Ентропія частотного домену варіабельності серцевого ритму
Анотація
Вступ. Варіабельність серцевого ритму (ВСР) базується на вимірюванні (часових) інтервалів між R-піками (RR-інтервалів) електрокардіограми (ЕКГ) і побудови на їх основі ритмограми з подальшим її аналізом різними математичними методами, які класифікуються як Часова область (TD), частотна область (FD) і нелінійна [1, 2]. Існує ряд популярних нелінійних методів, які використовуються в аналізі ВСР, наприклад вимірювання на основі ентропії, які в основному застосовуються для TD. Спектральна ентропія (SE) використовується для частотної області: вона визначається як ентропія Шеннона спектральної щільності потужності (PSD) даних. Важливою характеристикою частотних досліджень є симпато-вагальний баланс, який раніше не враховувався в аналізі на основі ентропії. Причиною цього було те, що якісний ентропійний аналіз обмежено кількістю існуючих даних ВСР, які зменшуються у FD, а також у частинах загального спектру. Мета. Метою цієї статті є надання надійної формули для точного обчислення ентропії для частотної області стандартних 5 хвилин запису ВСР та показати переваги такого підходу для аналізу симпато-вагального балансу у здорових суб’єктів (NSR), пацієнтів із застійною серцевою недостатністю (CHF) та фібриляцією передсердь (AF). Матеріали і методи. Ми використовували довгострокові записи ВСР бази даних MIT-BIH для нормального синусового ритму (NSR), застійної серцевої недостатності (CHF) і фібриляції передсердь (AF). Була запропонована узагальнена форма надійного оцінювача ентропії (EnRE) для частотної області стандартних 5 хв. записів ВСР і показані ключові ознаки EnRE. Різниця між середніми значеннями двох незалежних вибірок (NSR і CHF, до і після AF) була визначена t-тестом для незалежних вибірок; дискримінантний аналіз і статистичні розрахунки виконано за допомогою статистичного пакету IBM SPSS 27. Результати. Ми обчислювали ентропію для всього спектрального інтервалу ВСР, а саме 0–0,4 Гц, і порівнювали з існуючими результатами для спектральної ентропії: якісно ми отримуємо таке ж число розподілу, як у [14], і значущу різницю (p < 0,001) між середніми значеннями ентропії для NSR та пацієнтів із CHF або AF. Визначаємо низькочастотні (LF) складові спектра потужності в діапазоні 0,04–0,15 Гц і високочастотні (HF) компоненти спектра потужності в діапазоні 0,15–0,4 Гц [1]. Симпато-вагальний баланс – це просте співвідношення LF/HF [1]. Ми обчислюємо ентропію компонентів спектру потужності LF як eLF, ентропію компонентів спектру потужності HF як eHF і симпато-вагальний баланс на основі ентропії як співвідношення eLF/eHF. Різниця між групами NSR і CHF є значною в обох випадках LF/HF і eLF/eHF з p < 0,001, але у випадку eLF/eHF це дещо краще з t = -4,8 порівняно з LF/HF, де t = -4,4. Дискримінантний аналіз показує загальну точність класифікації для eLF/eHF у 79,3 % (χ2 = 19,4, p < 0,001) і для LF/HF у 72,4 % (χ2 = 16,6, p < 0,001). Ми застосували частотний аналіз на основі ентропії для пацієнтів з AF і показали, що співвідношення eLF/eHF значно вище під час AF, ніж до AF (p < 0,001). Це протилежно звичайному НЧ/ВЧ, де немає статистичної значущості різниці через велику варіацію цього співвідношення. Висновки. У статті запропоновано узагальнену форму надійного оцінювача ентропії EnRE задля частотного домену ВСР, що дозволяє для часових рядів обмеженої довжини (стандартні 5-хвилинні записи) знаходити значення ентропії спектра потужності ВСР (загальний спектр, низька і висока смуги частот). Використовуючи запропоновану формулу EnRE для MIT-BIH бази даних записів ВСР, ми показали для стандартних 5 хв. записів ВСР використання EnRE спектра потужності ВСР та симпато-вагального балансу на основі ентропії у випадках нормального синусового ритму (NSR) і застійної серцевої недостатності (CHF). Продемонстровано, що ентропійний аналіз у частотній області застосований для випадків фібриляції передсердь (AF) навіть під час епізодів AF. Ми показали достовірну різницю (p < 0,001) до та під час AF для ентропії загального спектру, а також для симпато-вагального балансу у формі eLF/eHF.
Завантаження
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://www.ahajournals.org/doi/10.1161/01.CIR.93.5.1043
Iabluchanskyi M, Martynenko A, Bydreiko N, Yabluchansky A. Heart Rate Variability for medical scientists and doctors. Kharkiv: V. N. Karazin Univer. Press; 2022. 131 p. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32435.91685/1
Pincus SM. Approximate entropy as a measure of system complexity. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 1991;88: 2297–2301. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.88.6.2297
Richman JS, Moorman JR. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 2000; 278: H2039–H2049. DOI: https://doi.org/10.1152/ajpheart.2000.278.6.H2039
Humeau-Heurtier A. The multiscale entropy algorithm and its variants: A review. Entropy. 2015;17: 3110–3123. DOI: https://doi.org/10.3390/e17053110
Costa M, Goldberger AL, Peng CK. Multiscale entropy analysis of biological signals. Phys. Rev. E. 2005 71:021906. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.71.021906
Costa M, Goldberger AL, Peng CK. Multiscale entropy analysis of complex physiologic time series. Phys. Rev. Lett. 2002;89:068102. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.89.068102
Gao ZK, Fang PC, Ding MS, Jin ND. Multivariate weighted complex network analysis for characterizing nonlinear dynamic behavior in two-phase flow. Exp. Therm. Fluid Sci. 2015;60:157–164. DOI: https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2014.09.008
Labate D. et al. Entropic measures of eeg complexity in alzheimer’s disease through a multivariate multiscale approach. IEEE Sens. J. 2013;13:3284–3292.
Azami H, Escudero J. Refined composite multivariate generalized multiscale fuzzy entropy: A tool for complexity analysis of multichannel signals. Physica A. 2017;465: 261–276.
Zhao LN, Wei SS, Tong H, Liu CY. Multivariable fuzzy measure entropy analysis for heart rate variability and heart sound amplitude variability. Entropy. 2016; 18: 430, DOI: https://doi.org/10.3390/e18120430
Li P. et al. Multiscale multivariate fuzzy entropy analysis. Acta Phys. Sin. 2013;62:120512.
Ahmed MU, Mandic DP. Multivariate multiscale entropy analysis. IEEE Signal Proc. Lett. 2012;19: 91–94.
Madhavi CHR. Estimation of Spectral Entropy of HRV Data and its Application to Depression and Thyroid Subjects to Predict Cardiac Risk. Biomed Pharmacol J. 2018; 11 (3). DOI : https://dx.doi.org/10.13005/bpj/1532
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
Goldberger A, Amaral L, Glass L, Hausdorff J, Ivanov PC, Mark R, Stanley HE. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation [Online]. 2000;101(23):e215–e220.
Moody GB, Mark RG. A new method for detecting atrial fibrillation using R-R intervals. Computers in Cardiology. 1983;10:227-230.
Tsai CH, Ma HP, Lin YT, et al. Usefulness of heart rhythm complexity in heart failure detection and diagnosis. Sci Rep. 2020;10:14916. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-71909-8
Liu G, Wang L, Wang Q, Zhou G, Wang Y, et al. A New Approach to Detect Congestive Heart Failure Using Short-Term Heart Rate Variability Measures. 2014;PLoS ONE 9(4): e93399. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0093399
Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, серія Медицина має такі умови авторського права:
1. Автори зберігають авторські права та надають журналу право на першу публікацію разом із роботою, яка одночасно ліцензується згідно з ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим ділитися роботою з визнанням авторства роботи та першої публікації в цьому журналі.
2. Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої журналом версії роботи з підтвердженням її початкової публікації в цьому журналі.
3. Авторам дозволяється та заохочується публікувати свої роботи в Інтернеті до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до раннього та більшого цитування опублікованої роботи.
