Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Программное обеспечение для анализа временных рядов данных о частоте сердечных сокращений и артериальном давлении, полученных в ходе маневра Вальсальвы

1.7K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/67222

⸱

27 июня 2025 г.

 ,  , 
1Department of Mathematics, North Carolina State University, 2Department of Anesthesiology & Intensive Care Medicine, Copenhagen University Hospital - Hvidovre

В этой статье

Краткое содержание

Программное обеспечение ValsalvaAnalyzer включает в себя функции для непрерывного анализа электрокардиограммы и измерений артериального давления (АД), зарегистрированных во время маневра Вальсальвы (VM). Рассчитанные клинические биомаркеры и результаты оценки модели дают представление о симпатической и парасимпатической регуляции частоты сердечных сокращений и АД во время ВМ.

Аннотация

Маневр Вальсальвы (VM) — это легкодоступный тест с низким уровнем риска, который измеряет индуцированную барорефлексом реакцию сердечного ритма (ЧСС) и артериального давления (АД) на форсированное дыхание против внутригрудного давления 40 мм рт.ст. в течение 15 с. В этом исследовании демонстрируется программное обеспечение ValsalvaAnalyzer, которое сочетает в себе моделирование и анализ данных для извлечения биомаркеров из временных рядов данных АД и электрокардиограммы (ЭКГ). Программное обеспечение, запрограммированное в MATLAB, включает в себя графический пользовательский интерфейс, что делает анализ данных и прогнозы математического моделирования доступными для врачей. Программное обеспечение, откалиброванное для ПК и Mac, считывает данные ЭКГ и АД, измеренные во время виртуальной машины. Он автоматически определяет пики R и S в сигнале ЭКГ, а встроенная проверка пользователя обеспечивает точность захваченных сигналов. Интервалы RR используются для прогнозирования ЧСС, а комплексные изменения величины QRS используются для прогнозирования дыхания. Фиксируется систолическое и диастолическое АД, и пользователь определяет начало и продолжительность ВМ по САД. Программное обеспечение автоматически определяет четыре фазы VM и внутригрудное давление. Последний получается путем слияния дыхательного сигнала в состоянии покоя с давлением 40 мм рт.ст., с которым субъект дышит во время ВМ. Наиболее часто сообщаемые клинические маркеры ВМ, рассчитанные на основе данных ЧСС и АД, сообщаются вместе с оценками специфических для пациента параметров, полученных с использованием модели дифференциальных уравнений, которая прогнозирует симпатическую и парасимпатическую динамику. Итоговый результат, состоящий из 35 показателей, включает в себя АД и ЧСС, максимальную и минимальную ЧСС, коэффициент Вальсальвы и показатели чувствительности барорефлекса, сохраненные в электронной таблице. Программное обеспечение предназначено для анализа данных виртуальной машины, но методология может быть расширена и на другие автономные тесты. Его преимущество заключается в объединении величин, извлеченных из необработанных данных, с результатами моделирования, дополняя клинические данные математической моделью, обеспечивающей понимание автономных неизмеримых величин.

Введение

Маневр Вальсальвы — это неинвазивный, недорогой и высокодоступный тест с низким риском для измерения функции вегетативной нервной системы с помощью упражнений на форсированное выдох 1,2. Маневр выполняется пациентами, выдыхающими в устройство с положительным давлением в конце выдоха (ПЭП), подключенное к манометру, поддерживающее внутригрудное давление 40 мм рт.ст. в течение 15 с, обычно в положении лежа на спине или сидя. Этот маневр одновременно бросает вызов вегетативной и сердечно-сосудистой системам, имитируя физиологическую реакцию на стрессоры, такие как напряжение при подъеме тяжелых предметов или выравнивание давленияво время полета. Этот тест часто используется в клинических условиях 2,5, но необходимы дополнительные инструменты для анализа данных, количественно определяющих основные физиологические механизмы. Неврологическое моделирование, применяемое к ВМ, может способствовать выявлению улучшенных диагностических критериев и причинно-следственных механизмов вегетативной дисфункции5.

Виртуальная машина состоит из четырех фаз6. Этому способствует задержка дыхания, которая повышает внутригрудное давление, сдавливая сердечные камеры и грудную аорту и опорожняя кровь в систематическом кровотоке, тем самым вызывая преходящее повышение АД. I фаза характеризуется непрерывным повышением внутригрудного давления, уменьшением притока венозной крови к сердцу, ударного объема и среднего артериального АД. В ответ активируются артериальные барорецепторы высокого давления. Снижение АД в начале II фазы вызывает парасимпатическую абстиненцию, увеличивая ЧСС. В конце II фазы симпатический избыток опосредует сужение сосудов, повышая АД и ЧСС. У здоровых пациентов восстановление АД является величиной покоя перед освобождением от задержки дыхания. Фаза III является взаимной с Фазой I. Эта фаза начинается, когда пациент отпускает задержку дыхания, что вызывает резкое снижение внутригрудного давления и артериального АД, обычно с последующим повышением ЧСС. В фазе IV увеличение венозного возврата к сердцу и сохраняющаяся вазоконстрикция из поздней фазы II приводят к заметному повышению АД, называемому превышением. Стимуляция артериальных барорецепторов высокого давления за счет выброса активирует блуждающий нерв для снижения ЧСС. Ожидается, что пациент вернется к дотестовым значениям примерно через 10-30 с после начала ВМ 2,5.

VM используется для оценки вегетативной и сердечно-сосудистой функции у постели больного7. Наиболее распространенный биомаркер ВМ, коэффициент Вальсальвы (ВР)8,9,10, измеряет парасимпатическую функцию как отношение между самым длинным интервалом ОР после начала задержки дыхания и самым коротким интервалом ОР. Ранее было установлено, что постуральная ортостатическая тахикардия (СПОТ) связана с высоким ВР и заметным превышением АД в фазе IV11, также называемой N-образной реакцией1. Еще одним показателем является чувствительность барорефлекса блуждающего нерва. Этот показатель оценивается в начале фаз II и IV по мере изменения наклона регрессии между интервалами RR и характерными изменениями АД 3,10,12,13,14. Качественный анализ реакции АД на ВМ позволяет идентифицировать различные сердечные шумы9, а характерный прямоугольный волновой ответ является прикроватным индикатором нарушения функции желудочков и сердечной недостаточности15,16. Отсутствие превышения АД и наличие брадикардии после высвобождения при задержке дыхания свидетельствует о дисвеготии13. V-образная реакция с прогрессирующим снижением АД в конце II фазы и медленным восстановлением в IV фазе характерна для нейрогенной ортостатической гипотензии, указывающей на альфа-адренергическую барорефлекторную недостаточность1. Другие исследования продемонстрировали эффективность использования VM в качестве дополнения к тесту на наклон головы вверх при скрининге ортостатических заболеваний 1,17,18.

В многочисленных исследованиях изучалась вегетативная функция путем анализа реакций ЧСС и АД во время VM1, но автоматизированных систем с открытым исходным кодом для количественной оценки барорефлексной функции не существует. Во многих исследованиях анализировались данные с VM 19,20,21,22, и несколько программ специализируются на автономных функциях, в том числе VitalScan от Medeia23 и Kubios 24. VitalScan использует сигналы ЭКГ и АД, а Кубиос анализирует только сигналы ЭКГ. На сайте VitalScan отмечается, что это программное обеспечение оценивает автономную функцию, но не имеет подробного описания рассчитанных величин. Кубиос определяет вариабельность ЧСС (ВСР) и VR25. Чтобы устранить эти пробелы, в данном исследовании разрабатывается новое программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое рассчитывает наиболее распространенные индексы виртуальных машин 1,25.

Программное обеспечение анализирует данные ЭКГ и АД, измеренные во время маневра ВМ при внутригрудном давлении 40 мм рт.ст. в течение 15 с. Мы рекомендуем включать стабильные данные не менее чем за 30 секунд до и после виртуальной машины. После выявления ЧСС и систолического АД, начала и отпуска ВМ выделяют набор клинических маркеров. Кроме того, это программное обеспечение использует математическую модель Randall et al.20 для прогнозирования симпатической и парасимпатической сигнализации наряду с параметрами, характеризующими барорефлекторную чувствительность. Две критически важные особенности — это возможность считывать данные из зашумленных сигналов, выявлять и удалять артефакты, а также автоматическое обнаружение с ручной коррекцией маркеров VM. Последнее жизненно важно для пациентов с вегетативной дисфункцией, где чисто автоматическое выявление не дает результатов. Данное изложение включает в себя все результаты по предмету 1 и протокол извлечения результатов по предметам 2-8. Результаты по предмету 1 включены в код, текст и рисунки, а результаты по всем предметам показаны на Дополнительном рисунке 1, Дополнительном рисунке 2, Дополнительном рисунке 3, Дополнительном рисунке 4, Дополнительном рисунке 5, Дополнительном рисунке 6, Дополнительном рисунке 7 и Дополнительном рисунке 8.

Программное обеспечение Valsalva Analyzer рассчитывает адренергические и вагусные индексы, характеризующие реакцию на маневр Вальсальвы (VM), по данным непрерывных измерений ЭКГ и АД. Для демонстрации программного обеспечения мы предоставляем краткое описание экспериментальной установки, за которым следует подробное описание программного обеспечения. Программное обеспечение считывает данные, извлеченные из карт пациентов, хранящихся в LabChart. Анализ демонстрируется на здоровом пациенте контрольной группы, но программное обеспечение включает данные восьми субъектов с диапазоном вегетативных реакций. Ниже мы рассмотрим примеры пациентов и опишем протокол установки и запуска программного обеспечения. Протокол содержит ссылки на цифры, сгенерированные в MATLAB. Чтобы отличить их от цифр, включенных в репрезентативные результаты, все они называются MFigure #.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Три примера наборов данных были отобраны от взрослых мужчин (в возрасте 30-45 лет), имеющих право на донорство крови в соответствии с датским законодательством26, три из исследования, изучающего влияние предоперационных опиоидов на взрослых (в возрасте 40-61 года) пациентов, получающих эндопротезирование коленного и тазобедренного суставов27, и один от пациента с диагнозом синдром постуральной ортостатической тахикардии (СПОТ)28. Исследования BD и опиоидов были одобрены местным комитетом по этике в Дании (H-19069845 и H-20071567 соответственно), зарегистрированы в датском агентстве по защите данных и зарегистрированы под номером ClinicalTrials.gov (NCT04499664 и NCT04902222 соответственно). Комитет по этике больниц Фредериксберга и Биспебьерга, Дания, одобрил использование данных для диагностики СПОТ в исследовательских целях. Все данные были обезличены перед подготовкой в качестве примеров для этого программного обеспечения, и все испытуемые могли говорить и понимать датский язык и дали информированное согласие на участие в соответствующих исследованиях.

ПРИМЕЧАНИЕ: Программное обеспечение предоставляет инструменты для извлечения маркеров из измерений ЭКГ и АД пациента. Пользователи могут ввести идентификационный номер субъекта, возраст, пол, вес и рост. Эта информация является необязательной. Пользователям рекомендуется цитировать эту рукопись. Программное обеспечение включает в себя примеры данных измерений ЭКГ (канал 1), ЧСС, полученных из ЭКГ (канал 2) и АД (канал 3). Таблица 1 включает в себя подробное описание пациента и заметки пациента. Восемь примеров обезличенных наборов данных, предоставленных этим программным обеспечением, были извлечены из ранее опубликованных исследований 26,27,28. Данные были отобраны таким образом, чтобы продемонстрировать характерные черты, наблюдаемые во время ВМ. Цель состоит в том, чтобы продемонстрировать возможности программного обеспечения, а не провести конкретное клиническое исследование. Критерии исключения для донорской крови и исследований опиоидов включают злоупотребление алкоголем и наркотиками, а также регулярное употребление опиоидов, аритмию или сердечную недостаточность, ортостатическую гипотензию в анамнезе. Критерии исключения, не перечисленные в явном виде для каждого исследования, перечислены впараграфах 26,27.

ТерпеливыйВозраст (лет)Секс (м/ж)Высота (см)Вес (кг)ИМТ (кг/м2)Примечания
Тема 135m1769229.7 (ОБ)Нормальная реакция
Тема 231m1807021.6 (северо-запад)Нормальная реакция
Тема 330m1879326.6 (изв.)Большой выброс в фазе IV. Артефакты ЧСС из-за шума сигнала ЭКГ
Предмет 442m1757624.5 (северо-запад)V-реакция типична для вегетативной дисфункции. Недостаточный хронотропный эффект во II фазе. Отсутствие восстановления АД в поздней фазе II. Отсутствует выброс в фазе IV.  Длинная PRT
Предмет 537f1658531.2 (ОБ)Отсутствие выброса в фазе IV
Предмет 661f17010737.0 (ОБ)Недостаточное восстановление АД в поздней фазе II. Максимальное АД не равно конечному АД в поздней фазе II
Предмет 742m1778426,8 (ов)Пропущенный выброс в фазе IV
Предмет 858f1667727,9 (ов)Незначительное снижение АД в начале II фазы. Артефакты ЧСС из-за шума сигнала ЭКГ. Артефакты BP на этапе IV
nw: нормальный вес ИМТ (18,5-25), ow: избыточный вес (ИМТ (25-30), ob: ожирение (ИМТ > 30)26

Таблица 1. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

1. Экспериментальная установка

  1. Непрерывно измеряйте артериальное давление с манжеты для измерения артериального давления, расположенной на указательном и среднем пальцах недоминирующей руки (рисунок 1A). Расположите руку на уровне сердца, чтобы устранить воздействие гравитации (Рисунок 1B).
  2. Измерьте ЭКГ с помощью стандартной 3-электродной ЭКГ с электродами, расположенными на равном расстоянии от сердца в левом и правом предсердиях и на левом нижнем крае грудной клетки. После применения приборов выполните маневр Вальсальвы, выдохнув испытуемого в устройство с положительным давлением в конце выдоха (PEP), подключенное к манометру (рис. 1C, D).
  3. Попросите испытуемого нормально дышать в течение 1-5 минут до тех пор, пока не будет получен устойчивый сигнал. Чтобы получить достаточные данные для анализа, записывайте стабильные сигналы в течение как минимум 30 секунд до и после виртуальной машины. Выполните VM, попросив испытуемого выдохнуть в течение 15 с, удерживая давление 40 мм рт.ст. (рисунок 1D). Во время записи, по возможности, отключите калибровку, чтобы избежать пропусков в сигнале АД.
  4. Программное обеспечение анализирует сигналы, экспортируемые из LabChart в MATLAB с частотой 1 000 Гц. В меню Экспорт как MATLAB включите каналы с сигналами ЭКГ, ЧСС и АД, а также внутригрудное давление, если оно зарегистрировано. Обратите внимание на номера каналов для каждого сигнала. В меню выберите 32-битную плавающую пинту, Увеличить дискретизацию до той же скорости, раскомментировать комментарии и маркеры событий. Нажмите OK , чтобы экспортировать файл .mat, и Отмена , чтобы остановить экспорт.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Инструментарий, манжета для измерения АД, постановка ЭКГ, монитор, оборудование для ВМ. (А) Крепление манжеты АД на указательном и среднем пальце на недоминантной руке. (B) Манжеты для пальцев АД застегиваются на уровне сердца с помощью когезивной повязки CoFlex для устранения воздействия силы тяжести. (C) Устройство PEP, прикрепленное к манометру. (D) Сидящий субъект выдыхает в устройство с положительным давлением в конце выдоха (ПЭП), подключенное к манометру, поддерживая внутригрудное давление 40 мм рт.ст. в течение 15 секунд. (E) Модуль CNAP непрерывно измеряет АД и подключен к компьютеру, который обрабатывает и сохраняет данные с помощью LabChart. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

2. Установка программного обеспечения, загрузка и запуск

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот протокол описывает, как экспортировать сигналы из LabChart в MATLAB, но протокол не зависит от записей, хранящихся в этом программном обеспечении. Мы обращаемся к их руководствам по сигналам, записанным другим программным обеспечением, и отмечаем, что для экспорта записей в правильный формат может потребоваться конвертация. Данные должны включать непрерывные измерения временных рядов ЭКГ и АД.

  1. Загрузите программное обеспечение ValsalvaAnalyzer. Клонируйте репозиторий GitHub по адресу https://github.com/msolufse/ValsalvaAnalyzer. Нажмите зеленую кнопку с кодом . Нажмите «Загрузить ZIP».
  2. Перейдите в папку ValsalvaAnalyzer. Основной скрипт DriverBasic.m должен быть заменен на папку ValsalvaAnalyzer, а все остальные скрипты (файлы .m) должны находиться в папке Core. Программное обеспечение включает в себя подпапки: «Рисунки», «Маркеры», «Оптимизированные», «Чувствительность» и «WS».
    ПРИМЕЧАНИЕ: В папке Рисунки хранятся сгенерированные фигуры. Эта папка содержит две подпапки (Data и Model_fits): хранилища данных для фигур, полученных в результате анализа данных, и цифр, полученных с помощью модели дифференциальных уравнений. Папка Labchart содержит экспортированные файлы .mat, но не исходные файлы LabChart. Папка «Маркеры» содержит таблицы с клиническими коэффициентами (по одному файлу на предмет). Папки Чувствительность и Оптимизированные содержат файлы .mat с чувствительностью и предполагаемыми значениями параметров. Папка WS содержит файлы .mat, сгенерированные при очистке данных. Основная папка ValsalvaAnalyzer включает в себя DriverBasic.m, основной скрипт, необходимый для запуска программы. Когда программное обеспечение будет загружено. Папка Labchart включает в себя файлы .mat для каждого из восьми примеров темы, в то время как папки с результатами (Markers, Sensitivities, Optimized и WS) содержат результаты только для Subject 1. По мере анализа примеров наборов данных в папке, выходные файлы будут храниться в этих папках. Файл Patientinfo.xls (и таблица 1) включает информацию о пациенте (возраст (годы), пол (м/ж), рост (см), вес (кг) и ИМТ (кг/м2)) для каждого из восьми примеров наборов данных. Вес характеризуется как нормальный (nw), избыточный вес (ow) или ожирение (ob)29, и отмечается, имеет ли субъект нормальный или патологический ответ на VM.
  3. Чтобы запустить программное обеспечение, перейдите в папку ValsalvaAnalyzer и откройте файл DriverBasic.m в MATLAB. На верхней панели нажмите «Редактор», а затем нажмите зеленый треугольник с надписью «Выполнить », чтобы выполнить программу.

3. Программная платформа

ПРИМЕЧАНИЕ: Программное обеспечение, распространяемое GitHub, было протестировано на Windows (Windows 11 Education) и Mac (MacOS Sonoma, версия 14.3) и использует MATLAB (версия R2023a). По умолчанию устанавливается среда MacOS с предложениями для Windows.

  1. Во всплывающем меню выберите «Параметры рисунка», выберите тип программной платформы, размер шрифта рисунка, размер маркера и ширину линии.
  2. Нажмите OK, чтобы принять и перейти к шагу 4, или нажмите Отмена , чтобы завершить программу.

4. Отбор пациентов

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап включает в себя отбор и анализ данных. Программное обеспечение будет считывать файлы .mat из папки Labchart.

  1. Выберите любое количество пациентов из списка с помощью мыши. Кнопка Выбрать всех отмечает всех пациентов. Метки пациентов определяются по именам файлов. Они используются во всех экспортируемых файлах. Нажмите OK , чтобы перейти к шагу 5, или Отмена , чтобы выйти из программы.

5. Выбор операции

ПРИМЕЧАНИЕ: Методы анализа данных перечислены в меню, содержащем доступные операции. К ним относятся методы очистки данных ЭКГ и АД, определения фаз ВМ и вычисления особенностей ВМ. Первый метод выполняется на основе исходных данных с использованием частоты дискретизации, заложенной в измерениях (прилагаемые примеры дискретизируются с частотой 1 000 Гц). В идентификационных функциях VM используются очищенные сигналы HR и систолические сигналы SBP, субдискретизированные с частотой 10 Гц. Подвыборка данных также используется для определения симпатической и парасимпатической сигнализации, полученной в результате решения модели дифференциальных уравнений Randall et al.20 Сгенерированные цифры сохраняются в виде файлов .png и хранятся в папке Figures, а сгенерированные числа хранятся в таблице (.xlsx) в папке Markers. Схема расположения функций в этом программном обеспечении показана на рисунке 2.

figure-protocol-2
Рисунок 2: Программные операции. После отбора пациентов программное обеспечение предоставляет возможность корректировки измеренных сигналов, в том числе (1) ЭКГ, из которой извлекаются данные о частоте сердечных сокращений и дыхании, (2) сигнал артериального давления (АД) от удара к удару, из которого извлекаются систолическое и диастолическое АД. После этих процедур программное обеспечение идентифицирует фазы маневра Вальсальвы и извлекает клинические биомаркеры. Наконец, мы предоставляем возможность запуска вычислительной модели, предсказывающей функцию барорефлекса. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Выберите операции, которые необходимо выполнить, в меню выбора подмножества. Выполняйте операции в порядке убывания, например, информация о пациенте должна быть введена до анализа ЭКГ. Если на шаге 4 в меню «Выбор операции» выбрано более одной темы и задачи, программное обеспечение выполнит первую задачу по всем темам, прежде чем перейти к следующей задаче.
    1. Программное обеспечение включает в себя следующие операции: Информация о пациенте (Операция 1, Шаг 6); Электрокардиограмма (ЭКГ; Операция 2, шаг 7); Частота сердечных сокращений (ЧСС; Операция 3, шаг 8); Дыхание (Операция 4, Шаг 9); Артериальное давление (АД; Операция 5, шаг 10); Фазы виртуальной машины (операция 6, шаг 11); клинические соотношения (операция 7, шаг 12); Прогнозирование модели (номинальное; Операция 8, шаг 13); Анализ чувствительности (Операция 9, Шаг 14); Оптимизация (Операция 10, Шаг 15); Построение графика прогнозирования модели (операция 11, шаг 16); Резюме (Операция 12, Шаг 17).
  2. После выбора операций нажмите OK , чтобы перейти к операции, или нажмите Отмена , чтобы вернуться к шагу 4.

6. Информация о пациенте (Операция 1)

ПРИМЕЧАНИЕ: Первая операция включает в себя ввод характеристик пациента (ID, возраст, пол, рост и вес) номеров каналов из экспортированного файла Labchart (ЭКГ, ЧСС, АД, внутригрудное давление - при наличии) и определение временного диапазона для анализа данных.

  1. Введите идентификатор пациента (целое число), возраст (целое число, лет), пол (м/ж, мужчина/женщина), рост (вещественное число, см) и вес (вещественное число, кг). Нажмите OK , чтобы продолжить, или Cancel, чтобы вернуться к шагу 5. Программа будет работать без выборок. Характерные значения для восьми испытуемых приведены в таблице 1. Эти значения не используются при анализе данных, но могут быть полезны для сводной статистики.
  2. Определите, в каком канале хранится каждый сигнал, значения по умолчанию: Канал 1 (ЭКГ), Канал 2 (HR), Канал 3 (BP), Канал 4 (внутригрудное давление - Pth) установлен на 0. Примеры наборов данных 1–8 не включают этот сигнал.
  3. MFigure 1 (рис. 3) отображает верхнюю часть ЭКГ (мВ), центр ЧСС (уд/мин) и дно АД (мм рт. ст.) в виде функций времени (в секундах). Выберите данные для анализа. Включите примерно 20 секунд до и после виртуальной машины.
  4. Расположив перекрестие, кликните мышкой один раз в начале (~20 с до ВМ) и второй раз в конце (~20 с после ВМ). Выбранные данные появятся красным цветом в MFigure 1. Нажмите Сохранить и выйти. MFigure 1, с выбранными данными, будет сохранен в папке Figures/Data под именем [имя пациента] + _dataAnalyzed.png.

figure-protocol-3
Рисунок 3: Графики отображают данные ЭКГ (мВ, вверху), частоте сердечных сокращений (ЧСС уд/мин, в центре) и артериальном давлении (мм рт.ст., внизу). Синяя кривая показывает все данные, извлеченные из LabChart, а красная кривая — данные, выбранные для анализа в этом исследовании. Красная область, содержащая ЭКГ, ЧСС и АД, начало и окончание ~20 секунд до и после маневра ВМ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

7. Электрокардиограмма (Операция 2)

ПРИМЕЧАНИЕ: Операция 2 включает в себя определение пиков R и Q или S в сигнале ЭКГ (удаление лишних и/или добавление недостающих пиков). Эта операция выполняется на исходных данных, отобранных с частотой 1 000 Гц. Величина комплекса QRS (абсолютное расстояние между пиками R и Q или S) используется для создания сигнала дыхания до и после задержки дыхания.

  1. MFigure 1 отображает сигнал ЭКГ (черная линия). Автоматически обнаруженные пики R отмечены красным цветом, а пики Q или S — синими кружками. Цель состоит в том, чтобы исправить неправильно расположенные пики. Общее количество пиков R и Q или S печатается справа от графика. Эта задача может быть выполнена только в том случае, если количество пиков R и S одинаково. Чтобы исправить неправильно расположенные пики, прокрутите сигнал рукой вправо и остановитесь, когда пики, которые нужно исправить, появятся в окне. Пример дополнительного неправильно расположенного S-пика и сигнала после удаления пика показан на рисунке 4.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Пики R и S определены с использованием методологии, описанной Randall et al.20. Этот алгоритм использует findpeaks.m для поиска пиков от 25% до 200% от среднего сигнала. Частота дискретизации составляет 1 000 Гц (закодирована в данных), а для параметра MinPeakDistance установлено значение 1,5. Пики R обнаруживаются на основе исходного сигнала, а пики S (или Q) обнаруживаются путем анализа негатива сигнала. Следует отметить, что для некоторых наборов данных алгоритм определит пики S, а для некоторых — пики Q. Примеры показаны на рисунке 4А. Величина QRS используется для определения дыхания, как описано в Randell et al.20.
  2. Повторяйте коррекцию до тех пор, пока количество пиков S и R не станет одинаковым, выполнив описанные ниже действия.
    1. Чтобы исправить неправильно расположенные пики, прокрутите вправо и остановитесь, когда пики, которые нужно исправить, появятся в окне.
    2. Если пик отсутствует, размещен неправильно или отмечен лишний пик, прокрутите до местоположения пика. Нажмите клавишу Enter на клавиатуре, и появится перекрестие. Нажмите на точку, чтобы исправить. Следующий запрос меню: Добавить или удалить точку? Выберите Добавить (шаг 7.2.3), Удалить (шаг 7.2.4) или Отмена, вернувшись к шагу 7.2.1.
    3. Нажмите «Добавить», и отмеченная точка будет добавлена и будет отображаться красным цветом (пик R) или синим цветом (Speak). Программа будет использовать точное место щелчка и автоматически классифицирует точку как R или S.
    4. Нажмите кнопку Удалить, и отмеченная точка будет удалена. Повторите этот шаг, если точка не исчезает, возвращаясь к задаче 7.2.2.
  3. Повторяйте шаг 7.2 до тех пор, пока все пики R и S не будут определены правильно, а количество пиков R и S (или Q) не останется прежним. Затем нажмите клавишу Enter на клавиатуре. В запросе с просьбой исправить баллы нажмите кнопку Нет. Перейдите к операции 3 (HR). Если временной ряд не имеет ошибок, но количество пиков R и S (или Q) не идентично. Чтобы исправить эту ошибку, вернитесь к шагу 7.2. Обратите внимание, что для согласованности в сигнале выберите пики S или Q.
  4. Если пользователь нажимает кнопку Нет , когда количество пиков R и S не идентично, появляется новое меню, в котором отмечается, что количество пиков R и S должно быть равно. Проверьте данные. Нажмите OK, и код вернется к шагу 7.2.

figure-protocol-4
Рисунок 4: Графики, используемые для коррекции ЭКГ (мВ). На рисунке показаны кривые ЭКГ (черные), зубцы R (красные кружки) и зубцы S (синие кружки). (A) На графике смещена S-волна. В модели (B) эта S-волна была удалена. Чистый сигнал ЭКГ будет иметь такое же количество пиков R и S, как указано в правой части графика. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

8. HR (Операция 3)

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг включает в себя преобразование интервалов RR в ЧСС. После коррекции сигнала ЭКГ (как описано выше) для большинства наборов данных сигнал ЧСС становится плавным. Однако, если сигнал ЧСС имеет артефакты (пример показан на рисунке 5A). Операция 3 предоставляет возможность корректировки сигнала (пример показан на рисунке 5В).

figure-protocol-5
Рисунок 5: Графики, используемые для коррекции частоты сердечных сокращений (ЧСС, уд/мин). (A) Частота сердечных сокращений (синяя линия), полученная на основе скорректированной ЭКГ. Маленькие синие кружки отмечают время, в которое бьется сердце. (B) Пример сплайна, соединяющего две точки (зеленая линия), удаляющего артефакт из сигнала частоты сердечных сокращений. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. MFigure 1 (Рисунок 5A) отображает ЧСС (уд/мин) на верхней панели и ЭКГ (мВ) на нижней панели. ЧСС (уд/мин) рассчитывается по скорректированным пикам RR ЭКГ. Если сигнал ЧСС не имеет артефактов, нажмите «Сохранить и выйти» и перейдите к операции 4 (Дыхание). Если в данных есть ошибки (сравните две панели на рисунке 5), нажмите «Скорректировать частоту сердечных сокращений » и перейдите к шагу 8.2.
  2. Прокрутите вдоль сигнала ЧСС и найдите артефакты. Нажмите клавишу Enter на клавиатуре при просмотре региона для коррекции. Перейдите к шагу 8.3.
  3. Нажмите OK в меню запроса Нажмите в точках для подключения. Выровняйте перекрестие над первой точкой перед артефактом и кликните мышкой один раз. Затем выровняйте перекрестие над первой точкой после артефакта и кликните мышью второй раз. Линейный сплайн (нанесен зеленым цветом) соединяет две точки. Меню спрашивает: Принять сдачу? Ответы: Да (перейдите к Шагу 8.3.1), Отмена (перейдите к Шагу 8.3.2) и Добавить изменение (перейдите к Шагу 8.3.3).
    1. Выберите Да , чтобы принять линейный сплайн, выйдите из этой операции и вернитесь к шагу 4. Нажмите «Отменить», чтобы удалить линейный сплайн, и вернитесь к шагу 8.2. Нажмите кнопку Добавить , чтобы сохранить линейный сплайн, и вернитесь к шагу 8.2, чтобы разрешить дополнительные коррекции.
  4. MFigure 1 отображает ЧСС (уд/мин) и ЭКГ (мВ) на верхней и нижней панелях. Рисунок сохраняется в папке Figures/Data под именем [имя пациента] + _HeartRateECG.png. Чтобы продолжить, нажмите «Сохранить» и выйдите. Сигналы будут сохраняться с частотой дискретизации (1 000 Гц для примеров наборов данных), встроенной в измерения.

9. Дыхание (Операция 4)

ПРИМЕЧАНИЕ: Сигнал дыхания извлекается из скорректированного сигнала ЭКГ путем вычисления комплексной величины QRS, аппроксимируя кусочно-кубический интерполяционный полиномиальный сплайн Эрмита (с использованием interp1.m с методом pchip) через эту разность, как описано в исследовании Randall et al.20.

  1. MFigure 1 (рис. 6) отображает дыхательный сигнал, выделенный из разницы между скорректированными пиками R и S. Изучите график, нажмите «Сохранить и выйти» и перейдите к операции 5 (артериальное давление). MFigure 1 будет сохранен в папке Figures/Data под именем [имя пациента] + _RespiratorySignal.png.

figure-protocol-6
Рисунок 6: Дыхательный сигнал. Дыхательный сигнал (синяя линия), генерируемый на основе изменения амплитуды интервала QRS, как описано Randall et al.20. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

10. Артериальное давление (Операция 5)

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап включает в себя удаление систолического и диастолического АД. Две кривые формируются путем создания сплайна через выбранные точки данных. Для этой операции пользователь может скорректировать автоматически обнаруженные кривые. Учитывая значительное изменение АД, коррекция, вероятно, необходима сразу после отпускания задержки дыхания.

  1. MFigure 1 (показан на рисунке 7A) отображает увеличенное окно с данными BP. Совместите перекрестие с пиком BP и кликните мышью один раз. Затем выровняйте перекрестие на следующем пике справа и щелкните еще раз. Расстояние между двумя вершинами оценивает продолжительность сердечного цикла. Это расстояние необходимо для выявления систолических и диастолических пиков. Появится MFigure 2 (рис. 7B,C), отображающая автоматически обнаруженные систолические и диастолические сигналы.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Систолический и диастолический пики определяются с помощью peaks2.m, который вводит данные о длине сердечного цикла в состоянии покоя для установки минимального расстояния до пика. Аналогично R. Систолические пики обнаруживаются непосредственно из сигнала, а диастолические пики обнаруживаются путем анализа отрицательного сигнала.
  2. Коррекция систолического АД: Появляется меню, подсказывающее: Вы хотите скорректировать систолические точки? Нажмите «Да » (шаг 10.4), чтобы начать протокол фиксации систолического АД, и «Нет » (шаг 10.3), чтобы продолжить коррекцию диастолического АД.
  3. Коррекция диастолического АД начинается с вопроса: Хотите ли вы скорректировать диастолические точки? Нажмите «Да » (шаг 10.4), чтобы начать протокол фиксации диастолического АД, и «Нет», чтобы продолжить. Нажмите Сохранить и выйти , а затем продолжите операцию 6 (Фазы маневра Вальсальвы).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Протокол коррекции диастолического АД идентичен протоколу коррекции систолического АД; оба они описаны в шаге 10.4.
  4. MFigure 2 показывает масштабирование данных за первые 40 секунд. Осмотрите область и продолжайте прокручивать до тех пор, пока не появится неправильная точка (скорректированная кривая показана на рисунке 7B, C). Нажмите Enter на клавиатуре и поместите перекрестие на последний правильный пик перед неправильно расположенными точками, щелкните по этой точке и продолжайте перемещать перекрестие, щелкая по всем точкам, которые нужно исправить, заканчивая правильной точкой. Нажмите Enter , когда закончите. Появляется пунктирная линия, соединяющая скорректированные точки (примеры показаны на рисунке 7B, C).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Коррекцию можно повторять до тех пор, пока сегменты больше не будут нуждаться в изменении. Для каждого сечения исправленные точки соединены красной (SBP) и зеленой (DBP) пунктирной линией, прикрепленной к существующим точкам на каждом конце. В качестве ориентира используется непрерывный сигнал АД, нанесенный синим цветом. Система будет записывать нажатые пики, даже если они не совпадают с сигналом АД. Эта операция корректирует систолический и диастолический сигналы. В рамках каждого сигнала только правильные точки, связанные с сигналом, т.е. не пытайтесь корректировать диастолические точки при коррекции систолического АД или наоборот.

figure-protocol-7
Рисунок 7: Коррекция артериального давления. (A) Увеличение сигнала АД в состоянии покоя. Пользователю предлагается нажать на два последовательных пика, чтобы определить среднюю продолжительность сердечного цикла. (В) Увеличение исходного и скорректированного систолического (красного) и диастолического (зеленого) давления. На этой панели непрерывные измерения артериального давления (мм рт.ст.) показаны синим цветом. (C) Исходные и скорректированные сигналы систолического (красный) и диастолического (зеленого) артериального давления в анализируемом диапазоне времени. На всех панелях непрерывный сигнал BP отображается синей линией, SBP — красной линией, а DBP — зеленой линией. Для сигналов САД и ДАД каждый сердечный цикл отмечен маленькими звездочками. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

11. Этапы маневра Вальсальвы (Операция 6)

ПРИМЕЧАНИЕ: Операция 6 включает в себя обнаружение виртуальной машины. В этой операции используются HR, SBP, DBP и данные о внутригрудном давлении (при наличии), подвыборка с частотой 10 Гц. Пользователю предлагается определить начало и освобождение от задержки дыхания. Задержка дыхания начинается с самого низкого значения АД перед первым пиком и отпускается при значении АД перед вторым падением АД. После выявления этих точек программное обеспечение определяет четыре фазы VM по характеристикам сигналов. Они могут быть скорректированы вручную, что особенно важно при анализе данных на аномальные гемодинамические реакции.

  1. MFigure 1 отображает непрерывное (тонкая линия) и систолическое (САД, жирная линия) АД на верхней панели (мм рт.ст.), ЧСС (уд/мин) на2-й панели, дыхание (Resp, мВ) на3-й панели, и ЭКГ (мВ) на нижней панели. и дыхательный сигнал (Resp, мВ) на 4-й панели. Фазы Вальсальвы обнаруживаются автоматически, и программное обеспечение продолжает выполнять шаг 1.3 для наборов данных без измерений Pth. Чтобы отметить начало ВМ, совместите перекрестие с началом задержки дыхания (минимум САД непосредственно перед значительным повышением САД и снижением ЧСС) и щелкните мышью один раз.
  2. Чтобы отметить конец VM, совместите перекрестие с концом задержки дыхания (значение BP непосредственно перед2-м падением SBP) и щелкните мышью один раз. Эти точки используются для определения четырех фаз VM в MFigure 2, отображая BP (мм рт. ст.) на верхней панели, HR (уд/мин) на центральной панели и дыхание (Resp, mV) на нижней панели. Если измеряется внутригрудное давление (мм рт.ст.), оно отображается между панелями частоты сердечных сокращений и дыхания.
  3. Меню запрашивает: Принять индексы? Выберите «Да», чтобы завершить операцию, и перейдите к операции 7 (клинические коэффициенты). Выберите Нет для проверки автоматического обнаружения фаз, очерченных вертикальными линиями.
  4. Меню запрашивает: Коррекция индекса. Выберите один, несколько или все этапы, затем нажмите OK , чтобы перейти к шагу 10.4 для исправления, или Отмена, чтобы вернуться к шагу 11.1.
  5. В MFigure 2 появляется перекрестие. Вторая строка заголовка описывает корректируемую фазу. Для выбранной фазы нажмите время, обозначающее начало фазы. Повторяйте эту операцию до тех пор, пока все выбранные фазы не будут исправлены. Скорректированное время отображается красными вертикальными линиями. После того, как все выбранные фазы будут исправлены, снова появится меню с запросом: Принять индексы? Нажатие кнопки « Да » переходит к шагу 11.5, а «Нет » — к шагу 11.1. Обратите внимание, что фазы должны быть скорректированы в последовательном порядке.
  6. MFigure 3 (рис. 8) отображает последние этапы работы виртуальной машины. На рисунке показана верхняя панель BP (мм рт. ст.), центральная панель HR (уд/мин) и нижняя панель грудного давления (Pth, мм рт. ст.). Этот сигнал получается путем объединения извлеченного дыхательного сигнала с измеренным или рассчитанным внутригрудным давлением, создаваемым во время задержки дыхания. Четыре фазы закрашены серым цветом. Нажмите Сохранить и выйти и перейдите к операции 7 (Клинические коэффициенты). Этот рисунок будет сохранен в папке Рисунки/Данные под именем [имя пациента] + _VMphases.png.

figure-protocol-8
Рисунок 8: Фазы I-IV Вальсальвы. На верхнем графике показано непрерывное (светло-голубой) и систолическое (толстая синяя линия) артериальное давление; Вторая панель показывает частоту сердечных сокращений, а нижняя — грудное давление. Последнее получается путем слияния дыхательного сигнала с давлением во время задержки дыхания (установлено на 40 мм рт.ст.). Фазы I и III Вальсальвы обозначены серыми панелями. Базовые значения (среднее значение САД, ЧСС до и после ВМ) обозначаются горизонтальными пунктирными линиями. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

12. Клинические коэффициенты (Операция 7)

ПРИМЕЧАНИЕ: На этом этапе вычисляются клинические коэффициенты, характеризующие VM, с использованием HR, RR и SBP, данные с подвыборкой до 10 Гц. Все факторы перечислены в таблице 2. К ним относятся характеристики пациента (идентификатор пациента, возраст, пол, рост и вес), продолжительность фаз ВМ, минимальное и максимальное АД, ЧСС, интервалы ОР в каждой фазе ВМ30,31 и время восстановления давления32,33. Наклон и хорошая посадка (значение R2) линий регрессии ЧСС и RR в ранней фазе II (голубая линия) и IV (коричневая линия), характеризующие стимуляцию блуждающего нерва и повышение давления в ранней (голубая линия) и поздней (синяя линия) фазе II и ранней фазе IV (коричневая линия). Последняя определяет симпатическую стимуляцию. Кроме того, программное обеспечение характеризует изменение маркеров САД, вагусногонерва 1,32,34,35 и адренергического (BRS)1,32,33,36. Опять же, автоматически обнаруженные фазы и точки могут быть скорректированы по мере необходимости. Например, максимальное АД и минимальное ЧСС в начале IV фазы часто не совпадают. На рисунке 9 показаны клинические соотношения до (панель Рисунок 9A) и после (панель Рисунок 9B) коррекции. На рисунке 9C показаны отношения, адаптированные из Palamarchuk et al.1 и Sandroni et al.31. Обратите внимание, что величины, показанные на этом рисунке, получены из значений, извлеченных из данных, описанных в шагах 12.1-12.4.

figure-protocol-9
Рисунок 9: Клинические коэффициенты. (А, Б) Соотношения и линии регрессии для артериального давления (АД, мм рт.ст.) на верхней панели, частоты сердечных сокращений (ЧСС, уд/мин) на центральной панели и интервалов (ов) RR на нижней панели. (А) показывает автоматически обнаруженные соотношения, а панель (В) — скорректированные максимальное АД и минимальное ЧСС в начале IV фазы. (C) Линия регрессии через скорректированные коэффициенты. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. MFigure 1 (показан на рисунке 9) отображает систолическое АД (САД, мм рт.ст.) на верхней панели, ЧСС (уд/мин) на центральной панели и интервал (ы) RR на нижней панели. Характеристические значения САД, ЧСС и RR помечены круговыми маркерами. Появляется меню с запросом: Хотите ли вы принять маркеры? Осмотрите маркеры. Нажмите « Да », если все пункты верны; Эта операция завершена, и мы возвращаемся к шагу 4. Нажмите кнопку Нет , если необходимо скорректировать точку.
  2. Меню запрашивает: Выберите точки для перемещения. В меню можно выбрать одну, несколько или все точки. Если индексы были выбраны, нажмите OK , чтобы продолжить (шаг 12.3), или Отмена , чтобы продолжить, не изменяя индексы, и перейдите к шагу 12.4.
  3. Для каждой выбранной величины во всплывающем меню перечислены моменты, которые необходимо исправить. Нажмите OK , чтобы продолжить. Выровняйте перекрестие в нужной точке и кликните мышкой один раз. Когда все выбранные точки будут скорректированы, MFigure 1 отображает BP (мм рт.ст.) на верхней панели, HR (уд/мин) на центральной панели и интервалы RR (s) на нижней панели. На нем показаны скорректированные точки и линии регрессии в начале и в конце Фазы II и в начале Фазы IV. Нажмите Сохранить и перейдите к операции 8 ( Запустить модель).
  4. MFigure 2 (показан на рисунке 9C) отображает линии регрессии, связывающие интервал RR с SBP и хорошей подгонкой (значение R2 ). Нажмите Сохранить и выйти, вернувшись к шагу 4. MFigures 1 и 2 будут сохранены в папке Figures/Data под именами [имя пациента] + ratios.png и [имя пациента] + _ratios_regression.png.

13. Запуск модели (Операция 8)

Примечание: Операция 8 включает в себя решение модели барорефлексовых дифференциальных уравнений Randall et al.20, которая предсказывает симпатическую и парасимпатическую сигнализацию. На этом шаге модель запускается со значениями параметров, заданными с использованием информации о пациенте и клинических коэффициентов, определенных в операции 7. Эта операция нужна для проверки номинальных прогнозов; Если номинальная аппроксимация имеет значительные ошибки, результаты операции оптимизации (шаг 15) могут быть неуспешными для конкретного набора данных.

  1. Решает модель дифференциальных уравнений Randell et al.20 с использованием номинальных значений параметров, специфичных для пациента, извлеченных из данных и информации о пациенте, введенной на шаге 5. MFigure 1 отображает верхнюю левую панель АД (мм рт.ст.), данные ЧСС (уд/мин) (синий) и модель (пурпурный) верхнюю правую панель, грудное давление (Pth, мм рт.ст.) нижнюю левую панель и парасимпатическое (пурпурный) и симпатическое (темно-фиолетовый) прогнозы внизу справа. Результаты отображаются с временным разрешением 10 Гц, что соответствует разрешению в данных подвыборки HR и SBP. Нажмите кнопку Сохранить и выйти и перейдите к операции 8 (Запустить модель). Этот рисунок будет сохранен в папке Figures/Model_fits как [имя пациента] + _nominal.png.

14. Анализ чувствительности (Операция 9)

ПРИМЕЧАНИЕ: Анализ чувствительности не требуется для анализа данных. В результате анализа создается график, отображающий чувствительность (или важность) параметров модели для точного прогнозирования ЧСС. Чувствительность оценивается с частотой 10 Гц, соответствующей подвыборочным данным ЧСС и САД. В операции используется анализ локальной чувствительности, подробно описанный Randall et al.20

  1. Эта операция вычисляет чувствительность параметров модели к ЧСС. Результаты (в логарифмической шкале), отображающие ранжированную чувствительность, показаны в MFigure 1 (рис. 10). Нажмите кнопку Сохранить и выйти, а затем перейдите к операции 10 (Оптимизация). Обратите внимание, что это вычисление занимает несколько минут. Результат, показанный в MFigure 1, сохраняется в папке Figures/Model_fits как [имя пациента] + _sensitivities.png.

figure-protocol-10
Рисунок 10: Чувствительность параметров модели к прогнозированию частоты сердечных сокращений. Модель и параметры подробно обсуждаются в исследовании Randall et al.20, а оцененные параметры объясняются в таблице 2. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

15. Оптимизация (Операция 10)

ПРИМЕЧАНИЕ: Эта операция оценивает подмножество идентифицируемых параметров с учетом модели математических дифференциальных уравнений и доступности данных (HR). В результате получается модель ЧСС, откалиброванная по данным с подвыборкой на частоте 10 Гц. В дополнение к набору оцененных параметров, оптимизированная модель прогнозирует симпатические и парасимпатические сигналы. Если моделирование плохо согласуется с данными, предсказанные симпатические и парасимпатические сигналы не могут быть интерпретированы. Оптимизация проводится с использованием метода Левенберга Марквардта, описанного Рэндаллом и др.20.

  1. Оценка параметров может занять 5-10 минут. Во время вычислений командное окно MATLAB выводит до 30 строк из пяти чисел, обозначающих (слева направо) норму градиента, стоимость наименьших квадратов, число итераций и число условия матрицы Якобиана. Когда оптимизация будет завершена, перейдите к операции 11 (Построение графика прогнозирования модели). Оцениваемый параметр и вектор INDMAP сохраняются в папке Optimized.

16. Построение прогнозов модели (операция 11)

ПРИМЕЧАНИЕ: Результаты прогнозирования модели с номинальными (Шаг 13, Операция 8) и оценочными (Шаг 15, Операция 10) значениями параметров строятся с разрешением 10 Гц, соответствующим подвыборочным данным. Если прогноз ЧСС, отображаемый на верхней правой панели MFigure 1, является обоснованным, код предсказывает симпатическую и парасимпатическую передачу сигналов (нижняя правая панель MFigure 1).

  1. В меню Выберите прогнозы модели для просмотра выберите Номинальный , чтобы построить график прогнозов модели, полученный на шаге 13, и Оптимизированный , чтобы просмотреть оптимизированные прогнозы модели, выбранный на шаге 15. MFigure 1 (номинальные параметры на рисунке 11A и оптимизированные параметры на рисунке 11B ) отображают BP (мм рт.ст.) в верхнем левом углу, HR (уд/мин) в верхнем правом углу (синий), а модель (пурпурный), грудное давление (Pth, мм рт.ст.) находится в нижнем левом углу. Прогнозирование парасимпатических (пурпурных) и симпатических (темно-фиолетовых) сигналов находится в правом нижнем углу. Нажмите кнопку Сохранить и выйти, а затем перейдите к операции 12 (Сводка). Этот рисунок будет сохранен в папке Figures/Model_fits под именем [имя пациента] + _[action].pn, где [action=nominal] или [action=optimal] в зависимости от выбранного действия.

figure-protocol-11
Рисунок 11: Прогнозирование модели. Модель прогнозировалась с номинальными значениями (А) и (В) оптимизированными значениями параметров. На рисунке слева вверху показано: артериальное давление (САД толстой синей линией и непрерывное АД светло-голубой линией, мм рт.ст.); справа вверху: частота сердечных сокращений (ЧСС, уд/мин), прогноз модели (розовая линия) и данные (синяя линия); слева внизу: грудное давление (Pth, мм рт.ст.) темно-синяя линия; и внизу справа: прогнозы парасимпатической (розовой) и симпатической (фиолетовой) активности. Оба они безразмерны. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

17. Резюме (Операция 12)

  1. Сводка результатов хранится в виде таблицы Excel (.xlsx) и файла, разделенного запятыми (.csv). Меню Запросы сохранения данных : Введите имя файла сводки данных (например: FileName), введите предпочтительное имя в текстовое поле.
  2. Если файлы существуют, меню запрашивает у пользователя: Добавить или перезаписать существующий файл. Эта операция также выводит выходные данные в командную строку MATLAB. Нажмите OK , чтобы создать файл, и Cancel, чтобы вывести его только в командную строку. Сохраненный файл (.xlxs и .cvs) содержит информацию о пациенте (операция 1, шаг 6), клинические маркеры и линии регрессии (операция 7, шаг 12), а также номинальные (или оптимизированные) значения параметров (операция 11, шаг 16). Для каждой линии регрессии значение R2 указывает на хорошую подгонку.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Эту операцию (шаг 17) можно выполнить без выполнения шагов моделирования, чувствительности и оптимизации (операции 8-11).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Восемь примеров наборов данных выбраны для представления разнообразного диапазона ответов. На рисунках 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 и 11 представлены результаты работы репрезентативного работоспособного контрольного субъекта для каждого шага алгоритма.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Программное обеспечение ValsalvaAnalyzer, продемонстрированное в этом исследовании, обеспечивает функциональность для анализа клинических данных ЭКГ и АД, зарегистрированных во время маневра Вальсальвы. Программное обеспечение предлагает возможность очистки зашумленных сигналов, что делает возможным получение согласованных измерений среди населения. Используя скорректированные данные, программное обеспечение вычисляет более 35 маркеров, которые пользователь может интерпретировать. Програ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

Это исследование было частично профинансировано премиями Национального научного фонда (DMS-2051010) и NSA (H98230-21-1-0014 и H98230-20-1-0259). Мы хотим поблагодарить Сану Эльмайдуби, Rigshospitalet, Дания, Нилуфара Мехрани и Йеспера Мельсена, Клиник Мелсена, Дания, за тестирование программного обеспечения. Мы хотим поблагодарить Э. Бенджамина Рэндалла, Applied Research Associates, Роли, Северная Каролина, за обсуждение математической модели и Ирину Паламарчук, Университет Торонто, Канада, за обсуждение индексов. Наконец, мы благодарим Софи Карлсон из Калифорнийского университета в Сан-Диего за пересмотр и редактирование вычислительного кода. Программное обеспечение хранит результаты локально на компьютере и не делится информацией с внешними организациями. Разработчики программного обеспечения ValsalvaAnalyzer не несут ответственности за использование и защиту данных пациентов. Любой пользователь ValsalvaAnalyzer несет ответственность за защиту данных и получение соответствующих разрешений перед публикацией результатов, полученных с помощью этого программного обеспечения.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Программное обеспечение LabChartADInstrumentsSoftware, которое анализирует данные, экспортируется из
MATLABMathworks, используемого для программы ValsalvaAnalyzer
программного обеспечения

Ссылки

  1. Palamarchuk, I., Baker, J., Kimpinski, K. The utility of Valsalva maneuver in the diagnoses of orthostatic disorders. Am J Physiol. 310 (3), R243-R252 (2016).
  2. Pstras, L., Thomaseth, K., Waniewski, K., Balzani, I., Bellavere, F. The Valsalva manoeuvre: physiology and clinical examples. Acta Physiologica. 217 (2), 103-119 (2016).
  3. Singer, W., OpferGgehrking, T., McPhee, B., Hilz, M., Low, P. Influence of posture on the Valsalva manoeuvre. Clin Sci (London). 100 (4), 433-440 (2001).
  4. Groth, P., Tjernström, O. Pressure chamber tests for selection of aircrew. ORL J Otorhinolaryngol Relat Spec. 46 (5), 264-269 (1984).
  5. Gelfman, D. The Valsalva maneuver, set in stone. Am J Med. 134 (6), 823-824 (2021).
  6. Pstras, L., Thomaseth, K., Waniewski, J., Baizani, I., Bellavere, F. Mathematical modelling of cardiovascular response to the Valsalva manoeuvre. Math Med Biol. 34 (2), 261-292 (2017).
  7. Barbato, A. Chapter 78 - The History, Physical, and Laboratory Examinations. , Butterworths. (1990).
  8. Low, P., et al. Effect of age and gender on sudomotor and cardiovagal function and blood pressure response to tilt in normal subjects. Muscle Nerve. 20 (12), 1561-1568 (1997).
  9. Ewing, D., Martyn, C., Young, R., Clarkea, B. The value of cardiovascular autonomic function tests: 10 years experience in diabetes. Diabetes Care. 8 (5), 491-498 (1985).
  10. Nagar, A., Dhingra, N. Valsalva retinopathy. Postgrad Med J. 93 (1097), 174(2017).
  11. Sandroni, P., Novak, V., Opfer-Gehrking, T., Huck, C., Low, P. Mechanisms of blood pressure alterations in response to the Valsalva maneuver in postural tachycardia syndrome. Clin Auton Res. 10 (1), 1-5 (2000).
  12. El-Khayat, A. Valsalva haemorrhagic retinopathy in pregnancy after yoga. BMJ Case Rep. 2017, bcr2017221099(2017).
  13. Low, P. Testing the autonomic nervous system. Semin Neurol. 23 (4), 407-421 (2003).
  14. Won, H., Kim, P., Lee, J. Changes in echogenicity of hepatic hemangiomas during the Valsalva maneuver. J Clin Ultrasound. 45 (6), 328-331 (2017).
  15. Ricci, S., Moro, L., Minotti, G., Incalzi, R., De Maeseneer, M. Valsalva maneuver in phlebologic practice. Phlebology. 33 (2), 75-83 (2018).
  16. Felker, G., Cuculich, P., Gheorghiade, M. The Valsalva maneuver: a bedside "biomarker" for heart failure. Am J Med. 119 (2), 117-122 (2006).
  17. Kim, J., et al. Utility of corrected QT interval in orthostatic intolerance. PLoS One. 9 (9), e106417(2014).
  18. Kim, H., Yi, H., Hong, J., Lee, H. Detailed relationship between the pattern of blood pressure change during the Valsalva maneuver and the degree of orthostatic hypotension during the head-up tilt test in patients with orthostatic intolerance: a retrospective case-control study. Medicine (Baltimore). 95 (19), e3608(2016).
  19. Bingger, W., Mitchell, R., Harron, D., McKaigue, J., McAloney, R. Real time analysis of Valsalva maneuver. Comput BIol Med. 19 (5), 319-329 (1989).
  20. Randall, E., Billeschou, A., Brinth, L., Mehlsen, J., Olufsen, M. A model-based analysis of autonomic nervous function in response to the Valsalva maneuver. J Appl Physiol. 127 (5), 1386-1402 (2019).
  21. Motamedi, M., Akbarzadeh, M., Safari, S., Shahhoseini, M. Valsalva maneuver using a Handmade Device in Supraventricular Tachycardia Reversion; a quasi experimental study. Emerg (Tehran). 5 (1), e81(2017).
  22. Abdulhamid, A., et al. Modified Valsalva versus standard Valsalva for cardioversion of supraventricular tachycardia: systematic review and meta-analysis. Int J Arrhythmia. 22, 2(2021).
  23. VitalScan. The future of health care autonomic nervous system testing. , (2023).
  24. Heart rate variability (HRV) software. , Kubios. (2023).
  25. Robertson, D., Biaggioni, I., Burnstock, G., Low, P. A., Paton, J. Primer on the autonomic nervous system. , Elsevier. (2012).
  26. Hristovska, A., et al. Orthostatic intolerance after acute mild hypovolemia: incidence, pathophysiologic hemodynamics, and heart-rate variability analysis-a prospective observational cohort study. Can J Anaesth. 70 (10), 1587-1599 (2023).
  27. Hristovska, A., Uldall-Hansen, B., Mehlsen, J., Kehlet, H., Foss, N. Orthostatic intolerance after intravenous administration of morphine: incidence, haemodynamics and heart rate variability analysis. Anesthesia. 78 (4), 526-528 (2022).
  28. Geddes, J., Ottesen, J., Mehlsen, J., Olufsen, M. Postural orthostatic tachycardia syndrome explained using a baroreflex response model. JR Soc Interface. 19 (193), 20220220(2022).
  29. Overweight and obesity. , Centers for Disease Control and Prevention. https://www.cdc.gov/obesity/index.html (2022).
  30. Denq, J., O'Brian, P., Low, P. Normative data on phases of the Valsalva maneuver. J Clini Neurophysiol. 15 (6), 535-540 (1998).
  31. Sandroni, P., Benarroch, E., Low, P. Pharmacological dissection of components of the Valsalva maneuver in adrenergic failure. J Appl Physiol. 71 (4), 1563-1567 (1985).
  32. Huang, C., Sandroni, P., Sletten, D., Weigand, S., Low, P. Effect of age on adrenergic and vagal baroreflex sensitivity in normal subjects. Muscle Nerve. 36 (5), 637-642 (2007).
  33. Novak, P. Assessment of sympathetic index from the Valsalva maneuver. Neurology. 76 (23), 2010-2016 (2011).
  34. Wada, N., et al. Determination of vagal baroreflex sensitivity in normal subjects. Muscle Nerve. 50 (4), 535-540 (2014).
  35. Wada, N., et al. Comparison of baroreflex sensitivity with a fall and rise in blood pressure induced by the Valsalva manoeuvre. Clin Sci (London). 127 (5), 307-313 (2014).
  36. Schrezenmaier, C., et al. Adrenergic and vagal baroreflex sensitivity in autonomic failure. Arch Neurol. 64 (3), 381-386 (2007).
  37. Trefethen, L. Spectral methods in Matlab. , SIAM. (2000).
  38. Moštak, I., Višnjić, N., Junaković, A., Skorić, M. Comparison of baroreflex sensitivity indices with standard tests of autonomic system function. J Neurol Sci. 426, 117473(2021).
  39. García, J., López, A., Stefan, M., Milner, D. Influence of repetitions on the Valsalva maneuver. Neurophysiol Prac. 5, 104-111 (2020).
  40. Vogel, E., Sandroni, P., Low, P. Blood pressure recovery from Valsalva maneuver in patients with autonomic failure. Neurology. 65 (10), 1533-1537 (2005).
  41. Kobayashi, H. Normalization of respiratory sinus arrhythmia by factoring in tidal volume. Appl Human Sci. 17 (5), 207-213 (1998).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

MATLAB
Программное обеспечение для анализа временных рядов данных о частоте сердечных сокращений и артериальном давлении, полученных в ходе маневра Вальсальвы
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.