Вестник РУДН, серия Медицина, 1998 № 1

Р е д а к ц и о н н а я к о л л е г и я с е р и и

В.А. Фролов

доктор медицинских наук, профессор

главный редактор

В.Е. Дворников

доктор медицинских наук, профессор

ответственный секретарь

П.М. Киреев

доктор медицинских наук, профессор

Л.Г. Кузьменко

доктор медицинских наук, профессор

Н.А. Шувахина

кандидат медицинских наук, доцент

©© Российский университет дружбы народов, 1998 г.

©© Больничное объединение № 53 г. Москвы, 1998 г.

Около 25 лет продолжается сотрудничество кафедры госпитальной терапии Российского университета дружбы народов и Объединения 53 городской больницы, которая является клинической базой кафедры. Сотрудничество это многогранно и помимо обеспечения учебного процесса прежде всего направлено на то, чтобы не прекращался непрерывный цикл от возникновения научной идеи до ее материализации и внедрения в практику здравоохранения. В эту совместную работу больницы и кафедры для расширения и полноты исследований в решении частных вопросов привлекаются сотрудники других кафедр медицинского факультета Университета и научных учреждений Москвы.

В этой общей работе традиционными стали совместные публикации результатов научных работ.

В настоящем специальном выпуске «Вестника Российского университета дружбы народов» представлены новые результаты научных разработок, совместно прове-денных сотрудниками кафедры госпитальной терапии медицинского факультета и врачами отделений терапев-тического профиля базовой больницы № 53 г. Москвы.

Научная тематика кафедры и больницы посвящена наиболее актуальным проблемам сегодняшней практической медицины, прежде всего проблемам сердечно-сосудистых заболеваний. Приоритетным и оригинальным является изучение новых возможностей применения в клинике современной электрокардиографии 3-го и 4-го поколений.

Эти современные ЭКГ-системы, внедренные в практику работы больницы - электрокардиографическое картирование и ЭКГ высокого разрешения, являются отражением достигнутых успехов в развитии методов математического описания и обработки данных с использованием в анализе более сложных и содержательных характеристик и параметров с новым графическим отображением получен-ных результатов.

Проведенные экспериментальные исследования и использование их результатов в клинических наблюдениях показали, что эти методы превосходят общепринятую электрокардиографию по точности диагностики повторных инфарктов миокарда и инфарктов миокарда задней локализации, поражений миокарда при тестах с физической нагрузкой, при выявлении дополнительных предсердно-желудочковых проводящих путей и внутрижелудочковых блокад, желудочковой гипертрофии и др.

Актуальной остается проблема поражения внутренних органов при хронической алкогольной интоксикации (алкогольной болезни), изучение которой кафедрой и больницей осуществляется на протяжении длительного времени. Проблемой симптомов и синдромов заболеваний системы крови и кроветворения в клинике внутренних болезней занимается курс гематологии в составе кафедры госпитальной терапии. Перечисленные проблемы привлекают наибольшее внимание исследователей. Однако как у врачей больницы, так и у сотрудников кафедры есть и другие научные интересы. В связи с этим периодически выполняются работы, посвященные проблемам заболеваний системы дыхания, патологии позвоночника, определения эффективности антибактериальных препаратов и др. Резюмируя, следует сказать, что такое единство учебного процесса, научных исследований и практического здравоохранения является и традицией, и сегодняшним днем отечественной высшей медицинской школы.

Декан медицинского факультета РУДН академик МАН ВШ, профессор В.А. ФРОЛОВ

Главный врач Объединения 53 больницы г. Москвы Н.И. МОСИЕНКО

ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЯ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ - ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ И МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА

Г.Г.Иванов, В.Е.Дворников

Кафедра госпитальной терапии РУДН.

Москва, 117198, ул. Миклухо-Маклая, д. 8.

Медицинский факультет

В последние годы электрокардиография высокого разрешения (ЭКГ ВР) находит все более широкое применение в повседневной клинической практике. Однако в доступной литературе нет систематизированного теоретического обоснования использования метода, его возможностей и ограничений, сильных и слабых сторон. Практический врач вынужден использовать большое число различных журналов (кстати, большая часть так и остается недоступной), чтобы попытаться разобраться в сложном комплексе проблем возможностей прогнозирования развития угрожающих жизни аритмий с использованием одного из современных методов - метода ЭКГ ВР. Авторы при написании данной статьи исходили из необходимости в простой и доступной форме изложить указанные вопросы.

1. Механизмы развития желудочковых тахикардий и фибрилляции желудочков. Поздние потенциалы желудочков как маркеры электрической нестабильности миокарда

Многочисленные электрофизиологические исследования, проведенные в клинических условиях и у экспери-ментальных животных в течение последних десятилетий, позволили расширить наши представления о механизмах развития желудочковых тахикардий (ЖТ) и фибрилляции желудочков (ФЖ). Концепция, выдвинутая в ранний период интереса к проблеме внезапной сердечной смерти, согласно которой начало фатальных аритмий считалось случайным, оказалась недостаточно обоснованной (1). В 60-80-х годах наиболее интенсивно разрабатывались два подхода к уменьшению частоты внезапной смерти: создавались программы по реанимации при внезапной смерти (ВС) и предпринимались попытки идентификации больных с наиболее высоким риском ВС. Полученные данные свидетельствовали, что комплексный учет данных суточного мониторирования ЭКГ, величины фракции выброса из левого желудочка, а также продолжительности интервала QT и отношения периода напряжения к периоду изгнания значительно повышали достоверность прогнозирования возможной ВС.

В более поздних работах показано, что в патогенезе аритмий основную роль играют нарушения механизмов генерации и проведения импульса, или сочетание того и другого. Первая категория причин обусловлена нормальными или патологическими пейсмекерными механизмами, а также триггерными механизмами, приводящими к ранней или поздней постдеполяризации. Ненормальная автоматия возникает в поврежденных кардиомиоцитах и обусловлена уменьшением потенциала покоя, облегчающим спонтанную диастолическую деполяризацию. Аритмия при пейсмекерных механизмах возникает спонтанно, а триггерная - может быть вызвана только предшествующим импульсом, причем ранняя постдеполяризация чаще всего следует после замедления ритма, а поздняя - после ускорения. Если на клеточном уровне с помощью электрофизиологических исследований данные механизмы легко дифференцируемы, то подтвердить это на интактном сердце в условиях клиники значительно труднее.

Согласно современной модели развития угрожающих жизни аритмий, их генез рассматривается во взаимосвязи структурных и функциональных нарушений (2). Определяющим условием для возникновения летальных аритмий признается наличие структурной патологии сердца, которая превращается в нестабильный субстрат под действием различных функциональных факторов. В качестве таких структурных изменений, предопределяющих развитие желудочковых тахиаритмий, могут выступать инфаркт миокарда, гипертрофия и дилатация желудочков, воспаление и отек миокардиальной ткани. Эти изменения, по данным многих исследователей, составляют анатоми-ческий субстрат для возникновения ЖТ с различными механизмами.

Данные большинства исследователей говорят о том, что наиболее частым механизмом тахиаритмий является механизм повторного входа импульса re-entry (ри-энтри). Необходимыми условиями для его реализации являются наличие замедления проведения импульса и однонаправ-ленной блокады в каком-либо участке миокарда (рис. 1). Экспериментальные и клинические исследования показали наличие одностороннего и задержанного проведения фронта волны деполяризации в области с пограничной зоной некроза, вследствие нарушения межклеточных контактов в параллельно ориентированных волокнах, гетерогенности распространения и фрагментации волнового фронта деполяризации. И, как свидетельствуют результаты работ Kramer J.B. и соавт. (3), Pogwizd M.S и соавт. (4), необязательно наличие длинного пути вращения импульса, достаточно наличия небольшого диаметра ткани миокарда, изменившего свои электрофизиологические свойства вслед-ствие острой ишемии миокарда или гетерогенности его структуры из-за фиброзно-некротических изменений.

В развитии и поддержании желудочковых тахиаритмий участвуют различные электрофизиологические механизмы. Повышенный автоматизм или триггерная активность в волокнах Пуркинье, судя по многочисленным данным, участвует в генезе ЖТ у относительно небольшого количества больных. Об участии этого механизма косвенно свидетельствует возникновение желудочковых аритмий у больных на фоне бета-адренергической стимуляции или физической нагрузки и их подавление под действием бета-адреноблокаторов и блокатора кальциевых каналов - верапамила. В эксперименте показано, что альтернация длительности потенциала действия при острой ишемии миокарда может быть причиной аритмий и ФЖ. Полагают, что желудочковые аритмии при острой ишемии миокарда возникают не только по механизму ри-энтри, но и из-за замедления проведения и разницы в продолжительности монофазного потенциала действия внутри и вне ишемической (пограничной) зоны.

Рис. 1. Схема формирования задержки проведения и механизма ри-энтри

Наиболее изученным в эксперименте является моделирование механизма риэнтри при ИМ, где субстратом ЖТ данного механизма является зона миокарда, пограничная с некротизированной тканью, образованная из переплетенных между собой островков жизнеспособных миокардиальных волокон и соединительной ткани (5). В этом месте путь проведения импульса удлиняется из-за того, что островки соединительной ткани становятся барьерами на пути волны возбуждения, а скорость проведения замедляется в результате нарушения параллельной ориентации мышечных волокон. Интраоперационное трансмуральное картирование показало, что возможность запуска индуцируемой желудочковой тахикардии зависит от формирования этой петли ри-энтри, начало которой образуется зоной критического замедления проведения волны возбуждения в миокарде.

Сравнительно реже пароксизмальная ЖТ является результатом возникновения патологического автоматизма. Значение специфической проводящей системы для возник-новения и поддержания тахикардии остается неясным, как остаются неясными и электрофизиологические отличи-тельные особенности двунаправленной и двунаправленно-веретенообразной ЖТ.

В экспериментальных работах было показано возникновение блокады либо изменение скорости прове-дения возбуждения в ряде участков миокарда перед развитием фибрилляции. В этих условиях преждевременный импульс приводит к внезапному нарушению фронта распро-странения волны возбуждения. Поддержание фибрилляции осуществляется механизмом микрориэнтри. В развитии аритмий, возникающих по механизму ри-энтри, немаловаж-ное значение играет частота исходного основного ритма.

В экспериментальных и клинических исследованиях при использовании техники эпи- и эндокардиального картирования зона миокарда с замедленной проводимостью характеризовалась расширенными, фрагментированными желудочковыми комплексами сниженной амплитуды (6). Гетерогенность активации небольшого количества сохранившихся миокардиальных волокон, разделенных фиброзной тканью, по-видимому, объясняет такую харак-терную картину (фрагментированность) процесса деполяризации этой зоны миокарда. Поддерживающаяся циркуляция волны возбуждения может возникать в очень небольших (объем 5 см3) участках эпикарда, где регист-рируется фрагментарная активность. Медленное проведение объясняется сокращением числа контактов между мышеч-ными волокнами. Отдельные компоненты фрагментарных электрограмм отражают асинхронную электрическую активность изолированных волокон миокарда.

С появлением метода ЭКГ высокого разрешения с помощью усреднения сигнала стало возможным неинва-зивное выявление этих сигналов, названных поздними потенциалами желудочков (ППЖ). ППЖ регистрируются с поверхности тела в виде низкоамплитудной фрагменти-рованной электрической активности, локализованной в конце комплекса QRS и на протяжении сегмента ST (7). Таким образом, зоны миокарда с задержанной желудочковой деполяризацией могут представлять собой патологоанатомический субстрат для ри-энтри, а ППЖ являются маркерами этого аритмогенного субстрата.

2. Методы регистрации и некоторые требования

к системам ЭКГ ВР

Первоначально усреднение ЭКГ сигнала было использовано для регистрации потенциалов пучка Гиса с поверхности тела, которые выделяли на изоэлектричном участке сегмента P-Q. За годы, которые прошли с момента выполнения первых работ, проведенных в 1978 году E. Ber-bari и соавт. на животных (8) и J. Uter и соавт. у людей (9), метод проделал путь от экспериментальных макетных образцов и программного обеспечения до серийно выпускаемых изделий. В 1981 году J. Rozanski и соавт. использовали сигнал-усредненную ЭКГ для анализа ППЖ при хирургическом лечении ЖТ (10). Однако наибольший вклад в клиническое изучение метода внес M. Simson, выявивший взаимозависимость между ППЖ и индуцируемостью ЖТ (11, 12, 13).

В первое десятилетие использования метода было показано и считалось, что ППЖ представляют собой низкоамплитудные (с поверхности тела 5 - 20 мкВ) высокочастотные (свыше 20-50 Гц) электрические сигналы, которые локализуются в конце комплекса QRS или начале сегмента S-T. Из-за низкой амплитуды, практически неотличимой среди шумовых компонентов стандартного ЭКГ-сигнала, ППЖ на обычной ЭКГ не выявляются. Для их выделения используют три последовательных действия: усреднение ЭКГ сигнала (для снижения уровня шума), его многократное усиление и фильтрацию в различных частотных диапазонах.

Источниками шумов являются электромиографические потенциалы скелетных мышц, артефакты взаимодействия электродов с прилежащей тканью, электронный шум усилителей и фоновый (сетевой) шум. В современных технических средствах при соответствующем заземлении последние два источника шума практически незначительны по сравнению с физиологическими шумами. Поэтому очень важно, чтобы больной был в удобном положении и полностью расслаблен. Обработка кожи больного на месте наложения электродов спиртом или другим раствором и использование электродов с хлорсеребряным покрытием позволяют уменьшить электрическое сопротивление ткани.

Усреднение множественных идентичных кардиоциклов, которое положено в основу данного метода - усредненной ЭКГ (УС ЭКГ), или электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ ВР), позволяет выделять низкоампли-тудные полезные сигналы из «остаточных шумов». Наиболее распространенный подход - усреднение последовательных кардиоциклов (до 200-500), так называемое временное усреднение. Далее полученный усредненный электрокардиографический сигнал усиливается и подвергается частотному разложению и фильтрации. Принцип действия разложения ЭКГ сигнала на частотные составляющие спектра с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ) представлен на рис. 2.

Рис. 2. Принцип разложения ЭКГ-сигнала с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ)

Предпринимались попытки использования пространст-венного усреднения - когда усредняются потенциалы нескольких, отдаленных друг от друга пар электродов, а также анализ без усреднения ЭКГ сигнала (14, 15). Однако, несмотря на реальные преимущества (учет динамичности сигнала), из-за сложности достижения оптимального уровня соотношения сигнал/шум этот способ не получил широкого распространения. Данные различных методов неинвазив-ного выявления ППЖ приведены в результатах мультицент-рового исследования (16).

Для получения усредненного ЭКГ сигнала используются различные системы ЭКГ отведений, однако большая часть исследователей отдают предпочтение ортогональным отведениям (16, 17, 18). В большинстве существующих западных систем используют биполярные отведения с ортогональной схемой наложения электродов (рис. 3), а не корригированные ортогональные отведения по Франку (рис. 4), при использовании которых чаще отмечается больший уровень шума вследствие привнесения резисторами больших шумов.

Рис. 3. Схема наложения электродов с использованием биполярных ортогональных отведений

Рис. 4. Схема наложения электродов по Франку

Если для ранжирования используют кросскорреля-ционные программы, то предпочтительно определять коэф-фициент корреляции по показателям величин спада и подъема QRS. Для преобразования аналогового сигнала в цифровой используют АЦП, частота и разрядность которого должны быть не менее 1000 Гц и 12 бит соответственно.

Рис. 5. Принципиальная схема работы системы электрокардиографии высокого разрешения

В настоящее время существуют в достаточной степени обоснованные теоретически, проверенные в эксперименте и клинике предпосылки к использованию метода ЭКГ ВР. В 1991 году Комитетом экспертов, созданным при Европейской и Американской кардиологической ассоциации кардиологов, проведена работа по стандартизации метода ЭКГ ВР и предложен ряд рекомендаций по требованиям к техническим параметрам систем, их программному обеспе-чению, а также нормативным значениям анализируемых параметров, на основании которых дается заключение о наличии или отсутствии признаков поздних потенциалов желудочков.

К недостаткам метода усреднения сигнала следует отнести вероятность привнесения ошибки вследствие «сглаживания» сигналов высокой частоты в случае их не периодичности, изменений продолжительности и формы от цикла к циклу, а также при преобразовании в модуль. Последующее применение фильтров может искажать сигнал, создавая дополнительный шум или скрадывая полезный сигнал. Отмечено, что для точного анализа сигналов посредством методов когерентного усреднения необходимо применение различных методов синхронизации суммируемых сигналов: двухуровневого метода, метода оценивания временной задержки на основе нормали-зованных интегралов и метода согласованной фильтрации. Помимо программных и технических проблем следует отметить и влияние реально существующих физиологиче-ских условий и наличие большого количества переменных составляющих, влияющих на проведение в миокарде (ишемия, уровень катехоламинов и др.), изменения которых собственно в первую очередь влияют на показатели ЭКГ ВР и анализируются данным методом. Однако учет всех факто-ров представляет собой пока реально невыполнимую задачу.

При временном анализе рассматриваются амплитудные характеристики частотного спектра во времени в высокочас-тотном диапазоне ЭКГ-сигнала. Для этого ЭКГ-сигнал обрабатывается с использованием цифровых фильтров - устройств, преобразующих цифровые последовательности. В наиболее общем смысле цифровой фильтр представляет собой линейную инвариантную к сдвигу дискретную систему, которая реализуется на основе использования арифметического устройства с ограниченной точностью. Проектирование цифрового фильтра включает в себя три основных этапа: 1 - определение требуемых свойств системы; 2 - аппроксимацию этих требований на основе физически реализуемых дискретных систем; 3 - реализацию системы при использовании арифметики с ограниченной точностью. Цифровыми фильтрами, спроектированными каждый раз coответствующим образом, могут выполняться различные функции. Чаще всего применяются фильтры нижних частот, верхних частот, полосовые, режекторные. Применяются также многополосные цифровые фильтры и цифровые фильтры, выполняющие функции дифференциа-торов и функции преобразования Гильберта. При выборе структуры фильтра учитывают требования к точности выполняемых операций и к конструктивной реализации фильтра. Точно воспроизвести частотную характеристику идеального фильтра не представляется возможным. Поэтому в каждом конкретном случае, задавая требуемую характе-ристику цифрового фильтра, сразу же оговаривают, какие в данном случае отклонения считаются допустимыми от характеристики идеального фильтра.

Рис. 6. Принципиальная схема работы одно- и двунаправленных фильтров

Для анализа частотного спектра ЭКГ сигнала и выделения высокочастотных составляющих при низкочас-тотной фильтрации исследователями применялись различ-ные фильтры: 25, 40, 50, 100 Гц (20, 21). Наиболее часто используемыми для анализа ППЖ в настоящее время низкочастотными фильтрами являются 40 и 25 Гц. Фильт-руются и высокочастотные компоненты фильтром 250 Гц. Однако эти фильтры сами могут создать дополнительный шум («звон фильтра»). Для их устранения или уменьшения применяются двунаправленные фильтры. Интерпретация результатов считается корректной при остаточном шуме после фильтрации не выше 0.5 - 0.8 мкВ. Отмечено, что начало QRS лучше определять в нефильтрованном сигнале, который отображается при обычном усилении, так как потенциалы пучка Гиса в записях после фильтрации могут в ряде случаев ошибочно смещать начало QRS в сторону его уширения.

Один из важных вопросов, который является общим для всех классических методов спектрального оценивания, связан с применением функции окна, которое используется для управления эффектами, обусловленными наличием боковых лепестков в спектральных оценках. Боковые лепестки преобразования окна, иногда называемые просачиванием, будут изменять амплитуды соседних спектральных пиков. Для проектирования фильтров исполь-зуют различные типы окон. Они имеют важное значение и оказывают влияние на параметры частотного спектра при использования различных типов окон при выполнении частотного преобразования Фурье. Для ряда типовых окон заранее известны их частотные характеристики. Обычно частотная характеристика окна при графическом ее изображении имеет центральную часть - «главный лепесток», которым определяется почти вся энергия окна, и боковые части - несколько «боковых лепестков», амплитуда которых с увеличением частоты чаще всего быстро уменьшается. На рис. 7 показано, какой вид имеют характеристики быстрого преобразования Фурье для четырех наиболее часто используемых окон: прямоуголь-ного, Хэннинга (Юлиуса фон Ханна), Хэмминга, Блэкмана - Харриса. Из других окон, используемых изредка, отметим треугольное окно Бартлетта.

Рис. 7. Частотные характеристики ряда типовых окон с дискретно-временной функцией Хэмминга, Хэннинга (Юлиуса фон Ханна), Блэкмана-Харриса и прямоугольного типа

Наложение боковых лепестков от соседних спектральных периодов может привести к дополнительному смещению. Увеличение частоты отсчетов позволяет ослабить эффект наложения боковых лепестков. Из всех приведенных на
рис. 7 окон самый узкий главный лепесток имеет частотную характеристику прямоугольного окна, но зато у него самый высокий уровень боковых лепестков. «Просачивание» приводит не только к появлению амплитудных ошибок в спектре дискретных сигналов, но может также маскировать присутствие слабых сигналов и препятствовать их обнаружению. Ширина полосы частот главного лепестка позволяет судить о частотном разрешении. Очевидно, что снижение уровня боковых лепестков будет уменьшать смещение, однако это дается ценой расширения главного лепестка и приводит к ухудшению разрешения. Следова-тельно, должен выбираться какой-то компромисс между шириной главного лепестка и уровнем подавления боковых лепестков. Ширина полосы частот главного лепестка позволяет судить о частотном разрешении.

Стратегия выбора окна диктуется компромиссом между смещением из-за помех в области близких и дальних боковых лепестков. Например, если достаточно сильные компоненты сигнала расположены вблизи и на отдалении от слабой компоненты сигнала, то следует выбирать окно с одинаковым уровнем боковых лепестков около главного лепестка, с тем чтобы обеспечить малое смещение (рис. 8, а). Если же имеется одна сильная компонента, удаленная от слабой компоненты сигнала, то следует выбирать окно с быстро спадающим уровнем боковых лепестков (рис. 8, б). В том случае, когда необходимо обеспечить высокое разрешение между очень близкими компонентами сигнала и удаленные компоненты отсутствуют, вполне приемлемо использование окна и с увеличивающимся уровнем боковых лепестков, но зато с очень узким главным лепестком (рис. 8, в). Традиционным показателем является ширина полосы на уровне половины мощности.

Рис. 8. Стратегия выбора окна: а - окно со слабо изменяющимся уровнем боковых лепестков при наличии близкой и удаленной помех сравнимого уровня; б - окно с быстро спадающим уровнем боковых лепестков при наличии сильно удаленной помехи; в - нетрадиционное окно специальной формы с малыми ближними и возрастающими дальними боковыми лепестками при наличии очень близкой помехи (С.Л. Маргп-мл., 1990, с. 180)

При проведении обследований следует помнить о ряде требований и методических особенностях: рекомендуется использовать электроды с хлорсеребряным покрытием; для уменьшения входного импеданса тщательно обезжиривать кожу пациента в местах наложения электродов; если для ранжирования используется кросскорреляционные програм-мы, то необходимо выделять комплексы с коэффициентом корреляции не ниже 98%; величина снижения шума зависит от числа усредненных циклов, фонового уровня помех и характеристик используемых фильтров; уровень шума должен быть не более 1 мкВ при использовании узкополосного фильтра с частотой пропускания 25 Гц и менее 0.7 мкВ при фильтре 40 Гц.

Среди наиболее известных и распространенных в клинической практике коммерческих систем ЭКГ ВР можно перечислить ART-1200, MAC-1 и MAC-15, Hewlett Packard, Princeton-4202, LP-3000. Важно отметить, что все системы используют разные типы фильтров и имеют другие программно-технические особенности, что делает порой трудно сопоставимыми представляемые результаты. Так, по данным Tanigava N. и соавт. (22), которые анализировали методологические проблемы ЭКГ ВР, сравнение 4 систем (MAC 1, MAC 12, ART 101PC, FUKUDA VCM3000), показало, что при обследовании 163 больных признаки ППЖ при использовании MAC 1 выявлены в 14,1% случаев, МАС 15 - в 17,6%, ART 101PC - 20.0%, FUKUDA VCM3000 - 30,3%. Авторы не без оснований подчеркивают необходимость стандартизации используемых фильтров и отведений. Сходные данные и наличие различий при сравнении результатов различных систем ЭКГ ВР приводит в своем сообщении P. Macfarlane (18) (системы ART 1200 - версия 4.0 и Siemens Megacart версия 3.0). Автор подчеркивает необходимость создания верифицированной и тестированной базы данных ЭКГ ВР (по аналогии с имеющейся базой стандартной ЭКГ), которая позволила бы тестировать имеющиеся технические средства и программное обеспечение. На рис. 9 и 10 приведены примеры итогового документа выдаваемого приборами HEWLETT PACKARD и DEL MAR AVIONICS.

Рис. 9. Пример итогового документа прибора ЭКГ ВР фирмы HEWLET PACKARD

Рис. 10. Пример итогового документа прибора ЭКГ ВР фирмы DEL MAR AVIONIKC

Полученный электрокардиографический сигнал для диагностической оценки наличия ППЖ подвергается различным видам анализа: временному, спектральному анализу или спектрально-временному картированию, т.е. проводится обработка полученного усредненного ЭКГ сигнала с использованием различных программных средств и методов анализа.

1.3. Временной анализ

В основе метода регистрации ППЖ, так называемого «временного анализа» (time-domain) (метод Симсона), лежит усреднение ЭКГ сигнала трех ортогональных отведений X, Y, Z с последующей фильтрацией в частотном диапазоне 40-250 Гц и последующим анализом в их векторной суммарной величине V(x^+y^+z^) параметров, на основании значений которых делается заключение о наличии или отсутствии признаков ППЖ. Для этого анализируют следуюшие количественные показатели: 1 - продолжительность фильтрованного комплекса QRS (TotQRSF), 2 - продолжительность низкоамплитудных (менее 40 мкВ) сигналов в конце комплекса QRS (LAS40), 3 - среднеквадратичную амплитуду последних 40 мс фильтрованного комплекса QRS (RMS40). Эти традиционно используемые количественные параметры зависят от параметров выбранного низкочастотного фильтра. Важно еще раз отметить, что в различных системах при одном и том же низкочастотном фильтре количественные критерии патологичности указанных параметров имеют отличия (28). Это обусловлено использованием различных систем регистраций ЭКГ ВР, программных средств усреднения и фильтрации ЭКГ сигнала и особенностями контингента обследуемых лиц.

Как уже отмечалось, в настоящее время существуют принятые рекомендации параметров временного анализа, которые разграничивают область нормальных значений и электрокардиографический сигнал с признаками ППЖ (19) (табл. 1).

Т а б л и ц а 1

Параметры,разграничивающие область нормальных значений ЭКГ ВР и признаки ППЖ при использовании частотных фильтров 25 и 40 Гц

Показатель	Используемый частотный фильтр
	25 Гц	40 Гц
Поздние потенциалы желудочков есть, если
длительность фильтрованного сигнала QRS (Tot QRSF)	> 120 мс	>114 мс
среднеквадратичная амплитуда последних 40 мс (RMS40)	< 25 мкВ	< 20 мкВ
продолжительность низкоамплитудных сигналов в конце комплекса QRS (LAS40)	> 40 мс	> 38 мc

По данным большинства исследователей для фильтра 40-250 Гц, который используется наиболее часто, параметры TotQRSF > 110-120 мс, LAS40 > 38-40 мс и RMS40 < 16-20 мкВ считаются патологичными (28). Как правило, наличие двух или трех из этих критериев свидетельствует о наличии ППЖ, выход за нормальный диапазон сразу трех параметров улучшает предсказывающую ценность этого теста. Критерии оценки ЭКГ ВР по данным холтеровского мониторирования окончательно в настоящее время еще не установлены, хотя ряд рекомендаций представлен в опубли-кованных данных. Так, по данным Gomes J. и соавт., полученные при обследовании 20 здоровых лиц с исполь-зованием прибора Hewlett Packard модель 5600A значения RMS40 колебались от 14 до 81 мкВ, длительность фильт-рованного сигнала QRS комплекса - от 76 до 103 мс (23).

Нами на протяжении многих лет разрабатываются программы ЭКГ ВР, которые в настоящее время включают в себя усреднение по R и P зубцам, анализ усредненного сигнала с оценкой параметров поздних потенциалов желу-дочков и поздних потенциалов предсердий, спектральный анализ и спектрально-временное картирование. Для регистрации ЭКГ ВР использовали ЭКГ сигнал трех ортогональных X, Y, Z отведений по Франку. Для снижения кожно-гальванического сопротивления использовали элект-роды с серебряным покрытием, кожу под ними тщательно обрабатывали раствором спирта. Программные средства выполнены таким образом, что обеспечивалась обработка одного файла различными диагностическими программами (рис. 11).

Рис. 11. Экранное отображение начального этапа работы нашей программы ЭКГ ВР

На первом этапе проводится ввод ЭКГ сигнала произвольной длительности, задаваемой исследователем (в среднем 4-6 минут), и формируется первичный файл не- усредненной ЭКГ. Позже проводится процедура усреднения по R-зубцу (R-триггерный режим) или Р-зубцу (Р-триггерный режим). На рис. 12 представлен пример экранного отображения работы программы в режиме усреднения по R зубцу.

Рис. 12. Экранное представление одного из начальных этапов работы программы - режим усреднения по R зубцу. В левой верхней части - три ортогональные отведения (X, Y, Z), ниже - отображение режима усреднения (R), количество усредненных циклов, текущий при данном количестве усредненных циклов шум, левее - коэффициенты корреляции выбранных кардиоциклов относительно репрезентативного

Автоматически выбирается представительный комплекс и производится ранжирование последующих комплексов (QRS комплекс или Р зубец), идентичных выбранному. Усреднению подвергаются комплексы с коэффициентом корреляции 0.98-0.99, что позволяло надежно исключать из анализа экстрасистолы и комплексы с шумовыми помехами. Коэффициент корреляции может устанавливаться и произвольно. Как правило, для достижения оптимального снижения уровня шума (до 0.8-0.3 мкВ) требуется усреднение 200-300 кардиоциклов. Усредненные сигналы X, Y, Z отведений записываются в виде файлов в базу данных для последующего анализа с использованием других программ. В наших программах дополнительно рассчитываются показатели значения общей спектральной плотности всего фильтрованного комплекса QRS - TotRMSQRS. На следующем рисунке представлен пример итогового документа анализа ППЖ в модуле комплекса QRS (рис. 13.1 ) и отдельно взятых отведениях (13.2)

Рис. 13.1. Графическое и табличное представление результатов обработки усредненного сигнала ЭКГ трех ортогональных отведений: А - полученный усредненный и усиленный сигнал комплекса QRS, Б - фильтрованный сигнал, С - графическое и табличное представление параметров спектра и поздних потенциалов желудочков: длительность фильтрованного комплекса QRS (Total QRS), длительность терминальной части на уровне 40 uV (Under 40 uV), значения амплитуды последних 40 м/сек (Last 40 ms)

Рис. 13.2. Пример итогового документа анализа поздних потенциалов желудочков в отдельных отведениях (X, Y, X), а также в модуле

Однако, как уже отмечалось, в научной литературе активно обсуждаются как существующие идеологические проблемы самого метода, так и проблемы различий получаемых результатов, обусловленных отличием программного обеспечения и технических решений коммерческих систем. С целью анализа разработанного нами и широко используемого в России программного обеспечения проведено сравнение с программой фирмы Arrhythmia Resurch Tecnology (ART-1200, USA), которая нашла наибольшее распространение в США и Европе. Для этого сформирована база данных ЭКГ ВР, включающая 541 больного с различной патологией, в том числе с угрожаю-щими жизни аритмиями. Все файлы, записанные на нашей системе (QRSCard), трансформированы в формат ART-1200 и проведено сравнение полученных параметров, используемых для анализа ППЖ. Количество больных с признаками ППЖ в данной выборке составило 116 человек. При этом значения чувствительности и специфичности выявления больных с признаками ППЖ для нашей системы относительно ART-1200 составили: ART-1200 в автоматическом режиме анализа (без коррекции маркером выделяемых границ вручную) - QRSCard при автомати-ческом анализе 81 и 92% соответственно, ART-1200 с ручной коррекцией границ - QRSCard c ручной коррекцией - 70 и 93% соответственно. Анализ сравнения показателей ППЖ при использовании системы ART-1200 и QRSCard выявил высокое совпадение средних значений ППЖ (96%). Средние значения расчета в программе QRSCard при автоматическом режиме составили : Tot QRSF- 106+/-19 мс, Under40 - 38+/-17 мс, LAS40 - 24+/-16 мкВ, в программе ART-1200: 107+/-14 мс, 42+/-26 мс и 24+/-20 мкВ соответственно.

Исследование большого массива данных, а также известный факт влияния минимального изменения длительности фильтрованного сигнала QRS комплекса на амплитудные параметры терминальной части и «легкое» смещение результатов из области «нормы» в область «патологии» привели нас к выводу о целесообразности разделения получаемых результатов не только по принципу «да/нет», но и введения промежуточной градации «возможно наличие ППЖ». Данный вероятностный принцип давно и успешно используется в стандартной электрокар-диографии. Полученные нами результаты позволяют выделить следующие диапазоны и градации значений признаков ППЖ.

Т а б л и ц а 2

Значения показателей ЭКГ ВР, разграничивающие области их абсолютных значений, определяющих наличие признаков ППЖ (есть, возможно наличие, нет)

Показатель	П р и з н а к и ППЖ
	есть	возможно наличие	нет
Tot QRSF, мс	> 126	113 - 125	< 112
Under 40, мс	> 43	37 - 42	< 36
Last 40, мкВ	< 13	14 - 21	> 22

Как нам представляется, данный вероятностный принцип построения заключения позволяет более корректно охарак-теризовать имеющиеся изменения параметров ППЖ с учетом особенностей метода ЭКГ ВР, избежать ошибок при наличии пограничных значений.

1.4. Спектральный анализ и спектрально-временное картирование (спектрокардиография)

При спектральном анализе (fequency-domain) оцениваются изменения амплитудно-частотных характерис-тик определенного участка кардиосигнала. Наиболее часто для спектрального анализа используют метод БПФ, с помощью которого сигнал можно разложить на составляю-щие его колебания различной частоты и амплитуды. Основное требование при использовании БПФ - сигнал должен быть периодическим и непрерывным. Для удовлетворения этого условия применяют функцию «окна»: выделяют интервал ЭКГ сигнала (конечная часть комплекса QRS и начало сегмента ST), в котором при временном анализе определяют признаки ППЖ. Одновременно допускается, что это выбранное «окно» ЭКГ-сигнала постоянно повторяется без прерывания другими зубцами (Р,T), комплекс QRS и изоэлектрическим интервалом Т-Р (24, 25, 26).

Выбор длины времени «окна» является компромиссом между точностью локализации искомого низко амплитудного сигнала в пределах комплекса QRS (что означает выбор короткого периода) и сохранением спектрального разрешения (способности различать спект-ральные составляющие двух сигналов и более), так как с уменьшением ширины «окна» ухудшается спектральное разрешение, т.е. одно требует большей длины анализируе-мого сегмента, а втрое - коротких сегментов. Спектральная плотность мощности в этом интервале вычисляется по интегральным полосам частот, проводится анализ их значений и соотношений (доля высоких и низких частот). Эффект среднего значения интервала ЭКГ (влияние прямых электрических компонентов) на спектр минимален в частотах выше 10 Гц при анализе интервала длиной около 150 мс.

На точность измерения энергии в выбранном диапазоне частот влияет явление спектральной «утечки». Энергия исследуемой частотной полосы «утекает» частично в смежные частоты, тем самым уменьшая точность ее измерения. «Утечка» происходит из-за того, что вопреки требованию БФА к сигналу быть непрерывным, анализу подвергается лишь «временное окно» (т.е. часть комплекса QRS). По степени улучшения динамического диапазона функции «окна» располагаются в следующем порядке: Блэкмана-Харриса, Хэмминга, Хэннинга, прямоугольное «окно». Спектральное разрешение зависит от функции «окна» в обратно указанном выше порядке.

Спорным остается вопрос о необходимости исключения влияния постоянных электрических составляющих (ПЭС) в сигнале ЭКГ. Среднее значение ПЭС сегмента ST нарушает спектр при обработке функцией «окна», так как в большинстве случаев сегмент ST имеет амплитуду отнюдь не нулевого значения. Из-за линейности БПФ эта амплитуда будет определять не нулевое значение для частотных составляющих около 0 Гц, что оказывает влияние на результаты спектрального анализа. Иногда такая амплитуда настолько велика, что перекрывает другие компоненты ЭКГ сигнала. Одни исследователи этот фактор не учитывали, другие для устранения этой погрешности БПФ при анализе ППЖ исключали среднюю амплитуду обработанного «окном» сигнала ЭКГ. Однако при этом терялись характерные для сегмента ST изменения (смещение от изоэлектрической линии). Это вынудило некоторых исследователей полностью не устранять вклад ПЭС, а свести их влияние к минимуму, т.е. исключить частоты ниже 10 Гц. Влияние среднего значения интервала ЭКГ на спектр является минимальным при частотах более 10 Гц в случае анализа интервала продолжительностью около 150 мс. Таким образом, метод БПФ, дающий возможность оценивать энергию спектра частотных составляющих ЭКГ сигнала, имеет ряд недостатков: 1 - наличие cпектральной «утечки» при анализе коротких интервалов и как следствие этого необходимость использования математических функций «окон», которые сами ослабляют сигнал в интересущей частной области; 2 - чувствительность БПФ к изменению длины анализируемого сегмента; 3 - обратная связь между частотным и временным разрешением, из-за которой возникает трудность точной локализации ППЖ; 4 - функция БПФ предполагает устойчивость частотных составляющих исследуемого сигнала, что в дейст-вительности не совсем так. В тоже время этот подход позволяет решить проблемы, возникающие при использова-нии метода временного анализа (метод Симсона): на его результаты не влияют нарушения проведения по ножкам пучка Гиса, локализация инфаркта миокарда. Кроме того, метод не требует применения фильтров.

Спектрально-временное картирование (СВК), или спектральное картирование множественных сегментов, одним из первых применил Haberl (27). Принцип метода заключается в вычислении спектра движущегося во времен-ной оси «окна» в конечной части QRS и сегменте ST. По результатам расчетов строится трехмерный график частоты, времени и амплитуды. Вычисляется спектральная энергия при проведении БПФ 25 сегментов длиной 80 мс, смещенных на 3 мс друг от друга. В ранних работах по данной методике первый сегмент начинался на 52-й мс после окончания QRS, а последний - в 20 мс до него. Определялась степень корреляции между значениями час-тотного спектра 2-25 и первого сегмента. Коэффициенты корреляции указывали на степень схожести спектральных карт: нулевой коэффициент - две карты не похожи, единица - при идентичности карт. Вычислялся фактор нормальности (ФН) - соотношение между средним значением коэффициентов корреляции пяти последних сегментов и остальных, выраженное в процентах. Критерием наличия ППЖ являлось низкое значение ФН (менее 30%) в любом из X, Y, Z и в векторно суммированном отведениях.

Важным достоинством метода является возможность выделения сигналов ППЖ от шумовых по их типичной спектральной картине. Следовательно, при использовании этого метода имеется вероятность выявления ППЖ даже в единичных сердечных сокращениях. Клинические исследо-вания по выявлению больных с желудочковыми тахиаритмиями с использованием СВК показали хорошие результаты (27), в том числе у больных с нарушениями внутрижелудочкового проведения. Однако, по данным разных авторов, показатели чувствительности и специфич-ности колеблются в широких пределах (от 25-75% и 60-89%) у больных с постинфарктным кардиосклерозом без нарушений внутрижелудочкового проведения (27, 28). У больных с нарушением внутрижелудочкового проведения метод СВК был более чувствительным (93%), но менее специфичным (16%).

В последующем при СВК была использована авторегрессионная модель - метод адаптивного определения частот. В основе метода лежит оценка спектральной мощности путем выявления автокорреляционных коэффици-ентов временного сигнала. Спорным вопросом при использовании авторегрессионных моделей является определение оптимального количества коэффициентов, необходимого для адекватной оценки спектра. Если количество коэффициентов будет слишком мало, некоторые компоненты сигнала могут остаться вне анализа. Если оно будет слишком большим - появляются артефактные пики. Оптимальное количество коэффициентов выбирается субъективно, произвольно. Так же как и при СВК с использованием БПФ, вычисляется фактор нормальности, но уже путем деления не средних коэффициентов корреляции сегментов внутри комплекса QRS и сегмента ST, а абсолютной спектральной энергии указанных сегментов. Предполагается, что метод не требует использо-вания математической функции «окна», имеет минимум спектральной «утечки», частотное разрешение высокое даже при таком коротком сегменте, как 25 мс. Метод позволяет точно определить локализацию ППЖ во временном интервале ЭКГ. К недостаткам метода следует отнести возможность влияния различных стационарных шумов.

Другой метод выявления признаков ППЖ - это спектрально-турбулентный анализ (СТА), который базирует-ся на данных БПФ электрокардиографического сигнала между точками, расположенными за 25 мс до конца QRS и 125 мс после. Оценивают частично перекрывающиеся сегменты длительностью 24 мс, которые обрабатываются с шагом 2 мс. Далее анализируют 4 параметра: корреляцию между сегментами, стандартное отклонение, отношение корреляции небольших сегментов и спектральную энтро-пию. Оценивают балы от 0 до 4, патологией при СТА считается оценка от 3 до 4. Пример работы СТА, который используется в программном обеспечении фирмы Del Mar Avionics, приведен на рис. 14, а (норма) и 14, б (патология).

Рис. 14: а - фрагмент итогового документа с представлением спектрально-турбулентного анализа в трех отдельных отведениях (X, Y, Z), а также в модуле (спектрокардиограмма) у здорового пациента. Используется окно Blackman-Harris; б - то же у больного с перенесенным инфарктом миокарда

В нашей программе, написанной В.В. Ковтун, применен метод СВК, основанный на использовании множественных узкополосных фильтров. Программа позволяет проводить спектральный анализ различных участков кардиоцикла (зубцы P и T, комплекс QRS) с выделением временных, амплитудных и частотных характеристик любого выбранного в нем интервала. Одновременно анализируются показатели общей спектральной плотности, интегральной спектральной плотности любого исследуемого участка. Применение этой программы позволяет детально анализировать амплитудные, частотные и временные характеристики спектра исследуемого фрагмента ЭКГ сигнала. На основании полученных результатов строится двухмерный и трехмерный график частоты, времени и амплитуды частотных составляющих ЭКГ сигнала, который в общем виде представлен на рис. 15, а и 15, б.

Рис. 15. Двухмерное представление спектрально-временной карты с паттернами распределения выделенных максимумов по частоте и по времени. Вверху: N - номер выделенного экстремума; А - амплитуда, мкВ; Т - время от начала зубца Q, мс; F - частота выделенного пика, Гц; в правом верхнем углу - пример измерения в любой точке с помощью горизонтальных и вертикальных маркеров; 2, 3 - выделенные частотные максимумы в области зубца S; Б - трехмерное представление спектрально-временной карты, построенной в диапазоне 40-250 Гц; 2, 3 - вцыделенные частотные максимумы в области зубца S

С помощью данного метода определяли следующие амплитудно-частотные характеристики спектра зубцов Р или Т, комплекса QRS: 1 - общую спектральную плотность - ОСП; 2 - содержание в ней высокочастотных - свыше 20 Гц (ВЧ) и низкочастотных - менее 20 Гц (НЧ) составляющих ЭКГ сигнала (или 40 Гц - как точка разделения); 3 - отношение НЧ/ВЧ. Выделяли 3 частотных диапазона: до 20 Гц, 20-70 Гц; свыше 70 Гц; в них оценивали амплитудные (А1, A2, A3), временные (Т1, T2, T3) и частотные параметры максимального пика (экстремума) (рис. 16).

Рис. 16. Графическое и табличное представление одного из вариантов работы программы спектрально-временного картирования; а, б - трех- и двумерное представление амплитуд частот анализируемого фрагмента, параметры времени (от начала выделенного участка, мс), частоты (Гц) и амплитуды (мкВ) на месте пересечения вертикального и горизонтального маркера; с - амплитудные параметры спектра (общей спектральной плотности, высоких и низких частот); d - паспортные данные

На рис. 16 в правой верхней части представлены показатели ОСП, ВЧ и НЧ составляющих (с разграничением по 40 Гц); в левой части - двух- и трехмерное представление полученных амплитудных характеристик частного спектра QRS комплекса с разверткой по времени.

С помощью дополнительных функций в построенных спектрально-временных картах выполнялось автомати-ческое выделение локальных максимумов и графическое отображение распределения (паттернов) имеющихся максимумов (экстремумов) по частоте (F-режим) и по времени (Т-режим). Имелась также возможность последующей суммации сформированных карт распределе-ния частотных экстремумов и их паттернов с целью выявления наибольшей встречаемости на протяжении QRS комплекса или Р зубца, а также распределение по диапазонам частот.

Возможности использования частотно-временного анализа с использованием модификации преобразования Wigner (имеющего определенные преимущества при анализе нестационарных процессов) при анализе комплекса QRS представлены в работе Novak P. и соавт. (29). Авторы приводят данные обследования 11 здоровых лиц и 30 больных после перенесенного инфаркта миокарда. На рис.17 и 18 представлены типичные спектрально-временные карты у больного после перенесенного инфаркта миокарда с признаками ППЖ (рис. 17) и без признаков ППЖ (рис. 18) по данным традиционного временного анализа (метод Симсона). Авторы подчеркивают, что высокочастотные составляющие в комплексе QRS прослеживаются не только в конце (последние 40 мс), а на протяжении всего QRS комплекса и в целом вся частотно-волновая структура имеет очевидные и существенные отличия.

Рис. 17. Частотно-временной анализ с использованием модификации преобразования Wigner у больного с острым инфарктом миокарда и без признаков ППЖ (В и С), А - временной анализ по Симсону (по P. Novak)

Рис. 18. Частотно-временной анализ с использованием модификации преобразования Wigner у больного с острым инфарктом миокарда и признаками ППЖ по методу Симсона (С) (по P. Novak)

В последние годы большое число работ посвящено использованию нового метода обработки ЭКГ сигнала и представления амплитудно-частотных составляющих QRS комплекса с оценкой поздних потенциалов желудочков, так называемого «wavelet transform» (пакета фильтров для частотно-волнового преобразования). Наиболее часто использующимся видом «wavelet» преобразования является «Morlet’s wavelet», которая представляет собой новую концепцию «wavelеt» корреляционных функций. Данное направление работ представляется чрезвычайно интересным с учетом уже имеющихся данных о негомогенной деполяризации. Об этом свидетельствует наличие нарушений не только конечной части QRS комплекса, проявляющееся наличием ППЖ, но и более сложных нарушений хода волны возбуждения в начале и середине QRS комплекса. Этот метод имеет преимущества для выделения нестационарных характеристик изучаемого сигнала, что вероятно необходимо для исследования частотно-волновых составляющих кардиоцикла и отдельных его участков, в том числе без усреднения сигнала (30).

Как правило, анализу подвергается область от 40 до 100 Гц во временном интервале 25 мс до начала и 25 мс после окончания QRS комплекса. В ряде случаев используется мультипараметрический алгоритм, основанный на когерент-ном выявлении ряда локальных максимумов wavelet преобразования. Тестируются 7 основных последователь-ностей «wavelet» - Morlet’s wavelet и 6 первых производных. Первая производная чаще дает неинформативный результат, но все последующие могут быть классифицированы. На рис. 19 и 20 представлены результаты анализа с использованием «wavelet» преобразования у здорового испытуемого и боль-ного после перенесенного инфаркта миокарда По данным Reinhardt и соавт., которые проанализировали результаты 769 случаев у больных, перенесших инфаркт миокарда, комбинация «wavelet» корреляционной функции и парамет-ров ППЖ при временном анализе повысила общую предска-зывающую ценность с 52 до 72% при ИМ нижней лока-лизации и с 64 до 76% при ИМ передней локализации (31).

Рис. 19. Представление результатов анализа с использованием пакета специальных фильтров для частотно-волнового преобразования (wavelet transform): а - у здорового человека; б - у больного с желудочковой тахикардией (по O. Meste, 1994)

Рис. 20. Представление результатов анализа с использованием пакета специальных фильтров для частотно-волнового преобразования (wavelet transform) в двух- и трехмерном представлении: а - у здорового человека; б - у больного с желудочковой тахикардией (по O. Meste, 1994)

1.5. Воспроизводимость различных методов анализа ППЖ

Одной из характеристик любого диагностического метода, определяющей его ценность, является воспроизво-димость полученных при его использовании результатов. Какова же воспроизводимость методов анализа ППЖ и какие факторы влияют на нее? Интерес к изучению данной характеристики ЭКГ ВР диктуется также необходимостью использования этого метода для исследования эффекта антиаритмических медикаментозных и хирургических вмешательств на ППЖ, т.е. необходимо точно знать: изменения ППЖ происходят под воздействием этих вмешательств или в силу собственной вариабельности параметров ЭКГ ВР. Предполагается, что воспроизводи-мость метода ЭКГ ВР, в первую очередь, зависит от технической стороны метода, включающей позиции электродов, уровень регистрируемого шума, нестабильность триггера, устойчивое и корректное определение начала и конца комплекса QRS (32).

Визуальный анализ, использованный в ранних исследованиях, казалось, сделал метод субъективным. Он зависел от выбранных критериев определения начала и конца QRS, от опыта исследователя. Однако изучение воспроизводимости параметров ППЖ в коротком и длинном промежутке времени, а также сравнение результатов, полученных различными исследователями, показало их высокую корреляцию. Dennis и др. (33) у 8 больных без пароксизмов ЖТ в анамнезе получили устойчивое отсутствие ППЖ, а у 11 из 12 больных с ЖТ - воспроизводи-мое наличие ППЖ. Однако у 3 больных с положительным тестом на ППЖ отмечались выраженные изменения времени желудочковой активации (до 20 мс). Анализ результатов автоматизированных алгоритмов также показывает высокую воспроизводимость параметров временного анализа ЭКГ ВР. Borbola и др. (34) у 60 больных ИБС с артериальной гипертензией получили коэффициенты корреляции для TotQRSF и LAS40 r1 = 0.99 и r2 = 0.97 соответственно в недельном промежутке времени между обследованиями. Степень корреляции снижалась до r = 0.96 и r = 0.93 при увеличении уровня шума от < 0.8 мкВ до 0.8 - 1.4 мкВ.

Vatterott P. и соавт. (35) установили корреляцию вариабельности TotQRSF с вариацией уровня шума при последовательных регистрациях. Для получения воспроиз-водимых результатов уровень шума в повторных ЭКГ ВР должен быть одинаковым. Сходные данные с рекоменда-цией обязательного учета уровня шума при сравнении получаемых результатов приводит в своем сообщении Christiansen E и соавт. (36). По данным авторов, при обследовании 188 больных с 15-минутным интервалом с усреднением до уровня шума 0.2 мкВ при первой и 0.4 мкВ при второй записи установлено увеличение длительности фильтрованного сигнала на 12+/-14 мс, значений LAS40 на 10+/-10 мс и снижение RMS40 на 19+/-22 мкВ. Значения RMS40 варьируют значительно в течение нескольких дней до 13 мкВ (r = 0.83). Отмечено ухудшение во времени корреляции RMS40 (через 2 часа r = 0.92; через 24 часа r =
= 0.68 и через 1 неделю r = 0.64). Временные параметры ЭКГ ВР лучше воспроизводимы при низкочастотном фильтре 40 Гц по сравнению с 25 Гц (37).

Спектральные методы идентификации ППЖ отличаются более низкой воспроизводимостью. Во всех исследованиях значения воспроизводимости как диагностических заключений, так и числовых значений спектрально-временного картирования были хуже, чем временного анализа (38). А метод спектрального анализа и спектрально-турбулентного анализа занимали промежуточное положение по изменчивости числовых значений (39).

Чем объяснить плохую воспроизводимость показателей спектральных методов и особенно спектрально-временного картирования? Можно предположить нескольких причин. Первая - это трудность корректного определения конца комплекса QRS, что часто представляет собой трудную задачу при автоматическом компьютерном анализе ЭКГ. Замечено, что небольшие сдвиги в локализации начального сегмента вызывали изменения фактора нормальности от нормального к патологическому или наоборот. Вторая - отсутствие учета вклада прямых электрических составляю-щих ЭКГ при анализе определенных ее интервалов. Третья - возможное влияние уровня шума на показатели спектрального анализа и СВК, хотя изначально предполагалась меньшая зависимость этих методов от уровня шума. Данный вопрос требует отдельного изучения. Другим фактором, влияние которого невозможно проследить при усреднении последовательных кардио-циклов, является, возможно, неустойчивый характер сигнала ППЖ. Так, El-Sherif и др., используя низкошумовые электрокардиограммы, наблюдали варьирование низкоам-плитудных потенциалов в конце комплекса QRS по типу блокады Венкебаха (40).

Воспроизводимость методов ЭКГ ВР при повторных исследованиях в коротком (5-10 минут) и длительном промежутке (7-10 дней) была проведена в наших исследованиях совместно с Б.Б. Куламбаевым и А.С. Cмет-невым. Для исследования воспроизводимости методов анализа ППЖ проводили повторные регистрации ЭКГ ВР у 53 человек (среди них 26 человек с желудочковыми аритмиями). На этот предмет были исследованы два метода анализа ППЖ: временной анализ (ВА) и спектрально временное картирование (СВК) с вычислением фактора нормальности (ФН).

У 12 из 52 человек выявлены признаки ППЖ методом временного анализа. При повторной регистрации через 5-10 минут еще у одного больного появились признаки ППЖ, а у 2 пациентов выявленные при первом обследовании ППЖ - не обнаружены. Другими словами, в 94% случаев при повторном исследовании получены конкордантные резуль-таты. Кроме воспроизводимости диагностических заключе-ний, анализировалась динамика изменений абсолютных значений показателей, результаты которых представлены в табл. 3.

Т а б л и ц а 3

Ближайшая воспроизводимость параметров временного анализа

Значимых изменений параметров ВА не отмечено. Коэффициенты корреляции Пирсона были высоко достоверны для всех параметров. Для анализа уровня шума на воспроизводимость методов проводили анализ раздельно для уровня шума < 0.5 мкВ и > 0.5 мкВ. При этом отмечалась тенденция к ухудшению воспроизводимости при уровне шума 0.5-1.0 мкВ. На исходной ЭКГ ВР при СВК (фактор нор-мальности) у 8 больных имелись признаки ППЖ. Через 10 минут у 3 из них значения ФН повысились (нормализовались) и у 2 появились признаки ППЖ. Анализ количественных значений ФН по отведениям показал значительную их вариацию. Коэффициенты корреляции ФН в отведениях X, Z и модуль в двух последовательных исследованиях были примерно одинаковыми (r = 0.74; 0.78; 0,70 соответственно). Наиболее низкая воспроизводимость ФН отмечена в отведении Y. Результаты анализа отдаленной воспроизводимости (табл. 4 ) также не выявили значимых различий между средними значениями повторных исследований и наличие высоких коэффициентов корреляции (r=0.88-0.95, P < 0.0001).

Т а б л и ц а 4

Анализ отдаленной воспроизводимости показателей ЭКГ ВР

Показатель	Первая регистрация	Повторная регистрация (через неделю)	Р	Коэффициент корреляции Пирсона
Tot QRS, мс	95+/-18	89+/-15	0.88	0.0002
LAS40, мс	43+/-25	42+/-22	0.95	0.0003
RMS40, мкВ	24+/-29	21+/-23	0.95	0.0001
ФН
Отв. Х, %	80+/-29	84+/-20	0.57	0.03
Отв. Y, %	77+/-20	72+/-16	0.63	0.01
Отв. Z, %	80+/-20	86+/-14	0.42	0.01
Модуль, %	86+/-25	89+/-11	0.72	0.004

Cледует упомянуть, что алгоритм определения окончания комплекса QRS предполагает 2-кратное превышение амплитуды «полезного» ЭКГ сигнала над уровнем шума в сегменте S-T. В связи с этим очевидно, что небольшое изменение уровня шума при повторной регистрации могло привести к сдвигу конца QRS в ту или иную сторону и соответственно к вариациям параметров ЭКГ ВР. Однако не всегда колебания уровня шума объясня-ли плохую воспроизводимость. Как показало исследование воспроизводимости данных временного анализа и ФН у больных с желудочковыми аритмиями и ППЖ (+) и без признаков ППЖ (-), средний коэффициент корреляции параметров ВА при повторной регистрации в группе с наличием ППЖ имел значение r = 0.90, в группе без ППЖ - 0.98 (P < 0.01) (табл. 5).

Т а б л и ц а 5

Воспроизводимость данных временного анализа и ФН

в группах больных с и без признаков ППЖ

Показатель	ППЖ (+)		ППЖ (-)
	r	P	r	P
BA: TotQRS, мс LAS40, мс RMS40, мкВ	0.96 0.92 0.82	0.0001 0.0001 0.0001	0.99 0.99 0.96	0.0001 0.0001 0.0001
CBK X Y Z Модуль	0.83 0.67 0.74 0.83	0.0001 0.0005 0.0001 0.0001	0.76 0.69 0.75 0.73	0.0001 0.009 0.0003 0.0005