Preview

Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника

Расширенный поиск

Метод прогнозирования основных показателей кардиопульмонального нагрузочного тестирования для больных с хронической сердечной недостаточностью

https://doi.org/10.32603/1993-8985-2020-23-1-96-104

Полный текст:

Аннотация

Введение. Кардиопульмональный нагрузочный тест предоставляет значимую диагностическую и прогностическую информацию о состоянии больных с сердечно-сосудистыми и легочными заболеваниями. Существует серьезная проблема, состоящая в том, что выполнение нагрузочного тестирования испытуемым в его завершающей фазе является физически тяжелым упражнением для человека. Присутствует значительный риск возникновения и развития патологических состояний сердечно-сосудистой системы пациента. Одним из решений данной проблемы является разработка методов оценивания биологических параметров пациентов в конце выполнения нагрузочного протокола на основе данных первых этапов теста.

Цель работы. Разработка метода нахождения оценки максимальной частоты сердечных сокращений (ЧСС) и пикового потребления кислорода (ПК) у больных с хронической сердечной недостаточностью (ХСН) в конце выполнения кардиореспираторного нагрузочного стресс-теста на основе результатов исследования, полученных на первоначальных ступенях теста.

Материалы и методы. Для проведения исследования использованы 149 обезличенных записей ритмограмм и данных изменения ПК пациентов с ХСН, которые проходили кардиопульмональный нагрузочный тест на велоэргометре с использованием ступенчатого нагрузочного протокола (прирост мощности нагрузки на каждой ступени составлял 10 Вт, длительность ступени нагрузки была равна 1 мин).

Результаты. На основе анализа полученных данных разработан метод оценки пиковых значений ЧСС и ПК у больных с ХСН.

Заключение. Относительная ошибка предложенной оценки пикового значения ЧСС в большинстве случаев не превосходила 10 %, что позволяет ее использовать для практических целей. Установлено, что при выполнении 70 % нагрузочного протокола ошибка предложенной оценки пикового ПК в большинстве случаев не превосходит 20 %. Необходимы дополнительные исследования для повышения точности данной оценки с целью использования в медицинских приложениях, направленных на модернизацию методов и аппаратуры для нагрузочного тестирования пациентов.

Об авторах

А. C. Красичков
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина); Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. Павлова
Россия

Красичков Александр Сергеевич – доктор технических наук (2017), доцент кафедры радиотехнических систем

Автор более 100 научных работ. Сфера научных интересов – статистическая радиотехника; методы обработки сигналов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376



Э. Мбазумутима
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия

Мбазумутима Элиаким – магистр по направлению "Биотехнические системы и технологии" (2019), аспирант кафедры биотехнических систем 

Автор одной научной публикации. Сфера научных интересов – цифровая обработка биомедицинских сигналов, машинное обучение, распознавание образов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376 



Ф. Шикама
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия

Шикама Фабиен – магистр по направлению "Биотехнические системы и технологии" (2016), аспирант кафедры биотехнических систем

Сфера научных интересов – цифровая обработка биомедицинских сигналов, протезирование и реабилитация. 

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376



Е. М. Нифонтов
Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. Павлова
Россия

Нифонтов Евгений Михайлович – доктор медицинских наук (2003), профессор (2009) 

Автор более 150 научных работ. Сфера научных интересов – фундаментальная медицина; кардиология. 

ул. Льва Толстого, д. 6-8, Санкт-Петербург, 197022



Список литературы

1. Stress tests could mark bottom for bank stocks. URL: https://www.cnbc.com/2017/06/28/stress-tests-fedbank-stocks.html (дата обращения 24.01.2020).

2. Falk E., De Feyter P. J., Shah P. K. Ischemic Heart Disease. London: Manson Publishing, 2007. 312 p.

3. ACC/AHA Guidelines for Exercise Testing. A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association. Task Force on Practice Guidelines (Committee on Exercise Testing) // JACC. 1997. Vol. 30, № 1. P. 260–315.

4. Vilcant V., Zeltser R. Treadmill Stress Testing // NCBI Bokshelf. 2019. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov /pubmed/29763078 (дата обращения 24.01.2020).

5. Cardiopulmonary exercise testing and its application / K. Albouaini, M. Egred, A. Alahmar, D. J. Wright // Postgraduate medical j. 2007. Vol. 83, iss. 985. P. 675–682. doi: 10.1136/hrt.2007.121558

6. Papadakis M. A., McPhee S., Rabow. M. W. Current Medical Diagnosis & Treatment. 59th ed. New York: McGraw-Hill, 2020. 1933 p.

7. Exercise Standards for Testing and Training. A Scientific Statement from the American Heart Association / G. F. Fletcher, P. A. Ades, P. Kligfield, R. Arena, G. J. Balady, V. A. Bittner, L. A. Coke, J. L. Fleg, D. E. Forman, T. C. Gerber, M. Gulati, K. Madan, J. Rhodes, P. D. Thompson, M. A. Williams // Circulation. 2013. Vol. 128, № 8. P. 873–934. doi: 10.1161/CIR.0b013e31829b5b44

8. Hammond H. K., Kelly T. L., Froelicher V. Radionuclide Imaging Correlatives of Heart Rate Impairment during Maximal Exercise Testing // J. of the American College of Cardiology. 1983. Vol. 2, № 5. P. 826–833. doi: 10.1016/s0735-1097(83)80228-9

9. Separation of Effects of Cardiovascular Disease and Age on Ventricular Function with Maximal Exercise / R. A. Bruce, L. D. Fisher, M. N. Cooper, G. O. Gey // Amer ican J. of Cardiology. 1974. Vol. 34, № 7. P. 757–763. doi: 10.1016/0002-9149(74)90692-4

10. Predicting Maximum Heart Rate Among Patients with Coronary Heart Disease Receiving Β-Adrenergic Blockade Therapy / C. A. Brawner, J. K. Ehrman, J. R. Schairer, J. J. Cao, S. J. Keteyian // American Heart J. 2004. Vol. 148, № 5. P. 910–914. doi: 10.1016/j.ahj.2004.04.035

11. Predicting Maximal HR in Heart Failure Patients Receiving β-Blockade Therapy / S. J. Keteyian, D. Kitzman, F. Zannad, J. Landzberg, J. M.Arnold, P. Brubaker, C. A. Brawner, D. Bensimhon, A. S. Hellkamp, G. Ewald // Medicine and science in sports and exercise. 2012. Vol. 44, № 3. P. 371–376. doi: 10.1249/MSS.0b013e318234316f

12. An Equation for the Prediction of Oxygen Consumption in a Brazilian Population / A. E. Almeida, C. M. Stefani, J. A. Nascimento, N. M. Almeida, A. C. Santos, J. P. Ribeiro, R. Stein // Arquivos brasileiros de cardiologia 2014. Vol. 103, № 4. P. 299–307.

13. Simple Prediction Formula for Peak Oxygen Consumption in Patients with Chronic Heart Failure / G. M. Lanier, Qi Zheng, G. Wagman, C.-H. Tseng // J. of Exercise Science & Fitness. 2012. Vol. 10, № 1. P. 23–27. doi: 10.1016/j.jesf.2012.04.005

14. Prediction of maximal oxygen consumption: comparison of the Bruce and Balke treadmill protocols / V. F. Froelicher, A. J. Thompson, G. Davis, A. J. Stewart, J. H. Triebwasser // Chest. 1975. Vol. 68, № 3. P. 331–336. doi: 10.1378/chest.68.3.331

15. McArdle W. D., Katch F. I., Katch V. L. Essentials of Exercise Physiology. New York: Lippincott Williams & Wilkins, 2010. 790 p.

16. Krasichkov A. S., Grigoriev E. B., Nifontov E. M. Influence of Myographic Interference and Isoelectric Line Drift on Correlation Coefficient in Classification of Cardiocomplexes // Biomedical Engineering. 2015. Vol. 49, iss. 4. P. 220–223. doi: 10.1007/s10527-015-9533-7

17. Shape Anomaly Detection under Strong Measurement Noise: an Analytical Approach to Adaptive Thresholding / A. S. Krasichkov, E. B. Grigoriev, M. I. Bogachev, E. M. Nifontov // Physical Review E. 2015. Vol. 92, iss. 4. 042927. doi: 10.1103/PhysRevE.92.042927


Для цитирования:


Красичков А.C., Мбазумутима Э., Шикама Ф., Нифонтов Е.М. Метод прогнозирования основных показателей кардиопульмонального нагрузочного тестирования для больных с хронической сердечной недостаточностью. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2020;23(1):96-104. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2020-23-1-96-104

For citation:


Krasichkov A.S., Mbazumutima E., Shikama F., Nifontov E.M. A Method for Predicting the Main Indicators of Cardiopulmonary Stress Testing for Patients with Chronic Heart Failure. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2020;23(1):96-104. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2020-23-1-96-104

Просмотров: 109


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1993-8985 (Print)
ISSN 2658-4794 (Online)