrence in the codogram of each lead, a bank of standards (codograms) of the norm and various diseases is worked out.
Для осуществления диагностического алгоритма у обследуемого предварительно осуществляется аналогичная классификация отведений по конфигурации QRS - комплексов и вариантов распределения символов каждого соответствующего отведения. Диагностический алгоритм включается только при достижении идентичности отведения, типа QRS - комплекса, регистрируемого в нем, варианта распределения символов кодирования у обследуемого и эталонов-кодограмм нормы и заболеваний
Суточный кардиомониторинг заболеваний обследуемого может осуществляться в двух режимах: непрерывном режиме и режиме последовательного информационного квантования. Непрерывный режим предусматривает диагностику на базе данных, включающих не менее 300-600 QRS - комплексов, когда каждый последующий электрокардиосигнал рассматривается завершающим эту базу данных. Информационный анализ кардиосигналов при этом режиме стартует по достижению набора, включающего 300-600 QRS - комплексов, и осуществляется непрерывно, т.е. с каждым последующим QRS - комплексом, который отражает соответственно последовательный сдвиг базы данных на один кардиоимпульс. Данный режим позволяет осуществлять информационный кардиомониторинг заболеваний по времени, приближенному к реальному масштабу времени.To implement the diagnostic algorithm, the subject is preliminarily carried out a similar classification of leads according to the QRS configuration - complexes and character distribution options for each corresponding lead. The diagnostic algorithm is turned on only when the lead identity is reached, such as the QRS - complex recorded in it, the distribution of the coding symbols for the subject and the reference codes of the norm and diseases
Daily cardiomonitoring of diseases of the subject can be carried out in two modes: continuous mode and sequential information quantization mode. Continuous mode provides diagnostics on the basis of a database including at least 300-600 QRS complexes, when each subsequent electrocardiogram is considered to complete this database. Information analysis of cardiosignals in this mode starts upon reaching a set including 300-600 QRS complexes, and is carried out continuously, i.e. with each subsequent QRS - complex, which reflects respectively a sequential shift of the database by one cardio pulse. This mode allows you to carry out information cardiomonitoring of diseases in time, close to the real time scale.
Режим последовательного информационного квантования основан на последовательной диагностике после каждого набора базы данных, включающей не менее 300-600 QRS - комплексов. При этом "информационный квант", включающий стандартное число QRS - комплексов, и определяет отставание диагностики от реального времени на 6-10 мин, т.е. на время, которое необходимо для набора базы данных очередного "информационного кванта", которое зависит от количества QRS - комплексов, входящих в него, и частоты сокращений. The sequential information quantization mode is based on sequential diagnostics after each set of the database, including at least 300-600 QRS complexes. Moreover, the "information quantum", which includes the standard number of QRS complexes, determines the lag of the diagnostics from real time by 6-10 minutes, i.e. for the time it takes to set up the database of the next "information quantum", which depends on the number of QRS - complexes included in it, and the frequency of contractions.
Суточный (многосуточный) информационный кардиомониторинг состояния нормы и заболеваний обследуемого может осуществляться по заданному алгоритму или произвольно. Заданный алгоритм предполагает информационный кардиомониторинг в определенные периоды суток: во время профессиональной деятельности, в период отдыха, физического или психо-эмоционального стресса, при применении различных видов лечения и т.д. Данный вариант информационного мониторинга предполагает на предшествующем этапе разработку целевой программы мониторинга под руководством медиков с участием других специалистов и самого обследуемого. Daily (multi-day) information cardiomonitoring of the state of the norm and diseases of the subject can be carried out according to a predetermined algorithm or arbitrarily. The predetermined algorithm involves informational cardiomonitoring at certain periods of the day: during professional activity, during rest, physical or psycho-emotional stress, when applying various types of treatment, etc. This option of information monitoring involves at the previous stage the development of a targeted monitoring program under the guidance of physicians with the participation of other specialists and the subject himself.
При произвольном варианте информационный кардиомониторинг здоровья осуществляется по личной инициативе обследуемого. Однако даже в этом случае мониторингу предшествует период постановки задачи и определения программы исследования. With an arbitrary option, informational cardiomonitoring of health is carried out on the personal initiative of the subject. However, even in this case, monitoring is preceded by a period of setting the task and determining the research program.
Информационный кардиомониторинг заболеваний человека в обязательном порядке сопровождается ведением дневника, в котором регистрируются во времени все события и наблюдения, могущие иметь отношение к решению стоящих задач: жалобы, симптомы, ощущения, переживания, виды деятельности, факторы внешней среды, труда и отдыха. Требования к ведению дневника так же как и целевая установка с программой информационного кардиомониторинга, определяются на подготовительном этапе и должны соответствовать целям и решаемым задачам. Information cardiomonitoring of human diseases is necessarily accompanied by a diary, which records in time all the events and observations that may be relevant to solving problems: complaints, symptoms, feelings, feelings, activities, environmental factors, labor and rest. The requirements for keeping a diary as well as the target setting with the information cardiomonitoring program are determined at the preparatory stage and must correspond to the goals and tasks to be solved.
Результаты собственных исследований
Апробация предлагаемого способа суточного одновременного многоканального кардиомониторинга состояния нормы и заболеваний внутренних органов человека в динамике активности их информационной сущности подтвердила принципиально новые возможности эффективности методов лечения и профилатики заболеваний, профессиональной и социальной реабилитации обследуемого. Предлагаемый способ объективизирует патогенетическую связь факторов среды обитания, профессиональной деятельности и привычек обследуемого с имеющимися заболеваниями, позволяет выявить факторы риска их возникновения и развития. Опыт использования кардиомониторинга заболеваний позволяет наполнить их первичную и вторичную профилактику конкретными мероприятиями, строго индивидуально ориентированными в любую сферу жизни и деятельности человека.Own research results
Testing of the proposed method of simultaneous simultaneous multi-channel cardiomonitoring of the state of norm and diseases of the internal organs of a person in the dynamics of the activity of their information essence has confirmed fundamentally new opportunities for the effectiveness of treatment methods and the prevention of diseases, professional and social rehabilitation of the subject. The proposed method objectifies the pathogenetic relationship of environmental factors, professional activities and habits of the subject with existing diseases, allows to identify risk factors for their occurrence and development. The experience of using cardiomonitoring of diseases allows filling their primary and secondary prevention with specific measures that are strictly individually oriented in any sphere of human life and activity.
Источники информации
1. Баевский P.M. Прогнозирование на грани нормы и патологии, М., 1979, с.295.Sources of information
1. Baevsky PM Prediction on the verge of norm and pathology, M., 1979, p.295.
2. Вогралик В.Г. "Нейрогуморальные дисрегуляторные висцеропатии как предстадия многих органических поражений внутренних органов" в кн. XVIII Всесоюзн. Съезд терапевтов. Тез. Докл., М., 1981 г., ч.1, с. 24-25. 2. Vogralik V.G. "Neurohumoral dysregulatory visceropathies as a pre-stage of many organic lesions of internal organs" in the book. XVIII All-Union. Congress of therapists. Thes. Dokl., M., 1981,
3. Успенский В.М. Функциональная морфология желудка. Л., Наука, 1986 г., с. 291. 3. Uspensky V. M. Functional morphology of the stomach. L., Science, 1986, p. 291.
4. Успенский В.М. "Информационная система моделирования возникновения и развития болезней неинфекционной природы". Свидетельство на полезную модель 14305, 2000 г. 4. Uspensky V.M. "Information system for modeling the occurrence and development of diseases of non-infectious nature." Utility Model Certificate 14305, 2000
Claims (2)
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002103331/14A RU2211658C1 (en) | 2002-02-11 | 2002-02-11 | Daily monitoring method for determining availability and activity of human infectious diseases |
| PCT/RU2002/000325 WO2003003919A1 (en) | 2001-07-06 | 2002-07-04 | Method for diagnosing non-infectious diseases of vincera (variants) |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002103331/14A RU2211658C1 (en) | 2002-02-11 | 2002-02-11 | Daily monitoring method for determining availability and activity of human infectious diseases |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2211658C1 true RU2211658C1 (en) | 2003-09-10 |
| RU2002103331A RU2002103331A (en) | 2004-03-20 |
Family
ID=29777416
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2002103331/14A RU2211658C1 (en) | 2001-07-06 | 2002-02-11 | Daily monitoring method for determining availability and activity of human infectious diseases |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2211658C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010115217A2 (en) * | 2009-04-02 | 2010-10-07 | Baxtiyarov Evgeniy Raufovich | Method for assessing the functional state of organism |
-
2002
- 2002-02-11 RU RU2002103331/14A patent/RU2211658C1/en active IP Right Revival
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ДЕ ЛУНА А.Б. Руководство по клинической ЭКГ. - М.: Медицина, 1993, с.54-62, 215. МИРОНОВА Т.Ф., МИРОНОВ В.А. Клинический анализ волновой структуры синусового ритма сердца. - Челябинск, 1998, с. 4-21. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010115217A2 (en) * | 2009-04-02 | 2010-10-07 | Baxtiyarov Evgeniy Raufovich | Method for assessing the functional state of organism |
| WO2010115217A3 (en) * | 2009-04-02 | 2010-11-25 | Baxtiyarov Evgeniy Raufovich | Method for assessing the functional state of organism |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2002103331A (en) | 2004-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Merdjanovska et al. | Comprehensive survey of computational ECG analysis: Databases, methods and applications | |
| Nabian et al. | An open-source feature extraction tool for the analysis of peripheral physiological data | |
| US4974598A (en) | EKG system and method using statistical analysis of heartbeats and topographic mapping of body surface potentials | |
| US8190249B1 (en) | Multi-parametric quantitative analysis of bioelectrical signals | |
| Lu et al. | Automatic selection of the threshold value $ r $ for approximate entropy | |
| CA2418003C (en) | Method and apparatus for multiple patient parameter variability analysis and display | |
| EP0764001B1 (en) | Cerebral biopotential analysis system and method | |
| Windmann et al. | Dissociating beliefs about heart rates and actual heart rates in patients with cardiac pacemakers | |
| EP0437012A1 (en) | Electroencephalographic system and method using factor structure of the evoked potentials | |
| US6607480B1 (en) | Evaluation system for obtaining diagnostic information from the signals and data of medical sensor systems | |
| EP0489010A1 (en) | Cardiac biopotential analysis system and method | |
| RU2442531C2 (en) | Means of remote humain state monitoring | |
| Moens et al. | Heart rate variability is not suitable as a surrogate marker for pain intensity in patients with chronic pain | |
| RU2211658C1 (en) | Daily monitoring method for determining availability and activity of human infectious diseases | |
| JP2024532279A (en) | Method and system for non-invasively assessing elevated left ventricular end-diastolic pressure - Patents.com | |
| RU2752707C1 (en) | Medical system for remote monitoring, analysis and prediction of condition of patient by sequence of electrocardiograms of heart from first deflection and computerised method for monitoring, analysis and prediction of condition of patient | |
| RU2184483C1 (en) | Topic method for diagnosing visceral organ diseases of non-infectious nature | |
| Ayers et al. | Enabling atrial fibrillation detection using a weight scale | |
| RU2751817C1 (en) | Computerized method for non-invasive detection of carbohydrate metabolism disorders by heart rate variability and wearable autonomous device for its implementation | |
| Jacobson | Analysis and classification of physiological signals using wavelet transforms | |
| RU2266044C2 (en) | Method for determining human psychosomatic state | |
| RU2199946C2 (en) | Method for predicting type and degree of autonomic lesions in patients with severe craniocerebral trauma | |
| Morfill et al. | New designs on complex patterns | |
| Kim et al. | ECG Biomarker based Heart Disease Automation Detection Scheme | |
| Pitale et al. | Prakruti Assessment Techniques and its Relationship with HRV through Artificial Intelligence Models–A Premeditated Review |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20120212 |
|
| NF4A | Reinstatement of patent |
Effective date: 20140720 |
|
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20200630 Effective date: 20200630 |
|
| HE4A | Change of address of a patent owner |
Effective date: 20200825 |