Поиск 


на главную страницу

напишите нам

о компании
медоборудование
статьи
контакты
каталог ссылок



медоборудование
прайс-лист
медоборудование

  Статьи >> Кардиология





Гастроэнтерология





Кардиология





Педиатрия





Терапия





УЗ диагностика





Эндоскопия




Электрокардиография высокого разрешения

С. Л. Гришаев, Российская Военно-медицинская академия, Санкт-Петербург, Россия

Электрофизиологические основы метода электрокардиографии высокого разрешения

Сегодня уровень развития современной медицинской науки позволяет достаточно точно идентифицировать разнообразные нарушения ритма в момент их появления и существования. Однако до сих пор остается открытым вопрос об определении степени риска возникновения аритмий и их раннего прогнозирования. Поэтому актуальными являются разработка и внедрение новых высокочувствительных и специфичных методов, позволяющих оценить электрическую стабильность миокарда.

В последние годы все более широкое развитие получает метод электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ-ВР). Основой этого метода является компьютерное усиление, усреднение и фильтрация различных участков электрокардиограммы с их последующей математической обработкой. Все это позволяет выделить и анализировать низкоамплитудные сигналы, недоступные для анализа при использовании традиционных методов регистрации ЭКГ и содержащие важную диагностическую информацию (Николин К.М., 1995, Иванов Г.Г. и др., 1996).

Одна из важнейших областей применения ЭКГ-ВР - выявление потенциалов замедленной деполяризации миокарда, так называемых поздних потенциалов желудочков (ППЖ) и предсердий (ППП).

ППЖ - это дискретные, высокочастотные (20-50 Гц), низкоамплитудные (при регистрации с поверхности тела 5-20 мкВ) электрические сигналы, определяющиеся в конечной части комплекса QRS и распространяющиеся на сегмент ST.

Поэтому для их регистрации необходимо, во-первых, усиление сигнала ЭКГ в 103-105 раз, во-вторых, выделение (фильтрация) высокочастотного сигнала от низкочастотных составляющих и внесердечной электрической активности (шума).

Высокий уровень усиления ЭКГ приводит к регистрации шумов с амплитудой до 50 мкВ. Основные источники шума: физиологический шум вследствие активности скелетных мышц, электронный шум работы усилителей и фоновый (сетевой) шум. Поскольку амплитуда ППЖ с поверхности тела составляет всего несколько микровольт, выделить сигналы из шума можно лишь после существенного улучшения соотношения сигнал/шум. Для этого применяют компьютерную технику усреднения сигнала ЭКГ.

Усреднение сигнала ЭКГ (УС-ЭКГ) - это последовательная суммация сердечных циклов, осуществляемая во времени или пространстве.

При анализе ППЖ различают временные, амплитудные и частотные параметры ЭКГ. В связи с этим можно выделить три основных подхода к регистрации ППЖ: временной, спектральный и спектрально-временной методы анализа УС-ЭКГ.

В первом случае, наиболее распространенном, усредняется несколько сотен (от 200 до 500) последовательных сердечных циклов. (Blaszyk K, 1992; Кlein М et al., 1995) При этом случайные шумы, не синхронизированные с искомой волной, нивелируют друг друга, уменьшаются, а полезный сигнал (ППЖ) стабилизируется. Степень уменьшения шума пропорциональна квадратному корню из количества усредненных циклов. ЭКГ с усреднением сигнала считается интерпретируемой при уровне шума до 1 мкВ.

Временной анализ ППЖ (метод Симсона) представляет собой анализ амплитуды последних 40 мс комплекса QRS и длительности сигнала на уровне 40 мкВ после фильтрации в диапазоне 40-250 Гц. Третьим показателем временного анализа является длительность фильтрованного комплекса QRS (Simson M, 1981).

Другой способ - пространственное усреднение, когда усредняются потенциалы нескольких (10-15), мало отдаленных друг от друга пар электродов (Oeff M, 1986; Zimmerman M, 1991). При этом происходит усиление идентичных и уменьшение случайных сигналов.

При спектральном анализе оцениваются изменения амплитудно-частотных характеристик определенного участка сигнала ЭКГ. Наиболее часто для спектрального анализа используют методику быстрого преобразования Фурье (БПФ), с помощью которой сигнал можно разложить на составные - синусоиды с различной частотой и амплитудой. Основное требование при использовании БПФ - сигнал должен быть периодическим и непрерывным. Для удовлетворения этого условия применяют функцию "окна".

Выбор длины времен является компромиссом между точностью локализации искомого низкоамплитудного сигнала в пределах комплекса QRS (что означает выбор короткого периода) и сохранением спектрального разрешения (способности различать спектральные составляющие двух и более сигналов), т.к. с уменьшением ширины "окна" ухудшается спектральное разрешение.

Спектральная плотность мощности в этом интервале вычисляется по интегральным полосам частот, проводится анализ их значений и соотношений. На точность измерения энергии в выбранном диапазоне частот влияет явление спектральной "утечки". Энергия исследуемой частотной полосы "утекает" частично в смежные частоты, тем самым уменьшая точность ее измерения. "Утечка" происходит из-за того, что вопреки требованию БПФ к сигналу быть непрерывным, анализу подвергается лишь "временное окно" (то есть часть комплекса QRS). Уменьшение "спектральной утечки" улучшает динамический диапазон, т.е. повышает способность обнаруживать слабые сигналы, граничащие с мощными. Этому способствует правильный выбор функции "окна" (прямоугольное "окно") (Haberl R, 1988).

Спорным остается вопрос о необходимости исключения влияния на спектральный анализ постоянных электрических составляющих (ПЭС) в сигнале ЭКГ. Среднее значение сегмента, т.е. ПЭС, нарушает спектр при обработке функцией "окна", т.к. в большинстве случаев сегмент ST, на который приходится основная часть выбранного "окна" времени, имеет среднюю амплитуду отнюдь не нулевого значения. Из-за линейности БПФ эта амплитуда будет определять ненулевое значение для частотных составляющих от 0 до 10 Гц, что оказывает влияние на результаты спектрального анализа. Иногда такая амплитуда настолько велика, что перекрывает другие компоненты сигнала ЭКГ (особенно низкоамплитудные ППЖ).

Одни исследователи этот факт не учитывали, другие для устранения этой погрешности БПФ при анализе ППЖ использовали различные процедуры. Так Pierce (1989) и соавт. перед проведением БПФ исключали среднюю амплитуду обработанного "окном" сигнала ЭКГ. Однако при этом терялись характерные для сегмента ST изменения (подъем и снижение). Это вынудило некоторых исследователей полностью не устранять вклад постоянных электрических составляющих, а свести их влияние к минимуму, т.е. исключить частоты ниже 10 Гц (Cain ME, 1984, Lindsay BD, 1986). Влияние среднего значения интервала ЭКГ на спектр является минимальным при частотах более 10 Гц, в случае анализа интервала продолжительностью около 150 мс (Lindsay BD, 1990). Для устранения влияния средних значений сигнала ЭКГ M.Cain и соавт. анализировали полный цикл с нулевыми изопотенциальными границами на интервале T-P.

Следовательно, потенциалы замедленной активации в миокарде можно выявить с помощью спектрального анализа в том случае, если алгоритм имеет достаточное частотное разрешение для выделения высокочастотных компонентов в пределах сегмента ST, а динамический диапазон позволяет оценивать пики даже незначительной амплитуды.

Этот подход позволяет решить проблемы, возникающие при использовании метода Симсона, связанные с временным фактором. На его результаты не влияют нарушение проведения, локализация инфаркта миокарда. Кроме того, метод не требует применения фильтров.

Впервые спектральный анализ ЭКГ-ВР с использованием БПФ провели M. Cain (1984) и соавт. В пилотном исследовании они показали, что частотные параметры ЭКГ больных с желудочковой тахикардией отличаются от таковых больных без аритмий. При количественном анализе соотношений высоко- и низкочастотных компонентов в конечной части комплекса QRS выявлено 10-100-кратное повышение пропорции высоких частот в указанном сегменте у больных с устойчивой ЖТ. Этой же группой авторов установлено, что метод помогает предсказывать возможность индукции ЖТ с помощью программной стимуляции. Более того, спектральному анализу ЭКГ-ВР не препятствует наличие внутрижелудочковых блокад (Lindsay BD, 1986).

Некоторые исследователи, используя ту же методику БПФ для спектрального анализа конечной части комплекса QRS и сегмента ST, не смогли выявить достоверных различий в энергии высоких частот у больных с ЖТ и без аритмий. G. Kelen и соавт. (1987) объясняли это чувствительностью метода к вариациям длины исследуемого сегмента (естественная вариация длины сегмента ST). Действительно, согласно основным свойствам метода БПФ, уменьшение длины анализируемого сегмента вызывает соответственное увеличение в нем пропорции высокочастотных компонентов. Укорочение сегмента на 3 мс было достаточно для того, чтобы значение соотношений высоких и низких частот перешло границу нормы. Worley SJ (1988) и соавт. исследовали сегменты с фиксированной длиной 140 мс с различным началом в пределах комплекса QRS и пришли к выводу, что локализация "окна" имеет критическое значение для выявления больных с ЖТ. Соотношение высоких и низких частот при интервале 60 мс от начала комплекса QRS позволяло достоверно выделить больных с ЖТ. Однако при многофакторном анализе параметров временного и спектрального анализа не выявлено независимого прогностического значения последних. I. Mashac (1988) и соавт. у 55 больных проводили частотный анализ различных интервалов (последние 40 мс комплекса QRS-QRS40 , QRS40 + 150 мс сегмента ST, QRS40 +216 мс сегмента ST), используя соотношение энергии высоких и низких частот в 5 полосах (0-20, 20-50, 50-70, 70-120, 120-500 Гц). Они не обнаружили достоверных различий между больными с ЖТ и без аритмий. Однако, учитывая указанную выше зависимость частотного разрешения и точность локализации искомого сигнала от ширины "окна", можно предполагать, что "окно", равное 40 мс, не имело достаточного частотного разрешения или не охватывало все потенциалы замедленного проведения, а наоборот, при большей продолжительности, содержащей большой отрезок сегмента ST, присутствие ППЖ могло быть скрыто.

Ряд исследователей, несмотря на различие методологических подходов, получили результаты, подтверждающие надежность метода в идентификации больных с ЖТ (Иванов Г.Г., 1996; Buckingham TA, 1992; Pierse DL, 1989). Безусловно, интересны исследования, посвященные оценке спектральных характеристик всей низкоамплитудной конечной части комплекса QRS, исключая высокочастотные амплитуды его центральной части. D. Pierce и соавт.(1989) началом исследуемого "окна" выбрали время, когда амплитуда комплекса QRS в векторном отведении (Vx+y+z) уменьшалась до 40 мкВ и ниже (25-250 Гц). Таким образом, в анализ были включены все низкоамплитудные сигналы в конце комплекса QRS и исключены высокочастотные амплитуды самого комплекса. Начало исследуемого "окна" было устойчиво воспроизводимым. Процентное соотношение высоких частот оказалось достоверно выше у больных с ЖТ. При выборе такого критерия наличие ППЖ, как процент высоких частот (более 3,1%), чувствительность метода составила 83%, специфичность - 89%.

Все указанные исследования были проведены у больных, перенесших инфаркт миокарда. Значение спектральных методов анализа ППЖ у больных с неишемическими заболеваниями сердца изучено недостаточно, тем не менее, результаты некоторых исследований являются обнадеживающими. Так, повышение удельного веса высокочастотных (20-50 Гц) компонентов в конечной части комплекса QRS было характерно для больных с идиопатической ЖТ, при этом временной анализ оказался малоинформативным (Иванов Г.Г., 1996). При исследовании 94 больных с ЖТ и фибрилляцией желудочков патологические результаты спектрального анализа были получены почти с одинаковой частотой у больных ишемической болезнью сердца (ИБС) (90%) и больных с некоронарными заболеваниями сердца (86%). В то же время с помощью электрокардиостимуляции устойчивая ЖТ была индуцирована у 81% больных ИБС и лишь у 50% больных с некоронарными заболеваниями сердца (Lindsay BD, 1988).

Таким образом, результаты исследований с использованием спектрального анализа ППЖ противоречивы, что во многом связано с различиями методических подходов. К факторам, влияющим на различие результатов, кроме указанных выше недостатков самого алгоритма БПФ применительно к анализу биологических сигналов, относится отсутствие единства в выборе системы отведений, визуального (Cain ME, 1984) или автоматического (Worley SJ, 1988) определения анализируемых сегментов, оптимального диапазона частот и интервалов ЭКГ (Haberl R,1988) при проведении спектрального анализа.

Однако одним из главных недостатков спектрального анализа с использованием БПФ является невозможность определить точную локализацию искомых высокочастотных компонентов в анализируемом сегменте, так как анализ одного единственного сегмента не дает топографической картины распределения частот в этом интервале. С целью преодоления данного недостатка был разработан метод спектрально-временного картирования (СВК), или спектральное картирование множественных сегментов (Haberl R, 1989). Принцип метода заключается в вычислении спектра движущегося по временной оси "окна" в конечной части комплекса QRS и сегмента ST.

По результатам расчетов строится трехмерный график частоты, времени и амплитуды. Важным преимуществом метода является возможность отделения сигналов ППЖ от шума по их типичной спектральной картине.

В ранних работах по данной методике (Haberl R, 1989) и соавт. вычисляли спектральную энергию, проводя БПФ 25 сегментов длиной 80 мс, смещенных на 3 мс друг от друга. Первый сегмент начинался на 52-й миллисекунде после окончания комплекса QRS, а последний - в 20 мс до него. Вычислялась степень корреляции 2-25 сегментов с первым по частотному спектру. Соотношение среднего коэффициента корреляции 5 последних сегментов внутри комплекса QRS и 5 начальных сегментов в интервале ST, выраженное в процентах, было названо фактором нормальности. Фактор нормальности менее 30% считался патологическим.

В последующем при СВК была использована авторегрессионная модель - метод адаптивного определения частот (Haberl R, 1990). В основе метода лежит оценка спектральной мощности путем вычисления автокорреляционных коэффициентов временного сигнала. Спорным вопросом при использовании авторегресионных моделей является определение оптимального количества коэффициентов, необходимого для адекватной оценки спектра. Если количество коэффициентов будет слишком мало, некоторые сигналы могут остаться вне анализа. Если оно будет слишком большим, появятся артефактные пики. Оптимальное количество коэффициентов выбирается субъективно, произвольно. Так же, как и при СВК с использованием БПФ, вычисляется фактор нормальности, но уже путем деления не средних коэффициентов корреляции сегментов внутри комплекса QRS и сегментов ST, а абсолютной спектральной энергии указанных сегментов. Преимуществами этого метода, по мнению авторов, являются следующие:

  • он не требует использования математической функции "окна";
  • спектральная "утечка" минимальна;
  • частотное разрешение очень высокое даже при таком коротком интервале, как 25 мс.

К недостаткам этого метода следует отнести возможности влияния на его результаты стационарных шумов. Клиническая значимость метода определятся тем, что при сходных СВК при использовании БПФ показателях чувствительности и специфичности метод позволяет точно определить локализацию ППЖ во временном интервале ЭКГ (Иванов Г.Г. и др., 1996).

Метод СВК основан на разложении сигнала на узкополосные спектральные компоненты. Он позволяет проводить спектральный анализ различных участков сердечного цикла (зубцов Р и Т, комплекса QRS ), с выделением временных, амплитудных и частотных характеристик любого выбранного интервала сердечного цикла. Одновременно этот метод предоставляет возможность анализа общей спектральной плотности интегральных частот исследуемого участка.

Вместе с тем, в ней остаются нереализованными все потенциальные возможности метода СВК и в первую очередь в силу естественных недостатков стандартного Фурье-анализа. Дело в том, что метод использует фиксированное "окно", которое не может быть адаптировано к локальным свойствам сигнала. В результате на низкочаcтотном участке спектра теряется разрешение по частоте, а на высокочастотном - по времени (Иванов Г.Г. и др., 1996, Подлесов А.М., Бойцов С.А. и др., 2001)

Для разрешения этого противоречия в современной математике разработан ряд методов анализа нестационарных сигналов (к этому классу сигналов относится и ЭКГ). Наибольшую известность получило так называемое вейвлет-преобразование (Wavelet-transform). Оно представляет собой разложение сигнала по набору базисных функций, которые определены на интервале, более коротком, чем длительность кардиосигнала. При этом все функции набора порождаются с помощью двухпараметрического преобразования (сдвига по оси времени и изменения масштаба) одной исходной функции, называемой "материнской". Они называются вейвлетами (в переводе - короткие волны или всплески). Большие значения параметра масштаба соответствуют применению к исходному сигналу фильтра низких частот, малые значения - фильтра высоких частот. От преобразования Фурье вейвлет-преобразование отличается тем, что операция умножения на "окно" содержится в самой базисной функции, при этом происходит адаптация "окна" к сигналу при изменении масштаба.

Клиническое применение метода ЭКГ-ВР и его морфологическое обоснование

Наиболее частой причиной внезапной смерти являются желудочковые тахиаритмии, особенно среди больных, перенесших инфаркт миокарда (Мазур Н.А., 1995).

В настоящее время считается, что большинство желудочковых тахикардий (ЖТ) возникает по механизму повторного входа волны возбуждения (re-entry). Необходимым условиям возникновения re-entry является замедление проведения в миокарде (Кушаковский М.С., 1992).

При использовании техники эпи- и эндокардиального картирования замедленное проведение было зарегистрировано как в эксперименте, так и у больных с ЖТ в виде задержанной фрагментированной электрической активности (Josephson ME, 1978; Simson MB, 1983), названной впоследствии поздними потенциалами желудочков.

Предположение о роли этих сигналов в возникновении ЖТ было подтверждено следующими фактами:

  • во время программной стимуляции желудочков сигналы становились продолжительнее, вплоть до постоянной диастолической электрической активности, совпадавшей с появлением ЖТ (Josephson ME, 1978);
  • после хирургического удаления участков миокарда с задержанной деполяризацией исчезали как возможность индукции ЖТ, так и спонтанные приступы тахикардии (Breidhardt G, 1989; Mashac I, 1988).

В эксперименте было показано, что одно только замедление скорости проведения не вызывает фрагментации электрической активности. Фрагментированные электрограммы регистрируются там, где мышечные волокна разделены соединительной тканью. Отдельные фрагменты этих электрограмм представляют собой асинхронную электрическую активность в каждом отдельном пучке сохранившегося миокарда (Breithardt G, Boggrefe M, 1989; Simson MB, 1987).

Зона, из которой исходят задержанные фрагментированные электрограммы, т.е. места возникновения ЖТ, располагаются главным образом в пограничной зоне инфаркта миокарда, где островки относительно жизнеспособной ткани перемежаются с участками некроза и фиброза. Такая неоднородная ткань и приводит к фрагментации электрических сигналов, замедлению распространения деполяризации (Breithardt G, Boggrefe M, 1989).

Таким образом, зоны миокарда с задержанной желудочковой деполяризацией могут представлять собой анатомо-физиологический субстрат для re-entry - основного механизма развития ЖТ, а ППЖ являются маркерами этого аритмогенного субстрата.

ППЖ имеют тесную временную корреляцию с фрагментированной, замедленной электрической активностью, зарегистрированной с эндо- и эпикарда у людей и животных с желудочковыми тахикардиями (ЖТ) по механизму re-entry. Считается, что зоны миокарда с замедленной деполяризацией представляют собой анатомический субстрат для возникновения желудочковых тахикардий (Breithardt G, Boggrefe M, Haerten K, 1986). Таким образом, поздние потенциалы могут служить предикторами возникновения данных нарушений ритма (Simson M, 1981; Klein H,1995; Malik M, 1992).

По имеющимся в настоящее время данным, на частоту регистрации поздних потенциалов желудочков оказывает влияние ряд факторов:

  • наличие, характер (острый или хронический) и локализация органического поражения миокарда;
  • наличие, тип аритмии и частота ритма во время тахикардии.

По данным Kuchar DL (1986) поздние потенциалы желудочков регистрируются у 73-100% больных с устойчивой желудочковой тахикардией, а поздние потенциалы предсердий - у 85-94% больных с пароксизмальной формой мерцательной аритмии. Однако их стабильность и воспроизводимость как в короткий, так и в длительный промежуток времени зависит от стадии патологического процесса. При хронической ИБС эти показатели были более высокие (Подлесов А.М., Бойцов С.А. и др., 2001).

У больных с гипертрофической кардиомиопатией (ГКМП) распространенность ППЖ колеблется от 12,5% до 20%. Чувствительность обнаружения ППЖ для предсказания возникновения ЖТ составляет 50 %, специфичность 93%. Анализ аутопсий молодых больных с ГКМП, умерших внезапно, показывает наличие гипертрофиии миокарда, фиброза и дезорганизации кардиомиоцитов (Rosas Peralta M, 1996).

Гистологическое исследование ткани миокарда больных, страдающих дилатационной кардиомиопатией, выявляет поля замещения кардиомиоцитов соединительной тканью. При анализе результатов 152 аутопсий больных с идиопатической дилатационной кардиомиопатией было обнаружено неоднородное внутритканевое замещение соединительной тканью у 57 % больных. Периваскулярный фиброз был выявлен у 23% обследованных (Кеeling PJ, 1993).

При остром инфаркте миокарда ППЖ носят преходящий характер, и их наличие скорее отражает ишемию миокарда, замедляющую проведение по желудочкам, чем наличие субстрата для возникновения желудочковой тахикардии (Lewis WJ, et al., 1989; Deshukh P, et al., 1991).

В процессе развития ИМ зона, занимаемая фиброзом, уменьшается, соответственно уменьшается и количество анатомических барьеров для проведения импульса. Это подтверждается данными о снижении со временем частоты выявления ППЖ после острого инфаркта миокарда без выявления "новых" случаев ППЖ (Breithardt G, et al., 1986).

Кроме того, при остром инфаркте миокарда частота регистрации ППЖ зависит от его локализации. ППЖ чаще встречаются при нижней локализации, чем при передней. Это обусловлено неравномерностью возбуждения желудочков. В связи с тем, что нижнебазальные отделы выходят из электрического возбуждения последними, при нижнем инфаркте ППЖ выявляются чаще, чем при передней локализации (Deshukh P, et al., 1991). ППЖ, как правило, регистрируются при крупноочаговом и редко встречаются при мелкоочаговом инфаркте миокарда (Deshukh P, et al., 1991). У большинства больных (особенно после перенесенного инфаркта миокарда) с устойчивой ЖТ или ее индукцией во время ЭФИ ППЖ регистрируются в 63-100 % случаев. У здоровых лиц ППЖ практически не наблюдаются и составляют от 0 до 6 % случаев (Denes P, 1983). Среди больных, страдающих ИБС без желудочковых нарушений ритма, частота их выявления составляет 10-35%.

Известно, что индукция ЖТ с помощью программной стимуляции достигается значительно чаще при ИБС, чем при другой сердечной патологии. ППЖ также регистрируются в основном у больных ИБС (Naccarelli LV, Prystowsky EN, Jackman WM, 1982). Тем не менее, многие исследования показали, что усредненная ЭКГ может быть полезной в выявлении групп риска возникновения ЖТ среди больных с кардиомиопатиями (Itoh M, 1989; Ohnishi Y, 1989) и устойчивой мономорфной ЖТ при аритмогенной дисплазии правого желудочка (Blomstrom-Lindqvist C, 1989; Leclercq JF, 1989).

Вероятность регистрации ППЖ зависит от типа тахикардии. У больных с крупноочаговым инфарктом миокарда чаще всего ППЖ регистрировались при устойчивой ЖТ - 91 %, реже при фибрилляции желудочков - 57 % Группа больных с ЖТ/ФЖ занимала промежуточное положение по частоте выявления ППЖ - 75 % (Simson MB, 1983). Во время острого инфаркта миокарда среди больных с ФЖ ППЖ были выявлены лишь у 15 % пациентов (Kertes PJ,1984; Gimm M, 1988).

У больных с ФЖ в анамнезе, не связанной с ИМ и без спонтанных приступов ЖТ, поздние потенциалы желудочков встречались редко - в 6 из 27 случаев (23%) (Freedman RA, Gillis AM, Keren A, et al., 1984). По данным других авторов, ППЖ встречаются у 32% больных с ФЖ, 58% больных с ЖТ с ЧСС более 270 ударов в минуту, и 95% больных с устойчивой ЖТ с ЧСС менее 270 ударов в минуту (Denniss AR, 1983). Таким образом, частота выявления ППЖ в 2-3 раза выше при устойчивой ЖТ, чем при ФЖ. Эти результаты можно объяснить разными механизмами возникновения ЖТ и ФЖ.

Установлена зависимость между ППЖ и частотой аритмии. ППЖ выявлялись значительно чаще (90 %) при ЖТ с ЧСС менее 240 ударов в минуту, чем при ЖТ с ЧСС более 240 ударов в минуту (Breidhardt G, 1989). Отмечена такая же зависимость между ЧСС во время ЖТ и регистрацией задержанных фрагментированных электрограмм левого желудочка (Spielman SR, 1981). ППЖ могут быть менее продолжительными вследствие малой зоны замедленной фрагментированной активности или в результате более быстрого проведения. Обратная связь между ЧСС ЖТ и продолжительностью ППЖ может быть одним из технических ограничений этого метода: у больных с очень высоким риском наступления внезапной смерти ППЖ могут быть слишком короткими, не распространяющимися за пределы комплекса QRS.

Среди больных без клинических проявлений заболеваний сердца, с так называемой идиопатической ЖТ, ППЖ регистрируются у 18-20%. Важно отметить, что регистрация ППЖ у этих больных коррелировала с умеренным усилением фиброза по результатам биопсии миокарда (Mehta D, 1989).

Диагностическое значение имеет метод спектрально-временного картирования ЭКГ-ВР и для выявления ишемических изменений миокарда. Сущность предложенного нами (Бойцов С.А., Гришаев С.Л. 1999) алгоритма спектрально-временной карты состоит в том, что весь анализируемый частотный диапазон был разделен на три части: низкочастотную, среднечастотную и высокочастотную. Границы между этими диапазонами выбраны по следующей схеме: до 30 герц, 30-60 Гц и 60-00 Гц - для зубца Р и до 40 Гц, от 40 до 90 Гц и 90-150 Гц - для комплекса QRS, соответственно. Низкочастотный диапазон содержит набор частот, описывающих движение суммарного вектора процесса электрического возбуждения предсердий и желудочков. Появление дополнительных экстремумов в этом частотном диапазоне, как показали предварительные исследования, возможно, обусловлено наличием значительных изменений размеров камер сердца и толщины их стенок. Целесообразность выделения среднечастотного диапазона обусловлена тем, что в этой полосе частот наиболее часто встречаются пики у здоровых людей. Причины этого, вероятно, обусловлены естественными анатомическими образованиями. Соответственно, выделение высокочастотного диапазона как для зубца Р, так и для комплекса QRS, согласно собственным данным, необходимо в связи с тем, что в этой полосе частот появляются пики, ассоциированные с нарушениями сердечного ритма.

Таким образом, спектрально-временная карта зубца Р и комплекса QRS оказывается разделенной сеткой координат на 9 самостоятельных сегментов, кроме того, анализируются амплитуды спектральных максимумов. Были выделены два уровня амплитудных характеристик. Низкоамплитудный - составлял до 20 мкВ для зубца Р и до 40 мкВ для комплекса QRS, высокоамплитудный - выше этих показателей. Низкоамплитудный диапазон выделен на основании результатов проведенных исследований, которые показали, что при патологии характерно появление именно таких частотных пиков.

Таким образом, все анализируемое частотно-амплитудно-временное пространство разделено на 18 дискретных объемных ячеек. Предложенная методика предполагает подсчет количества пиков в каждой ячейке. Суммарное количество отдельных информационных ячеек для спектрально-временной карты зубца QRS составляет 36.

В отличие от всех известных работ, в которых применялся метод СВК, нами (Бойцов С.А., Гришаев С.Л., 1999) для дальнейшего анализа были использованы не конкретные значения частоты, момента появления и амплитуды каждого выявленного пика, а только сам факт попадания этого пика в конкретную информационную ячейку. Информационной характеристикой в данной ситуации являлось количество пиков, локализованных в данной ячейке. Предполагается, что все пики, находящиеся в одной ячейке, имеют единый физиологический или патофизиологический генез.

Сравнительный анализ распределения выборочных средних значений числа пиков по ячейкам спектрально-временной карты зубца Р и комплекса QRS для группы здоровых и больных ИБС позволил выявить ряд закономерностей. В карте зубца Р у больных ИБС происходит смещение пиков в высококачественный диапазон и последнюю треть с одновременным увеличением их числа. В карте комплекса QRS у больных ИБС увеличивается число пиков в среднечастотном и особенно высокочастотном диапазонах для всех временных интервалов.

Результаты кластерного и факторного анализов подтвердили однородность исходных групп пациентов с точки зрения наличия выбросов или группировок в совокупности исходных параметров.

Таким образом, по результатам исследования повторяемости для группы здоровых лиц выявлена устойчивая картина распределения числа пиков по отдельным информационным ячейкам спектрально-временной карты зубца Р и комплекса QRS. При этом для здоровых лиц различных возрастных категорий выявлены свои характерные особенности распределения частотных пиков, имеющие стабильный характер, что позволило построить нормативные спектрально-временные карты для разных возрастных категорий здоровых лиц.

Таким образом, можно предположить, что метод электрокардиографии высокого разрешения отражает электрическую стабильность миокарда, позволяет выявлять аритмогенный субстрат в миокарде, его аритмогенную готовность и прогнозировать возникновение аритмий.

Эти возможности дают основание использовать ЭКГ-ВР для изучения и оценки проаритмогенного действия лекарственных средств.

Литература

  1. Бойцов С.А., Гришаев С.Л. и др. Новый метод описания результатов спектрально-временного картирования ЭКГ-ВР и оценка его диагностической эффективности. Вест. аритмологии 1999;14(14):25-9.
  2. Иванов Г.Г., Сметнев А.С., Простакова Т.С. и др. Поздние потенциалы и спектрально-временное картирование предсердного зубца Р у больных с пароксизмальной формой мерцательной аритмии. Кардиология 1996;11:43-8.
  3. Николин К.М. Новые критерии для оценки зубца Р при ЭКГ-ВР. Вестн. Аритмологии 1995;4( 4):16.
  4. Подлесов А.М., Бойцов С.А., Егоров Д.Ф. и др. Мерцательная аритмия. СПб.: Изд-во "ЭЛБИ-СПб". - 2001. - С. 77-9.
  5. Blaszyk K, Kulakowski P, Poloniecki J, Odemuyiwa O, Camm AJ, Malik M. Spectral temporal mapping versus time domain analysis of the signal averaged electrocardiogram: reproducibility of results. Eur Heart J 1992;13(Abstract suppl.):646.
  6. Breithardt G, Borggrefe M, Karbenn U. Clinical significance and limitations of ventricular late potentials. In: Lethal arrhytmias resulting from miocardial ischemia and infarction. Eds. MR Rosen, I Palti. Boston,1989:254-6.
  7. Breithardt G, Cain ME, El-Sherif N, et al. Standards for analysis of ventricular late potentials using high-resolution or signal - averaged electrocardiography: a statement by a task force committee of the European Society of Cardiology, the American College of Cardiology. J Am Coll Cardiol 1991;17:999-1006.
  8. Buckingham TA, Greenwalt T, Lingle A, et al. In anterior myocardial infarction, frequency domain is better than time-domain analysis of the signal averaged ECG for identifying patients at risk for sustained ventricular tachycardia. PACE 1992;15(11, Pt. 1):1681-7.
  9. Cain ME, Ambos HD, Witkowski FX, Sobel BN. FFTA of signal average electrocardiograms for identification of patients prone to sustained ventricular tachycardia. Сirculation 1984;69(4):711-20.
  10. Dennis AR, Ross DL, Uther JB. Reproducibility of measurements of ventricular activation time using the signal-averaged frank vectorcardiogram. Am J Cardiol 986;57:156-60.
  11. Engel TR, Vallone N, Windle J. Signal-averaged electrocardiograms in patients with atrial fibrillation or flutter. Am Heart J 1988;115:592-7.
  12. Engel TR. High-frequency electrocardiography: diagnosis of arrhythmia risk. Am Heart J 1989;118:1302-16.
  13. Haberl R, Jilge G, Pulter R, Steinbeck G. Comparison of frequency and time domain analysis of the signal averaged electrocardiogram in patients with ventricular tachycardia and coronary artery disease: methodologic validation and clinical relevance. JACC 1988;12:150-8.
  14. Josephson ME, Horowitz LN, Farshidi A. Continuous local electrical activity: A mechanism of recurrent ventricular tachycardia. Circulation 1978;57:659-65.
  15. Kelen GI, Henkin R, Fontaine JM, El-Sherif N. Effects of analysed signal duration and phase on the results of FFTA of the surface electrocardiogram in subjects with and without late potentials. Am J Cardiol 1987;60:1282-9.
  16. Klein M, Evans SJL, Blumberg S, Cataldo L, Bodenheimer MM. Use of P-wave triggered, P-wave signal-averaged electrocardiogram to predict atrial fibrillation after coronary artery bypass surgery. Am Heart J 1995;129:895-901.
  17. Lindsay BD, Ambos BS, Scherchtman KB, Cain M.E. Improved selection of patients for programmed ventricular stimulation by frequency analysis of signal averaged electrocardiograms. Circulation 1986;73:675-83.
  18. Malik M, Kulakowski P, Poloniecki I, et al. Frequency versus time domain analysis of signal averaged electrocardiograms. 1. Reproducibility of the results. JACC 1992;20:127-34.
  19. Mashac I, Weiss A, Winters SL, Barecca P, Gomes AA. Comparative study of frequency domain and time domain analysis of the signal average electrocardiograms in patients with ventricular tachycardia. JACC 1988;11:284-96.
  20. Oeff M, von Leitner ER, Sthapit R, Breithardt G, Borggrefe M, Karbenn U, Meinertz T, Zotz R, Clas W, Hombach U, et al. Methods for non-invasive detection of ventricular late potentials - a comparative multicenter study. Eur Heart J 1986;7:25-33.
  21. Simson MB. Use of signal in the terminal QRS complex to identify patients with ventricular tachycardia after myocardial infarction. Circulation 1981;64:235-42.
  22. Simson MB, Unterrver WI, Spielman SR, et al. Relation between late potentials on the body surface and directly recorded fragmented electrograms in patients with ventricular tachycardia. Am J Cardiol 1983;51:105-12.
  23. Simson MB, Kindwall E, Buxton AE, et al. Signal-averaging of the ECG in the management of patients with ventricular tachycardia: Prediction of antiarrhythmic drug efficacy. In: Brugada P, Wellen HHJ. Cardiac Arrhythmias: where to go from here? Mount Kisco, NY, Futura, 1987:299-310.
  24. Worley SJ, Mark DB, Smith WM. Comparison of time domain and frequency domain variables from the signal average electrocardiograms: a multivariable analysis. JACC 1988;11:1041-51.
  25. Zimmermann M, Adamec R, Simonin P, Richer J. Beat-to-beat detection of ventricular late potentials with high-resolution electrocardiography. Am J Cardiol 1991;121:576-85.

Источник: http://cardiosite.solvay-pharma.ru

 




наверх




ООО "Флогистон-МЕД"
E-mail:info@flogiston-med.ru
Телефон/Факс: (495) 651-07-15, 651-07-24 многоканальный

  популярно о медицине  Рейтинг@Mail.ru   Rambler's Top100   Поддержка сайта - студия Медафарм