Экспериментальное исследование локальной вариабельности и пространственной когерентности пульсовых волн

Во Введении обосновывается актуальность исследований, проводи- мых в рамках данной диссертационной работы, формулируется цель, ста-
1В радиотехнике принято различать одномерные и многомерные сигналы. Под одномерным понимается сигнал, имеющий зависимость только от времени (измерение некоторой величины в точке), в то время как многомерный сигнал имеет зависимость от двух или более переменных (Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: учебник для вузов по спец.«Радиотехника». — Высшая школа, 1988.)
9
вятся задачи, сформулированы научная новизна и практическая значимость представляемой работы.
В первой главе диссертации приведен обзор состояния исследова- ний по тематике диссертации. В частности, обсуждаются: физический меха- низм и основные характеристики пульсовой волны (ПВ); физиологические механизмы, влияющие на характеристики ПВ; прогностическое значение ха- рактеристик ПВ в медицине; механизмы возникновения нестабильности ам- плитудных и временных характеристик ПВ; проблемы регистрации и циф- ровой обработки сигнала ПВ; оптические методы в регистрации пульсовой волны; трудности в анализе формы пульсовой волны.
Из материалов обзора следуют конкретные задачи по соверешенство- ванию методов анализа регистрируемых сигналов, а также те вопросы, на которых имеет смысл сосредоточиться в экспериментальных исследованиях.
Вторая глава диссертации посвящена описанию техники экспери- ментального исследования пульсовой волны в непосредственном контакте с поверхностью объекта (расположение электродов, протоколы эксперимента), а также описанию методов предобработки и анализа сигналов, разработан- ных в ходе исследований: задаче выделения базовой линии из пульсового сигнала при реографии аорты и задаче количественной оценки стабильности гармонических компонент единичных пульсовых фрагментов.
В ходе исследований пульсовая волна регистрировалась двумя основ- ными методами: фотоплетизмографией (для дистальных измерений, лока- лизованных на запястьях и пальцах рук), и реографией (для диагностики центрального и периферического пульса, локализованных в начальной ча- сти аорты и на участках запястья и указательного пальца руки). В части экспериментов дополнительно использовался сигнал электрокардиограммы (I стандартное отведение), который играл роль начального момента каждого кардиоинтервала.
Для записи сигналов использовалось сертифицированное коммерче- ское оборудование: модульный аппаратный комплекс MP-100 (Biopac Systems, США) и двухканальный реограф “Мицар-РЕО” (Россия).
Все экспериментальные процедуры выполнялись в соответствии с «Правилами проведения качественных клинических исследований в Россий- ской Федерации» (утверждены Минздравом РФ и введены в действие с 1 января 1999 г.), Приложение 3 к приказу Минздрава No 755, положения Хель- синкской декларации (2000 г.) и рекомендации, содержащиеся в Директивах Европейского сообщества (No 86 / 609EC). Всего в исследованях принимали участие 62 нормотензивных человека возраста 18-30 лет нормального тело- сложения без выявленных патологий сердечно-сосудистой, дыхательной си-
10

стем и кожи. Все испытуемые давали добровольное согласие на участие в экс- перименте на основе полной информированности о методе и ходе проведения, степени безопасности и возможных последствиях. В экспериментах по оценке стабильности форм и сравнении вариабельности ПВ на разных уровнях ССС (от центра до периферии) принимало участие по 16 человек, в остальных экспериментах – по 10 человек.
Первоочередной задачей цифровой обработки пульсовой волны явля- лось выделение базовой линии из пульсового сигнала, что особенно актуально при реографии аорты: в этом случае имеется неустранимая помеха со сторо- ны дыхательной активности, передающаяся по нескольким как внутренним (смещение трубок тока внутри тела), так и внешним (механическое движение грудины) “каналам” регистрации (см. рисунок 1). Как правило, применение традиционных методов частотной фильтрации не дает удовлетворительных результатов вследствие наличия как двигательных артефактов, так и неста- ционарности ритма дыхания.
В рамках исследований разработаны два специализированных метода обработки данных при реографии аорты, позволяющие с достаточной для задач диссертации точностью выделить низкочастотную составляющую (ба- зовую линию) из исходного сигнала: метод на основе сплайнов Акима (Akima) и метод адаптивного кубического сплайна, различающиеся областью приме- нения (наличие или отсутствие опорного сигнала электрокардиограммы).
Для задачи анализа стабильности формы единичных фрагментов пульсовой волны предложен, реализован и протестирован на суррогатных сигналах метод анализа вариабельности формы, основанный на гармониче- ском анализе передискретизованного сигнала по каждому из кардиоинтер- валов, нацеленный на исследование вариабельности формы пульсовой волны отдельно от вариабельности ее ритма (см. рисунок 2). В сравнении с распро- страненными методами, такими как вейвлет-анализ или декомпозиция эм- пирических мод, предложенный метод более узко специализирован в соот- ветствии с задачей, для которой он разрабатывался – сопоставление степени вариабельности формы нескольких различающихся сигналов.
В третьей главе диссертации описаны результаты анализа вре- менной и пространственной вариабельности пульсовой волны при ее реги- страции в непосредственной близости от источника возникновения (в начале аорты) и в дистальных точках – удаленных от центра (и, следовательно – от источника волны). Раздельно анализировались характеристики вариа- бельности скорости распространения пульсовой волны (PTT – pulse transit time, общепринятая англоязычная аббревиатура, либо ВРПВ – время распро-
(a) – Схема использованных реографических отведений; (b) – типичный вид записанных сигналов до предобработки; (c) – сигнал реограммы запястья, этап сегментации на кар- диоинтервалы.
Рисунок 1: К описанию методики эксперимента
странения пульсовой волны), а также степень вариабельности формы контура пульсовой волны в пределах одного кардиоинтервала (КИ).
Основной задачей описанных в данной главе экспериментов было дать количественную оценку тех изменений, которые ПВ претерпевает на пути от сердца к периферии, с точки зрения стабильности и предсказуемости данного процесса (см. рисунок 3). На физиологических сигналах было показано, что непрерывное вейвлет-преобразование является удобным инструментом ана- лиза сигналов, дающее наглядное представление особенностей нестационар- ности в частотно-временном пространстве. Использование функции вейвлет- когерентности дает возможность совместного анализа двух физиологических сигналов PTT, а именно: распределение функции когерентности двух сиг- налов в частотно-временной области. На отдельных примерах показано, что взаимосвязь имеет индивидуальные для каждого испытуемого особенности частотно-временной локализации и фазового сдвига. Для всей выборки ис- пытуемых надена сильная синфазная взаимосвязь между PTT правой и ле- вой руки в диапазоне [0.2 0.35] Гц в состоянии свободного дыхания. Этот результат свидетельствует о наличии центрального механизма колебаний в рассматриваемом диапазоне. Показано, что значения когерентности в дан- ной частотной области являются респираторно-зависимыми (см. рисунок 3).
Проведенное исследование с использованием метода значимых ком- понент выявило существенные отличия в стабильности формы пульсовых волн, регистрируемых на разных участках сосудистого русла, что выража-
(a) – Формы кардиоинтервалов суррогатных данных. Показано линейное смещение вторичного пика; (b) – результат разложения на гармоники 20 волновых форм суррогатных данных. h1,..hf – номера гармоник; (c) – суррогатные данные, отклонения гармоник от соответствующего среднего значения (соответствующие расстояния от центров масс показаны пунктирными линиями); (d) – то же, пример реальных данных.
Рисунок 2: К описанию метода значимых гармоник
ется в разной степени вариабельности их основных компонент. Важно, что центральный пульс при этом имеет меньшее число значимых гармоник по сравнению с дистальным, а на первых 4 гармониках, содержащих основную мощность сигнала, обладает большей стабильностью.
По итогам исследований данной главы, сформулированы два важных результата:
1. Регистрация пульсовой волны в дистальных точках позволяет из- мерить статистические, но не динамические характеристики центрального пульса.
2. Центральный пульс характеризуется меньшим количеством и боль-
шей стабильностью определяющих спектральных компонент, чем дистальный
пульс (см. рисунок 4). Этот факт обосновывает возможность решения задачи 13

Панель (a): Вейвлет-когерентность PTT контралатеральных конечностей в случае пальцевых фо- топлетизмограмм. Панель (b): динамика значений максимума корреляционной функции, усред- ненных по временному окну шириной 0.7 минут (черные точки) и частота дыхания (красная пунктирная линия). Можно видеть, что широкий диапазон взаимосвязи по мере увеличения ча- стоты дыхания визуально “раздваивается”. Одна полоса остается постоянной по частоте (диапа- зон около 0.1 Гц), а другая увеличивает свою центральную частоту до 1 Гц вслед за частотой дыхания.
Рисунок 3: Результаты эксперимента с регулируемым дыханием для волонтера VolNo1
восстановления центрального пульса по данным, записанным в дистальных точках.
Четвертая глава диссертации содержит описание оригинальных разработок в области методов бесконтактной регистрации и анализа пуль- совой волны. Обе разработки предполагают использование лазерного облу- чения исследуемого объекта с последующей оценкой характеристик образу- ющихся спекл-полей.
Традиционные методы неинвазивной регистрации ПВ, такие как фо- топлетизмография и реография, дают информацию по отдельным локаци- ям (не точкам!) измерения, которая в силу работы самого метода усреднена по большой площади объекта исследования (больше, чем размер крупного сосуда). Подобные методы используют датчики, в устройстве которых изна- чально заложено суммирование по участку кожи, прилегающему к поверх- ности электрода, и выводе одномерного сигнала ПВ. Трехмерные сигналы возникают, когда методика съема не подразумевает такого пространственно- го усреднения, что помогает достичь большего пространственного разреше- ния (на масштабе отдельных сосудов). Обычно такими свойствами обладают бесконтактные методы, что объясняет растущий интерес к их разработке.
(a) – cпектральная мощность усредненной формы пульсовых волн по 30 кардиоинтервалам, полу- ченных с аорты (сплошная линия), микроциркуляции пальца (точки), лучевой артерии (пунктир- ная линия). (b) – значения отклонения, усредненные по выборке из 16-ти испытуемых первых 10 гармоник разложения Фурье для центральных ПВ (круглые метки), ПВ запястья (треугольные метки), ПВ пальца (квадратные метки). Серой заливкой выделена область значимых гармоник, (с) – зависимость относительного среднеквадратичного отклонения (STD) от количества восста- навливаемых гармоник (hrest) по 30 кардиоинтервалам, полученных с аорты (сплошная линия), микроциркуляции пальца (точки), лучевой артерии (пунктирная линия).
Рисунок 4: Относительная мощность и вариабельность спектральных компонент ПВ
Немаловажно отметить, что с практической точки зрения актуальна разра- ботка способов удаленного мониторинга ПВ, когда детектор не имеет прямого контакта к биообъектом. Одна из технически простых методик основана на применении видеокамеры в качестве детектора и источников света с длина- ми волн поглащения эритроцитами. Альтернативный, менее разработанный подход, предполагает адаптацию для этих целей методов анализа контраста спекл-полей.
Четвертая глава диссертации направлена на разработку методов об- работки полученных при бесконтактной регистрации трехмерных данных, в которых заложена информация о пульсовой волне: в режиме захвата прошед- шего света через сеть мелких сосудов (анализ интенсивности) и отраженного света для анализа крупных сосудов и повышения разрешения в случае in vivo исследований (анализ контраста изображения).
Отметим, что трехмерные сигналы, соответсвующие области биообъ- екта, имеют пространственную неоднородность. Поэтому отдельный акцент был поставлен на цифровую обработку трехмерных данных с целью полу- чения достоверных сигналов ПВ и уменьшения захваченного шума. Оцен- ка временных характеристик и формы пульсовой волны микрососуда требу- ет сочетания высокого пространственного и временного разрешения. Были разработаны и протестированы два специальных метода обработки спекл- данных, удовлетворяющий данным требованиям. Первый основан на исполь-
зовании вейвлета Морле с низкой центральной частотой, который применялся на этапе детектирования сосудов. Показаны работоспособность и преимуще- ства метода обнаружения малых контрастных объектов, а также его инва- риантность по отношению к небольшому смещению данных во временной и пространственной областях. Второй разработанный метод использовался для расчета контраста спекл-поля и является модификацией классического метода LASCA (анализ контраста лазерных спеклав, Laser Speckle Contrast Analysis).
Главной особенностью алгоритма является замена прямоугольной оконной функции на гауссовы фильтры. Результаты показывают, что пред- лагаемая замена приводит к монотонному затуханию высокочастотных спек- тральных составляющих и, как следствие, к лучшему устранению эффек- тов звона и наложения спектров в выходных сигналах пространственно- временного спекл-контраста. Кроме того, такая скользящая фильтрация уве- личивает надежность по отношению к обработке последовательности неста- билизированных изображений.
В пятой главе диссертации приводятся результаты по оценке частотно-временной взаимосвязи и стабильности формы пульсового сигнала с использованием бесконтактных методов регистрации.
При регистрации пульсовой волны в различных локациях, фактиче- ские источники регистрируемого сигнала могут быть существенно разными. Так, при исследовании центрального пульса это колебания диаметра одно- го сосуда, аорты либо крупной артерии. При измерении дистального пуль- са, например, с фаланги пальца, датчик собирает информацию с области, содержащей сотни сосудов микроциркуляторной сети. Можно сказать, что сигнал пульсации микрососуда – это наименьший функциональный элемент пульсовой волны, ее “квант” , из которых складывается суммарный сигнал. Оценивать то, как пульсовая волна выглядит при записи с одного микросо- суда, целесообразно в инвазивном эксперименте на лабораторных животных. Такие данные были предоставлены для анализа зарубежной исследователь- ской группой ун-та гор. Копенгаген, Дания (D.D. Postnov). При этом, в ходе обработки данных решалась задача достижения максимальных показателей как по пространственному, так и по временному разрешению, для чего ис- пользован метод гауссова окна при расчете контраста, описанный в 4 главе. Обнаружены области высоких значений функции когерентности скоростей пульсовых волн двух сосудов, регистрируемых в одном поле зрения, в частот- ных диапазонах, связанных с сердечным и дыхательным ритмами. Показано, что сигналы скоростей пульсовых волн разных микрососудов могут иметь фазовый сдвиг, сохраняющийся в пределах времени регистрации (30 секунд).
Панель (а): Фурье спектры, полученные бесконтактным методом (линия черного цвета) и контактным методом реографии (линия красного цвета); панель (b): распределение ста- бильности по гармоникам для бесконтактного метода (сплошная линия) и контактного мотода реографии (пунктирная линия)
Рисунок 5: К вопросу о степени вариабельности формы пульсовой волны центрального и периферического пульса
Вторая и третья части пятой главы включают в себя результаты при- менения бесконтактных неинвазивных методов регистрации пульсовых волн человека: для анализа микроциркуляции (в проходящем свете) и артерий пе- риферического звена (в отраженном свете). Показана их применимость в за- даче поиска и оценки синхронных колебаний скорости распространения пуль- совых волн двух конечностей. Интегральная оценка когерентности на часто- тах 0.1 – 0.5 Гц сохранена, однако имеет особенности распределения вейвлет- когерентности, отличные от контактного метода. Для оценки стабильности гармоник внутри каждого кардиоинтервала применен метод значиных гар- монических компонент. Установлено, что бесконтактный метод обеспечивает менее стабильные значения значимых гармоник в сравнении с контактным (см. рисунок 5). Тем не менее, вариабельность для бесконтактного не пре- вышает значения 0.5 вплоть до 4 компоненты. Это подтверждает наличие стабильных колебаний, детектируемых разработанным методом.
В Заключении приведены основные результаты работы и их обсуж- дение. А именно:
1. Разработаны два специализированных метода обработки данных при реографии аорты, позволяющие с достаточной для задач диссертации точностью выделить низкочастотную составляющую (базовую линию) из
исходного сигнала: метод на основе сплайнов Akima и метод адаптивно- го кубического сплайна, различающиеся областью применения (наличие или отсутствие опорного сигнала дыхания).
2. Предложен, реализован и протестирован на суррогатных сигналах ме- тод анализа вариабельности формы пульсовой волны, основанный на гармоническом анализе передискретизованного сигнала по каждому из кардиоинтервалов, нацеленный на исследование вариабельности формы пульсовой волны отдельно от вариабельности ее ритма. В сравнении с по- лучившими распространение методами, такими как вейвлет-анализ или декомпозиция эмпирических мод, предложенный метод более узко спе- циализирован в соответствии с задачей, для которой он разрабатывался – сопоставление степени вариабельности формы нескольких различаю- щихся сигналов.
3. Проведенное исследование с использованием метода знаимых компонент выявило существенные отличия в стабильности формы пульсовых волн, регистрируемых на разных участках сосудистого русла, что выражается в разной степени вариабельности их основных компонент. Важно, что центральный пульс при этом имеет меньшее число значимых гармоник, по сравнению с дистальным, и на первых 4 гармониках, содержащих основную мощность сигнала, обладает большей стабильностью. Полу- ченные количественные данные о стабильности гармоник центральной пульсовой волны могут быть использованы в ходе дальнейшего разви- тия метода передаточной функции в задаче по восстановлению формы центрального пульса на основе дистальных измерений.
4. Сравнение пульса лучевой артерии с микроциркуляторным пульсом, ре- гистрируемым на фаланге пальце, показало разный характер вариабель- ности в зависимости от индивидуальных особенностей. Следует подчерк- нуть, что индивидуальные особенности вклада различных регуляторных механизмов в форму не позволяют отнести один из этих двух способов регистрации к наиболее стабильному.
5. Предложена, вычислительно реализована и применена в обработке дан- ных эксперимента модификация метода LASCA для вычисления спекл- контраста, отличающаяся использованием Гауссовой оконной функции по всем трем координатам (одной временной и двум пространственным) исследуемого сигнала. Показано, что такой подход имеет преимущество в части детектирования малых кровеносных сосудов на грани простран- ственного разрешения регистрирующей аппаратуры.
6. Разработаны неинвазивные методы бесконтактного детектирования ПВ в проходящем и отраженном свете. Первый из них использует значение интенсивности проходящего света, поэтому был применен к микроцирку- ляторному руслу пальца руки человека. Интегральная оценка когерент- ности сигналов двух конечностей (правой и левой рук) на частотах 0.1 – 0.5 Гц сохранена, однако зарегистрированы особенности распределе- ния вейвлет-когерентности, отличные от контактного метода. Гипотети- чески, это связано как с различием экспериментальных схем устройств, так и с физиологическими особенностями каждого испытуемого. Во вто- ром методе в качестве источника света использовано лазерное излучение и применен модифицированный метод LASCA, который сочетает в себе вместе с расчетом контраста по трем измерениям дополнительную филь- трацию высоких частот. В сравнении с контактными методиками, раз- работанный метод обеспечивает достоверно точное определение средних характеристик ВСР. В анализе малых изменений PTT имеется суще- ственное отличие от контактных, около 4%, что сравнимо с амплитудой вариабельности СРПВ. Таким образом, в анализе флуктуаций скорост- ных характеристик на данном этапе методы не являются взаимозаменя- емыми.