RU2751817C1 - Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушений углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма и носимое автономное устройство для его реализации - Google Patents

Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушений углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма и носимое автономное устройство для его реализации Download PDF

Info

Publication number
RU2751817C1
RU2751817C1 RU2020128752A RU2020128752A RU2751817C1 RU 2751817 C1 RU2751817 C1 RU 2751817C1 RU 2020128752 A RU2020128752 A RU 2020128752A RU 2020128752 A RU2020128752 A RU 2020128752A RU 2751817 C1 RU2751817 C1 RU 2751817C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
hrv
statistical
spectral parameters
patient
patients
Prior art date
Application number
RU2020128752A
Other languages
English (en)
Inventor
Александр Викторович Шмид
Максим Александрович НОВОПАШИН
Андрей Александрович Березин
Роман Сергеевич Новиков
Ашот Мусаелович Мкртумян
Борис Аронович ПОЗИН
Original Assignee
Закрытое Акционерное Общество "Ес-Лизинг"
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 Закрытое Акционерное Общество "Ес-Лизинг" filed Critical Закрытое Акционерное Общество "Ес-Лизинг"
Priority to RU2020128752A priority Critical patent/RU2751817C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2751817C1 publication Critical patent/RU2751817C1/ru
Priority to JP2021139851A priority patent/JP2022041969A/ja

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026Measuring blood flow
    • A61B5/0295Measuring blood flow using plethysmography, i.e. measuring the variations in the volume of a body part as modified by the circulation of blood therethrough, e.g. impedance plethysmography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/14Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к медицине, а именно к компьютеризированным способам неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена (НУО) по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, носимым автономным устройствам для их осуществления, а также к способу скрининга населения для выявления лиц с признаками НУО по ВСР. Осуществляют съем кардиосигнала ЭКГ и/или ФПГ. Определяют в сигнале последовательность временных отметок. В полученной последовательности определяют интервалы времени между соседними временными отметками и получают кардиоинтервалограмму (КИГ), характеризующую ВСР. Осуществляют преобразование КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма. Производят расчет для каждой ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР. Осуществляют компьютерную обработку статистических и спектральных параметров ВСР. Сопоставляют статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными параметрами здоровых пациентов и пациентов с НУО. Решение о наличии НУО у пациента принимают по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР к эталонным значениям параметров пациентов с НУО. В способе скрининга дополнительно задают целевые показатели чувствительности и специфичности для определения минимально необходимого количества ЭКГ и ФПГ обследуемого пациента и порогового значения ЭКГ и ФПГ с признаком НУО, при превышении которого признается наличие НУО у пациентов группы. Обеспечивается выявление НУО по кардиосигналу в отличие от стандарта выявления НУО по анализам крови, что упрощает массовый скрининг населения за счет «фильтрации» пациентов: компьютерном (неинвазивном) отделении здоровых пациентов от пациентов с патологией НУО. 5 н. и 24 з.п. ф-лы, 10 ил., 3 пр.

Description

Область техники
Настоящее изобретение относится к области медицины, а более точно - к компьютеризированному способу выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента и к носимому автономному устройству для его реализации.
Способ и устройство могут быть использованы для организации массового двухэтапного скрининга населения на предмет выявления пациентов с наличием нарушения углеводного обмена (НУО).
На первом этапе скрининга с помощью способа и устройства выявляют пациентов, подозреваемых в наличии нарушения углеводного обмена, которых направляют для дальнейшего обследования в лечебное учреждение (ЛПУ).
На втором этапе в лечебном учреждении на основании Национальных Рекомендаций принимают окончательное решение на наличие или отсутствие нарушения углеводного обмена у пациентов, прошедших первый этап скрининга.
Уровень техники
Для контроля физического здоровья существует довольно большое количество технических средств от весов до измерителей давления и уровня сахара в крови.
Известен ряд технических решений, предназначенных для оценки
состояния человека с использованием технических средств и различных биосенсоров с последующим анализом данных с использованием вычислительных устройств.
Известен способ непрерывного контроля функционального состояния и функциональной диагностики (см., например, WO 2017/160186 А1, опубликован 21.09.2017), способ заключается в том, что данные с биометрического детектора, это могут быть наручные часы или браслет, передают проводным или беспроводным способом на мобильное приложение на базе платформы Android, затем вычисляют уровень стресса на основе гистограммы, построенной на основе измеренных значений пульса. Далее, по данным гистограммы, исходя из концентрации максимального количества интервалов между соседними сокращениями сердца в определенном диапазоне Xмс, определяют уровень стресса; регистрируют показатели интенсивности движений пользователя с помощью встроенного в биометрический детектор электрического акселерометра. По распределению полученных показателей во времени делают выводы о суточной двигательной активности и образе жизни человека, и, по собранным сведениям, делают вывод о том, что именно послужило источником изменения уровня стресса и предлагают пользователю исключить указанный источник.
Технической задачей, решаемой указанным изобретением, является: возможность учета контекста внешних факторов среды, в которой находится человек в процессе своей жизнедеятельности, учет физиологических реакций на действие данных факторов, учет уровня физической активности и периодов сна, упрощение восприятия итоговой информации пользователем и возможность получать результаты влияния среды на человека в оперативном режиме времени. Указанный способ непрерывного контроля уровня напряженного состояния человека основан на применении биометрического детектора, данные с которого используют для буферизации значений интервалов между соседними ударами сердца в течение заданного временного окна, а также для создания гистограммы распределения этих интервалов и вычисления уровня стресса, основанного на вариабельности сердечного ритма.
Уровень стресса связывают с деятельностью человека и его взаимодействия с окружающими людьми и объектами путем формирования временной задержки между произошедшим событием и всплеском уровня стресса, по которой делают вывод о том, что именно послужило источником изменения уровня стресса и предлагают пользователю исключить указанный источник.
К недостаткам указанного способа следует отнести то, что способ не позволяет оценить наличие нарушения углеводного обмена пациента по отклонению параметров вариабельности сердечного ритма (ВСР), путем сопоставления статистических и спектральных параметров ВСР пациента с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и пациентов с нарушением углеводного обмена.
Известно устройство для определения состояния здоровья человека-субъекта путем обработки биологических данных (см., например, RU 2707650 С2, опубликован 16.08.2019).
Устройство обеспечивает реализацию способа определения состояния здоровья, в котором на основе анализа формы пульсового сигнала определяют и обрабатывают данные, относящиеся, например, к частоте сердечных сокращений, частоте дыхания и/или кровяному давлению человека-субъекта.
Указанное устройство содержит модуль управления и средство для предоставления данных пульсовой волны, отражающих сердечный ритм человека-субъекта. Обеспечивают получение данных пульсовой волны и выбирают часть данных пульсовой волны, характеризующих множество периодов сердечного цикла. На основе части данных пульсовой волны определяют вариабельность кровяного давления, вариабельность частоты дыхания и вариабельность сердечного ритма. Определяют значение корреляции на основе вариабельности кровяного давления, вариабельности частоты дыхания и вариабельности сердечного ритма и соответствующего эталонного значения. Определяют состояние здоровья субъекта на основании значения корреляции.
В другом варианте способа определяют первый и второй индексы, характеризующие вариабельность сердечного ритма на основе данных пульсовой волны части данных пульсовой волны, характеризующих множество периодов сердечного цикла. Причем второй индекс отличается от первого. Определяют состояние здоровья субъекта на
основе первого и второго индексов. Определение первого индекса содержит определение множества интервалов частоты дыхания на основе данных пульсовой волны на основе множества интервалов времени дыхания.
К недостаткам указанного способа следует отнести то, что способ не позволяет оценить наличие нарушения углеводного обмена пациента по отклонению параметров вариабельности сердечного ритма (ВСР), путем сопоставления статистических и спектральных параметров ВСР пациента с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и пациентов с нарушением углеводного обмена.
В качестве ближайшего технического решения заявитель рассматривает способ вариабельности сердечного ритма, который может быть использован при функциональной диагностике сердечно-сосудистой и нервной систем (см., RU 2185090 C1, опубликован 20.07.2002). Индикатором нервных влияний на сердце считается вариабельность сердечного ритма (ВСР), то есть непрерывные колебания длительности интервалов RR электрокардиограммы (ЭКГ), обусловленные постоянной коррекцией сердечной деятельности в соответствии с условиями функционирования организма.
Указанный способ включает измерение роста, массы тела, пульсового артериального давления. Записывают ЭКГ, проводят вариационный анализ. Определяют текущую частоту сердечных сокращений (ТЧСС в минуту) и должную частоту сердечных сокращений (ДЧСС в мин). Вычисляют уровень испытываемого стресса (УИС, усл.ед.). Производят качественную оценку результатов исследования по УИС. Определяют тип сердечного ритма (нормо-, бради- или тахиритмия) по разнице между ТЧСС и ДЧСС. Определяют вариабельность интервала RR по коэффициенту его вариации. Устанавливают один из 9 возможных вариантов сердечного ритма (гипо-, нормо- или гипервариабельная брадиритмия, норморитмия или тахиритмия).
С помощью математических преобразований Фурье были выделены три частотных диапазона, в пределах которых обычно наблюдаются волнообразные изменения сердечного ритма. 1-й диапазон (0,4-0,04 Гц или высокие частоты) четко коррелирует с дыхательными движениями, во время которых происходит увеличение парасимпатической активности (вдох) или снижение последней (выдох). Природа второго диапазона (0,04-0,015 Гц или низкие частоты) остается неустановленной, и ее связывают с симпатическими или с парасимпатическими влияниями. И наконец 3-й диапазон (менее 0,015 Гц или очень низкие частоты) также предположительно связывают с метаболическими процессами, никак не коррелирующими с конкретными нервными эффектами.
К недостаткам указанного способа следует отнести то, что способ не позволяет оценить наличие нарушения углеводного обмена пациента по отклонению параметров вариабельности сердечного ритма (ВСР), путем сопоставления статистических и спектральных параметров ВСР пациента с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и пациентов с нарушением углеводного обмена.
Существо изобретения
В основу настоящего изобретения поставлена задача создания компьютеризированного способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена, в котором по отклонению параметров вариабельности сердечного ритма (ВСР), определяемого путем сопоставления статистических и спектральных параметров ВСР пациента с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с нарушением углеводного обмена (НУО), оценивают наличие нарушения углеводного обмена пациента.
В основу настоящего изобретения поставлена также задача создания носимого автономного устройства для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, которое сконфигурировано для оценки наличия нарушения углеводного обмена по отклонению параметров вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента путем сопоставления статистических и спектральных параметров ВСР пациента с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО.
В основу настоящего изобретения поставлена также задача создания компьютеризированного способа скрининга населения для выявления лиц с признаками нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента.
Техническим результатом, на который направлено данное изобретение, является обеспечение возможности выявления нарушения углеводного обмена (НУО) по кардиосигналу, в отличие от стандарта выявления НУО по анализам крови, что, в свою очередь, упростит решение задачи массового скрининга населения, проявляемое в эффекте «фильтрации» пациентов: компьютерном (неинвазивном) отделении здоровых пациентов от пациентов с патологией НУО. Тем самым обеспечивается сокращение количества анализов крови на 65-70%.
Указанный технический результат достигается путем создания компьютеризированного способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, способ содержит этапы, на которых:
- осуществляют съем по меньшей мере одного кардиосигнала, выбранного из группы, состоящей из электрокардиограммы (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения и фотоплетизмограммы (ФПГ) пациента;
- определяют в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одну последовательность временных отметок, выбранную из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок появления диастол на ФПГ;
- в полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок определяют интервалы времени между соседними временными отметками и получают по меньшей мере одну кардиоинтервалограмму (КИГ), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
- осуществляют преобразование полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- производят расчет для каждой из по меньшей мере одной ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- осуществляют компьютерную обработку полученного по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО;
- принимают решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Целесообразно, чтобы линейный тренд КИГ удаляли методом наименьших квадратов нулевой степени (вычитание среднего арифметического).
Целесообразно, чтобы линейный тренд КИГ удаляли методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени.
Целесообразно, чтобы линейный тренд КИГ удаляли вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы.
Целесообразно, чтобы огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживали методом скользящего среднего/медианы.
Целесообразно, чтобы рассчитывали спектральные параметры вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
Целесообразно, чтобы принимали решение о наличии НУО путем применения, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
Согласно второму аспекту настоящего изобретения, указанный технический результат достигается путем создания компьютеризированного способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, способ содержит этапы, на которых:
- осуществляют съем одной кардиоинтервалограммы (КИГ), отражающей наличие вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента;
- осуществляют преобразование полученной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- производят расчет для ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- осуществляют компьютерную обработку полученного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО,
- принимают решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Согласно третьему аспекту настоящего изобретения, указанный технический результат достигается путем создания носимого автономного устройства для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, которое содержит:
- модуль съема по меньшей мере одного кардиосигнала, выбранного из группы, состоящей из электрокардиограммы (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения и фотоплетизмограммы (ФПГ) пациента;
- компьютерное средство, содержащее:
- модуль определения в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одной последовательности временных отметок, выбранной из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок появления диастол на ФПГ;
- модуль определения интервалов времени между соседними временными отметками в полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок для получения по меньшей мере одной кардиоинтервалограммы (КИГ), характеризующей вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
- модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- модуль расчета для каждой из по меньшей мере одной ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- модуль обработки полученного по меньшей мере одного набора полученных статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО,
- модуль принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости полученных статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Целесообразно, чтобы модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ) был сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов нулевой степени.
Целесообразно, чтобы модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ был сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени.
Целесообразно, чтобы модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ был сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы.
Целесообразно, чтобы огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживали методом скользящего среднего/медианы.
Целесообразно, чтобы модуль расчета статистических и спектральных параметров ВСР по преобразованной по меньшей мере одной ПКИГ был сконфигурирован для расчета спектральных параметров вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
Целесообразно, чтобы модуль принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента был сконфигурирован для принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена путем использования, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
Согласно четвертому аспекту настоящего изобретения, указанный технический результат достигается путем создания носимого автономного устройства для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, устройство содержит:
- датчик, сконфигурированный для замера временных интервалов между сердечными сокращениями и обеспечивающий получение кардиоинтервалограммы (КИГ), отражающей вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
- компьютерное средство, содержащее
- модуль преобразования полученной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- модуль расчета для ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- модуль обработки полученного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО, и
- модуль принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Согласно пятому аспекту настоящего изобретения, технический результат достигается путем создания компьютеризированного способа скрининга населения для выявления лиц с признаками нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, содержащий этапы, на которых:
- задают целевые показатели чувствительности и специфичности скрининга;
- осуществляют подготовку к проведению скрининга, для чего определяют по таблице, с учетом заданных целевых показателей чувствительности и специфичности, минимально необходимое количество электрокардиограмм (ЭКГ) и фотоплетизмограмм (ФПГ) обследуемого пациента и пороговое значение ЭКГ и ФПГ с признаком НУО для каждого наблюдаемого пациента группы, при превышении которого признается наличие НУО у пациентов группы, и
- проводят скрининг населения для выявления лиц с признаками нарушения углеводного обмена, для чего реализуют способ по любому из пунктов 1, 8.
Повышение качества медицинского обслуживания пациентов с различными заболеваниями при приемлемой стоимости развития системы медицинского обслуживания является чрезвычайно актуальной задачей. Важнейшим направлением этой работы является разработка различных методов телемедицины для диагностики, скрининга, мониторинга и сопровождения больных вне зависимости от их территориального расположения. Одним из таких заболеваний является сахарный диабет.
Способ и устройство могут быть эффективно использованы для организации массового двух этапного скрининга населения на предмет выявления пациентов с наличием нарушения углеводного обмена. На первом этапе скрининга с помощью способа и устройства вне пределов ЛПУ выявляются пациенты, подозреваемые в наличии НУО, которые затем направляются для дальнейшего обследования в лечебное учреждение ЛПУ. На втором этапе по выявленным на первом этапе пациентам в ЛПУ принимается окончательное решение на наличие либо отсутствие НУО у пациента по стандартам эндокринологии.
Краткое описание чертежей
В дальнейшем изобретение поясняется описанием предпочтительных вариантов воплощения со ссылками на сопровождающие чертежи, на которых:
Фиг. 1 изображает последовательность этапов способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР), в котором осуществляют съем кардиосигнала, представляющего собой электрокардиограмму (ЭКГ), согласно изобретению;
Фиг. 2 (a, b,c) изображают электрокардиограммы, снятые с пациента, на которых указана последовательность временных отметок, состоящая из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ;
Фиг. 3 изображает кардиоинтервалограмму (КИГ), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
Фиг. 4 изображает преобразованную кардиоинтервалограмму (ПКИГ), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
Фиг. 5 изображает последовательность этапов способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР), в котором осуществляют съем кардиосигнала, представляющего собой фотоплетизмограмму (ФПГ) пациента, согласно изобретению;
Фиг. 6 (a, b) изображают фотоплетизмограммы, снятые с пациента, на которых указана последовательность временных отметок, состоящая из последовательности временных отметок появления систол и последовательности временных отметок появления диастол;
Фиг. 7 изображает последовательность этапов способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР), в котором осуществляют съем кардиосигнала, представляющего собой электрокардиограмму (ЭКГ) и фотоплетизмограмму (ФПГ) пациента, согласно изобретению;
Фиг. 8 изображает последовательность этапов способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, в котором осуществляют съем кардиоинтервалограммы, согласно изобретению;
Фиг. 9 изображает блок-схему автономного устройства для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, первый вариант выполнения;
Фиг. 10 изображает блок-схему автономного устройства для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, второй вариант выполнения.
Описание предпочтительных вариантов воплощения изобретения
У здоровых людей интервал времени от начала цикла одного сердечного сокращения до начала другого не является одинаковым, он постоянно меняется. Явление получило название вариабельности сердечного ритма (ВСР). Характерно, что непостоянство интервала между кардиоциклами находится в пределах некой средней величины, являющейся оптимальной для определенного рассматриваемого функционального состояния организма.
В настоящее время определение ВСР признано наиболее информативным неинвазивным методом количественной оценки вегетативной регуляции сердечного ритма. Анализируя ВСР, можно не только оценивать функциональное состояние организма, но и следить за его динамикой.
Согласно изобретению, компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента осуществляют следующим образом.
Осуществляют съем по меньшей мере одного кардиосигнала, выбранного из группы, состоящей из электрокардиограммы (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения и фотоплетизмограммы (ФПГ) пациента.
Съем электрокардиограммы и фотоплетизмограммы осуществляют посредством индивидуального устройства съема ЭКГ, или ФПГ, или КИГ.
Согласно первому варианту реализации изобретения, осуществляют съем S1 (фиг.1) по меньшей мере одного кардиосигнала, представляющего собой электрокардиограмму (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения.
Сохраняют S2 электрокардиограмму в базе данных наблюдаемого пациента и осуществляют накопление электрокардиограмм.
Определяют S3 в полученной по меньшей мере одной кардиограмме по меньшей мере одну последовательность временных отметок, выбранную из группы, состоящей из последовательности временных отметок А1, А2, А3, Аn, появления R-пиков на ЭКГ (фиг. 2a), последовательности временных отметок В1, В2, В3, Вn появления P-пиков на ЭКГ (фиг. 2b), последовательности временных отметок C1, C2, C3, Cn появления T-пиков на ЭКГ (фиг.2с).
В полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок определяют S4 (фиг.1) интервалы времени между соседними временными отметками А1, А2, А3, Аn или В1, В2, В3, Вn или C1, C2, C3, Cn, и получают по меньшей мере одну кардиоинтервалограмму (КИГ) (фиг.3), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента.
Осуществляют преобразование полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления S5 (фиг.1) линейного тренда значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ) (фиг.4), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма.
Линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов нулевой степени (вычитание среднего арифметического) (см., например, Р.М. Баевский «АНАЛИЗ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РАЗЛИЧНЫХ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЧЕСКИХ СИСТЕМ». Либо линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени. Возможно также, что линейный тренд КИГ удаляют вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы. Затем огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы, что широко известно специалистам в данном уровне техники.
Производят расчет S6 (фиг.1) для каждой из по меньшей мере одной ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР (фиг. 4).
Рассчитывают спектральные параметры вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье (Р.М. Баевский), метода Уэлча (см., например, Peter D. Welch “The Use of Fast Fourier Transform for the Estimation of Power Spectra: A Method Based on Time Aver-aging Over Short, Modified Periodograms”, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла (Р.М. Баевский).
Осуществляют компьютерную обработку S7 полученного по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО.
Производят по меньшей мере кусочно-линейное разделение пространства статистических и спектральных параметров ВСР по меньшей мере на две эталонные области: есть НУО и нет НУО.
Решение о наличии/отсутствии признаков НУО у пациента принимают по факту попадания вектора статистических и спектральных параметров ВСР пациента в эталонную область НУО/ не НУО.
Указанные эталонные статистические и спектральные параметры ВСР от здоровых пациентов и эталонные статистические и спектральные параметры ВСР пациентов с НУО вводят в базу данных компьютера заранее.
И принимают решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Принимают решение о наличии НУО путем применения, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
Согласно второму варианту осуществления изобретения, для реализации компьютеризированного способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента осуществляют съем S8 (фиг.5) по меньшей мере одного кардиосигнала, представляющего собой фотоплетизмограмму (ФПГ) пациента.
Сохраняют S9 фотоплетизмограмму в базе данных наблюдаемого пациента и осуществляют накопление фотоплетизмограмм.
Определяют S10 в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одну последовательность временных отметок D1, D2, D3, Dn (фиг. 6a) появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок E1, E2, E3, En (фиг.6b) появления диастол на ФПГ.
В полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок определяют интервалы времени между соседними временными отметками и получают S11 по меньшей мере одну кардиоинтервалограмму (КИГ) (фиг.3), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента.
Осуществляют преобразование полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда S12 (фиг.5) значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ) (фиг.4), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма. Линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов нулевой степени (вычитание среднего арифметического). Либо линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени. Возможно также, что линейный тренд КИГ удаляют вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы. Затем огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы.
Производят расчет S13 (фиг.5) для каждой из по меньшей мере одной ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР.
Рассчитывают спектральные параметры вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
Осуществляют компьютерную обработку S14 полученного по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО. Указанные эталонные статистические и спектральные параметры ВСР от здоровых пациентов и эталонные статистические и спектральные параметры ВСР пациентов с НУО вводят в базу данных компьютера заранее.
Принимают решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Принимают решение о наличии НУО путем применения, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
Согласно третьему варианту реализации изобретения (фиг.7), для реализации компьютеризированного способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента осуществляют съем S15 кардиосигнала, представляющего собой электрокардиограмму (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения и фотоплетизмограмму (ФПГ) пациента.
Сохраняют S16 электрокардиограмму в базе данных наблюдаемого пациента и осуществляют накопление электрокардиограмм.
Сохраняют S17 фотоплетизмограмму в базе данных наблюдаемого пациента и осуществляют накопление фотоплетизмограмм.
Аналогично первому варианту воплощения способа, определяют S18 в полученном сигнале кардиограммы по меньшей мере одну последовательность временных отметок (фиг.2), выбранную из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ (фиг.3), и получают по меньшей мере одну кардиоинтервалограмму (КИГ) (фиг.3), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента.
Аналогично второму варианту воплощения способа, в полученном сигнале фотоплетизмограммы определяют S19 последовательности временных отметок появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок появления диастол на ФПГ.
В полученных последовательностях временных отметок определяют S20 интервалы времени между соседними временными отметками и получают кардиоинтервалограммы (КИГ), характеризующие вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента.
Из полученных пяти вариантов расчета КИГ выбирают по меньшей мере один вариант. Выбор одной последовательности или их комбинации осуществляют на основе экспериментальной оценки чувствительности и специфичности одного из полученных вариантов.
Осуществляют преобразование полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда значений S21 для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма (фиг.3).
Аналогично указанному выше, линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов нулевой степени (вычитание среднего арифметического). Либо линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени. Возможно также, что линейный тренд КИГ удаляют вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы. Затем огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы.
Производят расчет S22 для каждой ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР. Рассчитывают спектральные параметры вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
Осуществляют компьютерную обработку полученного по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР, как в во втором варианте воплощения, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО. Указанные эталонные статистические и спектральные параметры ВСР от здоровых пациентов и эталонные статистические и спектральные параметры ВСР пациентов с НУО вводят в базу данных компьютера заранее.
Принимают решение S23 о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Принимают решение о наличии НУО путем применения, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
В каждом варианте реализации решение принимается экспертом по подтвержденной чувствительности и специфичности.
Согласно четвертому варианту реализации изобретения (фиг.8), для реализации способа неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента осуществляют съем S24 одной кардиоинтервалограммы (КИГ) (ФИГ.3), отражающей наличие вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента. Съем осуществляют либо посредством локального устройства, либо в облаке из ЭКГ или ФПГ.
Осуществляют S25 сохранение и накопление КИГ.
Аналогично способам, описанным выше, осуществляют преобразование S26 полученной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ) (ФИГ.4), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма.
Производят расчет S27 для ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР.
Осуществляют компьютерную обработку S28 полученного по меньшей мере одного набора полученных статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО.
Принимают решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Аналогично указанному выше, линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов нулевой степени или методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени. Либо линейный тренд КИГ удаляют вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы. Огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы.
Рассчитывают спектральные параметры вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
Принимают решение о наличии НУО путем применения, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
Согласно изобретению, предложено также носимое автономное устройство для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента (фиг. 9).
Устройство содержит модуль 29 съема по меньшей мере одного кардиосигнала, выбранного из группы, состоящей из электрокардиограммы (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения и фотоплетизмограммы (ФПГ) пациента и компьютерное средство 30.
Компьютерное средство 30 содержит последовательно соединенные модуль 31 определения в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одной последовательности временных отметок, выбранной из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок появления диастол на ФПГ, модуль 32 определения интервалов времени между соседними временными отметками в полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок для получения по меньшей мере одной кардиоинтервалограммы (КИГ), характеризующей вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента, модуль 33 преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма, модуль 34 расчета для каждой из по меньшей мере одной ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР, и модуль обработки полученного по меньшей мере одного набора полученных статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО, и модуль 35 принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости полученных статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Модуль 33 преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов нулевой степени.
Модуль 33 преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ может быть также сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени.
Или модуль 33 преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы.
Модуль 34 расчета статистических и спектральных параметров ВСР по преобразованной по меньшей мере одной ПКИГ сконфигурирован для расчета спектральных параметров вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
Модуль 35 принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента сконфигурирован для принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена путем использования, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
Согласно другому варианту воплощения изобретения носимое автономное устройство для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента содержит датчик 36, сконфигурированный для замера временных интервалов между сердечными сокращениями и обеспечивающий получение кардиоинтервалограммы (КИГ), отражающей вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента. В качестве указанного датчика может быть использован пульсометр.
Устройство содержит также компьютерное средство 37, содержащее последовательно соединенные модуль 38 преобразования полученной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма, модуль 39 расчета для ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР, модуль 40 обработки полученного набора полученных статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО, и принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
Компьютеризированный способ скрининга населения для выявления лиц с признаками нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, согласно изобретению осуществляют следующим образом.
Задают целевые показатели чувствительности и специфичности скрининга.
Осуществляют подготовку к проведению скрининга, для чего определяют по таблице, с учетом заданных целевых показателей чувствительности и специфичности, минимально необходимое количество электрокардиограмм (ЭКГ) и фотоплетизмограмм (ФПГ) обследуемого пациента и пороговое значение ЭКГ и ФПГ с признаком НУО для каждого наблюдаемого пациента группы, при превышении которого признается наличие НУО у пациентов группы.
Проводят скрининг населения для выявления лиц с признаками нарушения углеводного обмена, для чего реализуют способ по любому из пунктов 1, 8.
На первом этапе скрининга с помощью способа выявляют пациентов, подозреваемых в наличии нарушения углеводного обмена, которых направляют для дальнейшего обследования в лечебное учреждение (ЛПУ).
На втором этапе в лечебном учреждении на основании Национальных Рекомендаций принимают окончательное решение на наличие или отсутствие нарушения углеводного обмена у пациентов, прошедших первый этап скрининга.
Промышленная применимость
Компьютеризированный способ выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента и носимое автономное устройство могут быть использованы для организации массового двухэтапного скрининга населения на предмет выявления пациентов с наличием нарушения углеводного обмена (НУО).
На первом этапе скрининга с помощью способа и устройства выявляют пациентов, подозреваемых в наличии нарушения углеводного обмена, которых направляют для дальнейшего обследования в лечебное учреждение (ЛПУ).
На втором этапе в лечебном учреждении на основании Национальных Рекомендаций принимают окончательное решение на наличие или отсутствие нарушения углеводного обмена у пациентов, прошедших первый этап скрининга.
ПРИМЕР 1 (снятие ЭКГ)
Пациент А, возраст 63 года. Диагноз: сахарный диабет 2-го типа в течении 25 лет. Сопутствующих хронических заболеваний нет. Общее состояние по результатам обследования удовлетворительное.
Размещали на запястье пациента носимое автономное устройство для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена.
Осуществляли съем по меньшей мере одного кардиосигнала, (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения ЭКГ от 5 до 20 раз в неделю.
Осуществляли накопление в базе данных последовательности снятого множества электрокардиограмм (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения, маркированных идентификаторами пациента.
Определяют в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одну последовательность временных отметок, выбранную из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ.
В полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок определяли интервалы времени между соседними временными отметками и получали по меньшей мере одну кардиоинтервалограмму (КИГ), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента. Осуществляют преобразование полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма. И производили расчет для каждой из ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР.
Осуществляли компьютерную обработку полученного по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляли полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО.
В итоге все ЭКГ подразделяли на два класса: содержащие признак НУО и не содержащие признак НУО.
И принимали решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
ПРИМЕР 2. (СНЯТИЕ ФПГ)
Пациент Б, возраст 63 года. Диагноз: сахарный диабет не диагностируется. Сопутствующих хронических заболеваний нет. Общее состояние по результатам обследования удовлетворительное.
Размещали на запястье пациента носимое автономное устройство для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена.
Осуществляли съем по меньшей мере одного кардиосигнала, представляющего собой фотоплетизмограмму (ФПГ) пациента и определяли в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одну последовательность временных отметок, выбранную из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок появления диастол на ФПГ.
В полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок определяли интервалы времени между соседними временными отметками и получали кардиоинтервалограмму (КИГ), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента. Осуществляли преобразование полученной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма.
Производили расчет для ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР. Осуществляли компьютерную обработку полученного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО.
Принимали решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
ПРИМЕР 3. (Снятие КИГ)
Пациент В, возраст 50 лет. Диагноз: сахарный диабет не диагностируется. Сопутствующих хронических заболеваний нет. Общее состояние по результатам обследования удовлетворительное.
Размещали на запястье пациента носимое автономное устройство для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена.
Осуществляли съем одной кардиоинтервалограммы (КИГ), отражающей наличие вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента с использованием пульсометра. Осуществляли преобразование полученной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма. Производили расчет для ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР.
Затем осуществляли компьютерную обработку полученного набора полученных статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляли полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО, и принимали решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.

Claims (58)

1. Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, содержащий этапы, на которых:
- осуществляют съем по меньшей мере одного кардиосигнала, выбранного из группы, состоящей из электрокардиограммы (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения и фотоплетизмограммы (ФПГ) пациента;
- определяют в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одну последовательность временных отметок, выбранную из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок появления диастол на ФПГ;
- в полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок определяют интервалы времени между соседними временными отметками и получают по меньшей мере одну кардиоинтервалограмму (КИГ), характеризующую вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
- осуществляют преобразование полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- производят расчет для каждой из по меньшей мере одной ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- осуществляют компьютерную обработку полученного по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО;
- принимают решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
2. Способ по п. 1, в котором линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов нулевой степени (вычитание среднего арифметического).
3. Способ по п. 1, в котором линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени.
4. Способ по п. 1, в котором линейный тренд КИГ удаляют вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы.
5. Способ по п. 4, в котором огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы.
6. Способ по п. 1, в котором рассчитывают спектральные параметры вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
7. Способ по п. 1, в котором принимают решение о наличии НУО путем применения, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
8. Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, содержащий этапы, на которых:
- осуществляют съем одной кардиоинтервалограммы (КИГ), отражающей наличие вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента;
- осуществляют преобразование полученной одной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- производят расчет для ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- осуществляют компьютерную обработку полученного набора полученных статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО;
- принимают решение о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
9. Способ по п. 8, в котором линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов нулевой степени.
10. Способ по п. 8, в котором линейный тренд КИГ удаляют методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени.
11. Способ по п. 8, в котором линейный тренд КИГ удаляют вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы.
12. Способ по п. 11, в котором огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы.
13. Способ по п. 8, в котором рассчитывают спектральные параметры вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
14. Способ по п. 8, в котором принимают решение о наличии НУО путем применения, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
15. Носимое автономное устройство для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, содержащее:
- модуль съема по меньшей мере одного кардиосигнала, выбранного из группы, состоящей из электрокардиограммы (ЭКГ) по меньшей мере первого отведения и фотоплетизмограммы (ФПГ) пациента;
- компьютерное средство, содержащее:
- модуль определения в полученном по меньшей мере одном сигнале по меньшей мере одной последовательности временных отметок, выбранной из группы, состоящей из последовательности временных отметок появления R-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления P-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления T-пиков на ЭКГ, последовательности временных отметок появления систол на ФПГ и последовательности временных отметок появления диастол на ФПГ;
- модуль определения интервалов времени между соседними временными отметками в полученной по меньшей мере одной последовательности временных отметок для получения по меньшей мере одной кардиоинтервалограммы (КИГ), характеризующей вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
- модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения по меньшей мере одной преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- модуль расчета для каждой из по меньшей мере одной ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения по меньшей мере одного набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- модуль обработки полученного по меньшей мере одного набора полученных статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО,
- модуль принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости полученных статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
16. Носимое автономное устройство по п. 15, в котором модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ) сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов нулевой степени.
17. Носимое автономное устройство по п. 15, в котором модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени.
18. Носимое автономное устройство по п. 15, в котором модуль преобразования полученной по меньшей мере одной КИГ сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы.
19. Носимое автономное устройство по п. 18, в котором огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы.
20. Носимое автономное устройство по п. 15, в котором модуль расчета статистических и спектральных параметров ВСР по преобразованной по меньшей мере одной ПКИГ сконфигурирован для расчета спектральных параметров вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
21. Носимое автономное устройство по п. 15, в котором модуль принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента сконфигурирован для принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена путем использования, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
22. Носимое автономное устройство для неинвазивного выявления нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, содержащее:
- датчик, сконфигурированный для замера временных интервалов между сердечными сокращениями и обеспечивающий получение кардиоинтервалограммы (КИГ), отражающей вариабельность сердечного ритма (ВСР) пациента;
- компьютерное средство, содержащее
- модуль преобразования полученной КИГ путем удаления линейного тренда значений для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ), характеризующей нелинейные колебания сердечного ритма;
- модуль расчета для каждой ПКИГ статистических и спектральных параметров ВСР для получения набора статистических и спектральных параметров ВСР;
- модуль обработки полученного набора статистических и спектральных параметров ВСР, при которой сопоставляют полученные статистические и спектральные параметры ВСР с эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР от здоровых пациентов и эталонными статистическими и спектральными параметрами ВСР пациентов с НУО, и
- модуль принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента по степени близости статистических и спектральных параметров ВСР пациента к эталонным значениям статистических и спектральных параметров ВСР пациентов с НУО.
23. Носимое автономное устройство по п. 22, в котором модуль преобразования полученной КИГ для получения преобразованной кардиоинтервалограммы (ПКИГ) сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов нулевой степени.
24. Носимое автономное устройство по п. 22, в котором модуль преобразования полученной КИГ сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ методом наименьших квадратов по меньшей мере первой степени.
25. Носимое автономное устройство по п. 22, в котором модуль преобразования полученной КИГ сконфигурирован для удаления линейного тренда КИГ вычитанием огибающей, построенной методом скользящего среднего/медианы.
26. Носимое автономное устройство по п. 25, в котором огибающую дополнительно по меньшей мере один раз сглаживают методом скользящего среднего/медианы.
27. Носимое автономное устройство по п. 22, в котором модуль расчета статистических и спектральных параметров ВСР по преобразованной ПКИГ сконфигурирован для расчета спектральных параметров вариабельности сердечного ритма ВСР методом, выбранным из группы, состоящей из вычисления спектра Фурье, метода Уэлча, вычисления периодограммы Ломба-Скаргла.
28. Носимое автономное устройство по п. 22, в котором модуль принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена НУО у пациента сконфигурирован для принятия решения о наличии нарушения углеводного обмена путем использования, в пространстве признаков статистических и спектральных параметров ВСР, по меньшей мере одного метода из группы, состоящей из линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного метода, построения нейросети, построения дерева решений, проведения кластеризации и построения модели классификации, обученных на обучающих выборках пациентов с НУО и здоровых пациентов.
29. Компьютеризированный способ скрининга населения для выявления лиц с признаками нарушения углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма (ВСР) пациента, содержащий этапы, на которых:
- задают целевые показатели чувствительности и специфичности скрининга;
- осуществляют подготовку к проведению скрининга, для чего определяют по таблице с учетом заданных целевых показателей чувствительности и специфичности минимально необходимое количество электрокардиограмм (ЭКГ) и фотоплетизмограмм (ФПГ) обследуемого пациента и пороговое значение ЭКГ и ФПГ с признаком НУО для каждого наблюдаемого пациента группы, при превышении которого признается наличие НУО у пациентов группы, и
- проводят скрининг населения для выявления лиц с признаками нарушения углеводного обмена, для чего реализуют способ по любому из пп. 1, 8.
RU2020128752A 2020-08-31 2020-08-31 Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушений углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма и носимое автономное устройство для его реализации RU2751817C1 (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020128752A RU2751817C1 (ru) 2020-08-31 2020-08-31 Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушений углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма и носимое автономное устройство для его реализации
JP2021139851A JP2022041969A (ja) 2020-08-31 2021-08-30 心拍変動からの炭水化物代謝障害の非侵襲的検出のためのコンピュータ支援方法、およびその実施のためのウェアラブル自律型デバイス

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020128752A RU2751817C1 (ru) 2020-08-31 2020-08-31 Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушений углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма и носимое автономное устройство для его реализации

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2751817C1 true RU2751817C1 (ru) 2021-07-19

Family

ID=77019872

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020128752A RU2751817C1 (ru) 2020-08-31 2020-08-31 Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушений углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма и носимое автономное устройство для его реализации

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2022041969A (ru)
RU (1) RU2751817C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2782298C1 (ru) * 2021-10-04 2022-10-25 Евгений Анатольевич Карпов Нательное мобильное устройство дистанционного контроля множественных физиологических показателей состояния здоровья

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6390986B1 (en) * 1999-05-27 2002-05-21 Rutgers, The State University Of New Jersey Classification of heart rate variability patterns in diabetics using cepstral analysis
RU2185090C1 (ru) * 2001-01-11 2002-07-20 Шейх-Заде Юрий Решадович Способ оценки вариабельности сердечного ритма
RU2475183C1 (ru) * 2011-08-17 2013-02-20 Государственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Новокузнецкий государственный институт усовершенствования врачей Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Способ диагностики автономной кардиальной нейропатии у больных сахарным диабетом типа 2
GR20180100577A (el) * 2018-12-31 2020-07-16 Χαραλαμπια Χρηστος Πυλαρινου Μεθοδος και συστημα μη επεμβατικης διαγνωσης και παρακολουθησης του σακχαρου/διαβητη

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6390986B1 (en) * 1999-05-27 2002-05-21 Rutgers, The State University Of New Jersey Classification of heart rate variability patterns in diabetics using cepstral analysis
RU2185090C1 (ru) * 2001-01-11 2002-07-20 Шейх-Заде Юрий Решадович Способ оценки вариабельности сердечного ритма
RU2475183C1 (ru) * 2011-08-17 2013-02-20 Государственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Новокузнецкий государственный институт усовершенствования врачей Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Способ диагностики автономной кардиальной нейропатии у больных сахарным диабетом типа 2
GR20180100577A (el) * 2018-12-31 2020-07-16 Χαραλαμπια Χρηστος Πυλαρινου Μεθοδος και συστημα μη επεμβατικης διαγνωσης και παρακολουθησης του σακχαρου/διαβητη

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KINGA HOWORKA et al. "Optimal parameters of short-term heart rate spectrogram for routine evaluation of diabetic cardiovascular autonomic neuropathy". Journal of the Autonomic Nervous System, No 69, 1998. *
KINGA HOWORKA et al. "Optimal parameters of short-term heart rate spectrogram for routine evaluation of diabetic cardiovascular autonomic neuropathy". Journal of the Autonomic Nervous System, No 69, 1998. МИНАКОВ Э.В. и др. "Изучение особенностей формирования кардиальной нейропатии у лиц с метаболическим синдромом и нарушением углеводного обмена (по данным анализа вариабельности сердечного ритма)". Саратовский научно-медицинский журнал, 2010, т. 6, No 3. *
МИНАКОВ Э.В. и др. "Изучение особенностей формирования кардиальной нейропатии у лиц с метаболическим синдромом и нарушением углеводного обмена (по данным анализа вариабельности сердечного ритма)". Саратовский научно-медицинский журнал, 2010, т. 6, No 3. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2782298C1 (ru) * 2021-10-04 2022-10-25 Евгений Анатольевич Карпов Нательное мобильное устройство дистанционного контроля множественных физиологических показателей состояния здоровья

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022041969A (ja) 2022-03-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Merdjanovska et al. Comprehensive survey of computational ECG analysis: Databases, methods and applications
JP6567728B2 (ja) 患者の生存性を予測する方法
US20240221948A1 (en) Systems and methods of analyte measurement analysis
US9265430B2 (en) Method, system and software product for the measurement of heart rate variability
EP2964077B1 (en) System of determining a risk score for triage
US20180020928A1 (en) Patient monitoring method and monitoring device
WO2020006845A1 (zh) 一种健康储备评估方法、装置及其应用
AU2002302003B2 (en) Method and system for processing electrocardial signals
US12097035B2 (en) Systems and methods of QT interval analysis
RU2442531C2 (ru) Способ дистанционного мониторинга состояния человека
WO2021225744A1 (en) Heart rate variability monitoring and analysis
GB2469547A (en) Measurement of heart rate variability
RU2751817C1 (ru) Компьютеризированный способ неинвазивного выявления нарушений углеводного обмена по вариабельности сердечного ритма и носимое автономное устройство для его реализации
Sinichi et al. Quality in Question: Assessing the accuracy of four heart rate wearables and the implications for psychophysiological research.
US10512412B2 (en) Method of ECG evaluation based on universal scoring system
Soni et al. Analyzing the effect of postural change on heart rate variability using multi-distance sample entropy (MDSE)
US20230081751A1 (en) Method for determining accuracy of heart rate variability
CN117045216B (zh) 一种基于模糊控制的血液指标非侵入性医疗分析系统
Zaretskiy et al. Robust heart rate estimation using combined ECG and PPG signal processing
Duangburong et al. Determining the optimal time interval for AF classification from ECG signal by machine learning
Sinha et al. Design of ECG monitoring system using NI LabVIEW
Nawar et al. Towards Quantifying Stress in Patients with a History of Myocardial Infarction: Validating ECG-Derived Patch Features
Malinovic Fast Stress Detection via ECG
Cilhoroz Establishing the Validity of the Polar V800TM Heart Rate Monitor among Adults with Hypertension
CN118830852A (en) Dynamic health state assessment method, device and equipment