Наибольшее применение в России (СССР) за последние 30 лет получили следующие пять методов анализа ритма сердца:

1)Статистический анализ. 

2) Вариационная пульсометрия - соответствует геометрическим методам по европейско-американским стандартам. 

3) Автокорреляционный анализ.

4) Корреляционная ритмография.

5) Спектральный анализ. Эти методы являются наиболее распространенными, и в настоящее время накоплен большой опыт их применения в различных областях клинической медициныи прикладной физиологии.

 

В настоящей работе для оценки вариабельности сердечного ритма будет использован метод вариационной пульсометрии. Метод основан на установлении закона распределения кардиоинтервалов как случайных величин.

Использование в медицине:

Значения вариабельности сердечного ритма используются как важный

прогностический показатель, например в кардиологии, при оценке риска после острого инфаркта миокарда, при диагностике недостаточности кровообращения, при оценке риска внезапной смерти.

Показатели вариабельности сердечного ритма применяются также в других разделах медицинской практики для диагностик состояния пациента, для оценки степени тяжести состояния, для контроля за действием лекарственных препаратов и эффективностью проводимого лечения.

Кроме того, вариационная пульсометрия широко применяется в спортивной медицине для оценки состояния спортсмена при тренировках различной степени тяжести.

Достоинство метода вариационной пульсометрии заключается в простоте получения данных, высокой чувствительности метода, возможности получить количественную оценку состояния организма при нагрузках.

Анализ ритма сердца позволяют выявить его волновую структуру,

определенную периодичность в изменении продолжительности R-R интервалов.

Волновая периодика ритма отражает влияние на синусовый узел центрального и автономного контуров регуляции.

Анализ сердечного ритма методом вариационной пульсометрии позволяет дать количественно-качественную оценку текущего

функционального состояния организма, а также определить степень физической тренированности пациента.

По данным вариационной пульсометрии вычисляют такой широко

используемый показатель, как индекс напряжения регуляторных систем (Ин), который вычисляют следующим образом:

 

Ин = АMо/2*Mо*MxDMn.

Величина Ин в норме колеблется в пределах от 50 до 150 условных единиц. При эмоциональном стрессе и физической работе у здоровых людей значения Ин увеличиваются до 300 -500 единиц, а у людей старшего возраста со сниженными резервами такие значения наблюдаются даже в покое. При наличии стенокардии Ин достигает 600-700 единиц, а в предынфарктном состоянии даже 900-1100 единиц.

 

Случайные величины

 

Параметры, которые нельзя предсказать с высокой точностью, их величина в каждый момент времени для наблюдателя является случайным числом.

Случайные величины могут быть либо дискретными, либо непрерывными.

Дискретной называют случайную величину, принимающую определенные числовые значения. Например, число дождливых дней в году, число машин, проехавших через перекресток в течение суток, число пациентов, обратившихся к участковому врачу в

течение месяца и так далее.

Непрерывной, принимает любые значения из некоторого конечного или бесконечного интервала. Например, продолжительность жизни человека есть непрерывная случайная величина, так как она может быть определена с любой точностью (число прожитых лет; число лет и месяцев; число лет, месяцев и недель и т.д.)

В противоположность случайным величинам, значения параметров системы или процессов, которые можно точно предсказать в любой момент времени, называются детерминированными величинами или процессами.

 

Если для случайной дискретной величины каждому ее значению поставить в

соответствие вероятность ее появления, то такой ряд пар чисел называется рядом распределения. Например, для подброшенной монеты вероятности ее падения какой-либо стороной вверх будут – «орел» - 0,5; «решка» - 0,5.

Вероятность P того, что случайная величина X находится в интервале от - ∞ до x называется интегральной функцией распределения случайной величины F(x), то есть F (х)=Р {Х<=х}

Вероятность попадания случайной величины X в некоторый интервал от x 1 до x 2

может быть вычислена как разность значений интегральных функций распределения на границах интервала: P(x 1 <X<x 2 ) = F(x 2 )-F(x 1 ).   1)

Одномерная дифференциальная функция распределения случайного процесса или плотность вероятности определяется равенством:

 

2)

 

Таким образом, с учетом (2) формула (1) запишется в виде: