Аналіз серій записів ВСР за допомогою нечіткої логіки

  • Gianfranco Raimondi Римський університет Ла Сапієнца (Італія)
  • Alexander Martynenko Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0002-0609-2220
  • L. Barsi Римський університет Ла Сапієнца (Італія)
  • Liudmila Maliarova Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна
Ключові слова: варіабельність серцевого ритму, нечітка логіка

Анотація

Вступ. Вправу можна визначити як будь-яку структуровану та заплановану діяльність, що веде до збільшення витрати енергії, дихання та частоти пульсу. У контексті правильного способу життя регулярна фізична активність знижує ймовірність серцево-судинних захворювань, діабету та інших можливих захворювань. Метою цього дослідження є оцінка нейровегетативної серцево-судинної регуляції та розподілу рідини у здорових суб’єктів, що проходять режими динамічних та ізометричних тренувань. Ми використовували аналіз варіабельності серцевого ритму (ВСР) на основі різних математичних методів, які класифікуються як методи тимчасової області (TD), частотної області (FD) та нелінійні (NM). Ми включили існуючі в даний час показники ВСР у єдину методологію нечіткої логіки (FL), яка, у свою чергу, дозволяє комплексно оцінювати кожну групу методів та результати ВСР загалом. Мета. Мета цього дослідження – проаналізувати та візуалізувати реакцію ВНС до та після виконання різних тренувань у найбільш чіткому вигляді за допомогою нашого підходу нечіткої логіки до аналізу серії записів ВСР. Наш алгоритм нечіткої логіки поєднує в єдиному поданні кожну метрику – тимчасову область, частотну область, нелінійні методи та ВСР загалом. Матеріали та методи. До дослідження було включено 24 молодих людей віком від 20 до 30 років (11 чоловіків та 13 жінок). Критерії виключення: вживання тютюну; ІМТ > 25 кг/м2; серцево-судинні захворювання; артеріальний тиск ≥ 140/90 мм рт. ст. хронічні патології; спортивні змагання. Кожен із піддослідних пройшов чотири різних випробування і аналізу: перед початком ізотонічного тренування, яке виконувалося щоденним 30-хвилинним бігом протягом 20 днів, і після закінчення тренування як у вертикальному, так і лежачому положенні. позиція; перед початком ізометричної тренування, яка виконувалася підняттям ваги 2 кг протягом 30 хвилин на день протягом 20 днів, і після закінчення тренування як у вертикальному, так і лежачому положенні. Результати і висновки. ВСР – складне явище, вивчення якого потребує різних підходів та методів. Однак повне уявлення про ВСР можливе лише за наявності технології, аналогічної нечіткої логіки, яка дозволяє об’єднати всі методи і підходи, що використовуються, в єдину оцінку. У цій статті ми продемонстрували підхід нечіткої логіки для серії записів варіабельності серцевого ритму і можемо стверджувати, що тренування за допомогою вправ динамічного типу може знизити ризик серцево-судинних захворювань, тим самим підтверджуючи важливість правильного способу життя; ізометричні вправи зазвичай спричиняють підвищення показників симпатичної активності, а потім підвищення ризику серцево-судинних захворювань при зниженні кардіозахисту; базовий стан (до тренування), що показує найбільшу відстань до відхилення від норми, тому що значення норми ВСР було визначено для спокійного стану тіла – до будь-якого тренування чи порушень; Найгірші дистанції до анормального стану демонструються після ізометричного тренування.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографії авторів

Gianfranco Raimondi, Римський університет Ла Сапієнца (Італія)

д. мед. н., проф., Римський університет Ла Сапієнца (Італія), Piazzale Aldo Moro, 5, Рим, Італія, 00185

Alexander Martynenko, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

д. фіз-мат. н., професор кафедри гігієни та соціальної медицини Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, пл. Свободи, 6, Харків, Україна

L. Barsi, Римський університет Ла Сапієнца (Італія)

доктор філософії, Римський університет Ла Сапієнца (Італія), Piazzale Aldo Moro 5, Рим, Італія, 00185

Liudmila Maliarova, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

асистент кафедри гігієни та соціальної медицини Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, майдан Свободи, 6, Харків, Україна, 61022

Посилання

Task force of the European society of cardiology and the North American society of pacing and electrophysiology. Heart rate variability – standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Circulation. 1996; 93 (5): 1043–1065. Doi: https://doi.org/10.1161/01.CIR.93.5.1043

Yabluchansky N, Martynenko A. Heart Rate Variability for clinical practice. Kharkiv, Univer. Press. 2010: 131 p. [in Russ.] Depositary: http://dspace.univer.kharkov.ua/handle/123456789/1462

Voss A, Schroeder R, Heitmann A, Peters A, Perz S. Short-Term Heart Rate Variability – Influence of Gender and Age in Healthy Subjects. PLoS ONE. 2015; 10 (3): e0118308. Doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118308

Shafler F, Ginsberg JP. An Overview of Heart Rate variability Metrics and Norms. Frontiers in Public Health. 2017; 5 (258): 1–17. Doi: https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00258.

Martynenko A, Raimondi G, Budreiko N, Maliarova L. Fuzzy logic approach for heart rate variability. J. V. N. Karazin Khark. Nat. Univ., Ser. Med. 2021; 42: 5–13. Doi: https://doi.org/10.26565/2313-6693-2021-42-01

H.ChuDuc, T.NguyenDuc, T.LaiHuuPhuong. Neuro-Fuzzy Approach to Heart Rate Variability Analysis. International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics, 2013, Vol. 3, No. 5: 456–459. DOI: 10.7763/IJBBB.2013.V3.255

T. Tanaka et al. Wearable health monitoring system by using fuzzy logic heart-rate extraction. IEEE World Automation Congress 2012, 2012, pp. 1–4.

Liu C, Li K, Zhao L, Liu F, Zheng D, Liu C, Liu S. Analysis of heart rate variability using fuzzy measure entropy. Comput Biol Med. 2013 Feb; 43 (2): 100–8. doi: 10.1016/j.compbiomed. 2012.11.005. Epub 2012 Dec 27. PMID: 23273774.

Morsi, Iman, Yahia Zakria Abd El Gawad. Fuzzy logic in heart rate and blood pressure measuring system. 2013 IEEE Sensors Applications Symposium Proceedings (2013): 113–117. DOI:10.1109/SAS.2013.6493568

A.J. Dahalan at all. Heart rate events classification via explainable fuzzy logic systems. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol. 10, No. 4, December 2021, pp. 1036–1047 ISSN: 2252-8938, DOI: 10.11591/ijai.v10.i4.pp1036–1047

Martynenko A, Raimondi G, Budreiko N. Robust entropy estimator for heart rate variability. Klin.inform.telemed. 2019; 14 (15): 67–73. Doi: https://doi.org/10.31071/kit2019.15.06

Martynenko A. Robust correlation dimension estimator for heart rate variability. Klin.inform.telemed. 2020; 15 (16) 1–7. Doi: https://doi.org/10.31071/kit2020.16.06

Опубліковано
2021-12-01
Як цитувати
Raimondi, G., Martynenko, A., Barsi, L., & Maliarova, L. (2021). Аналіз серій записів ВСР за допомогою нечіткої логіки. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія «Медицина», (43). https://doi.org/10.26565/2313-6693-2021-43-01