Способ определения стресса


 


Владельцы патента RU 2531443:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского" (RU)

Изобретение относится к области медицины, а именно к диагностике и физиологии. Выполняют регистрацию значений R-R интервалов сердечного ритма и обработку полученной последовательности R-R интервалов. Длительность последовательности R-R интервалов выбирают не менее чем 300 сек. После чего разбивают последовательность R-R интервалов на окна данных A1…An длительностью 75 сек≤А≤300 сек с шагом В сдвига окна 1 сек≤В≤10 сек. Далее для каждого окна данных: производят частотное преобразование Фурье с получением значений спектра мощности исходного окна, интегрируют полученные спектры мощности по всем частотам в пределах не менее чем 0,015-0,6 Гц с получением суммарной мощности TP вариабельности сердечного ритма, вычисляют мощность в нижнем диапазоне частот PLF - не менее чем в диапазоне 0,04-0,15 Гц, вычисляют мощность в высоком диапазоне частот PHF - не менее чем в диапазоне 0,15-0,6 Гц, вычисляют соотношение PLF/PHF; нормируют полученные наборы значений TP и соотношений PLF/PHF с получением стандартизованных значений X1…n ряда значений TP и стандартизованных значений Y1…n ряда значений PLF/PHF. Вычисляют функцию анализа синфазности для каждого окна данных f1…n=(sinX1…n-sinY1…n)/|sinX1…n-sinY1…n|. Делают вывод о наличии или отсутствии стрессового состояния путем анализа полученных значений f1…n. Способ позволяет повысить достоверность диагностики начала стрессового состояния человека за счет анализа R-R интервала. 2 пр., 1 ил.

 

Область техники, к которой относится полезная модель

Изобретение относится к области медицины, а именно к измерениям для диагностических целей и может быть использовано для оценки функционального состояния людей, например, выполняющих ответственную работу и задачи, таких как авиадиспетчеры, водители и пилоты пассажирских видов транспорта и др.

Ввиду того что стресс является неспецифической системной стадийной физиологической реакцией организма на повреждение или его угрозу (Парин С.Б. «Люди и животные в экстремальных ситуациях: нейрохимические механизмы, эволюционный аспект» Вестник НГУ. Серия: Психология. 2008, Том 2, выпуск 2, С.118-135), то стресс как состояние также стадиен. Соответственно методы диагностики стресса должны включать в себя определение стадии, так как это обуславливает меры, которые должны быть предприняты по устранению стресса (на разных стадиях они разные.) На данный момент отсутствуют неинвазивные способы определения стадии стресса. Существуют инвазивные способы - химический анализ крови на уровень кортизолы, опиоидов и прочее, но данные методы не всегда применимы, особенно они не подходят для непрерывного мониторинга. Соответственно актуальной является задача разработки неинвазивных методов диагностики стадий стресса, особенно оперативная диагностика на ранних стадиях, а именно определение момента запуска стресс-реакции.

Предшествующий уровень техники

Стресс играет ключевую роль в развитии множества соматических и неврологических заболеваний. Термином «стресс» принято обозначать как сильные неблагоприятные физические и/или психогенные внешне средовые воздействия, так и развивающееся под их влиянием состояние психофизиологического напряжения, исходно служащее для приспособления человека к новым условиям среды. Стресс как хроническое психофизиологическое перенапряжение может провоцировать манифестацию или обострение симптомов болезни, служить одним из факторов риска или усугублять тяжесть ее течения. Кроме того, эмоциональное перенапряжение снижает продуктивность и качество выполняемых человеком работ. Выявление стрессового состояния позволит предотвращать многие нежелательные несчастные случаи, связанные с решением людьми сложных технических задач (управление техническими системами, диспетчерские системы), а также предотвратить многие заболевания, связанные с психофизиологией, включая гипертоническую болезнь, инсульты, инфаркты, онкопатологию и др.

Клиническими коррелятами хронического эмоционального стресса являются и пограничные нервно-психические тревожные и депрессивные расстройства, резко снижающие качество жизни людей (Александровский Ю.А., 2000 Социально-стрессовые расстройства // Обозр. психиат. и мед. психол., 1992. №2. С.5-10; Харитонов С.В. Психофизиология неврозов / С.В. Харитонов, В.Я. Семке, М.М. Аксенов // Журн. неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. - 1999. - №6. - С.59-62). Негативное влияние на здоровье оказывает прежде всего хронический эмоциональный стресс, и это влияние опосредуется сопряженными с ним неблагоприятными эндокринными, нервно-мышечными и вегетативными изменениями (Пшенникова М.Г. Феномен стресса. Эмоциональный стресс и его роль в патологии / М.Г. Пшенникова // Патологическая физиология и экспериментальная терапия. 2000. - №3. - С.20-25; Подчуфарова Е.В. Хронические боли в спине: патогенез, диагностика, лечение / Е.В. Подчуфарова // Российский медицинский журнал. 2003. - Т.11. - №25. - С.32-37; Яхно Н.Н., Парфенов В.А. «Частная неврология» 2006).

Для экспресс-диагностики стресса используется ряд вербальных шкал и опросников, направленных на определение уровней тревоги и депрессии. Такие опросники, как, например, Шкала депрессии Цунга (Zung Self-Rating Depression Scale), Опросник Бека (Beck Questionnaire), Шкала самооценки депрессии Уэйкфилда (Wakefield Self-Assessment Depression Inventory), Шкала госпитальной тревоги и депрессии (Hospital Anxiety and Depression Scale), Оценочная шкала депрессии Гамильтона (Hamilton Rating Scale for Depression), Шкала тревоги Спилбергера (Spilberger Anxiety Inventory хорошо зарекомендовали себя при диагностике уровня хронического стресса. При их использовании обследуемому предоставляется текст с утверждениями либо вопросами и возможные варианты ответов, каждый из которых оценивается определенным числом баллов. Обработка результатов включает суммирование балльных оценок выбранных пациентом ответов, а интерпретация данных основана на сравнении полученной суммы с предлагаемыми диагностическими критериями. Преимуществами подобных шкал является быстрота исследования и обработки результатов. К недостаткам относится очевидность для испытуемого направленности вопросов, что часто провоцирует защитную реакцию на обследование в виде сознательного искажения ответов в случаях, когда у человека имеется потребность выглядеть в глазах экспериментатора определенным желательным образом. Поскольку возможность выявления и коррекции таких искажений в упомянутых тестах не предусмотрена, то достоверность результатов может оказаться невысокой. Во-вторых, такого рода шкалы не позволяют проводить динамическое наблюдение за испытуемым поскольку данные при первом обследовании ответы легко запоминаются и нередко автоматически воспроизводятся при повторных опросах, что искажает результаты повторного тестирования.

Наряду с вербальными опросниками для определения уровня стресса используются также и проективные методики, из которых наиболее популярным является цветовой тест или метод цветовых выборов М. Люшера и его многочисленные модификации (Собчик Л.Н. Стандартизированный многофакторный метод исследования личности (MMPI) / Л.Н. Собчик. СПб., 2004. - 251 с.). Преимуществами теста Люшера служат его привлекательность для пациентов (отказов от обследования практически не встречается), простота использования, краткость исследования, относительная независимость результатов от уровня образования, социального статуса, возраста, интеллекта и сознательных установок человека. К недостаткам относят возможность влияния на результаты ситуативных и сиюминутных (например, характер освещения комнаты) факторов. Кроме того, убедительных доказательств теоретической валидности этого теста до сих пор не получено, что ставит под сомнение достоверность результатов диагностики уровня тревоги и тем более личностно-типологических свойств испытуемого. В этой связи эти шкалы не позволяют наблюдать за динамикой эмоционального состояния человека на протяжении коротких, исчисляемых часами или одним днем промежутков времени.

В экспериментальных целях для оценки уровня стресса осуществляется анализ пространственно-временных параметров мимики, пантомимики, движений глаз, тембра и интонаций. Недостатком такого рода исследований является необходимость жесткой стандартизации условий исследования и их трудоемкость, что делает непригодным их проведение для обследования больших групп людей, подверженных риску эмоционального стресса (Г.Э. Бреслав. Психокоррекция детской агрессивности. Учебное пособие. СПб. 2004. 144 с.).

Принципиально другой подход к распознаванию стресса включает регистрацию физиологических параметров, служащих биологическими коррелятами психического стресса, таких как частота сердцебиений и дыхания, уровень кровяного давления, тремор и подвижность, глазодвигательные реакции (Eyetracker), кожно-гальваническая реакция. Эти методы составляют стандартный комплект полиграфа (Rice KM, Blanchard ЕВ, Purcell М. Biofeedback treatments of generalized anxiety disorder: preliminary results. Biofeedback and Self-Regulation 1993; 18:93-105; Kim M.H. Effects of a visual feedback device for hip adduction on trunk muscles and sitting posture in … 2005; Schrama, 2009 A wireless portable physiology recorder for psychophysiology research based on a personal digital assistant. - Behavior research methods, August 2009, vol./is. 41/3(827-32), 1554-351X). Технологии проводной и беспроводной полиграфии активно используются для идентификации стресса, эмоционального статуса, утомления, обмана и других подобных состояний. Измерения на стандартном полиграфе имеют существенные недостатки, такие как: необходимость в ограничении подвижности; дискомфорт, связанный с креплением датчиков; громоздкая аппаратура; регистрацию и интерпретацию данных могут осуществлять только опытные операторы и эксперты. Беспроводные полиграфы (Wireless Bluetooth Module for LX5000, Lafayette Conventional Polygraphs, SXT DAHLIA) значительно мобильнее, однако остальные ограничения они полностью унаследовали от проводных прототипов. Результат обследования на полиграфе зависит от процедуры измерения и не позволяет диагностировать функциональное состояние в условиях свободного поведения.

В кардиологической практике для контроля за состоянием сердца в домашних условиях используется Холтеровское мониторирование: на теле пациента ремешками крепятся соединенные проводами крупные электроды и устройство для записи сигнала в течение 48 часов. Анализ сигналов проводится после мониторирования. Однако характер взаимосвязи между артериальным давлением и уровнем эмоционального напряжения человека неоднозначен и способ диагностики стресса на основании мониторирования артериального давления не разработан.

Физиологическими маркерами могут служить показатели состояния вегетативной нервной системы, сопряженность которых с показателями эмоционального состояния человека определяется тем, что их общей анатомо-физиологической основой считается функциональная активность лимбико-ретикулярного комплекса головного мозга. Наиболее широкое распространение в диагностике функционального состояния вегетативной регуляции получил анализ вариабельности сердечного ритма, осуществляемый с применением методов временной области (статистические и геометрические), методов спектральной области (параметрические и непараметрические методы вычисления спектральной плотности мощности), методов анализа моделей ритма, методов нелинейной динамики (Яблучанский Н.И. Вариабельность сердечного ритма в современной клинике / Н.И. Яблучанский, Б.Я. Кантор. - Донецк: Будень, 1997. - 128 с.; Camm A.J., Fei L. (1995) Risk stratification following myocardial infarction: heart rate variability and other risk factors. In: M. Malik, A.J. Camm (Eds.) Heart Rate Variability. Futura, Armonk, pp.369-392). На настоящий момент поиск маркеров стресса в параметрах вариабельности сердечного ритма ограничивается данными, получаемыми в стационарных лабораторных контекстах (покой) или при проведении активных проб (ортостатическая проба) (Depression as a risk factor for cardiac events in established coronary heart disease: a review of possible mechanisms / R.M. Carney et al. // Ann. Behav. Med. 1995. - Vol.17. - P.142-149.; Taylor et al., 2009, 2011 Depression, heart rate related variables and cardiovascular disease - Int. J. Psychophysiol, 78(1),80-88; Paolo Melillo, Member, IEEE, Nicola De Luca, Marcello Bracale, and Leandro Pecchia Classification Tree for Risk Assessment in Patients Suffering From Congestive Heart Failure via Long-Term Heart Rate Variability IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, VOL.17, №3, MAY 2013; Н.И. Шлык // Вариабельность сердечного ритма теоретические аспекты и практическое применение. - Ижевск, 2011. - С.348-369), таким образом, отсутствует возможность определения стресса в условиях естественной деятельности - без отрыва испытуемого от выполнения целевой функции. Однако существенные успехи достигнуты в разработке систем телеметрического мониторинга вариабельности сердечного ритма и других физиологических сигналов благодаря сотрудничеству исследователей California Institute of Technology и Georgia Institute of Technology: сеть бесконтактных емкостных датчиков вплетена в ткань одежды и является портативным монитором, позволяющим продолжительное время регистрировать ЭКГ, ЭЭГ, вариабельность сердечного ритма в условиях свободного поведения (Technology Review, MIT, July 06, 2010). Но появляющиеся в настоящее время системы с автономными датчиками, не позволяют данные комплексы использовать в полном объеме. Требуются специализированные алгоритмы и способы которые на основе данных по RR-интервалам определяли бы возникновение стресса в реальном времени.

Известен способ определения эмоционального стресса (патент РФ №2073484, МПК A61B 5/02, A61B 5/04, 20.02.1997), включающий регистрацию частоты сердечных сокращений, при этом дополнительно регистрируют частоту дыхания и кожно-гальваническое сопротивление, проводят кросскорреляционный анализ, рассчитывают свободный коэффициент корреляции каждой системы, затем определяют коэффициент мощности корреляции между системами, как величину значения квадратичного корня от суммы всех свободных коэффициентов корреляций и при значениях полученной величины до 0,2 диагностируют эмоциональный стресса.

Известен способ определения уровня стресса (патент РФ №2147831, МПК A61B 5/02, 27.04.2000), включающий измерение массы тела (М, кг), частоты сердечных сокращений (f, мин-1) и пульсового артериального давления (ПАД, мм рт.ст.), расчет уровня испытываемого стресса (S, усл. ед.) по формуле: S=f·ПАД·М1/3×К,

где f - частота сердечных сокращений, мин-1;

ПАД - пульсовое артериальное давление, мм рт.ст.;

М - масса тела, кг;

К - нормирующий коэффициент, составляющий для мужчин и женщин соответственно 0,8244×10-4 и 0,9357×10-4,

причем значения S<1,12 усл. ед. соответствуют нормальному уровню стресса в состоянии покоя, а значения S>1,12 усл. ед. отражают соответствующее увеличение уровня стресса.

Недостатком известных способов является сложность и низкая достоверность диагностики начала стрессового состояния человека.

Сущность изобретения

Задачей настоящего изобретения является совершенствование способа определения стресса.

Технический результат заключается в снижении сложности и повышении достоверности диагностики начала стрессового состояния человека.

Указанный технический результат достигается тем, что в способе определения стресса, включающем регистрацию значений R-R интервалов сердечного ритма и обработку полученной последовательности R-R интервалов, длительность последовательности выбирают не менее чем 300 сек, а обработку данных производят следующим образом:

разбивают последовательность R-R интервалов на окна A1…An длительностью 75 сек≤А≤300 сек с шагом В сдвига окна 1 сек≤В≤10 сек, где n - количество окон данных;

далее для каждого окна данных:

производят частотное преобразование Фурье с получением значений спектра мощности исходного окна,

интегрируют полученные спектры мощности по всем частотам в пределах не менее чем 0,015-0,6 Гц с получением суммарной мощности TP вариабельности сердечного ритма,

вычисляют мощность в нижнем диапазоне частот PLF - не менее чем в диапазоне 0,04-0,15 Гц,

вычисляют мощность в высоком диапазоне частот PHF - не менее чем в диапазоне 0,15-0,6 Гц,

вычисляют соотношение PLF/PHF;

нормируют полученные наборы значений TP и соотношений PLF/PHF с получением стандартизованных значений X1…n ряда значений ТР и стандартизованных значений Y1…n ряда значений PLF/PHF,

вычисляют функцию анализа синфазности для каждого окна данных f1…n=(sinX1…n-sinY1…n)/|sinX1…n-sinY1…n|,

делают вывод о наличии или отсутствии стрессового состояния путем анализа полученных значений f1…n, причем стрессовому состоянию соответствует распределение значений f1…n, при котором:

в течение временного интервала не менее 20 сек подряд значения f равны 1,

затем в течение как минимум 60 сек подряд следуют значения f, равные - 1, с возможностью появления в этом временном интервале не более трех значений f, равных 1.

Подробное описание изобретения.

На фиг. изображена блок-схема реализации способа.

Способ осуществляется следующим образом.

Вначале производят регистрацию значений R-R интервалов сердечного ритма человека в течение не менее 300 сек.

Регистрацию значений производят, например, при помощи закрепленного на человеке персонального беспроводного датчика 1 с автономным питанием и модулем беспроводной связи Bluetooth. Далее полученные данные передают в реальном времени по беспроводному каналу связи, например, на персональное мобильное устройство связи 2. Используя персональное мобильное устройство связи 2, полученные данные передают, например, на находящийся в единой адресной сети, например Интернет, сервер обработки данных 3, включающий модуль связи сервера 4, блок памяти 5, модуль обработки и анализа данных 6.

После этого в модуле обработки и анализа данных 6 сервера обработки данных 3 осуществляют обработку полученной последовательности R-R интервалов. Модуль обработки и анализа данных 6 состоит, например, из блока формирования окон данных 7, блока частотного преобразования Фурье 8, блока вычисления суммарной мощности вариабельности сердечного ритма 9, блока вычисления мощности в нижнем диапазоне частот 10, блока вычисления мощности в высоком диапазоне частот 11, делителя 12, нормализатора 13, блока вычисления функции анализа синфазности 14, блока анализа и принятия решения 15.

Обработку полученной последовательности R-R интервалов осуществляют следующим образом.

В блоке формирования окон данных 7 последовательность R-R интервалов разбивают на окна данных A1…An длительностью 75 сек≤А≤300 сек с шагом В сдвига окна 1 сек≤В≤10 сек, где n - количество окон данных.

Далее в блоке частотного преобразования Фурье 8 для каждого окна данных производят частотное преобразование Фурье с получением значений спектра мощности исходного окна. Затем в блоке вычисления суммарной мощности вариабельности сердечного ритма 9 интегрируют полученные спектры мощности по всем частотам в пределах не менее чем 0,015-0,6 Гц с получением суммарной мощности TP вариабельности сердечного ритма. Диапазон 0,015-0,6 Гц - это классический диапазон анализа ритмограмм, он включает в себя частотные диапазоны, соответствующие разным модулям вегетативной регуляции сердечного ритма. После этого в блоке вычисления мощности в нижнем диапазоне частот 10 вычисляют мощность PLF в нижнем диапазоне частот. При этом нижний диапазон частот LF выбирают не менее чем в пределах 0,04-0,15 Гц. В блоке вычисления мощности в высоком диапазоне частот 11 вычисляют мощность PHF в высоком диапазоне частот. При этом высокий диапазон частот HF выбирают не менее чем в пределах 0,15-0,6 Гц. Затем в делителе 12 вычисляют соотношение PLF/PHF.

В нормализаторе 13 нормируют полученные для каждого окна данных наборы значений TP1…n и (PLF/PHF)1…n с получением, соответственно, стандартизованных значений X1…n и Y1…n. Нормирование наборов значений осуществляют, например, по формулам: (TP1…n-z)/σ и ((PLF/PHF)1…n-z)/σ, где z - средние значения соответственно TP1…n и (PLF/PHF)1…n по всему блоку данных, σ - стандартное отклонение соответственно значений TP1…n и (PLF/PHF)1…n для всех окон данных в общем блоке данных.

Затем в блоке вычисления функции анализа синфазности 14 вычисляют функцию анализа синфазности для каждого окна данных по формуле:

f1…n=(sinX1…n-sinY1…n)/|sinX1…n-sinY1…n|,

После этого в блоке анализа и принятия решения 15 определяют наличие или отсутствие стрессового состояния путем анализа полученных значений f1…n. При этом стрессовому состоянию соответствует распределение значений f1…n, при котором:

в течение временного интервала не менее 20 сек подряд значения f равны 1, затем в течение как минимум 60 сек подряд следуют значения f, равные -1, с возможностью появления в этом временном интервале не более трех значений f, равных 1. Данные о текущем состоянии человека после анализа последовательности R-R интервалов его сердечного ритма направляют на устройство отображения информации 6. Указанные данные могут быть представлены на устройстве отображения информации 16 в любом наглядном для восприятия виде и сохранены на сервере обработки данных 3, например в блоке памяти 5.

После анализа всех n окон данных последовательности R-R интервалов проводят обработку следующей последовательности R-R интервалов, полученной со сдвигом величиной от 1 до 10 сек.

При этом экспериментально было показано, что при выходе за обозначенные пределы при формировании окон данных 75 сек≤А≤300 сек, а также установлении времени сдвига за пределами 1 сек≤В≤10 сек качество определения стрессового состояния резко снижается. Также экспериментально был показан указанный в настоящем способе предпочтительный выбор границ нижний диапазон частот LF и высокий диапазон частот HF.

Большую экспериментальную работу авторы изобретения провели для определения критериев определения стрессового состояния. Проведение более 100 экспериментов с разными категориями испытуемых в разных условиях показало, что начало стрессового состояния соответствует приведенному распределению значений функции f.

Пример 1.

Перед началом эксперимента испытуемому человеку на тело закрепили пояс, в который вшиты два электрода и прикреплен датчик ZephyrHxM с автономным питанием и модулем беспроводной связи Bluetooth для измерения R-R интервалов производства фирмы «Zephyr-technology». Размер пояса устанавливают таким, чтобы человеку было комфортно и при этом его движения не влияли на положение пояса. Вначале испытуемый в течение 600 сек находился в состоянии покоя, после этого он перешел в газово-дымовую камеру и находился там 1500 сек. При помощи датчика в течение этих 2100 сек производили регистрацию значений R-R интервалов сердечного ритма человека. Далее данные от датчика в реальном времени по беспроводному каналу связи передавали на смартфон LG Optimus L3 Е400, который находился у испытуемого.

Используя смартфон, полученные данные передавали на находящийся в единой адресной сети Интернет сервер обработки данных, включающий модуль связи сервера, модуль обработки и анализа данных и устройство отображения.

После этого в модуле обработки и анализа данных сервера обработки данных осуществляли обработку полученной последовательности R-R интервалов. Модуль обработки и анализа данных включает блок формирования окон данных, блок частотного преобразования Фурье, блок вычисления суммарной мощности вариабельности сердечного ритма, блок вычисления мощности в нижнем диапазоне частот, блок вычисления мощности в высоком диапазоне частот, делителя, нормализатора, блок вычисления функции анализа синфазности, блок анализа и принятия решения.

Обработку полученной последовательности R-R интервалов осуществляли следующим образом.

В блоке формирования окон данных последовательность R-R интервалов разбили на окна данных длительностью 100 сек с шагом сдвига окна 10 сек.

Далее в блоке частотного преобразования Фурье для каждого окна данных произвели частотное преобразование Фурье с получением значений спектра мощности исходного окна. Затем в блоке вычисления суммарной мощности TP вариабельности сердечного ритма проинтегрировали полученные спектры мощности по всем частотам в пределах 0,015-0,6 Гц с получением суммарной мощности TP вариабельности сердечного ритма. После этого в блоке вычисления мощности в нижнем диапазоне частот вычислили мощность PLF в нижнем диапазоне частот. При этом нижний диапазон частот LF выбирали в пределах 0,04-0,15 Гц. В блоке вычисления мощности в высоком диапазоне частот вычислили мощность PHF в высоком диапазоне частот. При этом высокий диапазон частот HF выбирали в пределах 0,15-0,6 Гц. Затем в делителе вычислили соотношение PLF/PHF.

В нормализаторе пронормировали полученные для каждого окна данных наборы значений TP1…n и (PLF/PHF)1…n с получением соответственно стандартизованных значений X1…n и Y1…n.

Затем в блоке вычисления функции анализа синфазности вычислили функцию анализа синфазности для каждого окна данных по формуле:

f1…n=(sinX1…n-sinY1…n)/|sinX1…n-sinY1…n|

После этого в блоке анализа и принятия решения определили переход в стрессовое состояние. При этом значение функции f в течение первых 10 мин испытания менялось с "1" на "-1" без какой-либо закономерности. В момент захода испытуемого в камеру распределение значений функции f стало следующим: в течение 330 сек значение функции f были равны "1" (23 значения), а потом в течение 146,46 сек равны "-1" (14 значений). Переходу человека в стрессовое состояние соответствует этот момент смены значений функции f. На устройство отображения информации с блока анализа и принятия решения направляется информация о графической сигнализации о переходе испытуемого в стрессовое состояние с указанием времени такого перехода. После этого значения f опять стали часто меняться с "1" на без какой-либо закономерности.

Пример 2.

Перед началом эксперимента водителю автобуса на тело закрепили пояс, в который вшиты два электрода и прикреплен датчик ZephyrHxM. Водитель отправился в рейс. При помощи датчика в течение 2400 сек производили регистрацию значений R-R интервалов сердечного ритма человека. Далее данные от датчика в реальном времени по беспроводному каналу связи передавали на смартфон PHILIPS W626, который находился у испытуемого.

Используя смартфон, полученные данные передавали на находящийся в диспетчерской в единой адресной сети Интернет сервер обработки данных, включающий модуль связи сервера, модуль обработки и анализа данных и устройство отображения.

Обработку полученной последовательности R-R интервалов осуществляли описанным в примере 1 способом. При этом длительность окон данных выбрали также в 100 сек с шагом сдвига окна 10 сек.

После 600 сек поездки значения f в течение 420 сек установилось одинаковым - "1", затем в 420 сек - "-1". На устройстве отображения информации в диспетчерской отобразился сигнал о том, что водитель автобуса перешел в стрессовое состояние с указанием времени этого перехода. Этим моментом является время начала появления последовательности значений f, равных "1". В ходе установления сеанса связи с водителем выяснилось, что в этот момент автомобиль, двигавшийся рядом параллельным курсом, совершил внезапный маневр, перестроившись на полосу перед автобусом, то есть "подрезал" автобус. Водитель автобуса был вынужден совершить экстренное торможение. При этом часть пассажиров не смогла удержаться на местах и упала. Переходу в стрессовое состояние водителем способствовала и негативная реакция пассажиров на произошедшее, так как большинство из них не знало о реальной причине резкого торможения и обвинило водителя автобуса в непрофессионализме.

Таким образом предложенный способ определения стрессового состояния человека менее сложен в реализации за счет того, что он основывается только на анализе R-R интервалов сердечного ритма человека. Также экспериментально было показано существенное повышение достоверности диагностики начала стрессового состояния человека по сравнению с существующими способами и реализующими их устройствами.

Предложенный способ возможно реализовывать при помощи устройств, образующих системы дистанционного мониторинга и анализа стрессового состояния человека. Для специалистов могут быть очевидны и иные варианты конструктивной реализации изобретения, не меняющие его сущности.

Способ определения стресса, включающий регистрацию значений R-R интервалов сердечного ритма и обработку полученной последовательности R-R интервалов, при этом длительность последовательности выбирают не менее чем 300 сек, а обработку данных производят следующим образом:
разбивают последовательность R-R интервалов на окна данных A1…An длительностью 75 сек≤А≤300 сек с шагом B сдвига окна 1 сек≤B≤10 сек, где n - количество окон данных;
далее для каждого окна данных:
производят частотное преобразование Фурье с получением значений спектра мощности исходного окна,
интегрируют полученные спектры мощности по всем частотам в пределах не менее чем 0,015-0,6 Гц с получением суммарной мощности TP вариабельности сердечного ритма,
вычисляют мощность в нижнем диапазоне частот PLF - не менее чем в диапазоне 0,04-0,15 Гц,
вычисляют мощность в высоком диапазоне частот PHF - не менее чем в диапазоне 0,15-0,6 Гц,
вычисляют соотношение PLF/PHF;
нормируют полученные наборы значений TP и соотношений PLF/PHF с получением стандартизованных значений X1…n ряда значений ТР и стандартизованных значений Y1…n ряда значений PLF/PHF,
вычисляют функцию анализа синфазности для каждого окна данных
f1…n=(sinX1…n-sinY1…n)/|sinX1…n-sinY1…n|,
делают вывод о наличии или отсутствии стрессового состояния путем анализа полученных значений f1…n, причем стрессовому состоянию соответствует распределение значений f1…n, при котором:
в течение временного интервала не менее 20 сек подряд значения f равны 1,
затем в течение как минимум 60 сек подряд следуют значения f, равные -1, с возможностью появления в этом временном интервале не более трех значений f, равных 1.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к медицине, а именно к педиатрии, и может быть использовано для выбора одного из трех бронхолитических препаратов, рекомендуемых для лечения бронхиальной астмы (БА) у ребенка с легким, среднетяжелым или тяжелым приступом.

Изобретение относится к способам и устройствам обнаружения причин нарушения сердечного ритма. Способ заключается в восприятии сигналов возбуждения сердца в множестве местоположений с использованием множества датчиков, сборе данных от множества датчиков.
Изобретение относится к области медицины и может быть применено как способ прогнозирования неблагоприятного исхода нарушения мозгового кровообращения. В анализах крови исследуют уровень палочкоядерных нейтрофилов и скорость оседания эритроцитов На компьютерной томограмме выявляют наличие смещения срединных структур мозга.
Изобретение относится к медицине, охране труда, профотбору для работы горноспасателем. Может быть использовано для профотбора в отраслях промышленности, где используются индивидуальные средства защиты, а также в области охраны труда рабочих промышленных производств с вредными условиями труда.
Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано для выявления высокого риска развития нарушения толерантности к глюкозе у больных стабильной стенокардией напряжения на фоне приёма бета-адреноблокаторов (ББ) без дополнительных вазодилатирующих свойств.
Группа изобретений относится к медицине, а именно к физиотерапии. В одном варианте способ включает исследование вариабельности сердечного ритма и режима двигательной активности, проведение диетического питания, ванн с минеральной водой, прием внутрь минеральной воды, проведение физиотерапевтических процедур.

Изобретение относится к медицине, в частности к электрокардиографии. Непрерывный электрокардиосигнал (ЭКС) фильтруют, представляют в виде дискретных отсчетов.

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии. Проводят анализ зарегистрированной у пациента наджелудочковой экстрасистолы путем расчета величины относительного предэкстрасистолического интервала (ОПИ).
Изобретение относится к медицине, в частности к кардиологии. У больного, перенесшего инфаркт миокарда, снимают электрокардиограмму в течение суток.

Изобретение относится к области медицины, а именно к методам функциональной диагностики в кардиологии. Выполняют стресс-эхокардиографическое исследование с использованием чреспищеводной электростимуляции предсердий.

Изобретение относится к области медицины и медицинской техники и может быть использовано для оценки состояния сердечнососудистой системы (ССС) человека, в том числе для осуществления автоматизированной электронной диагностики посредством дистанционного мониторинга кардиологических данных человека, а также при профилактическом обследовании населения с целью выявления риска развития ишемической болезни сердца (ИБС). Способ диагностики ишемической болезни сердца осуществляют путем определения наличия факторов риска, симптомов и заключений по ЭКГ исследованию, диагностические признаки (ДП) которых классифицируют по группам, присваивая определенные балльные оценки признакам. Вычисляют условные вероятности наличия и отсутствия ИБС у конкретного пациента. На основании полученных результатов устанавливают диагноз «болен ИБС» или «не болен ИБС». Способ позволяет повысить точность диагностики ИБС за счет комплексного учета различных ДП, сведения о которых обрабатываются с помощью математической модели. 2 пр.

Изобретение относится к медицинской технике. Устройство подавления влияния помехи промышленной частоты на электрокардиосигнал содержит блок выделения интервала времени (2), соответствующего ТР-сегменту электрокардиосигнала, ключевой элемент (8), фильтр (14), усилитель (15), блок задержки (16) и блок вычитания (17). Вход устройства образован соединенными вместе первым входом ключевого элемента и входом блока задержки, выходом устройства является выход блока вычитания. В устройство введены блок формирования второй производной электрокардиосигнала (1), компаратор (3), RS-триггер (4), схема И (5), двоичный счетчик импульсов (6), дешифратор (7), второй (9), третий (10), четвертый (11) и пятый (12) ключевые элементы и масштабирующий усилитель (13). Применение изобретения позволит повысить помехоустойчивость исследуемого электрокардиосигнала без внесения искажений в его информативные составляющие. 8 ил.

Изобретение относится к области медицины, а именно к физиологии и дерматовенерологии, к способам диагностики риска развития мелкоточечного кератолиза при стрессе как неустранимом элементе профессиональной среды, для осуществления целенаправленной профилактики данного заболевания у лиц опасных профессий. Исследование вариабельности сердечного ритма проводят дважды - до и после 15-минутной тепловой пробы на подошвенную поверхность стоп. При отсутствии уменьшения показателя LF/HF по сравнению с исходным диагностируется риск развития стресс-индуцированного мелкоточечного кератолиза. Способ позволяет повысить точность диагностики риска развития стресс-индуцированного мелкоточечного кератолиза за счет исследования вариабельности сердечного ритма и применения тепловой пробы. 1 ил., 2 табл., 2 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно к внутренним болезням. Проводят тестирование пациента с определением клинических признаков и оценкой каждого в баллах и рассчитывают диагностический показатель. При этом определяют клинические признаки: артериальная гипертония с учетом ее стадии и продолжительности; сахарный диабет, его продолжительность с учетом возраста пациента и осложнений; ишемическая болезнь сердца и ее продолжительность, наличие стенокардии, инфаркта миокарда и его давности; возраст пациента; приверженность к лечению; курение. Отсутствие любого из перечисленных признаков оценивают в 0 баллов. После чего проводят подсчет суммы баллов, в зависимости от полученной величины прогнозируют высокую, умеренную или низкую вероятность наличия перенесенного «немого» инсульта. Способ позволяет достоверно установить наличие перенесенного «немого» инсульта, что достигается за счет определения клинически значимых признаков и их ранжирования с учетом индивидуальных особенностей их выраженности у пациента. 3 ил., 4 табл., 3 пр.

Группа изобретений относится к медицинской технике. При осуществлении способа строят графики ЭКГ и графики треков координат источника электрической активности сердца в системе координат, привязанных к электродам на теле пациента. Далее по графику ЭКГ выделяют временную «зону начала» импульса P/Q. В «зоне начала» аппроксимируют временной трек ЭКГ и находят пересечение аппроксимированной кривой с изолинией для определения момента времени точки «начала» P/Q. Найденные моменты времени точек «начала» переносят на исходный трек импульсов. Переводят в найденную точку Р трека начало системы координат миокарда. При этом координаты синусного узла миокарда SU привязаны к началу трека для комплекса P, а межжелудочковой перегородки МЖП - к началу трека для импульса Q. Устройство для осуществления способа содержит электрокардиограф, узел выделения временной области «начала» импульса P/Q, узел фиксации точки «начала» на графике треков и узел перевода первичной системы координат в систему координат миокарда. Группа изобретений позволяет повысить эффективность электрокардиографического обследования за счет повышения точности при измерении координат источника электрической активности сердца. 2 н.п. ф-лы, 5 ил.
Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии и абдоминальной хирургии, и может быть использовано при проведении дифференциальной диагностики ишемии миокарда при патологии сердца и энтерально-кардиального тормозного рефлекса, на фоне внутрипросветной гипертензии в кишечнике. Для этого осуществляют запись ЭКГ с последующим проведением двусторонней паранефральной блокады раствором анестетика в объеме 120-140 мл с каждой стороны. Через 60-90 мин после блокады повторно записывают ЭКГ и полученную запись сравнивают с записью ЭКГ, сделанной до блокады. При положительной динамике результатов ЭКГ диагностируют ишемию, обусловленную энтерально-кардиальным тормозным рефлексом на фоне внутрипросветной гипертензии в кишечнике. При отсутствии положительной динамики диагностируют ишемию миокарда, обусловленную кардиологической патологией. Способ обеспечивает возможность проведения наиболее точной дифференциальной диагностики между указанными патологиями за счет определенного алгоритма действий при появлении болевого синдрома у данной категории пациентов. 1 пр.
Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, проктологии, и может быть использовано при проведении дифференциальной диагностики кардиогенной ишемии миокарда и аноректально-кардиального тормозного рефлекса на фоне острого геморроя, тромбоза геморроидальных узлов или аноректальной трещины. Для этого осуществляют запись ЭКГ с последующим выполнением перианальной блокады раствором анестетика в объеме 10,0-15,0 мл. Затем через 60-90 мин повторно записывают ЭКГ и полученную запись сравнивают с записью ЭКГ, сделанной до блокады. При положительной динамике результатов ЭКГ диагностируют ишемию, обусловленную аноректально-кардиальным тормозным рефлексом. При отсутствии положительной динамики диагностируют кардиогенную ишемию миокарда. Способ обеспечивает возможность проведения наиболее точной дифференциальной диагностики между указанными патологиями за счет определенного алгоритма действий при появлении болевого синдрома у данной категории пациентов. 1 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно к неинвазивным способам качественно-количественного анализа функционального состояния сердечно-сосудистой системы. Осуществляют запись пульсового сигнала и электрокардиосигнала в течение 2-3 мин. Выделяют медленные волны из двух кардиосигналов, определяют спектры медленных волн в двух каналах. Посредством оконного преобразования Фурье вычисляют мощности спектральных коэффициентов медленных волн кардиосигналов в области медленной составляющей 2-го порядка - от 0,01 до 0,05 Гц, в области медленной составляющей 1-го порядка - от 0,05 до 0,15 Гц, в области дыхательной составляющей - от 0,15 до 0,5 Гц. После чего на основании полученных результатов формируют шесть информативных признаков X1…X6. По записи кардиосигнала в одном из каналов вычисляют частоту сердечных сокращений, которую используют в качестве седьмого информативного признака X7. Затем подают сформированный семиэлементный вектор информативных признаков на вход обучаемой нейронной сети, выходы которой соответствуют разделяемым классам сердечно-сосудистых заболеваний. Способ позволяет провести раннюю профилактику, направленную на предупреждение развития заболевания, тем самым способствуя снижению случаев первичной заболеваемости АГ за счет анализа двух кардиосигналов. 2 з.п. ф-лы, 9 ил., 2 пр.
Изобретение относится к медицине, а именно к детской кардиологии и детским инфекционным болезням, и может быть использовано для оценки показаний к кардиометаболической терапии при инфекционных поражениях миокарда у детей. Для этого выявляют и осуществляют количественную оценку клинических, электрокардиографических, биохимических и эхокардиографических показателей. При этом в качестве клинических показателей оценивают аускультативную симптоматику: звучность тонов, наличие шумов, показатели артериального давления. В качестве биохимических показателей оценивают активность кардиоспецифичных ферментов: МВ-фракции креатинфосфокиназы, α-гидрокисбутиратдегидрогеназы, аспарагиновой трансаминазы, аланиновой трансаминазы и кардиоспецифичного белка тропонина I. Эхокардиографическое исследование осуществляют с применением допплерографии для оценки диастолической функции желудочков. Каждый из показателей оценивают от 1 до 3 баллов. Баллы суммируют и по полученному результату осуществляют оценку показания к кардиометаболической терапии. При общей сумме меньше 3 баллов кардиометаболическая терапия не показана. При общей сумме от 3 баллов до 7 баллов включительно проводят пероральное введение кардиометаболических препаратов. При общей сумме от 8 баллов и выше осуществляют парентеральное введение кардиометаболических препаратов. Способ обеспечивает возможность в минимальные сроки объективно определить наличие показаний к назначению кардиометаболической терапии, в том числе и в ситуациях, когда часть результатов дополнительного обследования отсутствует по каким-либо причинам, и дифференцированно оценить ее эффективность. 1 табл., 4 пр.

Изобретение относится к медицинской технике. Устройство для регистрации электрокардиосигналов в условиях свободной двигательной активности содержит усилитель (1), аналого-цифровой преобразователь с мультиплексором (2) и последовательно соединенные блок декомпозиции (3), второе арифметико-логическое устройство (4), арифметическое устройство (5), анализатор кодов приращения (6), блок переключения (7) и цифровой модем (8), а также блок управления (9), первый (12) и второй (10) блоки памяти, счетчик номера кода приращения (11). Второй выход второго арифметико-логического устройства (4) соединен с первым входом блока декомпозиции (3), выход второго блока памяти (10) соединен со вторым входом второго арифметико-логического устройства (4), второй выход анализатора кодов приращения (6) соединен с первым входом первого блока памяти (12), а третий выход - с первым входом счетчика номера кода приращения (11), выход которого соединен со вторым входом первого блока памяти (12), выход которого соединен со вторым входом блока переключения (7), первый, второй, третий, четвертый, пятый и шестой выходы блока управления (9) соединены соответственно с первым входом аналого-цифрового преобразователя с мультиплексором (2), вторым входом блока декомпозиции (3), входом второго блока памяти (10), третьим входом второго арифметико-логического устройства (4), вторым входом счетчика номера кода приращения (11) и третьим входом блока переключения (7). Устройство также содержит блок обнаружения обрыва электродов (13) и блок определения критического состояния сердца (14). Последовательно соединены усилитель (1), блок обнаружения обрыва электродов (13), аналого-цифровой преобразователь с мультиплексором (2), блок определения критического состояния сердца (14) и блок декомпозиции (3). Седьмой выход блока управления (9) соединен с четвертым входом блока переключения (7), второй выход (17) блока обнаружения обрыва электродов (13) соединен с первым входом блока управления (9), второй вход которого соединен со вторым выходом (24) блока определения критического состояния сердца (14), а второй выход второго блока памяти (10) соединен со вторым входом (22) блока определения критического состояния сердца (14). Применение изобретения позволит расширить функциональные возможности за счет определения обрыва электродов и критического состояния сердца в условиях свободной двигательной активности. 2 з.п. ф-лы, 12 ил.
Наверх