функциональная диагностика гемодинамических классов с

Опубл.: //Кардиология в Беларуси, приложение/ Артериальная гипертензия и
профилактика
сердечно-сосудистых
заболеваний/
Материалы
VIII
Международной Конференции, 21-22 мая 2015 г., Витебск, 2015.-С.266-269.
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА ГЕМОДИНАМИЧЕСКИХ
КЛАССОВ С ПОМОЩЬЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
ДАННЫХ СУТОЧНОГО МОНИТОРИРОВАНИЯ
АРТЕРИАЛЬНОГО ДАВЛЕНИЯ
Р.В. Хурса, М.В.Войтикова*
Белорусский государственный медицинский университет, Минск, Республика Беларусь
*Институт физики НАН Республики Беларусь, Минск
Введение. Широкое использование суточного мониторирования артериального
давления (СМАД) позволило лучше выявлять артериальную гипертензию (АГ), но
оставило открытыми многие вопросы, в т.ч. необходимость унификации нормативов
ряда показателей, выбор наиболее информативных из них, особенно для диагностики
доклинических гемодинамических изменений, предшествующих развитию клинически
явной АГ. Современные методы статистического анализа, примененные к временному
ряду величин АД при СМАД, могут расширить диагностические возможности.
В частности, нами предложен и обоснован методологический подход,
предполагающий
построение
статистической
модели
индивидуального
кровообращения по временнóму ряду величин АД пациента, представляющей собой
зависимости (линейные регрессии) систолического (S) и диастолического (D) давлений
от пульсового давления W (где W=S-D). Регрессионная модель кровообращения в
общем аналитическом виде выглядит сопряженными уравнениями: S=Q+aW,
D=Q+(a-1)W, где коэффициенты a и Q имеют индивидуальные числовые значения и
характеризуют кровообращение в интервале времени наблюдения как процесс
взаимодействия сердца и сосудов в продвижении крови. По существу получаемой
регрессии постоянная Q имеет смысл величины давления в области затухающей
пульсовой волны (такой кровоток имеет место в конечной части артериол), а
соотношение прессорного (a) и депрессорного (a-1) коэффициентов определяет
гемодинамический тип. Обоснованы граничные значения коэффициента a, согласно
которым дифференцируются функциональные гемодинамические типы, и их
клиническое содержание. Применение индивидуальной линейной регрессии
параметров АД в качестве способа функциональной диагностики гемодинамики
(способ КАСПАД – количественный анализ связей параметров АД) характеризует
кровообращение как взаимодействие сердца и сосудов в процессе продвижения крови.
Различные гемодинамические типы по КАСПАД – гармонический (нормальный) или
дисфункциональные (патологические) – наблюдаются у лиц как с нормальным АД, так
и с патологическим (гипертензия, гипотензия), и при этом сопровождаются разной
величиной давления Q [1,2]. Последнее обстоятельство открывает перспективы
идентификации (классификации) индивидуальной гемодинамики на основе
совместного учета набора параметров регрессии посредством современных
информационных технологий, в частности, технологий интеллектуального анализа
данных (Data Mining).
Цель исследования – разработать классификацию гемодинамических
состояний пациентов по индивидуальным показателям линейной регрессии параметров
АД при СМАД с помощью интеллектуального анализа данных.
Материалы и методы. Изучались ряды величин АД, полученные при СМАД в
стандартные периоды наблюдения (за день, за ночь и суммарно за сутки) у 214
пациентов. Собственные данные получены с помощью мониторов BPLab (Россия) у
нормотензивных практически здоровых лиц – 57 мужчин и 64 женщины (23,8±5,1 лет)
и у лиц с впервые выявленной АГ 1-2 степени, риск 1-3 до начала лечения – 24
женщины и 26 мужчин (32,7±9,8 лет). Была использована также электронная база
данных СМАД [3] 43-х пациентов отделения интенсивной терапии с вторичной
гипотонией с эпизодами острой гипотензии на фоне тяжелых основных заболеваний
разной этиологии – 21 мужчина и 22 женщины (71,3±16,4 лет). Для каждого пациента
этих трех клинических групп проводилось регрессионное моделирование параметров
АД и находились индивидуальные коэффициенты a, Q, а также A и B (в регрессии S по
D), которые служили координатами векторов для алгоритма Support Vector Machine
(SVM). Для выбора оптимального классификатора использован ROC-критерий,
уравнения разделяющих прямых получены по методу наименьших квадратов.
Классификация была тестирована на ретроспективной базе данных СМАД 385
пациентов с разными заболеваниями, обследованных в отделении функциональной
диагностики 9-й клинической больницы г.Минска с помощью монитора «Кардиан-МД» (РБ).
Результаты., в результате чего были получены классификаторы на основе 2-х,
3-х и 4-х параметров (координат векторов для SVM). Ранжирование признаков по ROCкритерию позволило выбрать классификатор на основе только 2-х координат векторов
– {Q, a}, показавший лучшее качество (число верно/неверно классифицированных
образцов), наглядность в двухмерной системе координат и простоту (минимум входных
признаков).
Были установлены границы раздела (разделяющие функции) гемодинамических
состояний (т.е. областей Гипотензия / Нормотензия / Гипертензия) пациентов трех
исследованных клинических групп, учитывающие оба параметра регрессии (a и Q), для
дневного, для ночного и для суточного рядов величин АД, которые различались,
отражая различия гемодинамики в эти периоды (табл. 1).
Таблица 1 - Разделяющие функции между гемодинамическими состояниями
Период
наблюдения
Разграничиваемые состояния
Нормотензия / Гипотензия
Нормотензия / АГ
Нормотензия / Квази-АГ
День
a = -0,03Q+3,03
a = -0,02Q+2,62
a = -0.02Q+2.52
Ночь
a = -0,03Q+2,60
a = -0,02Q+2,52
нет
Сутки
a = -0,03Q+2,70
a = -0,02Q+2,52
нет
Двухмерные системы координат {Q, a} с нанесенными прямыми,
разделяющими КАСПАД-типы и гемодинамические состояния по SVM, представляют
собой
диагностические
номограммы
для
определения
функциональных
гемодинамических классов за суточный, за ночной и за дневной периоды.
Особенностью гемодинамики пациентов с АГ было повышенное давление в
области затухающей пульсовой волны (Q), особенно при гармоническом типе. При
этом у одних пациентов с АГ кровообращение было гармоничное, а у других –
дисфункциональное диастолическое, указывающее на адаптационную перестройку
гемодинамики, что обычно наблюдается при длительно существующей АГ и при АГ на
фоне лечения [1,2]. Это может означать достаточную давность заболевания у пациентов
с АГ в данном исследовании, несмотря на то, что оно впервые диагностировано (т.е.
позднюю первичную диагностику). Для пациентов с гипотензией характерной
оказалась диастолическая дисфункция кровообращения с низким Q (Q<70 мм рт.ст.).
Среди нормотензивных лиц гармонического типа SVM-анализ выделил узкую
область, где множества гипертензивных и нормотензивных лиц перекрываются, т.е.
гемодинамика этих лиц по каким-то скрытым характеристикам сходна с
гемодинамикой пациентов с АГ (область «Квази-АГ»). Квази-АГ диагностируется
только в дневной период наблюдения (табл. 1), и есть основания полагать, что эта
подгруппа представляет пациентов с переходным к АГ гемодинамическим состоянием.
В области нормотензии на номограмме дневного периода зона с диастолическим
дисфункциональным типом значительно сужается по мере увеличения коэффициента а,
максимально сближаясь с двумя разными патологическими гемодинамическими
состояниями – гипотензией и АГ. Эти состояния с принципиально разными
измеряемыми величинами АД объединяет общность механизмов адаптации сердечнососудистой системы: «гипертрофированная» роль работы сердца при недостаточном
участии «сосудистой» составляющей в процессе продвижения крови.
Классификация гемодинамических состояний с помощью разработанной
номограммы по ретроспективной базе данных СМАД 385 пациентов с разными
заболеваниями в представлена табл. 2. При этом впервые выявленный
гемодинамический класс Квази-АГ диагностирован у 13,5% (52 чел), что составило
26,9% группы нормотензивных лиц, включая пациентов с АГ на фоне лечения.
Таблица 2- SVM-классификация гемодинамики по данным СМАД 385 пациентов
Область АД
SVM-классы (код) , доля лиц, % (абс.)
D1
D2
D3
H1
H2
H0
H3
S1
S2
Гипотензия,
7,0%
2,8 %
n=38
(27)
(11)
Нормотензия
5,4 %
28% 13,5%
3,1%
n=193
(21)
(108)
(52)
(12)
Гипертензия
4,7%
34%
n=154
(18)
(131)
Примечание – D, H, S – типы по КАСПАД: диастолический дисфункциональный,
гармонический, систолический дисфункциональный (соответственно), H0 - квази-АГ.
S3
1,3%
(5)
Проведенное
тестирование
подтверждает,
во-первых,
способность
предлагаемого классификатора обеспечить разделение индивидуальной гемодинамики
на разные классы без априорных знаний о пациенте (поскольку работает с векторной
моделью представления данных), во-вторых, существование нового гемодинамического
класса Квази-АГ.
Выводы. Применение SVM-алгоритма интеллектуального анализа данных к
временным рядам АД при СМАД позволило разработать классификацию
функциональных гемодинамических состояний по показателям линейной регрессии
параметров АД и представить ее в виде диагностических номограмм. Результатом
использования номограммы за дневной период наблюдения является отнесение
гемодинамики пациента к одному из 10 классов: АГ гармонического (H3),
дисфункциональных диастолического (D3) или систолического (S3) типов;
артериальная
гипотензия
гармонического
(H1)
или
дисфункциональных
диастолического (D1) или систолического (S1) типов; нормотензивная гемодинамика
гармонического типа (H2), латентные гемодинамические нарушения у нормотензивных
лиц в виде дисфункциональных диастолического (D2) или систолического (S2) типов и
Квази-АГ (H0). В ночной и суточный интервалы наблюдения АД класс Квази-АГ не
определяется. SVM-классификация дополняет и расширяет диагностические
возможности СМАД не только в сомнительных случаях гипотензии или АГ, но и в
выявлении их индивидуальных гемодинамических особенностей (КАСПАД-типов), а
также в функциональной диагностике клинически латентных нарушений сердечнососудистой системы у нормотензивных лиц в виде дисфункциональных КАСПАДтипов или Квази-АГ.
Литература
1. Хурса Р.В. Пульсовое давление крови: роль в гемодинамике и прикладные
возможности в функциональной диагностике//Медицинские новости.-2013.- №4.- С.1319; Артериальная гипертензия.-2014.-№5(37).- С.21-28.
2. Хурса Р.В. Чеботарев В.М. Гемодинамические детерминанты гомеостаза и
адаптации//Клиническая физиология кровообращения. – 2007. – №4. – С.71–77.
3. The MIMIC II Project database. URL: http://physionet.org/physiobank/database/mimic2db