CC BY
20
УДК 616-073.584:616.12-008.318
Калиниченко А. Н., д-р техн. наук, Немирко А. П., д-р техн. наук,
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»
Контроль глубины наркоза по спектральным параметрам ритма сердца
Ключевые слова: измерение глубины наркоза, вариабельность сердечного ритма, автоматический анализ электрокардиограммы, оценка спектральных параметров, системы реального времени
Рассмотрена задача оценки глубины наркоза при проведении хирургических операций на основе анализа спектральных параметров вариабельности сердечного ритма. Разработан алгоритм спектрального анализа вариабельности сердечного ритма для работы в реальном масштабе времени. Реализация алгоритма в составе аппаратно-программного комплекса для текущего контроля сердечной деятельности и его испытания в процессе проведения хирургических операций показали достаточную информативность выбранных спектральных параметров.
Введение
Мониторинг глубины наркоза в процессе хирургической операции представляет собой трудную и актуальную медицинскую проблему. Ее решение позволит предотвратить случаи внезапного пробуждения во время операции, которые могут привести в дальнейшем к психологическим стрессам у пациента. С другой стороны, передозировка анестетика вызывает тяжелый выход из состояния наркоза и последующие осложнения.
К настоящему моменту предложены десятки способов автоматизации мониторинга глубины наркоза, связанных с измерениями физиологических и электрофизиологических показателей, снимаемых с пациента. Одно из направлений использует для этого электрокардиограмму и, в частности, последовательность интервалов между сердечными сокращениями — ритм сердца. Изменение ритма во времени называется вариабельностью сердечного ритма (ВСР).
ВСР является основой двух известных мониторов. Один из них — Fathom (Amtec medical systems) — использует измерение дыхательной синусовой аритмии и показывает уменьшение метаболизма мозга, связанное с анестезией [6, 7]. Другой монитор — Anemon-1 (MCSA) — также анализирует ВСР, но
не дыхательную аритмию. В данной статье в качестве показателя глубины наркоза рассматривается спектр ВСР, вычисляемый в реальном масштабе времени.
Вариабельность сердечного ритма
С появлением технической возможности регистрации продолжительных записей ЭКГ многими исследователями была отмечена высокая информативность не только самой кривой ЭКГ, но и сигнала, образуемого последовательными значениями ЛЛ-интервалов. В начале 1980-х гг. возрос интерес к направлению, получившему название «анализ вариабельности сердечного ритма». Интерес этот объясняется тем, что была установлена взаимосвязь между математически вычисляемыми спектральными и временными параметрами сигнала сердечного ритма и регуляторными механизмами вегетативной нервной системы человека.
В 1996 г. был опубликован разработанный американо-европейской комиссией стандарт по ВСР [1], в котором зафиксированы достигнутые к этому времени результаты и предложен унифицированный подход к использованию методик ВСР. Стандарт предлагает несколько показателей, которые рассчитываются по записям сердечного ритма продолжительностью 5 мин или 24 ч. Наибольшее распространение получили оценки спектральной мощности в трех диапазонах частот: очень низкие частоты — УЪР (0,003-0,04 Гц), низкие частоты — ЪР (0,04-0,15 Гц) и высокие частоты — НР (0,150,40 Гц). Считается, что компонента НР связана с вагусной активностью, ЪР предположительно приписывают влиянию симпатической активности, УЪР в настоящее время не имеет однозначной интерпретации.
Определение ВСР признано одним из наиболее информативных неинвазивных методов количественной оценки вегетативной регуляции сердечного ритма. Считается, что снижение показателей
ВСР свидетельствует о нарушении вегетативного контроля сердечной деятельности и неблагоприятно для прогноза. Наивысшие показатели ВСР регистрируются у здоровых лиц молодого возраста, спортсменов, промежуточные — у больных с различными органическими заболеваниями сердца, в том числе с желудочковыми нарушениями ритма, самые низкие — у лиц, перенесших эпизоды фибрилляции желудочков.
Предложенный стандартом подход предполагает вычисление параметров ВСР по всей записи (5 мин или 24 ч). В то же время существуют медицинские задачи, где требуется оценка параметров ВСР в реальном времени. К таким задачам можно отнести и контроль глубины наркоза при проведении хирургических операций.
Контроль глубины наркоза
при проведении хирургических операций
Исследования показали, что спектральные показатели ВСР могут использоваться для контроля адекватности анестезиологического пособия во время проведения хирургических операций [2, 3]. Существующие методы оценки обычно носят эмпирический характер и в большой степени зависят от квалификации анестезиолога. В ходе клинического исследования было показано, что применение наркотических анальгетиков и седативных препаратов в ходе вводного наркоза, приводящее к снижению активности вегетативной нервной системы, проявляется уменьшением спектральных показателей ВСР во всех частотных диапазонах. Болевой синдром при операции под ингаляционным наркозом проявляется увеличением ЪГ и УЪР при отсутствии значимых изменений частоты сердечных сокращений и артериального давления. В условиях блокирования болевой импульсации на уровне сегментов спинного мозга при операционной травме отсутствует нарастание спектральных показателей ВСР.
Алгоритм спектрального анализа ВСР
Для проведения мониторинга глубины анестезии требуется разработать алгоритмы расчета показателей ВСР в реальном масштабе времени. Предлагаемый алгоритм основан на периодическом оценивании спектральных параметров ВСР.
Сокращения несинусового происхождения (в частности, экстрасистолы), а также помехи в исходных данных существенно искажают спектральные оценки сигнала сердечного ритма. При этом отсутствует возможность предварительного контроля качества исходных данных для проведения анализа. Помимо этого, необходимо учитывать нередко возникающие эпизоды временного пропадания сигнала. Важной проблемой является обоснование выбора длины интервала для расчета спектральных оце-
нок. Длина интервала, с одной стороны, должна быть достаточной для получения достоверных результатов, а с другой — должна обеспечивать оперативное слежение за изменениями сигнала ритма.
Для получения текущих оценок частотных параметров ВСР используется методика вычисления в движущемся окне. Для вычисления HF в данном алгоритме предлагается использовать окно данных длиной 30 с и проводить вычисления каждые 10 с, для LF — использовать окно данных длиной 2 мин и проводить вычисления каждые 30 с, для VLF — использовать окно данных длиной 5 мин и проводить вычисления каждую минуту.
Основными этапами алгоритма являются:
• распознавание и устранение помех;
• преобразование сигнала сердечного ритма в последовательность равноотстоящих отсчетов;
• формирование данных для анализа;
• расчет спектральных характеристик сигналов.
Распознавание помех. Процедура предназначена
для обнаружения в исходном сигнале RR-интервалов, непригодных к расчету спектра. Для определения, является ли артефактом одиночный интервал RRt, вычисляются значения 5j = RRt - RRt _ 1 и 52 = RR +1 -- RRr Интервал RRt считается артефактом, если |8j >
> 15 % Med, |S2| > 15 % Med и 5152 < 0, где Med — медиана, вычисляемая для каждых 10 последовательных RR-интервалов. В том случае, когда имеются несколько подряд идущих интервалов, обусловленных помехой, вычисляется значение 53 = RRt + 2 - RR. Интервал RRt — считается артефактом, если |51| >
> 25 % Mеd, |83| > 25 % Mеd и 5153 < 0.
Преобразование сигнала в последовательность равноотстоящих отсчетов. Специфика входного сигнала заключается в том, что RR-интервалы не являются равномерно распределенными во времени отсчетами. Для преобразования реальных значений RR-интервалов в равномерно распределенные во времени значения используется линейная интерполяция. Получаемая после интерполяции последовательность отсчетов равномерно распределена с частотой 4 Гц. RR-интервалы, которые были помечены как артефакты, преобразуются в отсчеты с нулевым значением.
Формирование данных для анализа. На этом этапе накапливаются отсчеты и оцениваются накопленные данные на пригодность к дальнейшему анализу. В случае, когда более 1/3 последовательных отсчетов являются артефактами (при временном пропадании сигнала), от анализа отказываются.
Расчет спектральных характеристик. Спектральные характеристики рассчитываются с использованием периодограммного метода Уэлча [4]. В этом методе вычисления проводят по перекрывающимся сегментам. Затем производят усреднение полученных спектральных оценок. Цель усреднения — получение устойчивой оценки. Расчет спектральных параметров на отдельном сегменте включает в себя следующие процедуры:
• удаление из сигнала высокочастотных составляющих. Для этой цели используется ФНЧ с ча-
биотехносфера
| № 4/2009
стотой среза 0,5 Гц; разностное уравнение фильтра имеет вид
У(0 = -2[-XV - 6) - XV - 5) + 2X0 - 3) +
+5Х(г - 2) + 7Х(г -1) + 8Х(г) + 7Х(г +1) + 5Х(г + 2) + + 2Х(г + 3) - Х(г + 5) - Х(г + 6)];
• удаление линейного тренда в целях устранения в спектре ложного пика большой мощности на нулевой частоте;
• сглаживание с помощью окна с 10% -ными коси-нусоидальными спадающими участками по краям;
• дополнение нулями до размера 2п;
• повторное удаление среднего значения сигнала, которое изменилось после операции сглаживания и которое может дать в спектре ложный пик на нулевой частоте;
• расчет БПФ с использованием 1024 точек.
Реализация алгоритма
Описанный алгоритм программно реализован и включен в состав комплекса для текущего контроля сердечной деятельности [5]. На рисунке показаны экраны программы в режиме текущего наблюдения за пациентом в ходе проведения хирургической операции. Программа строит график изменения ЧСС и спектральной мощности в диапазонах НР, ЪР, УЪР во времени.
Рис. Экран системы Ritmon в режиме наблюдения спектральных параметров ВСР: а — момент подачи наркоза и начала операции; б — во время проведения операции; в — момент начала пробуждения и окончания операции; хорошо видно, что ЧСС реагирует на изменение глубины наркоза
Заключение
Предложенный алгоритм и его реализация доказали свою работоспособность и эффективность при использовании во время хирургических операций. Дальнейшая работа будет направлена на получение информативных индексов из спектральных данных для более простой и наглядной оценки глубины наркоза.
I Л и т е р а т у р а I
1. Heart Rate Variability. Standards of Measurement, Physiological Interpretation and Clinical Use. Circulation. 1996. 93. P. 1043-1065.
2. Бояркин M. В., Вахрушев A. E., Марусанов В. E., Столярова Л. Ф. Первые результаты применения спектрального анализа синусового ритма (CACP) в ходе анестезиологического пособия//Тез. докл. и сообщений 6-го Всерос. съезда анестезиологов и реаниматологов 7-10 окт. 1998 г. М., 1998. C. 68.
3. Бояркин М. В., Вахрушев A. E., Марусанов В. E., Мирошниченко A. Г., Цивинский A. Д. Оценка адекватности анальгезии с помощью спектрального анализа вариабельности синусового ритма при проведении анестезиологического пособия//Вестн. хирургии им. Грекова. 2001. № 6.
4. S. Lawrence Marple. Jr. Digital Spectral Analysis with application, 1987.
5. Boyarkin M. V., Kalinichenko A. N., Nemirko A. P. Heart Rate Variability as an Index of Autonomic Heart Regulation in Acute Myocardial Infarction Patients// Computers in Cardiology, 1997. P. 45-48.
6. Alkire MT, Pomfrett CJD. Toward a monitor of depth: Bispectral index (BIS) and respiratory sinus arrhythmia (RSA) both monitor cerebral metabolic reduction during isoflurane anaesthesia//Anesthesiology. 1997. 87: A421 (Abstract).
7. Pomfrett CJD. R-R intervals and the depth of anaesthesia. In: A. P. Adams, J. N. Cashman, eds. Recent Advances in Anaesthesia and Analgesia. Edinburg: Churchill Livingstone, 1995. P. 89-105.
