Нормальная кардиограмма сердца расшифровка: ЭКГ сердца с расшифровкой | Медицинский центр «Сердце»

Содержание

👆 Норма ЭКГ у взрослых и детей, расшифровка кардиограммы показатели нормы в таблице

Электрокардиограмма – это очень простой и информативный метод, который позволяет изучить работу сердца человека и определить причины боли в сердце. С помощью ЭКГ можно оценить сердечный ритм и состояние самой мышцы сердца. Результат электрокардиографического исследования выглядит как непонятные, на первый взгляд, линии на листке бумаги. При этом они содержат в себе информацию о состоянии и функционировании сердца. Расшифровка показателей ЭКГ должна проводиться опытным врачом, но если вы знаете, как расшифровать ЭКГ, вы можете самостоятельно оценить работу своего сердца.

Данные ЭКГ о работе сердца выглядят как чередующиеся зубцы, плоские интервалы и сегменты. Находятся эти элементы на изолинии. Необходимо разобраться с тем, что обозначают данные элементы:

  • Зубцы на ЭКГ – это выпуклости, которые направлены вниз (отрицательные) или вверх (положительные). Зубец Р на ЭКГ означает работу сердечный предсердий, а зубец Т на ЭКГ отражает восстановительные возможности миокарда;
  • Сегменты на ЭКГ – это расстояние между несколькими зубцами, которые находятся рядом. Самые важные показатели сегментов на ЭКГ это ST и PQ. На длительность сегмента ST на ЭКГ влияет частота пульса. Сегмент PQ на ЭКГ отражает проникновение к желудочкам биопотенциала через желудочковый узел напрямую к предсердию;
  • Интервал на ЭКГ – это промежуток, который включает и сегмент, и зубец. Грубо говоря, это 1 зубец с кусочком изолинии. Для диагностики большое значение имеют интервалы PQ и QT.

Всего на кардиограмме записывается 12 кривых. При расшифровке ЭКГ обязательно нужно обращать внимание на сердечный ритм, электрическую ось, проводимость интервалов, комплексы QRS, сегменты ST и зубцы.

Чтобы расшифровать ЭКГ, нужно знать, какой промежуток времени укладывается в одну клеточки. Стандартные показатели такие: клетка в 1 мм равно 0,04 секунды при скорости 25мм/с.

Интервалы между зубцами R должны быть равными, это определяет ритм сердца человека. Посчитав количество клеток между зубцами R и зная скорость записи показателей, можно также определить частоту сердечных сокращений (ЧСС). Норма ЧСС при расшифровке ЭКГ составляет от 60 до 90 ударов сердца в минуту. Посчитать ЧСС на ЭКГ очень просто. Если скорость ленты 50мм/с, то ЧСС = 600/ на количество больших квадратов.

Оценив зубец P, можно определить источник возбуждения в сердечной мышце. Показывает ЭКГ расшифровка синусовый ритм – норма для здорового человека.

Стоит также обратить внимание на смещение электрической оси сердца. Если смещение резкое, то это говорит о проблемах с сердечно сосудистой системой.

На ЭКГ расшифровка норма должна выглядеть следующим образом:

  • Сердечный ритм должен быть синусовый;
  • Нормальный показатель частоты сердечных сокращений – 60-90 уд/мин;
  • Интервалы QT – 390-450 мс.
  • ЭОС – ее всегда рассчитывают по изолинии. За основу берут высоту зубцов. Норма предполагает то, что R превосходит S по своей высоте. Если соотношение обратное, высока вероятность болезней желудочков;
  • QRS – при изучении этого комплекса обращают внимание на его ширину. В норме она может достигать 120 мс. Также не должно быть патологического Q;
  • ST – норма предполагает нахождение на изолинии. Зубец Т направляется вверх, характеризуется асимметричностью.

Удлинение интервалов может говорить об атеросклерозе, инфаркте миокарда и т.д. А при укороченных интервалах можно предположить наличие гиперкальциемии.

Чтение зубцов ЭКГ.

  • Р – отражает возбуждение правого и левого предсердия, этот зубец должен быть положительным. Он состоит наполовину из возбуждения правого предсердия и наполовину из возбуждения левого предсердия;
  • Q – отвечает за возбуждение межжелудочковой перегородки. Он всегда отрицательный. Нормальным показателем его считается ¼ R при 0,3 с. Повышение нормального показателя свидетельствует про патологию миокарда;
  • R – вектор возбуждения верхушки сердца. По нему определяется активность стенок желудочков. Должен определяться на каждом отведении. В противном случае предполагается гипертрофия желудочков;
  • S – зубец отрицательный, его высота должна составлять 20 мм. Также стоит уделить внимание сегменту ST. Его отклонения говорят об ишемии миокарда;
  • Т – обычно в первом-втором отведении направлен вверх, на VR имеет отрицательное значение. Изменение показателя свидетельствует про наличие гипер- или гипокалемии.

Зубцы нормальной ЭКГ человека: показатели в таблице

Обозначения зубцов Характеристика зубцов Диапазон длительности, с Диапазон амплитуды в 1,2 и 3 отведениях, мм
P Отражает возбуждение (деполяризацию) обоих предсердий, в норме зубец положительный 0,07 — 0,11 0,5 — 2,0
Q Отражает начало деполяризации желудочков, отрицательный зубец направлен вниз 0,03 0.36 — 0,61
R Главный зубец деполяризации желудочков, положительный (направлен вверх) см.
QRS
5,5 — 11,5
S Отражает окончание деполяризации обоих желудочков, отрицательный 1,5 — 1,7
QRS Совокупность зубцов, отражающих возбуждение желудочков 0,06 — 0,10 0 — 3
T Отражает реполяризацию (угасание) обоих желудочков 0,12 — 0,28 1,2 — 3,0

Видео

Расшифровка ЭКГ – ритмы.

Читайте также

Ритм при расшифровке ЭКГ имеют большое значение. Нормальный ритм при расшифровке ЭКГ является синусовым. А все остальные является патологическими.

При синусовом ритме на электрокардиограмме во II отведении зубец Р имеется перед каждым QRS-комплексом, и он всегда положительный.

На одном отведении все зубцы Р должны иметь одинаковые форму, длину и ширину.

При предсердном ритме зубец Р во II-ом и III-ем отведениях — отрицательный, но имеется перед каждым QRS-комплексом.

Атриовентрикулярные ритмы характеризуются отсутствием зубцов Р на кардиограммах, или же появлением этого зубца после QRS-комплекса, а не перед ним, как в норме. При таком типе ритма частота сердечных сокращений — низкая, и составляет от 40 до 60 ударов в минуту.

Желудочковый ритм характеризуется увеличением ширины QRS-комплекса, который становится большим и довольно пугающим. Зубцы Р и QRS-комплекс совершенно не связаны друг с другом. То есть отсутствует строгая правильная нормальная последовательность – зубец Р, и следом за ним QRS-комплекс. Желудочковый ритм характеризуется снижением частоты сердечных сокращений – менее 40 ударов в минуту.

Расшифровка ЭКГ у взрослых: норма в таблице

Анализ положения зубцов на ЭКГ и измерение расстояния между высокими зубцами R и R – показатели кардиограммы, которые могут свидетельствовать о норме ЭКГ у взрослых.

Максимальная разница между высокими зубцами R и R может составлять 10%, в идеале они должны быть равны. Если синусовый ритм замедлен, то это указывает на брадикардию, а если частый, то у пациента тахикардия.

Таблица показателей нормы кардиограммы у взрослых

PQ 0,12 — 0,2 с
QRS 0,06 — 0,1 с
QT до 0,4 с
RR 0,62 — 0,66 — 0,6
ЧСС 60-90 ударов в минуту
Ритм Синусовый
P не более 0,1 с

В кардиограмме могут быть указаны отдельно отклонения от нормы и конкретные синдромы. Это указывается в том случае, если кардиограмма патологическая. Отдельно также отмечаются нарушения и изменения параметров сегментов, интервалов и зубцов.

Норма ЭКГ у детей.

Норма ЭКГ у ребенка довольно сильно отличается от показания взрослого человека и выглядит следующим образом:

  • Частота сердечных сокращений у ребенка довольно высокая. До 110 ударов у детей до 3-х лет, до 100 ударов у детей с 3 до 5 лет. От 60 до 90 ударов для подростков;
  • Ритм должен быть синусовый;
  • Нормальный показатель зубца Р у детей – до 0,1 с;
  • комплекс QRS может иметь значения 0,6-0,1 с;
  • PQ – может колебаться в пределах 0,2 с;
  • QT до 0,4 с;

ЭКГ в Москве – сделать электрокардиограмму с расшифровкой в клинике Семейный Доктор

Электрокардиография (ЭКГ) — это метод функциональной диагностики, позволяющий оценить электрическую активность сердца. Суть исследования состоит в регистрации биоэлектрических потенциалов, а результаты фиксируются на специальной ленте или сохраняются в цифровом виде. Полученный документ носит название электрокардиограммы.

Записаться на электрокардиограмму может порекомендовать терапевт или кардиолог. При этом показаниями к исследованию являются не только подозрения на заболевания сердца. ЭКГ — диагностический минимум, с нее начинаются кардиологическое обследование, часть рутинных диагностических комплексов и обследований. У ЭКГ фактически нет противопоказаний, ее проводят в том числе беременным женщинам и детям.

Суть метода

Электрокардиография основывается на фиксации разности потенциалов. Они фиксируются ввиду сокращения сердца и отображаются на специальной ленте. ЭКГ отражает электрическую активность, что позволяет широко применять метод при уже диагностированных нарушениях или в рамках первичного обследования при подозрении на те или иные недуги.

Когда необходимо сделать ЭКГ

Сделать электрокардиограмму платно в клинике «Семейный доктор» вы можете без направления специалиста. Однако чаще всего на это обследование направляет врач. С помощью ЭКГ можно определить широкий круг заболеваний сердечно-сосудистой системы или заподозрить определенные нарушения, поэтому выделяют несколько основных показаний к проведению процедуры:

  • симптомы заболеваний сердца и сосудов;
  • профосмотр;
  • диспансеризация;
  • обследование после перенесенных инфекций: например, после инфекционного мононуклеоза, острого тонзиллита и пр.;
  • обследование в рамках диагностики других заболеваний — ревматоидного артрита, гипертонической болезни и т. д.

Может потребоваться сделать ЭКГ перед началом спортивной деятельности, поступлением в определенный вуз или по другим поводам.

Электрокардиография позволяет дать оценку частоте, источнику ритма сердцебиения, определить недостаток кровоснабжения. С помощью этого метода врач может диагностировать ишемическую болезнь сердца, узнать о перенесенном инфаркте миокарда и уточнить его локализацию, диагностировать гипертрофию желудочков.

По информативности, точности и другим особенностям ЭКГ нет равных. Диагностический потенциал метода очень высок. А само обследование занимает не более 15−20 минут.

Показания к ЭКГ

Где сделать электрокардиограмму без направления? Обратитесь в клинику «Семейный доктор». У нас не нужно направление врача, выполнить это обследование можно по своему желанию. Исследование потребуется, если наблюдаются следующие симптомы:

  • слабость, головокружение, упадок сил;
  • снижение толерантности к привычным физическим нагрузкам;
  • частые головные боли;
  • учащение или урежение сердечного ритма;
  • одышка, возникающая в покое;
  • признаки инфаркта, миокардита: ЭКГ выполняется в рамках госпитализации или в условиях стационара;
  • повышенный уровень глюкозы в крови;
  • болезни щитовидной железы;
  • хронические заболевания органов дыхания.

Важно проходить обследование и при отсутствии тревожных симптомов. Например, пациентам старше 40 лет рекомендуется делать это ежегодно. А тем, кто в группе риска по развитию сердечно-сосудистых заболеваний, диагностика может потребоваться чаще.

К основным факторам риска относят курение, злоупотребление спиртным, ожирение, малоподвижный образ жизни, перенесенные инфекционные заболевания.

Противопоказания к процедуре

У ЭКГ минимум противопоказаний, а точнее, абсолютных ограничений нет вовсе. Аппарату несвойственны вредное излучение, пагубное влияние на металлические конструкции и пр. Поэтому электрокардиография назначается даже детям, беременным и кормящим женщинам, пожилым пациентам с тяжелыми хроническими заболеваниями в анамнезе.

Но отложить визит к врачу и записаться на электрокардиограмму позднее придется при воспалении кожи грудной клетки, нижних и верхних конечностей, так как это препятствует нормальной фиксации датчиков аппарата.

Порядок подготовки и проведения

Специфической подготовки к обследованию не требуется, не имеет значения время последнего приема пищи. Важно немного отдохнуть, если вы поднялись по лестнице, и привести в порядок дыхание и сердцебиение. В процессе проведения процедуры нужно лежать неподвижно, спокойно дышать. Сама процедура выполняется на специальной кушетке. Врач зафиксирует электроды к грудной клетке, рукам и ногам. Это совершенно безболезненно.

Данные, регистрируемые в ходе обследования, выводятся на монитор компьютера. Затем они распечатываются на бумаге, а точнее, на специальной ленте. Заключение выдается пациенту уже через 15−30 минут после обследования. При необходимости можно обратиться к профильному специалисту за разъяснениями.

ЭКГ по Холтеру

Суточное холтеровское мониторирование представляет собой разновидность ЭКГ. Если вы ищете, где есть возможность сделать ЭКГ с описанием, обращайтесь в клинику «Семейный доктор». Своим пациентам мы предлагаем в том числе мониторирование по Холтеру. Эта процедура предусматривает регистрацию параметров в течение суток с помощью компактного прибора, устанавливаемого на тело.

Записаться на обследование или консультацию врача вы можете как по телефону единого контакт-центра в Москве +7 (495) 775 75 66, так и через специальную форму онлайн-записи к врачу на сайте.

Врач снимет ЭКГ, сделает расшифровку, при необходимости вы получите рекомендации, схему лечения или профилактики. Кардиограмма остается у вас, поэтому вы сможете принести ее на прием к другому специалисту, если это необходимо.

Стоимость

врач-гастроэнтеролог

врач-кардиолог, врач функциональной диагностики

врач-терапевт

врач-терапевт, кардиолог

врач-кардиолог, к. м.н., ведущий специалист клиники

врач-терапевт, ведущий специалист клиники

врач-терапевт, врач ультразвуковой диагностики

врач-кардиолог, к.м.н., ведущий специалист клиники

врач-терапевт выездной службы

врач-кардиолог, терапевт

врач-терапевт, пульмонолог, врач функциональной диагностики, ведущий специалист клиники

врач-терапевт

врач-терапевт

врач-гастроэнтеролог, терапевт, к.м.н., ведущий специалист клиники

врач-терапевт, кардиолог, к.м.н., ведущий специалист клиники

Электрокардиография с нагрузкой | Детский медицинский центр «ЧудоДети»

Что такое электрокардиограмма (ЭКГ)?

Электрокардиограмма регистрирует электрическую активность сердца ребенка. Иногда это исследование называют ЭКГ. Диагностическую процедуру используют, чтобы проверить, в норме ли пульс и ритм работы сердца. ЭКГ также помогает врачам определить, есть ли у ребенка определенные проблемы с сердцем, в том числе:

  • Сердце больше обычного (увеличение сердца)
  • Электролитный дисбаланс
  • Перикардит  и другие заболевания сердца
  • Электрические аномалии, такие как  синдром Вольфа-Паркинсона-Уайта  или  синдром удлиненного интервала QT.

Кроме того, ЭКГ используется для проверки сердца до и после операции на сердце или   процедуры катетеризации сердца. Также ЭКГ можно использовать для проверки  кардиостимулятора  или воздействия некоторых сердечных лекарств.


Как работает ЭКГ?

Кардиограмма — это  неинвазивный  тест. Врач прикрепит к рукам, ногам и груди ребенка до 13 проводов (электродов) с наклейками. Электроды улавливают крошечные электрические сигналы от сердца и отправляют их на компьютер, который распечатывает информацию на листе бумаги, чтобы врач мог ее интерпретировать.

ЭКГ позволяет врачу «видеть» электрическую активность сердца одновременно с разных точек зрения. Результат выглядит как группа волнистых линий. Каждая из волн на ЭКГ сообщает врачу об электрической активности в разных частях сердца и может помочь диагностировать различные пороки и аномалии сердца. Врач будет использовать ЭКГ для поиска любых нарушений сердечного ритма, которые могут повлиять на вашего ребенка.

У детей, как правило, частота сердечных сокращений в состоянии покоя выше, чем у взрослых — до 180 ударов в минуту у младенца. Частота сердечных сокращений взрослого человека в состоянии покоя обычно составляет от 60 до 100 ударов в минуту.


Что происходит во время ЭКГ?

Ребенок ложится на кушетку. Медсестра прикрепит к  груди ребенка до 13  электродов с наклейками. Эти электроды будут записывать электрические сигналы от сердца. ЭКГ занимает от 5 до 10 минут. Если ЭКГ делается во время посещения клиники, результаты будут предоставлены во время этого визита.


Что такое ЭКГ с нагрузкой?

Тест с физической нагрузкой, также называемый сердечным стресс-тестом или ЭКГ с нагрузкой, используется для оценки диапазона возможностей сердца у ребенка. Когда ребенок сидит или лежит, сердце не очень сильно работает. Когда ребенок идет быстрым шагом, плывет или бежит, сердцу приходится трудиться больше. Идея теста с физической нагрузкой состоит в том, чтобы объективно оценить, насколько хорошо работает сердце при повышенной активности. Это очень хороший способ оценить здоровье сердца. Сердечное стресс-тестирование работает по принципу демонстрации индуцируемой ишемии по мере увеличения рабочей нагрузки (либо из-за физических упражнений, либо из-за фармакологического стресса). Снижение артериального давления при физической нагрузке — один из наиболее значимых признаков ишемии.

Исследование обычно выполняется, когда сердце вначале работает в покое, а затем —  после физической нагрузки. При этом исследовании ребенка просят бежать на беговой дорожке с увеличением ее уклона, или крутить педали на велотренажере, чтобы увеличить частоту сердечных сокращений.   Для маленьких детей вместо физической нагрузки может использоваться лекарство добутамин для увеличения частоты сердечных сокращений. Этот тип стресс-теста также можно комбинировать с визуализацией сердца с помощью УЗИ, чтобы физически увидеть, насколько хорошо сердце работает.

Во время исследования за состоянием ребенка внимательно следят, чтобы узнать, какая у него частота пульса и кровяное давление. Также производится запись электрической активности сердца с помощью ЭКГ. Тест на беговой дорожке с физической нагрузкой обычно длится не более 12 минут и не представляет значительного риска, так как он будет проводиться в контролируемых условиях. Исследование будет остановлен задолго до того, как ребенок достигнет уровня нагрузки, при котором сердце будет очень быстро. Ребенку может потребоваться 10-15 минут, прежде он вернется к нормальной жизни, но это всего лишь обычный период отдыха как после любого типа физических упражнений.


Потребуются ли дополнительные исследования после стресс-теста?

Конечно, возможно, потребуются и дополнительные исследования. ЭКГ с нагрузкой часто используется в качестве скринингового теста. Если результат нормальный, то дальнейшие тесты обычно не требуются. Если это не так, ребенку могут потребоваться дополнительные исследования, в зависимости от типа выявленной проблемы. Стресс-ЭКГ и стресс-эхокардиография являются функциональными тестами, они не могут определить процент коронарного стеноза. В то время как стресс-эхокардиография может определить, какая артерия может быть стенозирована, стресс-ЭКГ не указывает, какая коронарная артерия является причиной ишемии. Для выявления проблемного сосуда используется коронарная ангиограмма — один из самых распространенных типов исследований, которое проводится по результатам стресс-теста.


Есть ли противопоказания к исследованию?

Абсолютные противопоказания к кардиологическому стресс-тестированию включают острый инфаркт миокарда (включая наличие новой блокады левой ножки пучка Гиса, нестабильная стенокардия высокого риска, симптоматический тяжелый стеноз аорты, неконтролируемая аритмия, вызывающая симптомы или гемодинамическую нестабильность, нестабильная сердечная недостаточность, острая тромбоэмболия легочной артерии и острое расслоение аорты.

Относительные противопоказания включают стеноз левой коронарной артерии, тяжелую артериальную гипертензию, электролитные нарушения, гипертрофическую обструктивную кардиомиопатию и неконтролируемую аритмию. При наличии относительных противопоказаний исследование может проводиться, если польза от выявления ишемии превышает риск проведения теста.


Расшифровка результатов

Результаты исследования результаты содержат заключение о наличии либо отсутствии признаков нарушения кровоснабжения сердечной мышцы при физической нагрузке, о реакции на нагрузку уровня артериального давления и скорость восстановления исходных показателей после нагрузки. На основании исследования могут даваться рекомендации о допустимом уровне физических нагрузок для Вашего ребенка. В некоторых случаях может потребоваться повторное электрокардиографическое исследование или специальный вид ЭКГ, сопровождаемый другими видами исследований (УЗИ сердца, допплерография сосудов).


Электрокардиография с нагрузкой является специальным видом исследования особенностей работы сердца ребенка при физической нагрузке, которое позволяет выявить скрытые заболевания, точно установить диагноз и провести требуемое лечение с максимальной эффективностью,  либо избавиться от тревог  и сомнений по поводу состояния здоровья Вашего малыша.

Получить дополнительную информацию об электрокардиографии с нагрузкой для ребенка записаться на диагностику в медицинском центре «ЧудоДети» можно по телефону +7 (812) 331-24-22.

Руководство по пониманию результатов эхокардиограммы

Знание и умение понимать результаты эхокардиограммы — бесценный навык. Ознакомьтесь с этим руководством, чтобы помочь вам освоить основы!

Планируется ли вам или члену вашей семьи эхокардиограмма в ближайшем будущем?

Может быть, вы медицинский работник, который хочет освежить некоторые основы кардиологии.

Эхокардиограммы являются чрезвычайно распространенными процедурами. Фактически, специалист по УЗИ в больнице выполняет в среднем 6 эхо-тестов в день.

Прочтите краткое руководство по эхокардиограмме, которое поможет вам понять результаты эхокардиограммы.

Что такое эхокардиограмма?

Во время эхокардиограммы врач создает изображение сердца в реальном времени. Тест отслеживает ультразвук, высокочастотные звуковые волны, которые проецируются через грудную клетку и отражаются, создавая изображение вашего сердца.

Тест полезен для диагностики и мониторинга проблем с сердцем, а также для составления планов лечения.

Типы эхокардиограмм

Существует три основных типа тестов эхокардиограммы, которые может выполнять врач.

Трансторакальная эхокардиограмма неинвазивна. Он использует датчик, перемещаемый по грудной клетке, для получения изображения сердца.

Чреспищеводное эхо-тестирование проводится с трубчатым датчиком в горле. Это помогает взглянуть на сердце под другим углом.

Наконец, стресс-эхокардиограмма возникает во время тренировки на беговой дорожке или велосипеде. Это необходимо для контроля реакции вашего сердца на физическую активность.

Заболевания сердца

Врачи рекомендуют эхокардиограмму для диагностики сердечных заболеваний.

Показания эхокардиограммы могут помочь врачу определить, есть ли у вас шумы в сердце, проблемы с клапанами или мерцательная аритмия. Он также может обнаружить жидкость вокруг сердца, сгустки крови или утолщение сердечной ткани.

С помощью эхо-теста можно также контролировать врожденный порок сердца и легочную гипертензию.

Результаты эхокардиографии и функции сердца

Полученное изображение эхокардиограммы может отображать общее изображение здоровья, функции и силы сердца.Например, тест может показать, увеличено ли сердце или утолщены ли его стенки.

Стены толщиной более 1,5 см считаются ненормальными. Они могут указывать на высокое кровяное давление и слабые или поврежденные клапаны.

Эхокардиограмма также может определить, перекачивает ли ваше сердце достаточное количество крови через ваше тело.

Фракция выброса левого желудочка измеряет процент крови, выталкиваемой из сердца за одно сокращение. Сердечный выброс — это объем крови, перекачиваемой в минуту, в среднем у взрослых он равен 4.от 8 до 6,5 литров.

Стенки сердца не будут работать должным образом, если стенки сокращаются слишком слабо или слишком сильно. Это может указывать на предшествующий сердечный приступ или болезнь сердца.

Результаты эхокардиографии также покажут, правильно ли открываются и закрываются клапаны вашего сердца. Если да, то кровоток в норме.

Врач также будет использовать общее изображение сердца для поиска структурных дефектов. Дефекты включают отверстия между камерами, проходы между кровеносными сосудами и пороки сердца плода.

Понимание результатов эхокардиограммы

Имея некоторые базовые знания о цели эхокардиограммы, о том, как работает тест и на что обращать внимание, вы сможете лучше понять и интерпретировать результаты эхокардиограммы!

Если вы пациент, интерпретация результатов эхокардиографии может дать вам уверенность в следующих шагах к лечению.

Хотите узнать больше о телекардиологии? Посетите наш блог!

границ | Расшифровка взаимосвязи вариабельности сердечного ритма (ВСР) и пути ходьбы на основе сложности

Введение

Анализ сердечных реакций в различных условиях — очень важная тема физиологии. Ходьба является важным действием человека, которое влияет на вариабельность сердечного ритма (ВСР).

С этой целью многие исследователи анализировали ВСР при ходьбе человека. Они использовали различные методы для их анализа. Опубликованные исследования, в которых анализировались эффекты регулярной ходьбы во время игры в гольф (Parkkari et al., 2000), постепенной ходьбы вперед и назад (Hooper et al., 2004), выгула собак (Motooka et al., 2006), низкой -интенсивность упражнений (Brenner et al., 2020), возраст и пол испытуемых (Corrêa et al., 2013), скорости и продолжительности ходьбы (Saevereid et al., 2014), «зеленой ходьбы» (de Brito et al., 2020) и контролируемой ходьбы (Leicht et al., 2011) на вариации сердечного ритма. .

В этой работе мы впервые оценили связь между изменениями сердечной деятельности и путей ходьбы. Новизна нашей работы заключается в использовании концепции сложности для анализа связи между ходьбой и реакцией сердца. Рассматривая систему, состоящую из множества частей, которые взаимодействуют друг с другом весьма по-разному, понятие сложности используется для характеристики поведения этой системы. На основе литературы были разработаны и использованы различные методы для анализа сложных систем.

Человек может идти по прямой линии или по пути со сложным рисунком. Более того, ВСР (в виде временного ряда R-R) имеет сложный характер. Таким образом, теория сложности может быть использована для изучения связи между ВСР и путями. В этом исследовании мы использовали теорию фракталов для количественной оценки сложности ВСР и путей.

Теория фракталов — популярный метод исследования сложных структур фракталов.В общем, фрактальные объекты имеют повторяющиеся паттерны (самоаффинность или самоподобие), которые распределены внутри них по всем шкалам. Сложность этих объектов количественно определяется фрактальной размерностью. Более сложный объект имеет большую фрактальную размерность. В общем случае для фрактального объекта фрактальная размерность (как мера сложности) удовлетворяет неравенству Шпильрайна:

F≥D(1)

, где F и D представляют фрактальную размерность и топологическую размерность (евклидову размерность) объекта соответственно.

Сообщалось о многих работах, в которых изучались изменения сложности физиологических временных рядов с использованием фрактального анализа. Мы также можем найти некоторые работы, в которых применялся фрактальный анализ сигналов ЭКГ в различных условиях. Опубликованные исследования, в которых анализировалась частота сердечных сокращений здоровых людей в разных возрастных группах (Acharya et al., 2004; Soares-Miranda et al., 2014), предсказывали сердечную смерть (Mäkikallio et al., 2001; Sen and McGill, 2018), оценивали влияние фармакологической адренергической и вагусной модуляции на динамику сердечного ритма (Tulppo et al., 2001), проанализировали вариации частоты сердечных сокращений во время медленного сна (Togo and Yamamoto, 2001), исследовали вариации частоты сердечных сокращений у пациентов с заболеваниями периферических артерий (Utriainen et al., 2018), сахарным диабетом (Chau et al. , 1993) и хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) (D’Addio et al., 2007) с использованием теории фракталов.

Помимо фрактального анализа, другие методы нелинейного анализа, такие как приблизительная энтропия и выборочная энтропия, также могут использоваться для оценки сложной структуры частоты сердечных сокращений.Выборочная энтропия как мера сложности не зависит от длины данных. Поскольку частота сердечных сокращений разных субъектов имеет разную продолжительность при ходьбе по одному и тому же пути, расчет выборочной энтропии помогает нам проверить результат фрактального анализа, который зависит от длины данных. Выборочная энтропия широко использовалась для количественной оценки сложности различных типов физиологических сигналов. В частности, применение выборочной энтропии в анализе частоты сердечных сокращений было обширным.В опубликованных работах анализировали изменение сложности сердечно-сосудистых заболеваний (Chen et al., 2017), исследовали ВСР новорожденных (Lake et al., 2002), прогнозировали ишемический инсульт у пациентов с перманентной фибрилляцией предсердий по анализу частоты сердечных сокращений (Watanabe et al. , 2015), проанализировали вариабельность сердечного ритма у детей после трансплантации сердца (Tuzcu and Nas, 2005), исследовали восстановление частоты сердечных сокращений после физической нагрузки (Javorka et al., 2002), классифицировали вариабельность сердечного ритма у здоровых людей по сравнению с пациентов с синдромом обструктивного апноэ во сне (Al-Angari and Sahakian, 2007) и исследовали влияние упражнений низкой интенсивности (Weippert et al., 2014) и тяжесть рака желудка по ВСР (Shi et al., 2019).

Поэтому мы использовали теорию фракталов и выборочную энтропию, чтобы оценить взаимосвязь между сложностью частоты сердечных сокращений и путей ходьбы. В следующем разделе мы поговорим о методологии. Затем будут представлены процедуры сбора и обработки данных. В разделе результатов будут представлены выводы. Наконец, мы обсудим результаты.

Материалы и методы

В этой работе мы оценили связь между сложностями ВСР и путями движения.Другими словами, мы проанализировали, как изменение сложности пути влияет на сложность ВСР. Поэтому мы использовали теорию фракталов и проанализировали изменения фрактального показателя ВСР по сравнению с изменениями фрактального показателя пути движения. Его большие значения указывают на большую сложность.

В этом исследовании мы рассматривали временной ряд R-R (полученный путем извлечения пиков R сигналов ЭКГ) как частоту сердечных сокращений. Мы рассчитали фрактальный показатель временного ряда R-R и пешеходный путь, используя метод подсчета ящиков.Как уравнение 2 показано, что фрактальная размерность вычисляется на основе вариаций количества ( N ) и размера (ε) ящиков, используемых в каждой итерации алгоритма подсчета ящиков.

F⁢D=limε→0log⁡N⁢(ε)log⁡1/ε(2)

Уравнение 3 показывает общую форму фрактальной размерности (порядок c ) (Soundirarajan et al., 2020):

F⁢Dc=limε→01c-1⁢log⁢∑j=1Nrjclog⁡ε(3)

r j означает вероятность, определяется как

rj=limT→∞tjT(4)

, где t j и представляют собой общее время появления в j -й ячейке и общий период временного ряда соответственно.

С другой стороны, при рассмотрении одной и той же пешеходной дорожки извлеченные временные ряды R-R для разных испытуемых имели разную длину. Чтобы преодолеть влияние этой проблемы и, следовательно, проверить результат фрактального анализа, мы вычислили выборочную энтропию ВСР. Подобно фрактальному показателю, большее значение энтропии выборки указывает на более высокую сложность. Поэтому для проверки результатов фрактального анализа использовалась выборочная энтропия.

Рассматривая сигнал в виде { r (1), r (2), r (3),…, r ( n )} с постоянным интервалом α, определим Шаблон вектора длины z измерения вложения ) в виде R 9 Z

( r

( R I , R

9 I + 1 , R

9 I + 2 , …, R I + Z -1 } и функция расстояния D [ R Z ( I ), R z ( j )]( i j )s будет расстоянием Чебышева. Тогда выборочная энтропия ( SamEn ) формулируется как

S⁢a⁢m⁢E⁢n=-log⁢BC(5)

Принимая ε за допуск (0,2 × стандартное отклонение данных ), B обозначает количество пар эталонных векторов, которые

d⁢[Rz+1⁢(i),Rz+1⁢(j)]<ε(6)

Кроме того, C обозначает количество пар шаблонных векторов, которые

d⁢[Rz⁢(i),Rz⁢(j)]<ε(7)

Для нашего эксперимента мы разработали четыре пешеходные дорожки, которые показаны на рисунке 1.Каждая дорожка включала 120 точек, на которые испытуемые ставили ноги. Направление ходьбы было слева направо в каждой дорожке. Мы разработали эти пути на основе их фрактальных показателей. Как видно из рисунка 1 и таблицы 1, первый путь в виде прямой линии имеет сложность 1. При переходе на другие пути сложность путей увеличивается.

Рис. 1. Спроектированные пути. Направление ходьбы было слева направо в каждой дорожке.

Таблица 1. Сложность различных путей.

Таким образом, испытуемые шли по разным путям, и, соответственно, мы проанализировали связь между изменениями сложности ВСР и путей.

Сбор и анализ данных

Этический комитет Университета Монаша одобрил это исследование (№ 19719). Мы провели эксперименты на девяти здоровых студентах (6 М, 3 Ж, 18–22 лет). Они подписали форму информированного согласия после того, как согласились участвовать.

Для регистрации сигналов ЭКГ использовали ЭКГ-аппарат Shimmer.Поскольку комплект Shimmer ECG представляет собой мобильное устройство, он дал нам возможность записывать сигналы ЭКГ испытуемых во время ходьбы. Мы записывали сигналы ЭКГ участников с частотой дискретизации 256 Гц. Четыре записывающих электрода и один референтный электрод устройства ЭКГ были помещены на грудь каждого субъекта на основе карты, показанной на рисунке 3-3 на рисунке 3-3 (2019 г.).

Эксперимент проводился в два одинаковых сеанса. На каждом занятии мы просили участников просмотреть и пройти по намеченным точкам на дорожках, не делая лишних движений и не оглядываясь. Первоначально регистрировали сигналы ЭКГ испытуемых в состоянии покоя в течение 1 мин. После этого участники шли по пути с первого по четвертый, а мы записывали их сигналы ЭКГ. Следует отметить, что они отдыхают в течение минуты (сидя на стуле), как только достигают последней точки каждого пути. Этот период привел их сердечную деятельность в нормальное состояние, прежде чем они перейдут на другой путь.

Для нашего анализа мы рассматривали временной ряд R-R как сигнал вариабельности сердечного ритма (HRV).Для этого мы написали набор кодов в MATLAB, которые генерировали временные ряды R-R. Эти записанные коды обнаруживали пики R с помощью анализа QRS и, соответственно, генерировали временные ряды R-R. Для этой цели наш код сначала удалил тренд сигналов ЭКГ с помощью быстрого преобразования Фурье и, соответственно, преобразовал результат во временную область с помощью обратного быстрого преобразования Фурье. После этого наш код использовал команду « findpeaks » в MATLAB для поиска пиков на основе минимального заданного напряжения и минимального расстояния между каждыми двумя последовательными пиками. На рисунке 2 показан образец необработанного сигнала ЭКГ (A) и извлеченные временные ряды R-R для 20-секундных данных (5120 точек выборки) (B). Следует отметить, что мы визуально проверили все выбранные пики, чтобы убедиться в их правильности.

Рисунок 2. Образец записанного сигнала ЭКГ с указанными пиками R (A) и извлеченными временными рядами R-R (B) .

Мы обрабатывали временные ряды R-R в случае разных пешеходных путей, вычисляя их фрактальный показатель и выборочную энтропию в MATLAB 2019a (MathWorks, США).Продолжительность ходьбы у каждого испытуемого была разной при разных путях; следовательно, длина его/ее временного ряда R-R была другой. Однако мы обрабатывали одинаковую длину данных (58,19 с) для всех испытуемых в состоянии покоя. Код, основанный на алгоритме подсчета ячеек, вычислил фрактальную размерность временных рядов R-R, используя ячейки с размерами 12, 14, 18, 116,…. минимальный размер ящика рассчитывается с помощью алгоритма подсчета ящиков (Han, 2020).

Первоначально мы проверили предположение теста ANOVA (нормальность, равенство дисперсий и независимость).После этого был проведен тест ANOVA для оценки значимости изменений сложности ВСР вследствие ходьбы. Мы сравнили фрактальную экспоненту (и выборочную энтропию) ВСР в различных условиях (отдых и прогулочные пути), используя апостериорный тест Тьюки . Влияние вариаций путей на изменения сложности ВСР было исследовано с использованием анализа размера эффекта, и сообщалось о Cohen’s d . Мы также проанализировали связь между вычисленными значениями фрактальной экспоненты и выборочной энтропии с использованием коэффициента корреляции Пирсона.Мы интерпретировали результаты, исходя из уровня значимости 95%.

Результаты

Выполнены предположения теста ANOVA для вычисленных значений показателя фрактала и выборочной энтропии. Представленные результаты основаны на средних расчетных значениях за две сессии эксперимента. Изменения фрактального показателя временного ряда R-R показаны на рисунке 3. Для лучшего сравнения мы нанесли на карту фрактальный показатель путей на рисунке 4.

Рисунок 3. Фрактальный показатель вариабельности сердечного ритма. Столбики погрешностей указывают SD.

Рис. 4. Фрактальная размерность различных путей.

Значение P = 0,0320 и Значение F = 2,7975, рассчитанные по тесту ANOVA, показывают, что фрактальная размерность частоты сердечных сокращений значительно изменилась в результате ходьбы. Согласно полученным результатам, ЧСС имеет наибольший фрактальный показатель в состоянии покоя. Фрактальный показатель указывает на сложность; поэтому сердечный ритм испытывает наибольшую сложность во время отдыха.Тенденция изменения фрактальной экспоненты показывает, что переход от первого к четвертому пути снижает сложность сердечного ритма.

Сравнивая полученные результаты на рисунке 3 со сложностью различных путей на рисунке 4, можно сказать, что сложность сердечного ритма уменьшалась, когда участники двигались по пути с большей сложностью. Следовательно, изменения сложности ВСР и путей связаны. Значение коэффициента корреляции ( R = −0.8657) между вариациями фрактальных показателей ВСР и пути ходьбы также доказывает сильную отрицательную связь между ними.

Таблица 2 сравнивает фрактальный показатель частоты сердечных сокращений среди различных пар. Как показано, изменение фрактального показателя частоты сердечных сокращений между отдыхом и четвертым путем было достоверным. На самом деле разница в сложности путей влияет на результат попарных сравнений, а большие различия между сложностями путей потенциально могут вызвать существенные различия во фрактальных показателях ВСР.В этой таблице также показаны размеры эффектов. Как видно, наибольшее влияние на изменения сложности сердечного ритма оказал четвертый путь с наибольшей сложностью.

Таблица 2. Сравнение фрактального показателя ВСР.

На рис. 5 показаны изменения выборочной энтропии временного ряда R-R в состоянии покоя и при различных путях.

Рис. 5. Выборка энтропии вариабельности сердечного ритма. Столбики погрешностей указывают SD.

Значение P = 0,0455 и Значение F = 2,5599, рассчитанные по тесту ANOVA, показывают, что выборочная энтропия частоты сердечных сокращений значительно изменилась в результате ходьбы. Исходя из полученных результатов, частота сердечных сокращений имеет наибольшую выборочную энтропию в состоянии покоя. Поэтому можно сказать, что наибольшую сложность ЧСС испытывает во время отдыха. Тенденция изменения энтропии выборки при разных путях указывает на то, что при переходе от первого к четвертому пути сложность сердечного ритма снижается.

Сравнивая полученные результаты на рисунке 5 со сложностью различных путей ходьбы, показанных на рисунке 4, можно сказать, что при движении по пути с большей сложностью сложность сердечного ритма снижалась. Следовательно, тенденция изменения энтропии выборки аналогична тенденции изменения фрактального показателя.

В таблице 3 сравнивается выборка энтропии частоты сердечных сокращений в различных условиях. Основываясь на этом результате, аналогично тому, что мы наблюдали в таблице 2, изменения выборочной энтропии частоты сердечных сокращений между отдыхом и четвертым путем были значительными.Как упоминалось ранее, разница в сложности путей влияет на результат попарных сравнений, и большие различия между сложностями путей потенциально могут вызвать значительные различия в выборочной энтропии ВСР.

Таблица 3. Сравнение выборочной энтропии ВСР.

Размеры эффектов представлены в этой таблице. Как видно, наибольшее влияние на изменения сложности сердечного ритма оказал четвертый путь с наибольшей сложностью.При этом значение коэффициента корреляции ( R = 0,9588) между вариациями выборочной энтропии и фрактального показателя указывает на сильную положительную корреляцию между ними.

Таким образом, результат анализа выборки энтропии частоты сердечных сокращений подтверждает выводы фрактального анализа. В целом, изменения сложности ВСР и пути ходьбы связаны; по мере того, как испытуемые шли по пути с большей сложностью, было замечено большее изменение в сложности их частоты сердечных сокращений.

Обсуждение и заключение

Мы оценили влияние ходьбы по разным маршрутам на ВСР. С этой целью мы впервые рассмотрели понятие сложности и с помощью теории фракталов и выборочной энтропии изучили изменения сложности сердечного ритма при ходьбе по различным путям различной сложности. Результаты показали большие изменения в сложности частоты сердечных сокращений в результате ходьбы по более сложным путям.Другими словами, сложности сердечного ритма и пешеходных маршрутов связаны. Результат статистического анализа продемонстрировал существенные изменения сложности ВСР при ходьбе по разным маршрутам. Более того, движение по траектории большей сложности в большей степени влияло на изменения ВСР.

Наш анализ является более продвинутым по сравнению с исследованиями (Parkkari et al. , 2000; Hooper et al., 2004; Motooka et al., 2006; Leicht et al., 2011; Corrêa et al., 2013; Saevereid et al., 2014; Бреннер и др., 2020 г.; de Brito et al., 2020), которые оценивали ВСР только при ходьбе, не связывая ее с характеристиками пути ходьбы. Кроме того, уменьшение сложности ВСР при ходьбе по сравнению с отдыхом наблюдалось у Shi et al. (2017), а значит, результат нашего анализа верен.

Здесь мы ссылаемся на связь между мозгом и сердцем, чтобы уточнить результаты, полученные в этом исследовании. В Камале и соавт. (2020) мы показали, что изменения сложности сигналов ЭЭГ и путей ходьбы взаимосвязаны.Поскольку мозг человека регулирует сердечную деятельность через физиологическую сеть, поэтому изменения сложности сигналов ЭЭГ сопоставляются с изменениями сложности ВСР. Другими словами, сложность ЭЭГ (Kamal et al., 2020) и ВСР претерпевает большие изменения, когда участники движутся по более сложным путям.

В данной работе оценивались изменения ВСР при ходьбе. В дальнейших исследованиях аналогичные эксперименты можно провести и в случае других физиологических сигналов. Например, мы можем проанализировать, как меняются сигналы дыхания при ходьбе по разным пешеходным дорожкам. Мы можем одновременно анализировать реакцию мозга, когда испытуемые идут разными путями. Как упоминалось ранее, поскольку человеческий мозг регулирует всю деятельность тела, должны существовать связи между изменениями сложности сигналов ЭЭГ и других биомедицинских сигналов при ходьбе. Например, мы можем оценить связь между изменениями ЭЭГ, ЭКГ и путей движения. Этот анализ поможет нам оценить взаимосвязь деятельности мозга и сердца во время ходьбы, что особенно важно в науке о реабилитации.

Кроме того, наш анализ может быть расширен для пациентов с различными заболеваниями сердца. Таким образом, мы можем оценить взаимосвязь сложностей ВСР и путей движения в случае этих пациентов. Соответственно, мы можем понять, как расстройство влияет на сердечную деятельность, и, регулируя пути, регулировать сердечные реакции. Другими словами, мы можем разработать путь, по которому пациенты смогут пройти с меньшим количеством проблем с сердцем.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без неоправданных оговорок.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Комитетом по этике исследований на людях Университета Монаша (MUHREC). Пациенты/участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Вклад авторов

HN разработал исследование, руководил экспериментом, провел анализ данных и написал рукопись. МБ провел эксперимент и провел анализ данных. СМ провел эксперимент. OK проверил результат и помог в доработке рукописи.Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Эта работа была частично поддержана проектом Grant Agency of Excellence 2020, Университет Градец Кралове, Факультет информатики и менеджмента, Чехия.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы хотели бы отметить вклад научного сотрудника (Руи Ти) в сбор данных.

Ссылки

Ачарья, У. Р., Каннатал, Н., Синг, О. В., Пинг, Л. Ю., и Чуа, Т. (2004). Анализ сердечного ритма у здоровых людей различных возрастных групп. Биомед. англ. Онлайн 3:24.

Академия Google

Аль-Ангари, Х.М., и Саакян, А.В. (2007). Использование метода выборочной энтропии для изучения вариабельности сердечного ритма при синдроме обструктивного апноэ сна. IEEE Trans. Биомед. англ. 54, 1900–1904 гг. doi: 10.1109/tbme.2006.889772

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Бреннер, И.К.М., Браун, К.А., Хейнс, С.Дж.М., Транмер, Дж., Зелт, Д.Т., и Браун, П.М. (2020). Тренировки с низкой интенсивностью увеличивают вариабельность сердечного ритма у пациентов с заболеванием периферических артерий. Биол. Рез. Нурс. 22, 24–33. дои: 10.1177/1099800419884642

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Чау, Н. П., Шанудет, X., Бодьюко, Б., Готье, Д., и Ларрок, П. (1993). Фрактальная размерность частоты сердечных сокращений и артериального давления у здоровых людей и у больных сахарным диабетом. Blood Press 2, 101–107. дои: 10.3109/0803705930

36

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Чен, К., Джин, Ю., Ло, И.Л., Чжао, Х., Сунь, Б., Чжао, К., и соавт. (2017). Изменение сложности сердечно-сосудистых заболеваний. Междунар. Дж. Биол. науч. 13, 13:20–13:28. doi: 10.7150/ijbs.19462

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Корреа, Ф. Р., да Силва Алвес, М. А., Бианхим, М. С., Криспим де Акино, А., Guerra, R.L., and Dourado, V.Z. (2013). Вариабельность сердечного ритма при тесте с 6-минутной ходьбой у взрослых в возрасте 40 лет и старше. Междунар. Дж. Спорт Мед. 34, 111–115. doi: 10.1055/s-0032-1321888

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Д’Аддио Г. , Аккардо А., Корби Г. и Ренго Ф. (2007). «Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма у пациентов с ХОБЛ», в 11-й Средиземноморской конференции по медицинской и биомедицинской инженерии и вычислениям, 2007 г.Труды IFMBE , Vol. 16, ред. Т. Ярм, П. Крамар и А. Зупаник (Берлин: Springer).

Академия Google

de Brito, J.N., Pope, Z.C., Mitchell, N.R., Schneider, I.E., Larson, J.M., Horton, T.H., et al. (2020). Влияние зеленой ходьбы на вариабельность сердечного ритма: экспериментальное перекрестное исследование. Окружающая среда. Рез. 185:109408. doi: 10.1016/j.envres.2020.109408

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Хупер, Т. Л., Dunn, D.M., Props, J.E., Bruce, B.A., Sawyer, S.F., and Daniel, J.A. (2004). Влияние постепенной ходьбы вперед и назад на частоту сердечных сокращений и потребление кислорода. Дж. Ортоп. Спортивная физ. тер. 34, 65–71. doi: 10.2519/jospt.2004.34.2.65

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Яворка М. , Зила И., Балхарек Т. и Яворка К. (2002). Восстановление сердечного ритма после тренировки: связь с вариабельностью и сложностью сердечного ритма. Браз.Дж. Мед. биол. Рез. 35, 991–1000. doi: 10.1590/s0100-879×2002000800018

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Камаль С. М., Сим С., Ти Р., Натан В., Агасян Э. и Намази Х. (2020). Расшифровка взаимосвязи между активностью мозга человека и пешеходными дорожками. Техн. Здравоохранение 28, 381–390.

Академия Google

Лейк, Э., Ричман, Дж. С., Гриффин, М. П., и Мурман, Дж. Р. (2002). Выборочный энтропийный анализ неонатальной вариабельности сердечного ритма. утра. Дж. Физиол. Регул. интегр. Комп. Физиол. 283, R789–R797.

Академия Google

Лейхт, А.С., Кроутер, Р.Г., и Голледж, Дж. (2011). Влияние заболевания периферических артерий и контролируемой ходьбы на вариабельность сердечного ритма. Дж. Васк. Surg. 54, 1352–1359. doi: 10.1016/j.jvs.2011.05.027

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Мякикаллио, Т. Х., Хуйкури, Х. В., Мякикаллио, А., Сурандер, Л. Б., Митрани, Р.Д., Кастелланос А. и др. (2001). Прогнозирование внезапной сердечной смерти с помощью фрактального анализа вариабельности сердечного ритма у лиц пожилого возраста. Дж. Ам. Сб. Кардиол. 37, 1395–1402. doi: 10.1016/s0735-1097(01)01171-8

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Мотоока, М., Койке, Х., Йокояма, Т., и Кеннеди, Н.Л. (2006). Влияние выгула собак на вегетативную нервную деятельность у пожилых людей. Мед. Дж. Ост. 184, 60–63. doi: 10.5694/j.1326-5377.2006.tb00116.х

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Parkkari, J., Natri, A., Kannus, P., Mänttäri, A., Laukkanen, R., Haapasalo, H., et al. (2000). Контролируемое исследование пользы для здоровья от регулярных прогулок на поле для гольфа. утра. Дж. Мед. 109, 102–108. doi: 10.1016/s0002-9343(00)00455-1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Саверейд, Х. А., Шнор, П., и Прескотт, Э. (2014). Скорость и продолжительность ходьбы и другого досуга Физическая активность и риск сердечной недостаточности: проспективное когортное исследование Копенгагенского городского исследования сердца. PLoS Один. 9:e89909. doi: 10.1371/journal.pone.0089909

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Сен, Дж., и Макгилл, Д. (2018). Фрактальный анализ вариабельности сердечного ритма как предиктор смертности: систематический обзор и метаанализ. Хаос 28:072101. дои: 10.1063/1.5038818

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ши Б., Ван Л., Ян К., Чен Д., Лю М. и Ли П. (2019). Нелинейные биомаркеры вариабельности сердечного ритма для тяжести рака желудка: пилотное исследование. наук. Респ. 9:13833.

Академия Google

Ши Б. , Чжан Ю., Юань К., Ван С. и Ли П. (2017). Энтропийный анализ временных рядов краткосрочных интервалов сердцебиения при регулярной ходьбе. Энтропия 19:568. дои: 10.3390/e1

68

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Соарес-Миранда, Л., Саттельмайр, Дж., Чавес, П., Дункан, Г., Сисковик, Д.С., Штейн, П.К., и соавт. (2014). Физическая активность и вариабельность сердечного ритма у пожилых людей: исследование здоровья сердечно-сосудистой системы. Тираж 129, 21:00–21:10. doi: 10.1161/circulationaha.113.005361

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Саундирараджан, М., Бабини, М., Сим, С., Натан, В., Субаси, А., и Намази, Х. (2020). Анализ связи мозг-мимические мышцы при статической фрактальной зрительной стимуляции. Междунар. Дж. Система обработки изображений. Технол. 2020:има.22480. doi: 10.1002/ima.22480

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Того Ф. и Ямамото Ю.(2001). Снижение фрактальной составляющей вариабельности сердечного ритма человека во время медленного сна. утра. Дж. Физиол. Цирк Сердца. Физиол. 280, h27–h31.

Академия Google

Tulppo, M.P., Mäkikallio, T.H., Seppänen, T., Shoemaker, K., Tutungi, E., Hughson, R.L., et al. (2001). Влияние фармакологической адренергической и вагусной модуляции на фрактальную динамику сердечного ритма. клин. Физиол. 21, 515–523. doi: 10.1046/j.1365-2281.2001.00344.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Тузку, В.и Нас, С. (2005). «Образец энтропийного анализа сердечного ритма после трансплантации сердца», в 2005 IEEE International Conference on Systems , Vol. 1, (Вайколоа, Гавайи: Человек и кибернетика), 198–202. doi: 10.1109/ICSMC.2005.1571145

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Utriainen, K.T., Airaksinen, J.K., Polo, O.J., Scheinin, H., Laitio, R.M., Leino, K. A., et al. (2018). Изменения вариабельности сердечного ритма у пациентов с заболеванием периферических артерий, требующих хирургической реваскуляризации, имеют ограниченную связь с послеоперационными серьезными сердечно-сосудистыми и цереброваскулярными событиями. PLoS One 13:e0203519. doi: 10.1371/journal.pone.0203519

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ватанабе Э., Киёно К., Хаяно Дж., Ямамото Ю., Инамасу Дж., Ямамото М. и др. (2015). Многомасштабная энтропия вариабельности сердечного ритма для прогнозирования ишемического инсульта у больных с перманентной мерцательной аритмией. PLoS One 10:e0137144. doi: 10.1371/journal.pone.0137144

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Вайпперт, М., Беренс М., Ригер А. и Беренс К. (2014). Образцовая энтропия и традиционные измерения динамики сердечного ритма выявляют различные режимы сердечно-сосудистого контроля во время упражнений низкой интенсивности. Энтропия 16, 5698–5711. дои: 10.3390/e16115698

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Соотношение E/A – обзор

Ответы

1: A На рис. 37.1 представлен алгоритм, помогающий определить наличие или отсутствие диастолической дисфункции у предположительно нормальной популяции.При наличии патологии миокарда второй алгоритм (рис. 37.2) помогает определить выраженность диастолической дисфункции.

Текущий диастолический профиль включает нормальное тканевое допплеровское изображение (TDI) e’, E/e’, нормальные индексированные объемы левого предсердия (LA) и нормальную скорость регургитации трикуспидального клапана (TR). Поскольку фракция выброса левого желудочка (ЛЖ) также является нормальной, критерии аномальной диастолической функции (> 50% аномальных параметров) не выполняются. В то время как отношение Е/А выше 2,5 может свидетельствовать о повышенном давлении наполнения в аномальном сердце, в здоровом спортивном сердце это соотношение обусловлено очень выраженным ранним диастолическим всасывающим эффектом из левого желудочка (что подтверждается повышенным септальным и латеральным давлением). значения е′).

Повышение вольтажа ЭКГ и увеличение толщины стенки по данным эхокардиографии могут быть нормальными признаками спортивного сердца и не связаны с патологией миокарда. Другие нормальные признаки у спортсменов включают умеренное увеличение объемов ЛЖ и ЛП. Считается, что эти морфологические особенности нормализуются при прекращении физических упражнений. Напротив, снижение TDI e’ почти всегда является патологическим признаком.

Учитывая, что это не патологическое состояние, генетическое тестирование не требуется.

2: C Рис.37.1 представляет собой алгоритм, помогающий определить наличие или отсутствие диастолической дисфункции у предположительно нормальной популяции. При наличии патологии миокарда второй алгоритм (изображенный на рис. 37.2) помогает определить тяжесть диастолической дисфункции и давление наполнения ЛЖ.

Текущий диастолический профиль демонстрирует аномальную допплерографию кольцевидной ткани со средним E/e’ выше 17, а также увеличенное левое предсердие. Учитывая, что фракция выброса снижена и имеется более двух патологических компонентов диастолической оценки, мы имеем дело с пациентом с диастолической дисфункцией.Используя алгоритм рис. 37.2, следующим шагом является оценка отношения E/A. Соотношение E/A 1,3 и скорость E 77 см/сек побуждают нас к дальнейшим оценкам. Наконец, с повышенным LAVI, повышенным E/e’ и струей TR 2,5 м/с у этого пациента диагностирована диастолическая дисфункция II степени и повышенное давление в левом предсердии, а не диастолическая дисфункция I степени. Учитывая, что отношение Е/А меньше 2, ограничительного наполнения еще нет.

Существует несколько способов неинвазивной оценки давления в левом предсердии с помощью 2-D и допплеровской эхокардиографии.Оммен и др. продемонстрировали корреляцию со средним диастолическим давлением ЛЖ и отношением E/e’. Соотношение выше 15 означало от 10 до 15 мм рт. ст. и до 35 мм рт. ст., в то время как E/e’ менее 8 варьировалось от нормального до 17 мм рт. ст. самое большее. У пациентов с низкой систолической функцией это может дополнительно подтверждаться аномальным распространением потока Vp (в цветном M-режиме) и соотношением E/Vp больше 2. 1–3

3:A см. рис. 37.1 и 37.2) демонстрирует аномальные допплеровские скорости кольцевой ткани со средним E/e’ выше 25, а также LAVI, измеренный на уровне 56.8 мл/м 2 . Несмотря на умеренно сниженную фракцию выброса на 40%, на основании сильно увеличенной толщины стенки ЛЖ можно четко определить наличие диастолической дисфункции. Используя алгоритм рис. 37.2, следующим шагом является оценка отношения E/A. При соотношении Е/А 3,5 можно сделать вывод о наличии степени 3/рестриктивного наполнения и заметно повышенного давления в левом предсердии.

Сердечный амилоидоз характеризуется прогрессирующей инфильтрацией фибрилл, вызывающей увеличение толщины стенки и жесткости ЛЖ и потерю податливости ЛЖ.Нарушения диастолического наполнения могут варьироваться от замедленного расслабления до рестриктивного наполнения. Прогрессирование до рестриктивного пломбирования обычно связано с неблагоприятным прогнозом. Сердечный амилоидоз также характеризуется региональными вариациями продольной деформации с относительной сохранностью верхушки, что, как было установлено, является специфическим эхокардиографическим признаком.

Характеристика рестриктивного паттерна наполнения включает отношение Е/А более 2,5, время замедления волны Е митрального притока менее 150 мс и снижение скорости тканевого доплера при опросе латерального и септального митрального кольца (<5 см/с) .Соотношение E/e' часто превышает 14, и имеется заметная биатриальная дилатация.

4.

Какое из следующих диастолических измерений связано с худшим прогнозом при сердечном амилоидозе?

а.

E/A > 2,7, время торможения 130 мс

b.

e′ > 5 см/с

c.

E/A < 2, время торможения 170 мс

d.

Толщина стенки ЛЖ <15 мм

4: A смерть. Точно так же E / A выше 2,1 связан с плохим исходом, как показано Klein et al. Хотя у этого пациента не было биопсии миокарда, у него было сканирование с пирофосфатом технеция, которое было отрицательным, что убедительно свидетельствует о диагнозе сердечного амилоидоза AL на фоне его известной дискразии крови. 4,5

5: B На рис. 37.1 представлен алгоритм, помогающий определить наличие или отсутствие диастолической дисфункции у предположительно нормальной популяции. При наличии патологии миокарда второй алгоритм (изображенный на рис.37.2) помогает определить выраженность диастолической дисфункции.

Текущий диастолический профиль демонстрирует нормальную фракцию выброса с нормальными скоростями TDI митрального кольца, нормальными индексированными объемами левого предсердия и повышенной скоростью TR (297 см/сек). Хотя у этого джентльмена нормальная фракция выброса ЛЖ, у него имеется патология миокарда с умеренной гипертрофией левого желудочка. Мы уверены, что существует степень диастолической дисфункции, поэтому для определения тяжести диастолической дисфункции используется второй алгоритм.Скорость притока митрального клапана показывает соотношение E/A, равное 1,2, поэтому мы зависим от среднего значения E/e’, LAVI и максимальной скорости TR для оценки дисфункции. На данный момент исключается диастолическая дисфункция 3 степени. Среднее значение E/e’ равно 11, LAVI составляет 20,3 мл/м 2 , а максимальная скорость TR составляет 297 см/сек. Учитывая, что важна только скорость TR, у этого джентльмена диастолическая дисфункция только 1-й степени, в отличие от 2-й степени, что может объяснить его одышку. В то время как другие причины могут быть исследованы, диастолическая стресс-эхокардиограмма может быть полезна для выявления более тяжелой дисфункции при физической нагрузке в соответствии с рекомендациями ASE/EACVI 2016. 3

6: E При наличии фибрилляции предсердий связь между диастолическими параметрами и давлением наполнения ЛЖ непостоянна. Без эффективного сокращения предсердий соотношение Е/А невозможно интерпретировать. Кроме того, изменчивость от удара к удару еще больше усложняет измерения. При отсутствии предсердных аритмий, таких как мерцательная аритмия и трепетание предсердий, увеличение объема левого предсердия является надежным индикатором хронически повышенного давления наполнения.Однако мерцательная аритмия приводит к фиброзным и геометрическим изменениям в левом предсердии без давления в левом предсердии, что делает этот показатель менее специфичным и менее надежным. Обратите внимание на повышенный E/e’, равный 18,2, что свидетельствует о повышенном давлении наполнения ЛЖ. Это должно быть усреднено для трех-шести ударов из-за мерцательной аритмии/трепетания предсердий.

В рекомендациях ASE/EACVI по оценке диастолической дисфункции от 2016 г. предлагается исключить пациентов с фибрилляцией предсердий из общего алгоритма, но рассматривать их при особых условиях.Они могут быть оценены по нескольким показателям, которые сильно указывают на повышенное давление в левом предсердии и, как было показано, коррелируют с неблагоприятными клиническими исходами. Доплеровские измерения, включая пиковое ускорение скорости митрального клапана E (≥1900 см/сек 2 ), IVRT (≤65 мсек), время замедления диастолической скорости легочных вен (≤220 мсек), E/митральный Vp (≥ 1.4) и отношение E/e’ (≥11) являются примерами некоторых из этих параметров. 3

В таблице 37.1 представлены различные параметры, результаты измерений, полученные в ходе данного конкретного исследования, и эталонные значения.Таким образом, с укороченным IVRT, PV DT, увеличенным E / e’ перегородкой и соотношением E / Vp мы можем заключить, что у этого пациента данные свидетельствуют о повышенном давлении наполнения.

7: B На рис. 37.1 представлен алгоритм, помогающий определить наличие или отсутствие диастолической дисфункции у предположительно нормальной популяции. При наличии патологии миокарда второй алгоритм (изображенный на рис. 37.2) помогает определить выраженность диастолической дисфункции.

В данном конкретном случае, учитывая наличие гипертрофии ЛЖ, Рис. 37.2 следует использовать. Используя рис. 37.2, следующим шагом будет оценка отношения E/A. Соотношение E/A, равное 1,7, побуждает нас к дальнейшей оценке. Наконец, при повышенном LAVI и увеличении E/e’ и максимальной скорости струи TR 3,8 м/с у этого пациента диагностирована диастолическая дисфункция II степени и повышенное давление в левом предсердии.

Соотношение Е/А менее 2,0 исключает возможность диастолической дисфункции III степени (сильно повышенное давление в левом предсердии).

Диастола делится на четыре стадии, начиная с расслабления ЛЖ, пассивного наполнения, диатеза предсердий и заканчивая систолой предсердий.Допплер пульсовой волны митрального притока в этом случае трехфазный, показывая трансмитральный поток в период диатеза. Это обычно называют зубцом L. Он представляет собой продвинутую стадию диастолической дисфункции, которая характеризуется повышенным давлением наполнения и потерей растяжимости ЛЖ. Эти патологические особенности в сочетании с замедленной релаксацией ЛЖ, как видно в данном конкретном случае, приводят к внезапному снижению давления в ЛЖ в середине диастолы, что способствует притоку крови в левый желудочек. 1,3

8: C Жесткий перикард при констриктивном перикардите приводит к нарушению диастолического наполнения. Фаза быстрого раннего наполнения резко заканчивается, когда перикард достигает своего максимального объема, что приводит к быстрому повышению желудочкового давления. Более того, при дыхании один желудочек наполняется за счет другого, что приводит к колебаниям притока как через трикуспидальный, так и через митральный клапаны. При большинстве миокардиальных патологий наблюдаются ранние аномалии релаксации, которые приводят к уменьшению скорости TDI в фиброзном кольце.При заборе митрального кольца при констриктивном перикардите (КП) характерно усиление скорости медиальной ткани (annulus reversus) с более высокими скоростями, чем латеральной, вследствие увеличения продольного движения сердца, ограниченного констриктивным пространством. При отборе проб печеночных вен в условиях рестриктивной кардиомиопатии повышенный поток на вдохе плохо обрабатывается правым предсердием, вызывая изменение направления потока в печеночных венах. При ХП имеет место реверсирование диастолы во время фазы выдоха цикла, когда левый желудочек наполняется за счет правого желудочка (перегородка смещается вправо) и правый желудочек не способен аккомодировать увеличенный объем.

Разработан алгоритм диагностики ХП, основанный на наличии увеличенной медиальной ткани митрального кольца допплеровской скорости более 8 см/сек, наличии септального респираторофазного смещения, полнокровной НПВ, реверсии диастолического кровотока во время выдохе при пробе печеночных вен (рис. 37.3). 3,6

Быстрая фаза раннего наполнения, которая заканчивается, также может наблюдаться при рестриктивном заболевании, а также при тяжелой дисфункции ПЖ; однако при характерном усилении скорости медиальной ткани выше, чем скорости латеральной ткани, а также реверсии потока на выдохе в печеночных венах наиболее вероятным диагнозом становится констрикция.Более того, несмотря на ограниченность проекций, апикальная четырехкамерная проекция показывает нормальный размер и функционирующий ПЖ, что делает диагноз АДПЖ менее вероятным.

9: E В то время как некоторые пациенты с пороками клапанов могут быть обследованы в соответствии с рекомендациями ASE/EACVI 2016 г., пациенты с кальцинозом митрального кольца (MAC) от умеренной до тяжелой степени исключены. Парастернальная длинная и апикальная проекции показывают MAC от умеренной до тяжелой, что исключает варианты 9a–9d для этого пациента. Нередко пациенты с кальцифицирующим аортальным стенозом имеют некоторую степень MAC; однако у этого пациента более чем умеренная кальцификация и повышенный трансмитральный градиент на клапане.

MAC часто ассоциируется с суженным отверстием митрального клапана и повышенными трансмитральными скоростями/градиентами. В этом случае расчетный средний трансклапанный градиент составил 6 мм рт.ст.

MAC приводит к уменьшению латеральной и медиальной экскурсии митрального клапана. Таким образом, патология от умеренной до тяжелой кальцификации кольца приводит к аномальным диастолическим параметрам, таким как скорости E и e’, а время замедления становится менее зависимым от жесткости или податливости левого желудочка, а скорее от рестриктивных эффектов кальцификации кольца. В конечном счете, невозможно отделить то, что является диастолической дисфункцией, от механических эффектов кальцификации митрального кольца. При этом при повышенном E/A 1,6, быстром замедлении зубца E (176 мс) и коротком IVRT (65 мс) можно предположить повышенное давление в левом предсердии. 7,8

10: C На рис. 37.1 представлен алгоритм, помогающий определить наличие или отсутствие диастолической дисфункции у предположительно нормальной популяции. При наличии патологии миокарда второй алгоритм (изображенный на рис.37.2) помогает определить выраженность диастолической дисфункции.

Поскольку у относительно здорового пациента патологии миокарда нет, оценку диастолической функции начинают с алгоритма А. Текущий диастолический профиль включает нормальный Е/е’ (11) и нормальные индексированные объемы ЛП (29,2 мл/м 2 ) с аномально повышенной скоростью TR (2,83 м/с) и аномальной латеральной скоростью e’ (7 см/с). Таким образом, соблюдаются 50% критериев наличия диастолической дисфункции, что оставляет нас с неопределенным результатом.

11.

Имеет ли значение деформация левого предсердия?

а.

Да

б.

11: функция ЛП делится на три основных компонента, включая функцию резервуара для легочного кровотока во время систолы, функцию канала для легочного венозного кровотока в левый желудочек во время ранней диастолы и бустерная насосная функция в конце диастолы желудочков.Неудивительно, что эти функции предсердий имеют тесную взаимосвязь с левым желудочком, а изменения растяжимости ЛЖ, расслабление желудочков и повышение давления наполнения ЛЖ отражаются на функции ЛП.

Хотя это и не является неотъемлемой частью рекомендаций 2016 г. по оценке диастолической функции, в последнее время основное внимание уделяется функции ЛП как инструменту для выявления наличия диастолической дисфункции с учетом ее связи с левым желудочком. Сингх и др. 9 опросили деформацию левого предсердия у 90 пациентов с диастолической дисфункцией и сохраненной фракцией выброса и обнаружили, что пиковая деформация левого предсердия (резервуарная) имеет значительное и постепенное снижение по величине на различных стадиях диастолической дисфункции, что позволяет предположить, что его можно использовать в качестве превосходного дискриминатора. как наличия, так и степени диастолической дисфункции.В этом случае, учитывая аномальное напряжение резервуара ЛП 20% (норма ~ 44%), 10 предполагается наличие диастолической дисфункции. Отражая алгоритм B, наличие E/A 0,65 предполагает наличие диастолической дисфункции 1 степени.

12: B На рис. 37.1 представлен алгоритм, помогающий определить наличие или отсутствие диастолической дисфункции у предположительно нормальной популяции. При наличии патологии миокарда второй алгоритм (изображенный на рис.37.2) помогает определить выраженность диастолической дисфункции.

Учитывая, что мы имеем дело с известной сниженной фракцией выброса, диастолическая дисфункция определенно имеет место, и алгоритм можно начать с рис. 37.2. Используя рис. 37.2, следующим шагом будет оценка отношения E/A. При соотношении Е/А 0,7 и скорости Е 44,1 см/сек подтверждается диагноз диастолической дисфункции I степени с нормальным давлением в левом предсердии.

Диастолическую дисфункцию II и III степени исключают с помощью отношения E/A (<0,000). 8 и 2.0) и скорость E.

13: C Исследования показали, что у пациентов с дилатационной кардиомиопатией и сниженной фракцией выброса скорость митрального притока по допплеровской пульсовой волне и паттерны наполнения лучше коррелируют с измеренным давлением наполнения, функциональным классом и общим прогнозом. Пациенты с нарушением релаксации и диастолической функции I степени имеют более благоприятный прогноз, что часто коррелирует с отсутствием симптомов. И наоборот, наличие рестриктивного наполнения связано со снижением выживаемости. 11,12

Введение в автокодировщики  | Ядро TensorFlow

В этом руководстве представлены автокодировщики на трех примерах: основы, шумоподавление изображения и обнаружение аномалий.

Автоэнкодер — это особый тип нейронной сети, которая обучена копировать входные данные в выходные. Например, при наличии изображения рукописной цифры автокодер сначала кодирует изображение в скрытое представление меньшего размера, а затем декодирует скрытое представление обратно в изображение. Автоэнкодер учится сжимать данные, сводя к минимуму ошибку реконструкции.

Чтобы узнать больше об автоэнкодерах, прочитайте главу 14 книги «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарона Курвилля.

Импорт TensorFlow и других библиотек

  импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать тензорный поток как tf

из sklearn.metrics импортировать точность_оценки, точности_оценки, отзыв_оценки
из склеарна.model_selection импорт train_test_split
из слоев импорта tensorflow.keras, потери
из tensorflow.keras.datasets импортирует fashion_mnist
из модели импорта tensorflow.keras.models
  

Загрузить набор данных

Для начала вы обучите базовый автоэнкодер, используя набор данных Fashion MNIST. Каждое изображение в этом наборе данных имеет размер 28×28 пикселей.

  (x_train, _), (x_test, _) = fashion_mnist.load_data()

x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.печать (x_train.shape)
печать (x_test.shape)
  
Загрузка данных из https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
32768/29515 [================================] - 0s 0us/шаг
40960/29515 [========================================] - 0s 0us/ шаг
Загрузка данных из https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz
26427392/26421880 [==============================] - 0s 0us/шаг
26435584/26421880 [==============================] - 0s 0us/шаг
Загрузка данных из https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
16384/5148 [============================================= ================================================] - 0s 0us/шаг
Загрузка данных из https://storage. googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz
4423680/4422102 [==============================] - 0s 0us/шаг
4431872/4422102 [==============================] - 0s 0us/шаг
(60000, 28, 28)
(10000, 28, 28)
 

Первый пример: базовый автоэнкодер

Определите автоэнкодер с двумя плотными слоями: кодировщик , который сжимает изображения в 64-мерный скрытый вектор, и декодер , который реконструирует исходное изображение из скрытого пространства.

Чтобы определить свою модель, используйте API подкласса модели Keras.

  скрытый_дим = 64

класс автоэнкодер (модель):
  def __init__(я, скрытый_дим):
    супер(автоэнкодер, сам).__init__()
    self.latent_dim = скрытый_dim
    self.encoder = tf.keras.Sequential([
      слои.Свести(),
      слои.Dense (latent_dim, активация = 'relu'),
    ])
    self. decoder = tf.keras.Sequential([
      слои.Dense(784, активация='сигмоид'),
      слои.Изменить форму((28, 28))
    ])

  деф вызов(я, х):
    закодировано = само.кодировщик (х)
    декодированный = self.decoder (закодированный)
    вернуть декодированный

автоэнкодер = автоэнкодер (latent_dim)
  
  autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=losses.MeanSquaredError())
  

Обучите модель, используя x_train как в качестве входных данных, так и в качестве цели. Кодер научится сжимать набор данных из 784 измерений в скрытое пространство, а декодер научится реконструировать исходные изображения. .

  автоэнкодер.подходят (x_train, x_train,
                эпохи=10,
                перемешать = Верно,
                validation_data=(x_test, x_test))
  
Эпоха 1/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/шаг - loss: 0,0243 - val_loss: 0,0140
Эпоха 2/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0116 - val_loss: 0,0106
Эпоха 3/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0100 - val_loss: 0. 0098
Эпоха 4/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0094 - val_loss: 0,0094
Эпоха 5/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0092 - val_loss: 0,0092
Эпоха 6/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0090 - val_loss: 0,0091
Эпоха 7/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0090 - val_loss: 0,0090
Эпоха 8/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0.0089 - val_loss: 0,0090
Эпоха 9/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0088 - val_loss: 0,0089
Эпоха 10/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/шаг - loss: 0,0088 - val_loss: 0,0089

 

Теперь, когда модель обучена, давайте проверим ее, кодируя и декодируя изображения из тестового набора.

  encoded_imgs = autoencoder. encoder(x_test).пустой ()
decoded_imgs = autoencoder.decoder(encoded_imgs).numpy()
  
  n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
для я в диапазоне (n):
  # показать оригинал
  топор = plt.subplot (2, n, я + 1)
  plt.imshow (x_test [я])
  plt.title("оригинал")
  plt.gray()
  ax.get_xaxis().set_visible(False)
  ax.get_yaxis().set_visible(False)

  # отображение реконструкции
  топор = plt.subplot (2, n, я + 1 + n)
  plt.imshow(decoded_imgs[i])
  plt.title("реконструированный")
  plt.gray()
  ax.get_xaxis().set_visible(False)
  топор.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
  

Второй пример: шумоподавление изображения

Автоэнкодер также можно обучить удалять шум с изображений. В следующем разделе вы создадите зашумленную версию набора данных Fashion MNIST, применяя случайный шум к каждому изображению. Затем вы обучите автоэнкодер, используя зашумленное изображение в качестве входных данных и исходное изображение в качестве цели.

Повторно импортируем набор данных, чтобы исключить сделанные ранее изменения.

  (x_train, _), (x_test, _) = fashion_mnist.load_data()
  
  x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]

печать (x_train.shape)
  
(60000, 28, 28, 1)
 

Добавление случайного шума к изображениям

  шумовой_фактор = 0,2
x_train_noisy = x_train + шумовой_фактор * tf.random.normal(shape=x_train.shape)
x_test_noisy = x_test + шумовой_фактор * tf.случайный.нормальный (форма = x_test.shape)

x_train_noisy = tf.clip_by_value(x_train_noisy, clip_value_min=0., clip_value_max=1.)
x_test_noisy = tf.clip_by_value(x_test_noisy, clip_value_min=0., clip_value_max=1. )
  

Постройте зашумленные изображения.

  n = 10
plt.figure(figsize=(20, 2))
для я в диапазоне (n):
    топор = plt.subplot (1, n, я + 1)
    plt.title("оригинал + шум")
    plt.imshow (tf.squeeze (x_test_noisy [i]))
    plt.gray()
plt.show()
  

Определение сверточного автоэнкодера

В этом примере вы будете обучать сверточный автоэнкодер, используя слои Conv2D в кодере и слои Conv2DTranspose в декодере .

  класса Denoise(Модель):
  защита __init__(сам):
    супер(Подавить шум, сам).__init__()
    self.encoder = tf.keras.Sequential([
      слои. Ввод (форма = (28, 28, 1)),
      слои.Conv2D (16, (3, 3), активация = 'relu', отступ = 'то же', шаги = 2),
      слои.Conv2D (8, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2)])

    self. decoder = tf.keras.Sequential([
      слои.Conv2DTranspose(8, kernel_size=3, шаги=2, активация='relu', заполнение='такое же'),
      слои.Conv2DTranspose(16, kernel_size=3, шаги=2, активация='relu', заполнение='такое же'),
      слои.Conv2D(1, kernel_size=(3, 3), активация='сигмоид', заполнение='такое же')])

  деф вызов(я, х):
    закодировано = self.encoder(x)
    декодированный = self.decoder (закодированный)
    вернуть декодированный

автоэнкодер = Шумоподавление ()
  
  autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=losses.MeanSquaredError())
  
  autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train,
                эпохи=10,
                перемешать = Верно,
                validation_data=(x_test_noisy, x_test))
  
Эпоха 1/10
1875/1875 [==============================] - 8s 3ms/шаг - loss: 0.0169 - val_loss: 0,0107
Эпоха 2/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0095 - val_loss: 0,0086
Эпоха 3/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0082 - val_loss: 0,0080
Эпоха 4/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0078 - val_loss: 0,0077
Эпоха 5/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0076 - val_loss: 0. 0075
Эпоха 6/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0074 - val_loss: 0,0074
Эпоха 7/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0073 - val_loss: 0,0073
Эпоха 8/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0072 - val_loss: 0,0072
Эпоха 9/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0,0071 - val_loss: 0,0071
Эпоха 10/10
1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/шаг - loss: 0.0070 - val_loss: 0,0071

 

Давайте взглянем на сводку кодировщика. Обратите внимание, как изображения уменьшаются с 28×28 до 7×7.

  autoencoder.encoder.summary()
  
Модель&двоеточие; "последовательный_2"
_________________________________________________________________
 Слой (тип) Выходная форма Параметр #
================================================== ===============
 conv2d (Conv2D) (Нет, 14, 14, 16) 160
                                                                 
 conv2d_1 (Conv2D) (Нет, 7, 7, 8) 1160
                                                                 
================================================== ===============
Всего параметров & двоеточие; 1320
Обучаемые параметры & двоеточие; 1320
Необучаемые параметры & двоеточие; 0
_________________________________________________________________
 

Декодер увеличивает разрешение изображения с 7×7 до 28×28.

  autoencoder.decoder.summary()
  
Модель&двоеточие; "последовательный_3"
_________________________________________________________________
 Слой (тип) Выходная форма Параметр #
================================================== ===============
 conv2d_transpose (Conv2DTra (Нет, 14, 14, 8) 584
 nspose)
                                                                 
 conv2d_transpose_1 (Conv2DT (нет, 28, 28, 16) 1168
 выкуп)
                                                                 
 conv2d_2 (Conv2D) (Нет, 28, 28, 1) 145
                                                                 
================================================== ===============
Всего параметров & двоеточие; 1897
Обучаемые параметры & двоеточие; 1897
Необучаемые параметры & двоеточие; 0
_________________________________________________________________
 

Построение как зашумленных изображений, так и изображений с шумоподавлением, созданных автоэнкодером.

  encoded_imgs = autoencoder.encoder(x_test).numpy()
decoded_imgs = autoencoder.decoder(encoded_imgs).numpy()
  
  n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
для я в диапазоне (n):

    # отображать оригинал + шум
    топор = plt.subplot (2, n, я + 1)
    plt.title("оригинал + шум")
    plt.imshow (tf.squeeze (x_test_noisy [i]))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

    # отображение реконструкции
    bx = plt.subplot (2, n, я + n + 1)
    пл.заголовок("реконструированный")
    plt.imshow(tf.squeeze(decoded_imgs[i]))
    plt.gray()
    bx.get_xaxis().set_visible(False)
    bx.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
  

Третий пример: обнаружение аномалий

Обзор

В этом примере вы обучите автоэнкодер обнаруживать аномалии в наборе данных ECG5000. Этот набор данных содержит 5000 электрокардиограмм, каждая из которых содержит 140 точек данных. Вы будете использовать упрощенную версию набора данных, где каждый пример помечен либо 0 (соответствует аномальному ритму), либо 1 (соответствует нормальному ритму).Вы заинтересованы в выявлении аномальных ритмов.

Примечание: Это помеченный набор данных, поэтому вы можете сформулировать это как задачу контролируемого обучения. Цель этого примера — проиллюстрировать концепции обнаружения аномалий, которые вы можете применить к большим наборам данных, где у вас нет доступных меток (например, если у вас есть много тысяч нормальных ритмов и лишь небольшое количество аномальных ритмов).

Как вы будете обнаруживать аномалии с помощью автоэнкодера? Напомним, что автоэнкодер обучен минимизировать ошибку реконструкции.Вы будете обучать автоэнкодер только обычным ритмам, а затем использовать его для восстановления всех данных. Наша гипотеза состоит в том, что аномальные ритмы будут иметь более высокую ошибку реконструкции. Затем вы классифицируете ритм как аномалию, если ошибка реконструкции превышает фиксированный порог.

Загрузить данные ЭКГ

Набор данных, который вы будете использовать, основан на наборе данных с сайта timeseriesclassification.com.

  # Скачать набор данных
dataframe = pd.read_csv('http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/ecg.csv ', заголовок = нет)
необработанные_данные = кадр данных.значения
кадр данных.голова()
  
  # Последний элемент содержит метки
метки = необработанные_данные[:, -1]

# Другие точки данных - это данные электрокадриограммы
данные = необработанные_данные[:, 0:-1]

train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(
    данные, метки, test_size=0.2, random_state=21
)
  

Нормализация данных до [0,1] .

  min_val = tf.reduce_min(train_data)
макс_знач = тс.уменьшить_макс (поезд_данные)

train_data = (train_data - min_val) / (max_val - min_val)
test_data = (test_data - min_val) / (max_val - min_val)

train_data = tf.cast (train_data, tf.float32)
test_data = tf.cast (test_data, tf.float32)
  

Вы будете обучать автоэнкодер, используя только обычные ритмы, которые помечены в этом наборе данных как 1 . Отделите нормальные ритмы от аномальных ритмов.

  train_labels = train_labels.astype(bool)
метки_теста = метки_теста.astype (логическое значение)

normal_train_data = train_data[train_labels]
normal_test_data = test_data[test_labels]

аномальные_данные_поезда = данные_поезда[~метки_поезда]
аномальные_тестовые_данные = тестовые_данные[~тестовые_метки]
  

Постройте нормальную ЭКГ.

  plt. grid()
plt.plot(np.arange(140), normal_train_data[0])
plt.title("Нормальная ЭКГ")
plt.show()
  

Нарисуйте аномальную ЭКГ.

  plt.grid()
plt.plot(np.arange(140), anomalous_train_data[0])
пл.title("Аномальная ЭКГ")
plt.show()
  

Соберите модель

  класс AnomalyDetector (модель):
  защита __init__(сам):
    super(AnomalyDetector, self).__init__()
    self.encoder = tf.keras.Sequential([
      слои. Плотность (32, активация = "релу"),
      слои.Dense(16, активация = "relu"),
      слои.Dense(8, активация = "релу")])

    self.decoder = tf.keras.Sequential([
      слои.Dense(16, активация = "relu"),
      слои. Плотность (32, активация = "релу"),
      слои.Плотный (140, активация = "сигмоид")])

  деф вызов(я, х):
    закодировано = self.encoder(x)
    декодированный = self. decoder (закодированный)
    вернуть декодированный

автоэнкодер = Детектор аномалий()
  
  autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mae')
  

Обратите внимание, что автоэнкодер обучается с использованием только обычных ЭКГ, но оценивается с использованием полного набора тестов.

  история = autoencoder.fit(normal_train_data, normal_train_data,
          эпохи=20,
          размер партии = 512,
          validation_data=(test_data, test_data),
          перемешать = верно)
  
Эпоха 1/20
5/5 [==============================] - 1 с 33 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0.0576 - val_loss: 0,0531
Эпоха 2/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0552 - val_loss: 0,0514
Эпоха 3/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0519 - val_loss: 0,0499
Эпоха 4/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0483 - val_loss: 0,0475
Эпоха 5/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0445 - val_loss: 0,0451
Эпоха 6/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0. 0409 - val_loss: 0,0432
Эпоха 7/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0377 - val_loss: 0,0415
Эпоха 8/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0348 - val_loss: 0,0401
Эпоха 9/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0319 - val_loss: 0,0388
Эпоха 10/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0293 - val_loss: 0,0378
Эпоха 11/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0.0273 - val_loss: 0,0369
Эпоха 12/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0259 - val_loss: 0,0361
Эпоха 13/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0249 - val_loss: 0,0354
Эпоха 14/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0239 - val_loss: 0,0346
Эпоха 15/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0. 0230 - val_loss: 0,0340
Эпоха 16/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0.0222 - val_loss: 0,0335
Эпоха 17/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0215 - val_loss: 0,0331
Эпоха 18/20
5/5 [===============================] - 0 с 9 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0211 - val_loss: 0,0331
Эпоха 19/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0208 - val_loss: 0,0329
Эпоха 20/20
5/5 [===============================] - 0 с 8 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,0206 - val_loss: 0,0327
 
  пл.сюжет (история. история ["потери"], метка = "Потери на тренировках")
plt.plot(history.history["val_loss"], label="Потеря проверки")
plt.legend()
  

 

Вы скоро классифицируете ЭКГ как аномальную, если ошибка реконструкции превышает одно стандартное отклонение от нормальных тренировочных примеров. Во-первых, давайте построим нормальную ЭКГ из обучающей выборки, реконструкцию после ее кодирования и декодирования автоэнкодером и ошибку реконструкции.

  encoded_data = autoencoder.encoder(normal_test_data).numpy()
decoded_data = autoencoder.decoder (encoded_data).numpy()

plt.plot(normal_test_data[0], 'б')
plt.plot(decoded_data[0], 'r')
plt.fill_between(np.arange(140), decoded_data[0], normal_test_data[0], color='lightcoral')
plt.legend(labels=["Ввод", "Реконструкция", "Ошибка"])
plt.show()
  

Создайте аналогичный график, на этот раз для аномального тестового примера.

  encoded_data = автокодировщик.кодировщик (аномальные_тестовые_данные).numpy()
decoded_data = autoencoder.decoder (encoded_data).numpy()

plt.plot (аномальные_тестовые_данные [0], 'б')
plt.plot(decoded_data[0], 'r')
plt.fill_between(np.arange(140), decoded_data[0], anomalous_test_data[0], color='lightcoral')
plt. legend(labels=["Ввод", "Реконструкция", "Ошибка"])
plt.show()
  

Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий путем вычисления того, превышают ли потери реконструкции фиксированный порог. В этом руководстве вы рассчитаете среднюю среднюю ошибку для нормальных примеров из обучающей выборки, а затем классифицируете будущие примеры как аномальные, если ошибка реконструкции превышает одно стандартное отклонение от обучающей выборки.

Постройте график ошибки реконструкции на нормальных ЭКГ из тренировочного набора

  реконструкций = autoencoder.predict(normal_train_data)
train_loss = tf.keras.losses.mae (реконструкции, normal_train_data)

plt.hist(train_loss[Нет,:], bins=50)
plt.xlabel("Потеря поезда")
plt.ylabel("Нет примеров")
plt.show()
  

Выберите пороговое значение, которое на одно стандартное отклонение выше среднего.

  порог = np.mean(train_loss) + np.стандарт (поезд_потеря)
print("Порог: ", порог)
  
Порог&двоеточие; 0,03241627
 
Примечание: Существуют и другие стратегии, которые можно использовать для выбора порогового значения, выше которого тестовые примеры следует классифицировать как аномальные. Правильный подход будет зависеть от вашего набора данных. Вы можете узнать больше по ссылкам в конце этого руководства.

Если вы изучите ошибку реконструкции для аномальных примеров в тестовом наборе, вы заметите, что большинство из них имеет большую ошибку реконструкции, чем пороговое значение.Изменяя порог, вы можете настроить точность и полноту вашего классификатора.

  реконструкций = autoencoder.predict(anomalous_test_data)
test_loss = tf.keras.losses.mae (реконструкции, аномальные_тестовые_данные)

plt. hist(test_loss[Нет,:], bins=50)
plt.xlabel("Проверка потери")
plt.ylabel("Нет примеров")
plt.show()
  

Классифицировать ЭКГ как аномалию, если ошибка реконструкции превышает пороговое значение.

  по определению предсказать (модель, данные, порог):
  реконструкции = модель (данные)
  потеря = тс.keras.losses.mae (реконструкции, данные)
  вернуть tf.math.less (потеря, порог)

def print_stats (прогнозы, метки):
  print("Точность = {}".format(accuracy_score(метки, прогнозы)))
  print("Точность = {}".format(precision_score(метки, прогнозы)))
  print("Recall = {}".format(recall_score(метки, прогнозы)))
  
  preds = прогнозировать (автоэнкодер, тест_данные, порог)
print_stats (предыдущие, тестовые_метки)
  
Точность = 0,944
Точность = 0,9921875
Напомним = 0.

28571428571

Следующие шаги

Чтобы узнать больше об обнаружении аномалий с помощью автоэнкодеров, ознакомьтесь с отличным интерактивным примером, созданным Виктором Дибиа с помощью TensorFlow. js. Для реального случая использования вы можете узнать, как Airbus обнаруживает аномалии в данных телеметрии МКС с помощью TensorFlow. Чтобы узнать больше об основах, прочитайте этот пост в блоге Франсуа Шолле. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с главой 14 книги «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля.

Расшифровка кардиограммы – самый надежный метод диагностики

Кардиограмма печатается специальным устройством на пленке или бумаге. На графике показана деятельность сердца. Все болезни сердца диагностируются с помощью кардиограммы. С его помощью можно наблюдать за работой системы кровообращения, регулярностью и частотой сердечного ритма, обнаружить замедление и блокаду проводимости крови, выяснить, не подвергается ли какая-либо из тканей сердца кислородному голоданию, а также определить предварительно перенесли аневризмы и инфаркты.

Кроме того, расшифровка кардиограммы позволяет определить скорость сердечных сокращений (пульс). Норма здорового сердца взрослого человека в состоянии покоя составляет 60-80 ударов в минуту. Благодаря этому становится возможным идентифицировать такие явления, как мерцание и флаттер. При мерцании пульс может достигать 600 ударов в минуту, а при трепетании – 400.

Принцип ЭКГ заключается в том, что кардиограф записывает линии электрического напряжения, которые проходят от сердца по всему телу.Параметры этих волн характеризуют состояние сердца. Как и любые колебания, кардиоволны имеют амплитуду и величину, и расшифровка кардиограммы сводится к тому, что по этим показателям вычисляют частоту и силу расслабления и напряжения мышц сердца. На основании этих данных ставится диагноз больному. Кардиограмма сердца имеет пики, когда конкретная мышца напряжена, и минимальную амплитуду, когда она расслаблена.

На ЭКГ принято наносить символы в виде латинских букв, благодаря чему расшифровка кардиограммы становится более доступной и простой.Рассмотрим значения, присвоенные этим буквам.

Р — определяет состояние предсердий.

PQ — разрыв, показывающий момент напряжения обоих предсердий.

QRS – этими аббревиатурами обозначают фрагмент электрокардиограммы, на котором показана работа желудочков сердца.

Q – определяет уровень активности верхних долей сердца.

Р — показывает активность наружного отдела желудочков и нижнего отдела сердца.

ST является одним из основных показателей на электрокардиограмме. Выявляет деятельность обоих желудочков сердца. Особое внимание специалисты обращают на показатель Т, который показывает, что клетки мышечной ткани сердца находятся в нормальном состоянии. Именно по этой характеристике ЭКГ и происходит диагностика.

Разрыв между P и Q представляет собой временной интервал для передачи активности (т. е. энергии, силы) от предсердия к желудочку. В здоровом сердце он должен быть равен 0.12-0,1 секунды. А пики QRS должны проходить во временном интервале 0,06-0,1 секунды. По этому показателю также строится кардиодиагностика.

Выше были рассмотрены только самые основные характеристики, которыми обладает кардиограмма сердца. Его расшифровка специалистами подразумевает использование более конкретных и углубленных параметров (отдельно для каждой мышцы, клапана и сердечного сосуда). Это позволяет поставить более точный диагноз заболевания.

Следует помнить, что окончательную расшифровку кардиограммы должен проводить исключительно специалист.Имея какие-либо познания в области медицины, но не будучи врачом, вы сможете увидеть на ЭКГ лишь поверхностную картину сердца. Только кардиолог может поставить окончательный диагноз и назначить лечение!

Эхокардиограмма | Медицина Джона Хопкинса

Эхокардиограмма — это неинвазивная (кожа не прокалывается) процедура, используемая для оценки функции и структур сердца. Во время процедуры преобразователь (например, микрофон) излучает звуковые волны на частоте, слишком высокой, чтобы ее можно было услышать. Когда датчик помещается на грудь в определенных местах и ​​под определенным углом, звуковые волны проходят через кожу и другие ткани тела к тканям сердца, где волны отражаются или «эхо» от структур сердца. Эти звуковые волны отправляются на компьютер, который может создавать движущиеся изображения стенок и клапанов сердца.

Эхокардиограмма может использовать несколько специальных типов эхокардиографии, перечисленных ниже:

  • Эхокардиография в М-режиме. Этот простейший тип эхокардиографии дает изображение, похожее на запись, а не на реальную картину структур сердца.Эхокардиограмма в М-режиме полезна для измерения или просмотра структур сердца, таких как насосные камеры сердца, размер самого сердца и толщина стенок сердца.

  • Допплерэхокардиография. Этот допплеровский метод используется для измерения и оценки потока крови через камеры и клапаны сердца. Количество крови, выкачиваемой с каждым ударом, является показателем работы сердца. Кроме того, допплер может обнаружить аномальный кровоток в сердце, что может указывать на проблемы с одним или несколькими из четырех клапанов сердца или со стенками сердца.

  • Цветной допплер. Цветной допплер — это усовершенствованная форма допплеровской эхокардиографии. При цветовом допплеровском исследовании разные цвета используются для обозначения направления кровотока. Это упрощает интерпретацию допплеровского метода.

  • 2-D (двухмерная) эхокардиография. Этот метод используется, чтобы «увидеть» фактическое движение структур сердца. Двухмерное изображение эхосигнала выглядит на мониторе в виде конуса, и можно наблюдать движение структур сердца в реальном времени.Это позволяет врачу увидеть работу различных структур сердца и оценить их.

  • 3-D (трехмерная) эхокардиография. Метод 3-D эхо позволяет получать трехмерные изображения структур сердца с большей детализацией, чем 2-D эхо. Изображения в режиме реального времени или «в реальном времени» позволяют более точно оценить функцию сердца, используя измерения, сделанные во время сокращения сердца. Трехмерное эхо показывает улучшенные изображения анатомии сердца и может использоваться для определения соответствующего плана лечения человека с сердечным заболеванием.

Зачем мне может понадобиться эхокардиограмма?

Эхокардиограмма может быть выполнена для дальнейшей оценки признаков или симптомов, которые могут указывать на:

  • Атеросклероз. Постепенное закупоривание артерий жировыми материалами и другими веществами в кровотоке. Это может привести к проблемам с движением стенок или насосной функцией вашего сердца.

  • Кардиомиопатия. Увеличение сердца из-за толстой или слабой сердечной мышцы

  • Врожденный порок сердца. Дефекты одной или нескольких структур сердца, возникающие при формировании плода, такие как дефект межжелудочковой перегородки (отверстие в стенке между двумя нижними камерами сердца).

  • Сердечная недостаточность. Состояние, при котором сердечная мышца становится ослабленной или жесткой во время расслабления сердца, и кровь не может эффективно перекачиваться. Это может вызвать скопление жидкости (застой) в кровеносных сосудах и легких, а также отек (отек) стоп, лодыжек и других частей тела.

  • Аневризма. Расширение и ослабление части сердечной мышцы или аорты (крупная артерия, которая переносит насыщенную кислородом кровь от сердца к остальным частям тела). Аневризма может быть подвержена риску разрыва. .

  • Болезни клапанов сердца. Неисправность одного или нескольких сердечных клапанов, которая может вызвать нарушение кровотока в сердце. Клапаны могут сужаться и препятствовать прохождению крови через сердце или к легким и телу.Клапаны также могут стать негерметичными из-за утечки крови в обратном направлении. Эхокардиограмма также может выявить инфекцию ткани сердечного клапана.

  • Опухоль сердца. Опухоль сердца, которая может возникать на внешней поверхности сердца, в одной или нескольких камерах сердца или в мышечной ткани (миокарде) сердца.

  • Перикардит. Воспаление или инфекция сумки, окружающей сердце.

  • Перикардиальный выпот или тампонада. Мешок вокруг сердца может заполниться жидкостью, кровью или инфекцией. Это может сжать сердечную мышцу и помешать ей нормально сокращаться и перекачивать кровь. Это может вызвать такие симптомы, как головокружение, головокружение или опасное падение артериального давления.

  • Дефекты стенки предсердия или перегородки. Неправильные каналы между правой и левой сторонами сердца могут присутствовать при рождении или могут возникать в результате травмы или после сердечного приступа.Эти дефекты возникают в верхних камерах наполнения (предсердия) или нижних насосных камерах (желудочках). Это может вызвать сердечную недостаточность или плохой кровоток или увеличить риск инсульта.

  • Шунты. Шунты можно наблюдать при дефектах межпредсердной и межжелудочковой перегородок, а также при неравномерном токе крови из легких и печени.

Эхокардиограмма также может быть выполнена для оценки общей функции и общей структуры сердца.

У вашего врача могут быть другие причины рекомендовать эхокардиографию.

Каковы риски эхокардиограммы?

Эта процедура визуализации не является инвазивной и практически не несет риска. Вы можете испытывать дискомфорт от положения датчика, поскольку он может оказывать давление на поверхность тела. Для некоторых людей необходимость неподвижно лежать на столе для осмотра во время процедуры может вызвать некоторый дискомфорт или боль.

У вас могут быть другие риски в зависимости от вашего конкретного состояния здоровья.Обсудите любые опасения с врачом перед процедурой.

Как подготовиться к эхокардиограмме?

  • Ваш врач объяснит вам процедуру и спросит, есть ли у вас вопросы.

  • Как правило, вам не нужно проводить какую-либо подготовку, такую ​​как голодание или введение седативных средств.

  • Сообщите своему врачу обо всех рецептурных и безрецептурных лекарствах и растительных добавках, которые вы принимаете.

  • Сообщите своему врачу, если у вас есть кардиостимулятор.

  • В зависимости от состояния вашего здоровья ваш врач может запросить другой специальный препарат.

Что происходит во время процедуры?

Эхокардиограмму (ЭКГ) можно сделать амбулаторно или во время пребывания в больнице. Процедуры могут варьироваться в зависимости от вашего состояния и практики вашего врача.

Как правило, эхокардиограмма следует следующему процессу:

  1. Вы удалите все украшения или другие предметы, которые могут помешать процедуре. Вы можете носить очки, зубные протезы или слуховые аппараты, если используете что-либо из них.

  2. Вы снимете одежду выше пояса и получите платье для ношения.

  3. Вы ляжете на стол или кровать на левый бок. Под спину можно положить подушку или клин для поддержки.

  4. Вас подключат к монитору ЭКГ, который записывает электрическую активность сердца и контролирует сердце во время процедуры с помощью маленьких клейких электродов.Записи ЭКГ, регистрирующие электрическую активность сердца, будут сравниваться с изображениями, отображаемыми на мониторе эхокардиограммы.

  5. Комната будет затемнена, чтобы технолог мог видеть изображения на эхо-мониторе.

  6. Техник нанесет вам на грудь подогретый гель, а затем поместит на него зонд-датчик. Вы почувствуете легкое давление, когда технолог позиционирует датчик, чтобы получить желаемые изображения вашего сердца.

  7. Во время теста лаборант будет перемещать зонд датчика и оказывать различное давление, чтобы получить изображения различных мест и структур вашего сердца. Величина давления позади зонда не должна быть неудобной. Если это доставляет вам дискомфорт, сообщите об этом технологу. Вас могут попросить задержать дыхание, сделать глубокий вдох или даже понюхать нос во время процедуры.

  8. Если структуры вашего сердца плохо видны, лаборант может использовать внутривенное контрастирование, которое помогает лучше увидеть камеры сердца.Это контраст не на основе йода, поэтому вам не нужно беспокоиться, если у вас есть аллергия на креветок или моллюсков с этим типом контраста.

  9. После процедуры лаборант сотрет гель с груди и снимет накладки электродов ЭКГ. Затем вы можете одеться.

Что происходит после эхокардиограммы?

Вы можете вернуться к своей обычной диете и занятиям, если только ваш врач не скажет вам иначе.

Как правило, особого ухода после эхо нет.Y Ваш врач может дать вам другие инструкции после процедуры, в зависимости от вашей ситуации.

Следующие шаги

Прежде чем согласиться на тест или процедуру, убедитесь, что вы знаете:

  • Название теста или процедуры

  • Причина, по которой вы проходите тест или процедуру

  • Каких результатов ожидать и что они означают

  • Риски и преимущества теста или процедуры

  • Каковы возможные побочные эффекты или осложнения

  • Когда и где вы должны пройти тест или процедуру

  • Кто будет проводить тест или процедуру и какова квалификация этого человека

  • Что произойдет, если вы не пройдете тест или процедуру

  • Любые альтернативные тесты или процедуры, о которых стоит подумать

  • Когда и как вы получите результаты

  • Кому звонить после теста или процедуры, если у вас есть вопросы или проблемы

  • Сколько вам придется заплатить за тест или процедуру

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.