Способ определения вероятности диастолической дисфункции левого желудочка сердца у больного с апноэ-гипопноэ по двум признакам

Изобретение относится к медицине, а именно к пульмонологии, кардиологии и респираторной медицине сна. Определяют число баллов по шкале сонливости Эпфорта и минимальную ночную сатурацию. При этом каждому признаку присваивается его численное значение с последующим вычислением по формуле, то есть каждому признаку придается установленное экспериментальным путем весовое значение в виде произведения постоянного коэффициента и численного значения клинического и инструментального признака: (0,71132) и число баллов по шкале сонливости Эпфорта (баллы) (Е); (-0,44202) и минимальная ночная сатурация (%) (S) и суммируется с константой, равной (22,09396). Затем выполняют вычисление вероятности по оригинальной формуле. При значении вероятности 50% и выше прогнозируют риск диастолической дисфункции левого желудочка сердца (ДДЛЖ) у больного с апноэ-гипопноэ с последующим развитием сердечно-сосудистых осложнений. При значении вероятности ниже 50% риск развития ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ низкий. Способ позволяет с высокой точностью и чувствительностью определить вероятность развития ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ по ограниченному числу клинических признаков. 2 пр., 1 ил., 2 табл.

 

Изобретение относится к медицине, а именно к пульмонологии, кардиологии и респираторной медицине сна.

При выявлении диастолической дисфункции левого желудочка сердца (диастолическая дисфункция левого желудочка (ДДЛЖ) - это нарушение выброса крови в большой круг из соответствующей камеры по причине недостаточной наполняемости в момент расслабления мышечного органа) у больного с обструктивным апноэ сна (обструктивное апноэ сна (ОАС) - ночное парасомническое расстройство/заболевание, сопровождающееся эпизодами полной или частичной окклюзии/закрытия верхних дыхательных путей во сне (остановками дыхания во сне)) лечение занимает значительный период времени и сопряжено с формированием высокого риска сердечно-сосудистых осложнений (инсульт, инфаркт миокарда). Одновременно возникает риск низкой эффективности единственно возможной респираторной терапии в режиме СРАР (от англ. continuous positive airway pressure (СРАР) - постоянное положительное давление в дыхательных путях), что существенно увеличивает коморбидный фон таких пациентов, способствует обострению таких хронических заболеваний пациента как гипертоническая болезнь (ГБ), ожирение, диабет (СД), обструктивные заболевания легких (БА, ХОБЛ). Таким образом, ранее прогнозирование возможности развития ДДЛЖ у пациентов ОАС является важной клинической задачей, существенно меняющей терапевтическую стратегию и предотвращающей развитие тяжелых осложнений основного и коморбидных заболеваний.

В настоящее время имеется недостаток простых, дешевых и эффективных способов ранней диагностики ДДЛЖ у пациентов ОАС, особенно в условиях амбулаторно-поликлинического звена, что делает невозможным эффективную коррекцию данного состояния. Выявление прогностических функциональных критериев, от которых зависит риск развития ДДЛЖ при ОАС, позволяет произвести ранее амбулаторно-поликлиническое обследование больных с апноэ с последующим необходимым изменением лекарственной и немедикаментозной терапии и таким образом предотвратить развитие заболевания.

Существуют различные способы выявления ДДЛЖ у пациентов ОАС.

Золотым стандартом для оценки давления наполнения ЛЖ (способ измерения ДДЛЖ) является катетеризация сердца, однако невозможно провести инвазивное исследование всем пациентам ОАС.(Источник: Ponikowski Р, Voors АА, Anker SD, et al. 2016 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: The Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC)Developed with the special contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC [published correction appears in Eur Heart J. 2016 Dec 30;:]. Eur Heart J. 2016;37(27):2129-2200. doi:10.1093/eurheartj/ehw128).

С 2016 года активно используется неинвазивной способ эхокардиографии (ЭхоКГ) (неинвазивным методом обследования сердца с использованием ультразвука), когда для верификации типов ДДЛЖ проводят тканевое допплер-эхокардиографическое исследование (ТДЭхоКГ), с оценкой скорости движения продольных волокон миокарда и фиброзного кольца митрального клапана (МФК). ДДЛЖ определяется при снижении скорости движения МФК (е) менее 8 см/с, или Vp менее чем 45 см/с, что имеет относительное предсказательное значение. (Источник: Мрикаев Д.В. Диастолическая дисфункция левого желудочка у больных с сердечной недостаточностью. Креативная кардиология. 2017; 11 (2): 145-58. DOI: http://dx.doi.org/10.24022/1997-3187-2017-11-2-145-158). Недостаток способа - определение ДДЛЖ осложняется частичным совпадением значений допплеровских показателей у здоровых людей и пациентов с диастолической дисфункцией; причинами диастолической дисфункции могут быть естественные возрастные изменения в сердце и сосудах, особенно в виде замедления релаксации ЛЖ. Более того, требуется дорогостоящее оборудование и высоко профессиональный врач функциональной диагностики, клинически подготовленный к расчету/предсказанию ранней ДДЛЖ у пациентов ОАС.

Вариантом является магнитная резонансная томография (МРТ), позволяющая оценить морфологическую картину сердца, предоставляющая наиболее точную информацию о степени гипертрофии, морфологической форме заболевания. Оценка ДДЛЖ стала возможной с внедрением в клиническую практику методик быстрого получения изображений (16-18 за одно сокращение сердца), в частности метода кино-МРТ, которые требуют на получение одного изображения сердца лишь 30-50 мсек или еще меньше (методика «TURBO-FLASH») (Источник: Kido Т, Kido Т, Nakamura М, et al. Three-dimensional phase-sensitive inversion recovery sequencing in the evaluation of left ventricular myocardial scars in ischemic and non-ischemic cardiomyopathy: comparison to three-dimensional inversion recovery sequencing. Eur J Radiol. 2014;83(12):2159-2166. doi:10.1016/j.ejrad.2014.09.014) Margulis A., 1988, Semelka R.S., 1990). Недостаток способа - определение ДДЛЖ осложняется необходимостью введения контрастного вещества, требуется дорогостоящее оборудование и высоко профессиональный врач рентгенолог, клинически подготовленный к расчету/предсказанию ранней ДДЛЖ у пациентов ОАС.

Как можно заметить, наиболее близкого к предложенному нами техническому решению способа определения вероятности диастолической дисфункции левого желудочка сердца больного с апноэ-гипопноэ нами не обнаружено.

Техническим результатом предлагаемого изобретения является установление способа определения вероятности диастолической дисфункции левого желудочка сердца у больного с апноэ-гипопноэ по ограниченному числу клинических признаков, имеющих по отдельности и в сочетании высокую чувствительность и специфичность.

Нами использовалась анкетирование больных и ночная полиграфия. Поставленный технический результат достигается тем что, определение вероятности ДДЛЖ сердца у больного с апноэ-гипопноэ заключается в использовании клинических и инструментальных признаков, включающих наличие их сочетания, отличающийся тем, что в качестве клинических и инструментальных признаков используются следующие признаки: число баллов по шкале сонливости Эпфорта (баллы) (Е), минимальная ночная сатурация (%) (S) при этом каждому признаку присваивается его численное значение с последующим вычислением по формуле. То есть каждому признаку придается установленное экспериментальным путем весовое значение в виде произведения постоянного коэффициента и численного значения клинического и инструментального признака: (0,71132) и число баллов по шкале сонливости Эпфорта (баллы) (Е); (-0,44202) и минимальная ночная сатурация (%) (S) и суммируется с константой, равной (22,09396) с последующим вычислением по формуле: вероятность = где е - основание натурального логарифма =2,71828947,

z - сумма численных значений каждого из признаков.

z=22,09396+0,71132х(Е)+(-0,44202)x(S),

где «Е» - число баллов по шкале сонливости Эпфорта, «S» - минимальная ночная сатурация (%).

По полученному значению вероятности делается вывод о наличии ДДЛЖ больного с апноэ-гипопноэ. При значении вероятности 50% и выше прогнозируют ДДЛЖ с последующим высоким риском сердечно-сосудистых осложнений, при значении вероятности ниже 50% риск развития ДДЛЖ низкий.

Для анализа взаимосвязи между одним качественным признаком, выступающим в роли зависимого, результирующего показателя, и подмножеством количественных и качественных признаков используется модель логистической регрессии с пошаговым алгоритмом включения и исключения предикторов. Результаты оценки уравнений логистической регрессии представляются набором коэффициентов регрессии, достигнутыми уровнями значимости для каждого коэффициента. Из полученных уравнений логистической регрессии, проводился отбор уравнений, имеющих наибольшее значение уровня значимости для площади под кривой ROC (Receiver Operator Characteristic) AUC (AUC - Area Under Curve). Ранжирование выделенных предикторов по степени связи с зависимой переменной выполнялось путем сортировки предикторов по модулю стандартизованных коэффициентов регрессии. Для зависимых признаков с двумя градациями на основе уравнений логистической регрессии проводился ROC-анализ с построением ROC-кривых. Для построения диагностического правила, позволяющего оценить риск события у пациентов, использовался метод статистического моделирования - простая логистическая регрессия (для выявления признаков имеющих наибольший вес) и множественная логистическая регрессия (для последующего построения предсказательной модели). Возможность использования данного метода обусловлена соблюдением нами определенных условий, а именно: возможность принятия зависимым параметром только двух значений (0 - нет, 1 - да), все остальные (независимые) параметры, задействованные в анализе, могут принимать любые значения. Бинарная логистическая регрессия рассчитывает вероятность наступления события в зависимости от значений независимых переменных. В нашей работе: 1 - клинический и инструментальный признак выявлен у больного с ДДЛЖ, 0 -не выявлен.

Качество полученной модели оценивалось с помощью чувствительности и специфичности, а также по значению площади под ROC-кривой (см. график). Сравнение диагностических признаков между собой проводилось на основе расчета площади под каждой ROC-кривой. Для оценки качества модели по площади под ROC-кривой мы использовали экспертную шкалу из (см. источник: Hosmer N. Т., Lemeshow S. Applied logistic regression. New York: Wiley, 2000. 397 p). Критерием порога отсечения было требование максимальной чувствительности и специфичности модели.

Наши результаты были использованы для построения модели предсказания вероятности ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ.

Вероятность риска события оценивается по формуле: p=ez/1+ez, где z=a+b1x1+b2x2+…+bkxk, x1 - i-я независимая переменная (i=1,2,…k), а - оценка константы, b1, b2, …, bk - оценки коэффициентов логистической регрессии (см.: Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, Inc.. ISBN 978-0824785871).

Если для p получится значение меньшее 0,5, то можно предположить, что событие не наступит; в противном случае предполагается наступление события.

Для выявления признаков, имеющих наибольшее влияние для построения модели предсказания вероятности события, нами по массиву данных предварительно проводился разведочный анализ. При построении модели логистической регрессии использовался метод пошагового исключения признаков.

Для определения факторов, связанных с определением вероятности ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ и для построения диагностического правила нами получено 36 уравнения логистической регрессии, позволяющих оценить риск ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ. Интересующим нас событием является следующий результат: выявление ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ. По правилу «большого пальца» максимальное число предикторов, включенных в модель в нашем исследовании не должно быть больше 36. Из 36 исследованных признаков у пациентов, были выявлены 2 предиктора (то есть нами проведено уменьшение числа признаков с 36 до двух) с наибольшим весом:

Наши результаты были использованы для построения модели предсказания риска развития ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ. При построении модели множественной логистической регрессии применяли способ с пошаговым исключением признаков. Мы исключили все признаки, кроме двух: показатели шкалы сонливости Эпфорта, минимальная ночная сатурация. Результат представлен в таблице 1.

Качество приближения регрессионной модели оценивается при помощи функции подобия. Мерой правдоподобия служит отрицательное удвоенное значение логарифма этой функции (-2LL) - это величина, которая характеризует соответствие модели исходным данным. Чем меньше значение данного показателя, тем адекватнее сформирована модель. В качестве начального значения для -2LL применяется значение, которое получается для регрессионной модели, содержащей только константы. После добавления переменных влияния (см. табл.выше) значение -2LL равно 126,639. Это значение на 325,635 меньше, чем начальное. Подобное снижение величины означает улучшение; разность обозначается как величина хи-квадрат и является очень значимой. Это означает, что начальная модель после добавления переменных претерпела значительное улучшение.

Псевдокоэффициенты детерминации Кокса и Шелла R2 и Нэйджелкерка R2, полученные на основе отношения функций правдоподобия моделей только с константой и со всеми коэффициентами, показывают долю влияния всех факторных признаков на дисперсию зависимой переменной, то есть часть дисперсии, объяснимая с помощью логистической регрессии, в данном примере составляет 83,01%.

Как следует из таблицы 1, χ2 для предиктора равен 325,635, при 2 степенях свободы (Р<0,0001): это означает, что, предиктор связан с предсказанием риска развития ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ. Ниже приведенная таблица 2 суммирует информацию о каждой переменной в модели. Наглядно это продемонстрировано на прилагаемом чертеже-графике

ОШ - отношение шансов, ДИ - доверительный интервал, Se - стандартная ошибка.

Проверка значимости отличия коэффициентов от нуля, проводится при помощи статистики Вальда, использующей распределение хи-квадрат, которая представляет собой квадрат отношения соответствующего коэффициента к его стандартной ошибке.

В нашем случае получились: сверх значимый коэффициент а=22,09396 и значимые коэффициенты b1=0,71132, b2=-0,44202. При помощи этих трех значений коэффициентов мы можем для каждого значения Т-типизации рассчитать вероятность Р.

Как следует из таблицы 2, согласно данной модели при превышении предельных показателей по шкале сонливости Эпфорта у больного с апноэ-гипопноэ шанс развития ДДЛЖ, увеличивается в 2,04 раз. Это при условии фиксации других факторов. Аналогично, для другого показателя.

Правильно классифицировано по данной модели 94,02% случаев, при площади под кривой ROC (AUC) - 0,978 (Среднеквадратическая ошибка - 0,00629, 95% ДИ - от 0,958 до 0,991). В нашей модели AUC=0,978, что говорит об отличном качестве модели.

Наглядно это отображает чертеж-график на котором отображены ROC-кривые для признаков: шкала сонливости Эпфорта, минимальная ночная сатурация и коэффициент β (константа) - предсказательная вероятность для сочетания данных признаков. Данный чертеж-график дает понимание предсказательной вероятности развития ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ, а также чувствительность и специфичность для отдельных клинических признаков и их сочетания.

Указанный способ определения вероятности развития ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ успешно использовался в клинике, что видно из следующего примера:

В больнице Центросоюза РФ (г. Москва) с 2015 по 2019 г. были обследованы 368 больных, поступившие с подозрением на ДДЛЖ, подтвержденная впоследствии на ЭхоКГ. Пациенты разделены на 2 группы: первая - 112 пациентов с апноэ-гипопноэ (30,4%), с наличием ДДЛЖ, подтвержденной на ЭхоКГ, вторая - 256 пациентов с апноэ-гипопноэ (69,6%) без ДДЛЖ (отсутствие верифицировано на ЭхоКГ).

В результате данный способ диагностики позволил правильно классифицировать случаи по данной модели у 94,02%.

В итоге чувствительность обнаружения ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ составила для шкалы сонливости Эпфорта - 78,6% и 89,5%, минимальной ночной сатурации - 96,4% и 88,7% соответственно. Совместное сочетание данного способа выявления ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ по двум клиническим и инструментальным проявлениям дает чувствительность - 97,3% при 89,8% специфичности (см. чертеж-график).

В качестве примера рассмотрим данные пациента с апноэ-гипопноэ С. 50 лет, у которого по шкале сонливости Эпфорта 13 баллов, с минимальной ночной сатурацией 64%.

z=22,09396+0,71132х(13)+(-0,44202)х(64),

где z=3,05184. Отсюда вероятность ДДЛЖ, согласно формуле:

(р=2,718281833,05184/1+2,718281833,05184), р=95,5%.

Вероятность выше 50%, то есть данный пациент имеет высокий риск ДДЛЖ.

Противоположный пример, пациент М. 43 года с апноэ-гипопноэ. у которого по шкале сонливости Эпфорта 10 баллов, с минимальной ночной сатурацией 69%. z=22,09396+0,71132х(10)+(-0,44202)х(69),

где z=-1,29222. Отсюда вероятность ДДЛЖ, согласно формуле:

(р=2,71828183 -1,29222/1+2,71828183 -1,29222), р=21,5%.

Вероятность ниже 50%, то есть данный пациент имеет низкий риск ДДЛЖ.

Таким образом, для выявления ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ проводят анкетирование больных и ночную полиграфию. Уточняют показатели по шкале сонливости Эпфорта, минимальной ночной сатурации.

Затем по предложенной нами формуле: z=22,09396+0,71132х(Е)+(-0,44202)x(S),

где «Е» - число баллов по шкале сонливости Эпфорта, «S» - минимальная ночная сатурация (%) рассчитывают сумму (z) численных значений признаков умноженных на дискриминантный коэффициент признака (0,71132 для числа баллов по шкале сонливости Эпфорта, (-0,44202) для минимальной ночной сатурации) и суммируют с константой, равной 22,09396.

Учитывая логистическую функцию вида:

Мы получаем возможность вычислить вероятность ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ по известной формуле (источники: Agresti, Alan. (2002). Categorical Data Analysis. New York: Wiley-Interscience. ISBN 0-471-36093-7; Amemiya, T. (1985). Advanced Econometrics. Harvard University Press. ISBN 0-674-00560-0. Balakrishnan, N. (1991); Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, Inc.. ISBN 978-0824785871; Greene, William H. (2003). Econometric Analysis, fifth edition. Prentice Hall. ISBN 0-13-066189-9; Hosmer, David W.; Stanley Lemeshow (2000). Applied Logistic Regression, 2nd ed.. New York; Chichester, Wiley. ISBN 0-471-35632-8):

вероятность = где e - основание натурального логарифма =2,71828947, z - сумма численных значений каждого из признаков.

Таким образом, получают значение вероятности ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ, по значению которой прогнозируют риск сердечно-сосудистых осложнений. При значении вероятности 50% и выше прогнозируют риск ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ с последующим развитием сердечно-сосудистых осложнений, при значении вероятности ниже 50% риск развития ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ низкий.

Способ позволяет достоверно, информативно и точно провести вычисление вероятности ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ для последующего предупреждения сердечно-сосудистых осложнений.

Определение вероятности ДДЛЖ у больного с апноэ-гипопноэ без сложных инструментальных или инвазивных методов с помощью простых клинических и инструментальных методов является достоинством и преимуществом предлагаемого способа по сравнению с известными прототипами.

Способ определения вероятности диастолической дисфункции левого желудочка сердца (ДДЛЖ) у больного с апноэ-гипопноэ, заключающийся в использовании клинических и инструментальных признаков, включающих наличие их сочетания, отличающийся тем, что в качестве клинических и инструментальных признаков используются следующие клинические и инструментальные признаки: число баллов по шкале сонливости Эпфорта (баллы) (Е), минимальная ночная сатурация (%) (S), при этом каждому признаку присваивается его численное значение с последующим вычислением по формуле, то есть каждому признаку придается установленное экспериментальным путем весовое значение в виде произведения постоянного коэффициента и численного значения клинического и инструментального признака: (0,71132) и число баллов по шкале сонливости Эпфорта (баллы) (Е); (-0,44202) и минимальная ночная сатурация (%) (S) и суммируется с константой, равной (22,09396), с последующим вычислением по формуле

вероятность

где е - основание натурального логарифма =2,71828947,

z=22,09396+0,71132х(Е)+(-0,44202)x(S),

где Е - число баллов по шкале сонливости Эпфорта, S - минимальная ночная сатурация (%), по полученному значению вероятности делается вывод о наличии ДДЛЖ больного с апноэ-гипопноэ: при значении вероятности 50% и выше прогнозируют ДДЛЖ с последующим высоким риском сердечно-сосудистых осложнений, при значении вероятности ниже 50% риск развития ДДЛЖ низкий.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к медицине, а именно к ветеринарии, иммунологии, и может быть использовано для тестирования иммунологической толерантности у животных. С целью оценки иммунологической ареактивности в раннем возрасте производят иммунизацию производителей их же семенем.

Изобретение относится к медицине, а именно к ядерной медицине, и может быть использовано для оценки риска рецидива дифференцированного рака щитовидной железы после проведения радиойодтерапии.

Изобретение относится к медицине, а именно к пульмонологии, и может быть использовано для акустической диагностики состояния вентиляционной функции легких. Способ включает регистрацию шумов форсированного выдоха, по полученным данным определяют полную акустическую продолжительность Та и полную акустическую энергию А шумов в максимальной полосе частот 200-2000 Гц и полосовые параметры продолжительности t1, …, t9 и энергии A1, …, А9 шумов в 200-герцовых полосах данного интервала, рассчитывают среднечастотные полосовые параметры данных шумов в пределах диапазона 200-1000 Гц Асч = ∑Am/m, tcч = ∑tm/m, где m выбирают от 1 до 4, и высокочастотные полосовые параметры в пределах диапазона 800-2000 Гц как Авч = ∑An/n, tвч = ∑tn/n, где n выбирают от 1 до 6.

Изобретение относится к медицине. Система для диагностики и оповещения инсульта, состоящая из фитнес-браслета с датчиком пульса и давления и смартфона с приложением для обработки сигналов, поступающих с фитнес-браслета, на наличие признаков предынсультного состояния с возможностью: включения таймера для исключения ошибки, активации на смартфоне сигнала с выводом на экран методики распознавания симптомов инсульта и рекомендуемых действий, сброса предупреждающего сигнала или вызова близкого человека, запуска второго таймера ожидания сброса предупреждающего сигнала, по окончании которого отправляется сообщение о состоянии здоровья и местоположении абонента.

Изобретение относится к области медицины и предназначено для повышения безопасности дорожного движения. Способ медицинского контроля состояния здоровья водителя транспортного средства предполагает использование автоматизированной системы, основанной на применении наносекундной радиоэлектроники в приборах кардиомониторинга, показателей тепловизионного регистратора, встроенного в руль автомобиля пульсоксиметра, которые, не обременяя действий водителя, передают в режиме реального времени в базу данных служб контроля, посредством сети интернет, информацию о состоянии его здоровья и реакцию по пути следования на сигналы светофора, продублированные на приборной панели автомобиля.
Изобретение относится к медицине, а именно к психиатрии и медицинской психологии. Посредством двигательной методики Е.П.

Заявленная группа изобретений, относящаяся к медицине, а именно к медицинским осмотрам. Электронная система медицинских осмотров содержит функционально связанные между собой по меньшей мере следующие программно-аппаратные комплексы (ПАК): по меньшей мере один ПАК Терминал, предназначенный для прохождения в реальном времени автоматизировано-роботизированного осмотра лицом или группой лиц в единой электронной среде обмена информацией, по меньшей мере один ПАК Функциональное рабочее место, расположенный непосредственно возле или удаленно от ПАК Терминал(ов), предназначенный для управления осмотром в единой электронной среде обмена информацией, и по меньшей мере один общий для всех комплексов системы ПАК Сервер, осуществляющий функциональное взаимодействие программно-аппаратных комплексов системы между собой в единой электронной среде обмена информацией в облаке или локальной сети предприятия, предназначенный для получения, отправки, хранения и обработки данных обследуемого лица/группы лиц, автоматической подготовки заключений по итогам осмотра на ПАК Терминал(ах).

Группа изобретений относится к медицине, а именно к устройству и способу для измерения активности сердца. Устройство включает первый и второй датчики для измерения электрических сигналов, свидетельствующих об активности сердца пользователя.

Группа изобретений относится к медицинской технике, к вспомогательному устройству для устройства захвата изображения для захвата изображения кожи субъекта, содержащему трубчатый элемент, имеющий первое отверстие на его первом конце, выполненное с возможностью охвата источника излучения и датчика изображения, содержащихся в устройстве захвата изображения, и второе отверстие на его втором конце, выполненное с возможностью охвата участка кожи, и два зеркала, расположенных внутри трубчатого элемента на его втором конце, при этом первое зеркало выполнено с возможностью отражения излучения, испускаемого источником излучения, к участку кожи, и второе зеркало выполнено с возможностью отражения излучения, отраженного от участка кожи, к датчику изображения.

Изобретение относится к медицине, а именно к пульмонологии, кардиологии и респираторной медицине сна. У больного с обструктивным апноэ-гипопноэ проводят клиническую антропометрию.
Наверх