ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Применение мультифрактального анализа кратковременных рядов вариабельности сердечного ритма при оценке результатов лечения артериальной гипертензии

Читать Борисов Василий Ильич, Кубланов Владимир Семенович Применение мультифрактального анализа кратковременных рядов вариабельности сердечного ритма при оценке результатов лечения артериальной гипертензии // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2014. — №3. — Стр. 134-143.

Борисов Василий Ильич - аспирант, Уральский федеральный университет им. Первого президента России Б.Н. Ельцина, 620002, Российская Федерация, г. Екатеринбург, ул. Мира 19, vi.borisov.official@gmail.com

Кубланов Владимир Семенович - доктор технических наук, профессор, Уральский федеральный университет им. Первого президента России Б.Н. Ельцина, 620002, Российская Федерация, г. Екатеринбург, ул. Мира 19, kublanov@mail.ru

Целью данной работы являлась оценка информативности и эффективности применения мультифрактального формализма и методов нечеткой логики при анализе временных рядов вариабельности сердечного ритма. Эти ряды были получены в ходе коротких (пятиминутных) функциональных исследований, проведенных с целью идентификации пациентов, принадлежащих к группам разного нозологического статуса. В ходе исследований были использованы: метод мультифрактального флуктуационного анализа; теория нечетких множеств; пакет прикладных программ MATLAB . Полученные результаты значений ширины мультифрактального спектра двух функциональных состояний (нозологических статусов) пациентов анализировались с помощью алгоритма нечеткой кластеризации. Изменения центров кластеров позволяют идентифицировать отличия нозологических статусов пациентов на основе данных для рядов вариабельности сердечного ритма, полученных при выполнении пассивной ортостатической пробы. Эти нозологические статусы соответствуют характеристикам здоровых и больных пациентов II-III степени артериальной гипертензии, у которых наблюдается клинически доказанное улучшение состояния после прохождения курса лечения.

Ключевые слова: биомедицинские сигналы, анализ вариабельности сердечного ритма, методы нелинейной динамики, методы нечеткой логики, временные ряды, мультифрактальный анализ, алгоритм нечеткой кластеризации, результаты функциональных исследований, biomedical signals, anal