RU2485880C2 - Method of predicting capture beat in patients with atrial fibrillation - Google Patents

Method of predicting capture beat in patients with atrial fibrillation Download PDF

Info

Publication number
RU2485880C2
RU2485880C2 RU2010150209/14A RU2010150209A RU2485880C2 RU 2485880 C2 RU2485880 C2 RU 2485880C2 RU 2010150209/14 A RU2010150209/14 A RU 2010150209/14A RU 2010150209 A RU2010150209 A RU 2010150209A RU 2485880 C2 RU2485880 C2 RU 2485880C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
atrial fibrillation
analysis
patients
prediction
arrhythmia
Prior art date
Application number
RU2010150209/14A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2010150209A (en
Inventor
Анна Владимировна Муромкина
Борис Анатольевич Баллод
Ольга Анатольевна Назарова
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ивановская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ивановская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ивановская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию"
Priority to RU2010150209/14A priority Critical patent/RU2485880C2/en
Publication of RU2010150209A publication Critical patent/RU2010150209A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2485880C2 publication Critical patent/RU2485880C2/en

Links

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to medicine, namely to cardiology. Indices of temporal and spectral HRV analysis are determined by analysis of 5-minute ECG registration at the background of arrhythmia. "Trees of solution" algorithm is built by means of software "Diagnostic system of capture beat prediction in case of atrial fibrillation based of heart rhythm variability analysis (DISC 3)". Prediction is carried out by comparison of time and frequency indices of patient's HRV with their threshold values. After that patients with arterial fibrillation were divided into two groups depending on arrhythmia outcome: with favourable and unfavourable prediction for capture beat.
EFFECT: method makes it possible to carry out early prediction of capture beat.
2 ex

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии. По данным литературы, к факторам, определяющим возможность восстановления синусового ритма при фибрилляции предсердий, относятся длительность существования аритмии, размеры полостей сердца, в особенности левого предсердия, наличие патологических состояний, способствующих нарушению ритма (нарушения функции щитовидной железы, электролитный дисбаланс, воспалительные процессы в организме и др.). Ни один из перечисленных факторов не позволяет прогнозировать восстановление синусового ритма при пароксизме фибрилляции предсердий в ранние сроки у конкретного пациента, поскольку все используемые методы обследования больных (эхокардиография, лабораторные исследования) требуют затрат времени.The invention relates to medicine, namely to cardiology. According to the literature, the factors determining the possibility of restoring sinus rhythm during atrial fibrillation include the duration of the arrhythmia, the size of the heart cavities, especially the left atrium, the presence of pathological conditions that contribute to rhythm disturbance (thyroid dysfunction, electrolyte imbalance, inflammatory processes in the body and etc.). None of these factors allows predicting the restoration of sinus rhythm with paroxysm of atrial fibrillation in the early stages of a particular patient, since all the methods used for examining patients (echocardiography, laboratory tests) require time.

В литературе есть данные том, что у больных с постоянной формой фибрилляции предсердий вариабельность сердечного ритма меньше, чем при пароксизмальной форме аритмии. Было отмечено уменьшение дисперсии сердечного ритма при увеличении полостей сердца, установлена зависимость стандартного отклонения от длительности аритмии (Кабанова И.А. // Статистический анализ сердечного ритма у больных с различным клиническим течением мерцательной аритмии. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и практическое применение. Международный симпозиум. Тезисы докладов. - Ижевск, 1996, с.35-36). М. van den Berg и соавт. отмечали связь вариабельности желудочковых сокращений с тонусом блуждающего нерва у больных с постоянной формой фибрилляции предсердий (van-den-Berg M.P., Haaksma J., Brouwer J. et al. Heart rate variability in patients with atrial fibrillation is related to vagal tone. Circulation. 1997 Aug 19; 96(4): 1209-1216). Но возможности использования критериев вариабельности ритма сердца (ВРС) для прогнозирования восстановления синусового ритма при фибрилляции предсердий в литературе не описаны.There is evidence in the literature that in patients with a constant form of atrial fibrillation, heart rate variability is less than with a paroxysmal form of arrhythmia. A decrease in the variance of heart rhythm with an increase in the cavities of the heart was noted, the dependence of the standard deviation on the duration of arrhythmia was established (I. Kabanova // Statistical analysis of heart rhythm in patients with different clinical course of atrial fibrillation. Heart rate variability: theoretical aspects and practical application. International Symposium, Abstracts of reports. - Izhevsk, 1996, p. 35-36). M. van den Berg et al. noted the relationship between the variability of ventricular contractions and vagus nerve tone in patients with persistent atrial fibrillation (van-den-Berg MP, Haaksma J., Brouwer J. et al. Heart rate variability in patients with atrial fibrillation is related to vagal tone. Circulation. 1997 Aug 19; 96 (4): 1209-1216). But the possibility of using the criteria for heart rate variability (HRV) to predict the restoration of sinus rhythm with atrial fibrillation is not described in the literature.

Технический результат предлагаемого способа заключается в возможности раннего прогнозирования восстановления синусового ритма у больных с пароксизмом фибрилляции предсердий за счет анализа показателей вариабельности ритма сердца на фоне аритмии с применением компьютерной программы ДИСК_3 («Диагностическая система прогнозирования восстановления синусового ритма при фибрилляции предсердий на основе анализа вариабельности ритма сердца». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010612460 от 07.04.2010, авторы - Баллод Б.А., Муромкина А.В.).The technical result of the proposed method consists in the possibility of early prediction of restoration of sinus rhythm in patients with paroxysm of atrial fibrillation by analyzing indicators of heart rate variability during arrhythmia using the DISK_3 computer program (Diagnostic system for predicting restoration of sinus rhythm in atrial fibrillation based on analysis of heart rhythm variability ". Certificate of state registration of the computer program No. 20100612460 dated 04/07/2010, authors - Ballod B.A., Muromkina A.V.).

В предлагаемом нами способе проводилась 5-минутная запись электрокардиограммы пациентов с фибрилляцией предсердий. С помощью АПК «Полиспектр-8/ЕХ» («Нейрософт», Иванове) проводился анализ ВРС на фоне аритмии. Оценивались показатели спектрального и временного анализа ВРС: общая мощность спектра (ТР), соотношение волн высокой частоты (HF), низкой частоты (LF) и очень низкой частоты (VLF), средняя продолжительность интервала между кардиоциклами (RRNN), стандартное отклонение - квадратный корень из разброса интервалов RR (SDNN), а также отношение стандартного отклонения к средней продолжительности интервала между кардиоциклами (SDNN/RRNN). Полученные показатели заносились в диалоговую форму программы ДИСК_3. Данная программа выполняет задачу классификации объектов на группы с помощью построения «Деревьев решений» в форме Classification And Regression Tree (C&RT) («Дерево Классификации и Регрессии»). Данный классификатор создан на основе анализа показателей ВРС у обучающей выборки из 110 пациентов с различными формами фибрилляции предсердий. Среди временных параметров ВРС наиболее высокий ранг значимости для предсказания исхода аритмии получен для SDNN и SDNN/RRNN, а среди частотных - для ТР, HF, LF и VLF. C&RT состоит из листьев, указывающих на класс, и узлов, содержащих правила классификации. Он может использоваться для классификации объектов, не вошедших в обучающее множество. В алгоритме C&RT каждый узел дерева решений имеет двух потомков: right - часть, в которой выполняется правило, и left - часть, в которой правило не выполняется. Для определения фактора, по которому будет происходить разбиение, используется показатель энтропии - меры неопределенности. Выбирается тот фактор, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Энтропия равна нулю, если в узле будут находиться объекты, относящиеся к одному классу. Построение дерева решений по алгоритму C&RT (полный перебор) реализовано соответствующим модулем пакета статистического анализа STATISTICA. Данная программа позволяет отнести пациента к одной из двух групп: с благоприятным либо неблагоприятным прогнозом для восстановления синусового ритма с вероятностью около 90% (количество ошибок менее 10% от числа диагностируемых). На основании предварительного анализа ВРС и решения интеллектуальной системы врач делает заключение о вероятности восстановления синусового ритма у конкретного пациента с фибрилляцией предсердий.In our proposed method, a 5-minute recording of the electrocardiogram of patients with atrial fibrillation was performed. With the help of the agricultural complex “Polyspectr-8 / EX” (Neurosoft, Ivanovo), an analysis of HRV was performed against the background of arrhythmia. The parameters of spectral and temporal analysis of HRV were estimated: the total spectrum power (TP), the ratio of high frequency (HF), low frequency (LF) and very low frequency (VLF) waves, the average duration of the interval between cardiocycles (RRNN), the standard deviation is the square root from the range of RR intervals (SDNN), as well as the ratio of standard deviation to the average duration of the interval between cardiocycles (SDNN / RRNN). The obtained indicators were entered in the dialogue form of the program DISK_3. This program performs the task of classifying objects into groups by constructing "Decision Trees" in the form of Classification And Regression Tree (C&RT) ("Classification and Regression Tree"). This classifier is based on the analysis of HRV indices in a training sample of 110 patients with various forms of atrial fibrillation. Among the temporal parameters of HRV, the highest rank of significance for predicting the outcome of arrhythmia was obtained for SDNN and SDNN / RRNN, and among the frequency parameters for TP, HF, LF, and VLF. C&RT consists of leaves pointing to the class and nodes containing classification rules. It can be used to classify objects that are not included in the training set. In the C&RT algorithm, each node of the decision tree has two children: right is the part in which the rule is executed, and left is the part in which the rule is not executed. To determine the factor by which the partition will occur, the entropy indicator is used - a measure of uncertainty. The factor is selected that, when partitioned, eliminates more uncertainty. Entropy is zero if the node contains objects belonging to the same class. Building a decision tree using the C&RT algorithm (exhaustive search) is implemented by the corresponding module of the statistical analysis package STATISTICA. This program allows you to assign the patient to one of two groups: with a favorable or unfavorable prognosis for the restoration of sinus rhythm with a probability of about 90% (the number of errors is less than 10% of the number of diagnosed). Based on a preliminary analysis of HRV and a decision of the intellectual system, the doctor makes a conclusion about the likelihood of restoration of sinus rhythm in a particular patient with atrial fibrillation.

Использование данного способа прогнозирования восстановления ритма позволяет снизить затраты времени на первичное обследование пациентов с фибрилляцией предсердий и выделить группу больных с высокой вероятностью восстановления синусового ритма. Предлагаемый способ достаточно прост, безопасен для пациентов, не требует больших затрат времени и сложного оборудования, может использоваться как в стационарных, так и в амбулаторных условиях.Using this method of predicting rhythm recovery allows you to reduce the time spent on the initial examination of patients with atrial fibrillation and to identify a group of patients with a high probability of restoration of sinus rhythm. The proposed method is quite simple, safe for patients, does not require large expenditures of time and complex equipment, can be used both in inpatient and outpatient settings.

Клинический пример №1.Clinical example No. 1.

Больная А., 58 лет. История болезни №031331.Patient A., 58 years old. The medical history No. 031331.

Поступила в стационар с пароксизмом фибрилляции предсердий длительностью 5 часов, выполнен анализ ВРС, данные занесены в диалоговую форму программы ДИСК_3. Получен результат прогноза: «восстановление ритма».Was admitted to the hospital with paroxysm of atrial fibrillation lasting 5 hours, HRV analysis was performed, the data were entered in the dialogue form of the DISK_3 program. The result of the forecast: "restoration of rhythm."

СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗSPECTRAL ANALYSIS ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗTEMPORARY ANALYSIS ПРОГНОЗFORECAST ФИО больногоName of patient ТРTR VLFVlf LFLf HFHf RRNNRrnn SDNNSdnn SDNN/RRNNSDNN / RRNN ветвь 1branch 1 ветвь 2branch 2 решениеdecision Але…Ale ... 1346813468 17961796 42954295 73777377 499499 126126 0.250.25 ВAT ВОССТАНОВЛЕНRESTORED

Лечение: с учетом имевшей место тахисистолии для контроля числа сердечных сокращений назначен метопролол. На этом фоне через 3 часа произошло восстановление синусового ритма. Совпадение результатов лечения и прогноза.Treatment: taking into account the tachysystole that has taken place, metoprolol is prescribed to control the number of heart contractions. Against this background, after 3 hours, sinus rhythm was restored. Match treatment results and prognosis.

Клинический пример №2.Clinical example No. 2.

Больной Н., 58 лет. История болезни №031306.Patient N., 58 years old. The history of the disease №031306.

Поступил в стационар с впервые выявленным эпизодом фибрилляции предсердий неизвестной давности. Выполнен анализ ВРС, данные занесены в диалоговую форму программы ДИСК_3. Получен результат прогноза: «аритмия».He was admitted to the hospital with the first detected episode of atrial fibrillation of unknown age. The analysis of HRV, the data are entered in the dialog form of the program DISK_3. The result of the forecast: "arrhythmia".

СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗSPECTRAL ANALYSIS ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗTEMPORARY ANALYSIS ПРОГНОЗFORECAST ФИО больногоName of patient ТРTR VLFVlf LFLf HFHf RRNNRrnn SDNNSdnn SDNN/RRNNSDNN / RRNN ветвь 1branch 1 ветвь 2branch 2 решениеdecision Нов…New ... 1242212422 685685 55545554 61836183 544544 125125 0,230.23 АBUT АРИТМИЯARRHYTHMIA

Лечение: с учетом неизвестной давности аритмии для контроля числа сердечных сокращений назначен метопролол. По результатам последующего обследования по ЭХОКГ выявлена дилатация левого предсердия, от назначения антиаритмических препаратов решено воздержаться. Исход заболевания - сохранение постоянной формы аритмии. Совпадение результатов лечения и прогноза.Treatment: taking into account the unknown prescription of arrhythmia, metoprolol was prescribed to control the number of heart contractions. According to the results of a subsequent examination by echocardiography revealed dilatation of the left atrium, it was decided to abstain from the appointment of antiarrhythmic drugs. The outcome of the disease is the preservation of a constant form of arrhythmia. Match treatment results and prognosis.

Claims (1)

Способ прогнозирования восстановления синусового ритма у больных фибрилляцией предсердий, включающий оценку показателей вариабельности ритма сердца, отличающийся тем, что проводят анализ показателей вариабельности ритма сердца на фоне фибрилляции предсердий с применением компьютерной программы «Диагностическая система прогнозирования восстановления ритма при фибрилляции предсердий на основе анализа вариабельности сердечного ритма (ДИСК_3)», которая с помощью алгоритма «деревья решений» позволяет разделить больных с фибрилляцией предсердий по исходу аритмии на две группы: с благоприятным либо неблагоприятным прогнозом для восстановления синусового ритма. A method for predicting the restoration of sinus rhythm in patients with atrial fibrillation, including the assessment of heart rate variability indicators, characterized in that the analysis of heart rate variability indicators against the background of atrial fibrillation using the computer program "Diagnostic system for predicting rhythm recovery during atrial fibrillation based on analysis of heart rate variability (DISK_3) ”, which using the“ decision trees ”algorithm allows to separate patients with fibrillation atrial fibrillation at the end of two groups: those with a favorable or unfavorable prognosis for the restoration of sinus rhythm.
RU2010150209/14A 2010-12-07 2010-12-07 Method of predicting capture beat in patients with atrial fibrillation RU2485880C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010150209/14A RU2485880C2 (en) 2010-12-07 2010-12-07 Method of predicting capture beat in patients with atrial fibrillation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010150209/14A RU2485880C2 (en) 2010-12-07 2010-12-07 Method of predicting capture beat in patients with atrial fibrillation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2010150209A RU2010150209A (en) 2012-06-20
RU2485880C2 true RU2485880C2 (en) 2013-06-27

Family

ID=46680544

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010150209/14A RU2485880C2 (en) 2010-12-07 2010-12-07 Method of predicting capture beat in patients with atrial fibrillation

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2485880C2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2549825C1 (en) * 2014-02-14 2015-04-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Российский кардиологический научно-производственный комплекс" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "РКНПК" Минздрава России) Method for assessing structural changes of atrial myocardium in patients with heart rhythm disorders
RU2707263C2 (en) * 2018-05-11 2019-11-25 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) Method for studying heart rate variability with underlying antiarrhythmic therapy

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2007143082A (en) * 2007-11-23 2009-05-27 Леонид Борисович Лазебник (RU) METHOD FOR PREDICTING SINUS RHYTHM RESTORATION AT ATCIAL ARRhythmia

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2007143082A (en) * 2007-11-23 2009-05-27 Леонид Борисович Лазебник (RU) METHOD FOR PREDICTING SINUS RHYTHM RESTORATION AT ATCIAL ARRhythmia

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
АНКУДИНОВА О.Н. Путеводитель читателя по медицинской литературе, МедиаСфера, 2003, с.242. ТЮЛЬКИНА Е.Е. и др. Опыт разработки информационно-аналитической системы для прогнозирования времени сохранения синусового ритма после купирования пароксизма фибрилляции предсердий. Вестник аритмологии, 2000, №20, с.58-65. BAUERNSCHMITT R., et al. Autonocomic control in patients experiencing atrial fibrillation after cardiac surgery. Pacing Clin Electrophysiol. Pacing Clin Electrophysiol. 2007, №30 (1), p.77-84. *
МАРТИМЬЯНОВА Л.А. Вариабельность сердечного ритма у больных персистирующей и постоянной фибрилляцией предсердий, вывод 1,2 on-line, http://med.univer.kharkov.ua/departments/dim/pr/1-7.pdf. *
МАРТИМЬЯНОВА Л.А. Вариабельность сердечного ритма у больных персистирующей и постоянной фибрилляцией предсердий, вывод 1,2 on-line, http://med.univer.kharkov.ua/departments/dim/pr/1-7.pdf. АНКУДИНОВА О.Н. Путеводитель читателя по медицинской литературе, МедиаСфера, 2003, с.242. *
ТЮЛЬКИНА Е.Е. и др. Опыт разработки информационно-аналитической системы для прогнозирования времени сохранения синусо&#x *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2549825C1 (en) * 2014-02-14 2015-04-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Российский кардиологический научно-производственный комплекс" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "РКНПК" Минздрава России) Method for assessing structural changes of atrial myocardium in patients with heart rhythm disorders
RU2707263C2 (en) * 2018-05-11 2019-11-25 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) Method for studying heart rate variability with underlying antiarrhythmic therapy

Also Published As

Publication number Publication date
RU2010150209A (en) 2012-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sen et al. Fractal analysis of heart rate variability as a predictor of mortality: A systematic review and meta-analysis
Ladavich et al. Rate-independent detection of atrial fibrillation by statistical modeling of atrial activity
US9775533B2 (en) System and method of determining a risk score for triage
US7623910B2 (en) ECG-based differentiation of LQT1 and LQT2 mutation
Eerikäinen et al. Detecting atrial fibrillation and atrial flutter in daily life using photoplethysmography data
Bin et al. Detection of atrial fibrillation using decision tree ensemble
US20020138012A1 (en) Multiple parameter electrocardiograph system
Kumari et al. Heart rhythm abnormality detection and classification using machine learning technique
Chen et al. The feasibility of predicting impending malignant ventricular arrhythmias by using nonlinear features of short heartbeat intervals
JP2020517334A5 (en)
Zhang et al. Computational approaches for detection of cardiac rhythm abnormalities: Are we there yet?
Papadogiorgaki et al. Heart rate classification using ECG signal processing and machine learning methods
RU2485880C2 (en) Method of predicting capture beat in patients with atrial fibrillation
Riasi et al. Prediction of ventricular tachycardia using morphological features of ECG signal
Alcaraz et al. The P Wave Time‐Frequency Variability Reflects Atrial Conduction Defects before Paroxysmal Atrial Fibrillation
Oguanobi et al. Electocardiographic findings in adult Nigerians with sickle cell anaemia
ES2924149B2 (en) PROGNOSTIC METHOD OF AN ATRIAL ARRHYTHMIA FROM AN ELECTROCARDIOGRAM OF SINUS RHYTHM
Al Maluli et al. A short story of the short QT syndrome
Silveri et al. A big-data classification tree for decision support system in the detection of dilated cardiomyopathy using heart rate variability
Boon et al. Ventricular tachyarrhythmia prediction based on heart rate variability and genetic algorithm
Oster et al. An artificial model of the electrocardiogram during paroxysmal atrial fibrillation
RU2722656C1 (en) Method for prediction of risk of ventricular tachyarrhythmias in patients suffering myocardial infarction with left ventricular ejection fraction less than 35 %
Magrans et al. Myocardial ischemia event detection based on support vector machine model using QRS and ST segment features
Chaikovsky et al. Using of Data Mining methods to evaluate the myocardial damage in children with juvenile idiopathic arthritis
Chieng et al. Ventricular tachyarrhythmias prediction methods and its prognostic features: a review

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20130516