eng
Содержание
Сокращения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Глава 1. Электрофизиологические основы метода дисперсионного
картирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.1.
Молекулярные механизмы трансмембранных ионных каналов . . 14
1.2.
Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ . 17
Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
Глава 2. Взаимосвязь показателей дисперсионного картирования
с кровоснабжением, микроциркуляцией и различными формами
ишемии миокарда . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
Глава 3. Области использования, показания и ограничения метода
дисперсионного картирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.1.
Показания и области использования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2.
Ограничения использования метода. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
Глава 4. Функциональные пробы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.1.
Проба с физической нагрузкой . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2.
Кардиоваскулярные пробы с анализом показателей ДК . . . . . . . 45
4.2.1.
Ручная динамометрия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.2.2.
Активная ортостатическая проба (активный тилт-тест) . . . 56
4.2.3.
Синокаротидный рефлекс (проба Чермака—Геринга) . . . . 56
4.2.4.
Ментальный и психологический стресс. . . . . . . . . . . . . . . 57
Глава 5. Ближайшая и отдаленная воспроизводимость результатов . . . 58
Глава 6. Тестирование на баз е данных «THE PTB DIAGNOSTIC
ECG DATABASE» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
Глава 7. Показатели ДК у здоровых лиц . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
7.1.
Зависимость показателей ДК от возраста . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
7.2.
Показатели ДК у здоровых лиц при проведении тредмил-теста . 67
7.2.1.
Принцип действия прибора CH-2000 . . . . . . . . . . . . . . . . 67
7.3.
Показатели альтернации Т-зубца (TWA) по данным CH-2000
и «Кардиовизор» при проведении нагрузочного тестирования . . 71
7.3.1.
Протокол обследования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
7.4.
Методы ДК и ЭКГ высокого разрешения при применении
коэнзима Q10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 777.4.1. Показатели G1—G8 при проведении тредмил-теста. . . . . . 79
7.4.2.
Альтернация Т-зубца и парного коэффициента вариации
при проведении тредмил-теста на фоне терапии коэнзи-
мом Q10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
7.4.3.
Показатели ЭКГ ВР на этапах обследования. . . . . . . . . . . 87
7.4.4.
Дисперсионные характеристики ЭКГ при наличии
поздних потенциалов желудочков в группе здоровых лиц . 87
7.5.
Влияние психологического стресса на показатели ДК . . . . . . . . 91
Глава 8. Показатели ДК у больных артериальной гипертонией . . . . . . 93
Глава 9. Показатели ДК у больных с острым коронарным синдромом
и инфарктом миокарда . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
9.1.
Показатели ДК в зависимости от локализации острого ИМ . . . . 96
9.2.
Оценка тяжести течения и отдаленного прогноза острого
коронарного синдрома (методы ЭКГ ВР, ДК и анализ СРП) . . . 97
9.2.1.
Связь окислительной устойчивости плазмы, показателей
липидного спектра крови и степени тяжести стенокардии . 98
9.2.2.
Анализ динамики показателей ДК, ЭКГ ВР и показателей
СРП у больных с острым коронарным синдромом в
зависимости от его течения и отдаленного исхода. . . . . . . 99
9.3.
Корреляции между показателями ДК ЭКГ, параметрами ЭКГ
ВР и активностью оксидативного стресса в выделенных
группах больных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
9.4.
Диагностическая и прогностическая ценность метода ДК ЭКГ
у пациентов с острым коронарным синдромом. . . . . . . . . . . . . 121
9.4.1.
Влияние длительности обострения ИБС до госпитализации
на отдаленный исход заболевания и индекс микроальтер-
наций «Миокард» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
9.4.2.
Зависимость отдаленного прогноза от длительности
обострения ИБС на догоспитальном этапе при анализе
показателей (G3+G4) и (G5+G6). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
9.4.3.
Кривые выживаемости Каплана—Мейера . . . . . . . . . . . . 126
Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
Глава 10. Проба с ингаляцией кислорода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
Глава 11. Показатели дисперсионного картирования при реваскуляри
зации миокарда . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
Глава 12. Применение метода ДК при мониторировании процедуры
ангиопластики. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
11.1.
Особенности работы прибора «Кардиовизор» в процессе
коронаропластики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
11.2.
Результаты применения прибора «Кардиовизор» в процессе
коронаропластики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
11.3.
Особенности использования метода ДК при выполнении
процедур ангиопластики. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
Глава 13. Приложение. Схема проведения обследования . . . . . . . . . . 168
Ограничения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
4
ОглавлениеЭтап 1: ФОН . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
Этап 2: АНАЛИЗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
Этап 3: НАГРУЗОЧНАЯ ПРОБА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
Этап 4: АНАЛИЗ ПОСЛЕ НАГРУЗКИ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
Этап 5: ПЕРИОДИЧЕСКИЕ ОБСЛЕДОВАНИЯ. . . . . . . . . . . . . . . 180
Этап 6: АНАЛИЗ ДИНАМИКИ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
Особенности изменения дисперсионных индексов при многососу-
дистом поражении миокарда . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
Особенности изменения дисперсионных индексов, зависящие
от вида ЭКГ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
Краткая характеристика основных дисперсионных индексов . . . . . 190
Предисловие
В настоящее время электрокардиология по-прежнему является
быстро развивающейся областью науки и клинической практи-
ки. Важнейшая тенденция современного этапа ее развития —
это расширение круга диагностических задач, которые могут
решаться с использованием новых ЭКГ-методов функциональ-
ной диагностики. Они разрабатываются на основе и с привле-
чением последних достижений электрофизиологии, биофизики,
информатики, математического моделирования и компьютер-
ных технологий. Непрерывно накапливаются знания и опыт в
оценке и диагностике физиологических и патологических со-
стояний с использованием принципиально новых диагностиче-
ских подходов.
В настоящее время в клинике анализируется только часть су-
ществующей электрофизиологической информации, получаемой
по данным ЭКГ 12 стандартных отведений и базирующейся на
основе описания контурного анализа и оценке нарушений ритма
(характер ишемических изменений, нарушений ритма и прово-
димости, гипертрофии и т.д.).
Современная электрокардиография далеко ушла от традици-
онного клинического анализа электрокардиограммы и распола-
гает новыми технологиями, позволяющими на основе примене-
ния специальных методов анализа электрокардиосигнала судить
об энергетических и обменных процессах в миокарде на молеку-
лярно-клеточном уровне. Одним из важных направлений иссле-
дований в области новых технологий в функциональной диаг-
ностике является разработка методов исследования электриче-
ской нестабильности миокарда и неинвазивной оценки его
электрофизиологических свойств. Это позволит снизить число
случаев внезапной сердечной смерти и смертность от сердеч-
но-сосудистых заболеваний.
заболеваний.
В современных компьютерных электрокардиографических
системах реализуется более строго биофизически обоснованный
подход к параметризации кардиоэлектрического потенциала,
требующий специального преобразования измеренных сигналов
отведений на основе дополнительных сведений о физической
структуре сердца и тела. Используются математические модели с
интеграцией известных принципов врачебной логики и биофи-
зических данных в единой алгоритмической схеме.
Регистрируемый с поверхностных электродов ЭКГ-сигнал,
отражая функцию или дисфункцию специфических ионных ка-
налов и являясь интеграцией электрофизиологического феноме-
на миллионов миоцитов, содержит важную дополнительную ин-
формацию, не видимую на стандартной ЭКГ и недоступную для
анализа стандартными технологиями анализа ЭКГ-сигнала.
В здоровом сердце при де- и реполяризации миокарда при
каждом сокращении имеются небольшие колебания амплитуды
и длительности ЭКГ-сигнала, которые могут быть обусловлены
различными физиологическими факторами, как, например, ро-
тацией сердца и дыханием, изменениями ЧCC и длительностью
предшествующего диастолического интервала, колебаниями сис-
темной и внутриполостной гемодинамики, инотропными и/или
вегетативными влияниями и др. При патологии миокарда появ-
ляются дополнительные факторы, ассоциирующиеся с ишемией
и нарушениями локальных электрических процессов в мио-
карде.
Существует ряд новых технологий, которые не только явля-
ются многообещающими для будущего, но уже сегодня находят
свое применение в повседневной клинической практике для
диагностики ишемии миокарда и оценки нарушений электри-
ческих свойств миокарда. При анализе ЭКГ-сигнала, кроме
выявления аритмий и измерения смещения сегмента ST, могут
быть измерены и другие электрофизиологические переменные.
К методам анализа таких переменных относятся: альтернация
зубца Т — ТWA (T-Wave Alternans), дисперсия интервалов Q—
T, QRS и T-зубца, сигнал-усредненный анализ, метод диспер-
сионного картирования (ДК), турбулентности сердечного ритма
и др.
Одними из направлений исследований в области разработки
новых технологий в функциональной диагностике и неинвазив-
ной электрофизиологии миокарда являются: изучение меха-
Введение 9
низмов нарушений электрофизиологических свойств миокарда
и развития угрожающих жизни аритмий; разработка методов
прогнозирования электрической нестабильности миокарда —
внезапной сердечной смерти, потенциально опасных аритмий.
Электрическая нестабильность миокарда и электрическая него-
могенность миокарда предсердий и желудочков могут быть до-
статочно точно оценены при использовании новых электрокар-
диографических технологий.
Имеются аргументированные данные об информативности
этих новых технологий для диагностики ишемии и нарушений
электрических свойств миокарда. Обоснованность данных под-
ходов базируется на представлении о том, что электрофизиоло-
гическая альтернация клеток и их мембран ассоциируется с ре-
моделированием после эпизода ишемии или перенесенного ин-
фаркта миокарда и участием в аритмогенезе, а также развитии
«электромеханического несоответствия» в зонах миокардиаль-
ной дисфункции. Отражая электрическое ремоделирование, но-
вые технологии являются «чувствительным» индикатором про-
исходящих на уровне клеточных мембран патологических про-
цессов. Поэтому, если контролировать характеристики, обуслов-
ленные микроколебаниями ЭКГ, можно получить информацию
о развитии патологического процесса с упреждением, т.е. на
ранних стадиях.
Адекватная неинвазивная оценка, включающая электрокар-
диографические методы диагностики ишемических изменений и
энергетического метаболизма миокарда, является клинически
обоснованной необходимостью. Возможности улучшения диа-
гностики тяжести поражения и нарушения электрофизиологиче-
ских свойств миокарда у больных с острым коронарным синдро-
мом (ОКС) в ходе оперативного и интенсивного лечения паци-
ентов с диффузным атеросклеротическим поражением и единич-
ными сегментарными стенозами далеко не исчерпаны.
Комплексный анализ показателей изменений электрофизио-
логических свойств миокарда представляется важным аспектом
нового методологического подхода для оценки тяжести ишеми-
ческого повреждения миокарда, прогноза течения ИБС, опреде-
ления показаний для превентивной «агрессивной» терапии и
оценки ее эффективности у больных с ИБС, электрической не-
стабильности миокарда.
10 Введение
ÃËÀÂÀ 1
ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ
ОСНОВЫ МЕТОДА
ДИСПЕРСИОННОГО
КАРТИРОВАНИЯ
Метод дисперсионного картирования ЭКГ (ДК ЭКГ) основан на
компьютерном формировании карты электрических микроаль-
тернаций ЭКГ-сигнала. Анализ микроколебаний ЭКГ, амплитуда
которых начинает изменяться при приближении к точкам потери
функциональной устойчивости миокарда, лежит в основе метода.
Даже в здоровом сердце периодические процессы де- и реполяри-
зации миокарда при каждом сокращении имеют незначительные
колебания, которые отражаются в низкоамплитудных колебаниях
ЭКГ-сигнала (низкоамплитудная дисперсия ЭКГ). Отклонения
от нормы различных электрофизиологических характеристик при
разнообразных патологических процессах ведут к изменению ам-
плитуды таких колебаний, причем эти изменения предшествуют
во времени изменениям собственно ЭКГ. По этой причине ха-
рактеристики низкоамплитудных колебаний можно использовать
в качестве эффективных диагностических маркеров приближаю-
щейся функциональной перестройки миокарда.
Метод ДК ЭКГ по содержанию измерительных процедур
можно отнести к методам регистрации электрических микроаль-
тернаций ЭКГ. Указанные методы реализуют относительно но-
вый неинвазивный способ контроля электрической нестабильно-
сти миокарда, возникший более 20 лет назад под названием «ме-
тод MTWA» [1]. Регистрация и анализ микровольтных альтерна-
ций принципиально отличаются от регистрации и анализа волн
ЭКГ. Микроальтернации вычисляются как микроколебания
ЭКГ-сигнала в последовательных сокращениях сердца. Амплиту-
ды микроальтернаций могут быть на два порядка меньше ампли-
туд зубцов стандартной ЭКГ. Так, при анализе Т-волн средние
амплитуды микроальтернаций составляют ~2—15 мкВ, в то время
как исходные амплитуды T-волн составляют 0,3—0,7 мВ, т.е.
300—700 мкВ. В микровольтных альтернациях полностью утрачи-
вается информация об амплитудных особенностях исходных волн
ЭКГ, т.е. микровольтные альтернации имеют вид случайного
процесса, который уже не содержит исходных морфологических
признаков зубцов ЭКГ в анализируемом отведении.
Наиболее простой, и хронологически первый, способ регист-
рации микроальтернаций включает измерение разности между
синхронными значениями амплитуд в текущем и предыдущем
однотипных зубцах ЭКГ, например, в Т-волне. Этот способ ана-
лиза часто называют способом «от удара к удару». Была установ-
лена корреляционная связь между вероятностью фибрилляции
желудочков и наличием периодических микроколебаний разно-
стного сигнала с основной частотой, приблизительно в два раза
меньшей частоты сердечных сокращений (ЧСС). Если отфиль-
тровать колебания с этими частотами и оценить энергетический
спектр этих колебаний, можно выявить факт увеличенных амп-
литуд микроколебаний. Этот факт и является индикатором по-
вышенной склонности миокарда к желудочковой тахикардии
или фибрилляции. Регистрировать сигнал микроальтернаций
Т-волны этим способом удается лишь при ЧСС ~100 ударов в
минуту. Основная трудность этого способа — достижение при-
емлемого отношения сигнал/шум, т.к. при увеличении ЧСС рез-
ко возрастает широкополосный физиологический шум. Вторым
недостатком этого способа является принципиальная необходи-
мость стресс-нагрузки в течение нескольких минут. Вследствие
этих недостатков описанный метод, несмотря на высокую чувст-
вительность к электрической нестабильности миокарда, мало-
приемлем для скрининговых процедур раннего выявления доно-
зологических изменений миокарда. Этот метод в настоящее вре-
мя используется в устройстве «CH-2000» американской фирмы
«Cambridge Heart» [2] преимущественно для формирования ин-
дивидуального прогноза фибрилляции желудочков при наличии
патологии сердца.
Другие способы регистрации микроальтернаций ЭКГ осно-
ваны на анализе вторичных расчетных признаков, получаемых
12 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
из исходной ЭКГ. Центральной идеей этих способов является
то, что некоторые расчетные характеристики микроальтернаций
ЭКГ имеют существенно лучшее отношение сигнал/шум, чем
спектральные характеристики описанного выше способа анали-
за. Для расчета вторичных характеристик всегда используется
определенная математическая модель, устанавливающая связь
между регистрируемой ЭКГ и расчетными вторичными характе-
ристиками микроальтернаций. Именно к этой группе относятся
методы [3] и [4]. В методе [3] используются матричные соотно-
шения между признаками регистрируемой ЭКГ и признаками
микроальтернаций. В методе [4] (ДК ЭКГ) применяется матема-
тическая модель расчета электрических напряжений между
близко расположенными поверхностными точками на основе
модельного учета электромагнитного излучения миокарда [6].
Физическая сущность этой модели заключается в том, что суще-
ствует объективная зависимость между средней амплитудой
микроальтернаций и разностным сигналом, характеризующим
электрическую симметрию между правым и левым желудочками
и правым и левым предсердиями.
Для того чтобы рассчитывать микроскопические изменения
электрической симметрии, необходима модель электрического
биогенератора сердца с малыми погрешностями. Традиционные
биофизические модели формирования поверхностного ЭКГ-сиг-
нала оказались слишком грубыми для таких расчетов, поэтому
была использована модель с более точным учетом электродинами-
ческих эффектов. Анализ микроскопических изменений разно-
стных сигналов электрической симметрии порождает карту микро-
альтернаций ЭКГ, которая была в методе ДК ЭКГ названа «дис-
персионной картой» [8]1. Предложенная математическая модель
позволяет получить устойчивый сигнал микроколебаний ЭКГ, от-
ражающий не только микроальтернации Т-волны, но и микроко-
лебания QRS-комплекса и Р-волны даже в состоянии покоя.
Метод дисперсионного картирования ЭКГ основан на ис-
пользовании двух групп факторов, влияющих на формирование
поверхностных кардиопотенциалов:
• нелинейных эффектов, возникающих при активации и де-
активации ионных каналов мембраны сократительных кар-
диомиоцитов;
Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования 13
1Текст этой ссылки можно найти на интернет-сайте www.mks.ru.
• электродинамических эффектов, возникающих при лавин-
ных процессах протекания ионных токов через мембрану
сократительных кардиомиоцитов.
Эти факторы не анализируются в общепринятых линейных
электрофизиологических моделях, описывающих электрический
биогенератор сердца [9,10]. Исследования, выполненные автора-
ми модели, свидетельствуют, что учет указанных эффектов по-
зволяет построить существенно более точную модель формиро-
вания поверхностной ЭКГ и на этой основе расширить диагнос-
тические возможности классического ЭКГ-метода [8]. Несмотря
на использование ЭКГ-сигнала в качестве источника исходных
цифровых данных, весь анализ в методе ДК ЭКГ осуществляет-
ся в новом признаковом пространстве, порождаемом малыми
флуктуациями ЭКГ (низкоамплитудными дисперсиями). Клини-
ческая интерпретация низкоамплитудных дисперсионных откло-
нений требует ясного представления об электрофизиологиче-
ском источнике флуктуационных сигналов. Этот источник об-
условлен двумя основными механизмами, порождающими ма-
лые флуктуации поверхностных потенциалов: молекулярными
механизмами входных и выходных ворот трансмембранных ка-
налов кардиомиоцитов и электродинамическим механизмом ге-
нерации поверхностной ЭКГ.
1.1. Молекулярные механизмы
трансмембранных ионных каналов
Биофизические модели, описывающие электрические свойства
трансмембранных ионных каналов в молекулярной биологии и
электрофизиологии, являются принципиально линейными.
В общепринятой трактовке эти модели описывают два основных
статических состояния ионных каналов — открыт—закрыт, и
динамику этих состояний, определяемую линейными дифферен-
циальными уравнениями. К сожалению, линейные модели не
дают ясного и непротиворечивого описания многочисленных
триггерных режимов формирования потенциала действия (ПД),
возникающих при различных патологиях. В линейных моделях
вне рамок анализа остается кинетика пусковых механизмов,
управляющих скачкообразными процессами открытия и закры-
тия входных и выходных ворот каналов в фазе 0 и фазе 3 ПД.
14 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
Но именно эта кинетика наиболее важна при анализе динамики
флуктуаций ПД, которая в свою очередь влияет на динамику
флуктуаций поверхностной ЭКГ.
Можно показать, что вся известная к настоящему времени
динамика ПД клеток миокарда хорошо описывается нелинейной
моделью потенциалзависимого ионного канала, имеющего две
точки потери устойчивости. Математическое описание стенки
канала в этой модели эквивалентно описанию упругого трех-
звенного шарнирного стержня с двумя степенями свободы. Это
математическое описание хорошо изучено в области флуктуаци-
онной динамики и теории катастроф [11]. Основное отличие не-
линейной модели ионного канала от линейных аналогов заклю-
чается в том, что в математическом описании появляются эле-
менты лавинообразных процессов («катастрофических скач-
ков»), которые принципиально не могут возникать в линейных
моделях. Таким образом, проницаемость канала в новой модели
приобретает квантованный характер, а основными параметрами,
которые управляют переходами между устойчивыми состояния-
ми, являются величина трансмембранного электрического по-
тенциала и температура межклеточной жидкости. Значения
трансмембранного потенциала, при которых ионный канал те-
ряет устойчивость, образуют окна потери устойчивости.
Не углубляясь в математические детали модели, отметим ее
наиболее существенные описательные аспекты. Флуктуации
трансмембранного потенциала U вне окон потери устойчивости
являются затухающими, т.е. всегда присутствующие при темпе-
ратуре ~36° C электрохимические микроколебания потенциала
U не приводят к изменению состояния канала. В противопо-
ложность этому внутри окон потери устойчивости наблюдается
экспоненциальный рост флуктуаций, который ведет к возник-
новению лавинообразного перехода в другое состояние. По за-
вершении этого лавинного процесса (цепной реакции) потен-
циал U выходит за границы окна потери устойчивости, флукту-
ации вновь становятся затухающими и канал остается в новом
устойчивом состоянии. При увеличении трансмембранного по-
тенциала U от отрицательных диастолических значений к поло-
жительным канал проходит через два окна потери устойчиво-
сти. Каналы нормальных клеток с быстрым ответом имеют
окна потери устойчивости на интервалах +10—10
мВ и 50—
60
мВ. При определенных патологических состояниях, напри-
1.1. Молекулярные механизмы трансмембранных ионных каналов 15
мер при ишемии миокарда, границы этих окон смещаются со-
ответственно до величин 0—30
мВ и 40—
50
мВ. Именно по-
следние два окна определяют раннюю следовую деполяриза-
цию. Каналы нормальных клеток с медленным ответом также
имеют два окна потери устойчивости: +10—10
мВ и 40—
50
мВ. Переход пассивного канала из закрытого состояния в
открытое происходит только внутри окна потери устойчивости
при условии dU/dt > Pon, где Pon — порог активирования кана-
ла. Аналогично, переход канала из открытого состояния в за-
крытое также происходит только внутри окна потери устойчи-
вости при условии dU/dt > Poff, где Poff — порог инактивирова-
ния канала. Эта модель позволяет отказаться от качественных
феноменологических моделей ионных каналов и исчерпываю-
ще объясняет известные экспериментальные факты. В частно-
сти, получает естественное объяснение факт наличия несколь-
ких устойчивых состояний трансмембранного потенциала
(Gadsby D., Cranefield P., 1977; January C., Riddle J., 1989), а
также концепция Ходжкина и Хаксли (Hodgkin A., Huxley A.),
предполагающая три возможных состояния канала: одно от-
крытое и два вида закрытых. Наличие порогов Pon и Poff обу-
словливает скачкообразное переключение каналов и наличие
гистерезиса между устойчивыми состояниями.
Таким образом, в нелинейной модели входные и выходные
ворота ионного канала имеют систему «молекулярных защелок».
При определенном значении трансмембранного потенциала U и
слабом надпороговом импульсном электромагнитном воздейст-
вии конфигурация канала скачком переходит из одного устой-
чивого состояния в другое, а молекулярные защелки удерживают
его в этом состоянии до следующ его надпорогового воздействия.
При использовании нелинейной модели отпадает необходимость
в сложной феноменологии, которая, как правило, неограничен-
но разрастается при появлении все более точных эксперимента-
льных данных. Так, например, становятся более понятными
электрические причины рефрактерности, которые связаны не с
длительностью биохимических процессов, а с моментами по-
падания мембранного потенциала в высокие потенциальные
седловины, блокирующие возможность активирования канала.
Аналогично, легко объясняется анормальный автоматизм (Cranefield
P., 1975) и еще несколько проблемных явлений. Одним
из наиболее важных модельных результатов является тот факт,
16 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
что скачкообразный переход из одного устойчивого состояния в
другое сопровождается резким усилением флуктуаций физиче-
ских параметров [12]. Флуктуации ПД отдельных кардиомиоци-
тов порождают макрофлуктуации волн де- и реполяризации ми-
окарда как в области пространственной структуры волн, так и в
области их временных характеристик. Поскольку миокард явля-
ется возбудимой диссипативной средой, то, контролируя ампли-
туду флуктуаций интегральных электрофизиологических пара-
метров, можно судить о флуктуациях ПД и тем самым контро-
лировать скрытую эволюцию патологических процессов на ран-
них стадиях. В клинических условиях, как по простоте, так и по
оперативности измерения, наиболее подходящим для этого яв-
ляется ЭКГ-сигнал.
1.2. Электродинамические механизмы
генерации поверхностной ЭКГ
Несмотря на видимую простоту изложенной выше идеи, на пути
ее реализации возникает много технических трудностей. Главная
трудность заключается в том, что измеряемые амплитуды мик-
роколебаний ЭКГ в диапазоне 3…20 мкВ соизмеримы с электро-
физиологическим шумом поверхностной ЭКГ, т.е. необходи-
мо применять специфические методы увеличения отношения
сигнал/шум. Если этого не делать, то анализируемые сигналы,
порождаемые флуктуациями ПД кардиомиоцитов, «стирают-
ся» шумовыми флуктуациями. Шумовые флуктуации обусловле-
ны, во-первых, внутренними тепловыми шумами электронно-
го устройства, во-вторых, гетерогенным характером биоткани,
окружающей сердце, и, наконец, многочисленными эффектами
мышечного тремора.
Метод ДК ЭКГ, хронологически самый поздний среди мето-
дов регистрации микроколебаний ЭКГ, имеет алгоритм увеличе-
ния отношения сигнал/шум, принципиально отличающийся от
аналогов. Этот алгоритм основан на новой модели возникнове-
ния поверхностной ЭКГ, вытекающей из описанной выше нели-
нейной модели трансмембранного ионного канала. Указанная
новая модель биогенератора сердца учитывает электромагнитное
излучение кардиомиоцитов в фазах 0 и 3 потенциала дейст-
вия [8].
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 17
Наиболее существенные описательные аспекты этой модели
сводятся к следующему. При генерации отдельным кардиомио-
цитом ПД, вследствие импульсного характера токов через ион-
ные каналы, кроме обычных ионных токов, возникающих в
межклеточном и внутриклеточном пространстве и подчиняю-
щихся закону Ома, возникает электромагнитное излучение, по
спектральному составу соответствующее ближней области инф-
ракрасного излучения с длиной волны ~20—90 мкм. Это излуче-
ние, имеющее высокую проницаемость для биотканей, окру-
жающих сердце, поглощается кожными покровами. Эпидермис
и дерма кожи образуют своеобразную антенну, поглощающую
электромагнитное излучение клетки.
В результате процессов, известных в физике твердого тела
как процессы увлечения свободных зарядов излучением, на по-
верхности кожи возникает распределенный электрический по-
тенциал. В традиционных линейных биофизических моделях
генерации поверхностной ЭКГ электромагнитным излучением
пренебрегали как несущественным с энергетической точки зре-
ния [9]. Однако детальный расчет энергетического баланса кар-
диомиоцитов по экспериментальным данным показывает, что
на долю электромагнитного излучения приходится не менее
43% полной электрической энергии клетки, запасаемой в фазе
4 ПД за счет работы ионных насосов [8]. Прямые эксперимен-
тальные измерения слабого инфракрасного излучения сердца in
vivo, насколько известно авторам данной модели, не произво-
дились, т.к. этот диапазон электромагнитного излучения нахо-
дится далеко за пределами технических возможностей средств
измерения, используемых в электрофизиологии сердца, и со-
пряжен с рядом технических трудностей. Бесспорным косвен-
ным доказательством существования инфракрасного излучения
миокарда является несопоставимость ряда экспериментальных
биофизических характеристик ионных каналов и одноименных
теоретических величин, вытекающих из традиционных линей-
ных моделей. Так, экспериментально наблюдаемые значения
теплопроводности липидного каркаса мембраны кардиомиоци-
та меньше теоретически ожидаемых почти на 3 порядка, а экс-
периментальное значение удельного электрического сопротив-
ления мембраны в фазе 0 ПД меньше теоретического более чем
на порядок [8]. Эти глубокие модельные биофизические проти-
воречия малозаметны, когда модель используется для анализа
18 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
больших амплитуд ЭКГ, составляющих единицы милливольт.
Однако они становятся доминирующим негативным фактором
при анализе флуктуаций ЭКГ, составляющих единицы микро-
вольт. В последнем случае погрешности модельного расчета
ЭКГ на основе традиционных моделей биогенератора сердца в
десятки раз превышают амплитуды флуктуаций. Поэтому об-
щепринятые феноменологические модели биогенератора сердца
вполне удовлетворительно обеспечивают качественный анализ
при клинических интерпретациях зубцов ЭКГ, однако оказыва-
ются бесполезными для точного математического анализа
флуктуаций ЭКГ.
Корректный учет электромагнитного излучения миокарда,
которым в традиционных моделях пренебрегают, позволяет в
значительной степени устранить эти трудности. В новой модели,
названной авторами электродинамической [8], поверхностная
разность потенциалов является результатом интерференции
электромагнитных волн кардиомиоцитов, а не сложения элект-
ростатических полей кардиомиоцитов, как в традиционных мо-
делях. Электродинамическая модель обеспечивает существенно
более точные клинические интерпретации ЭКГ и позволяет от-
казаться от ряда феноменологических концепций. Главным
следствием электродинамической модели миокарда примени-
тельно к технологии ДК является возможность рассчитывать ряд
модельных параметров с относи-
тельной погрешностью ~3%.
Авторы электродинамиче-
ской модели показали, что наи-
лучшие результаты по критерию
отношения сигнал/шум получа-
ются при использовании специ-
фической системы отведений,
изображенной на рис. 1.1. Изме-
ряя по определенному алгорит-
му разностные сигналы между
смежными отведениями в этой
системе в течение ~30 сек, мож-
но для каждого момента време-
ни PQRST-комплекса оценить
электрическую симметрию меж-
ду камерами сердца, а по ней
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 19
Рис. 1.1. Специфическая система
отведений для контроля флуктуа-
ций ЭКГ в методе ДК ЭКГ
по переходным формулам рассчитать амплитуду флуктуаций
ЭКГ. Отношение сигнал/шум для сигнала электрической сим-
метрии увеличивается в несколько раз относительно методов
прямого измерения амплитуды флуктуаций ЭКГ. В итоге резко
возрастают устойчивость и повторяемость сигнала микроколеба-
ний ЭКГ, полученных таким способом. Весьма важный в прак-
тическом отношении результат состоит в том, что в этой систе-
ме отведений амплитуды микроколебаний ЭКГ можно с высо-
кой точностью рассчитать, только по сигналам отведений от ко-
нечностей. В итоге оказалось возможным реализовать анализ
флуктуаций ЭКГ на основе использования в процедуре измере-
ния всего четырех стандартных электродов (точки съема R, L, F,
N) в течение 30 сек.
В методе ДК ЭКГ динамику средних амплитуд измеряемых
микроколебаний на протяжении PQRST-комплекса отражают
финальные дисперсионные характеристики. Для вычисления
этих характеристик синхронизируют несколько последователь-
ных циклов и в каждом из них выполняют регистрацию микро-
колебаний и расчет вторичных модельных характеристик в соот-
ветствии с изложенными выше принципами. Рисунок 1.2 иллю-
стрирует процедуру синхронизации последовательных циклов на
примере анализа QRST-комплекса. Финальные дисперсионные
характеристики имеют вид функций времени, характеризующих
усредненные амплитудные вариации на определенных участках
кардиоцикла.
Отдельные компоненты описанной технологии анализа
флуктуаций в период 1996—2005 гг. защищены патентами [4, 5,
6, 7]. Первым серийным медицинским прибором, реализующим
метод ДК, является компьютерная система скрининга сердца
«Кардиовизор» (регистрационное удостоверение № ФСР
2007/00155), производства фирмы «Медицинские компьютерные
системы» (Москва, Зеленоград) [5], далее по тексту — прибор
«Кардиовизор» (см. рис. 1.5 на цв. вклейке).
Дисперсионные характеристики в приборе «Кардиовизор»,
реализающем метод ДК ЭКГ, рассчитываются по 9 анализируе-
мым группам отклонений. В группах G1—G9 анализируются
дисперсии, отражающие степень выраженности и локализацию
электрофизиологических нарушений в миокарде предсердий и
желудочков в фазы де- и реполяризации. Используются ранго-
вые (интервальные) критерии изменений флуктуаций показате-
20 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
лей PQRST, которые представлены следующими параметрами1:
значения площади дисперсионных отклонений ЭКГ-сигнала
при деполяризации правого (DisРRV) и левого (DisРLV) предсер-
дий, т.е. (G1 и G2); значения площади дисперсионных отклоне-
ний ЭКГ-сигнала при завершении деполяризации правого и ле-
вого желудочков (QRSEND—RV) и (QRSEND—LV), т.е. (G3 и G4),
их реполяризации (DisТRV) и (DisТLV), т.е. (G5 и G6); показатель
симметрии деполяризации в средней части комплекса QRS
(QRSMEAN—RV-LV) — G7; показатель нарушения внутрижелудоч-
кового проведения — G8; показатель симметрии деполяризации
в начальной части комплекса QRS (QRSBEG—RV-LV) — G9.
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 21
Рис. 1.2. I — ПД нормальной клетки с быстрым ответом; II —
упрощенная схема ионных токов для основных фаз
ПД; III — ПД клетки в условиях ишемии; IV — низко-
амплитудные колебания ЭКГ в последовательных
QRST-комплексах здорового сердца; V — у больного
при ИМ (a — отдельный комплекс; b — 7 синхронизи-
рованных комплексов)
1Исходные величины площади дисперсионных отклонений измеря-
ются в единицах [мкВ Ї мсек], однако для увеличения стабильности вы-
ходных характеристик исходные величины преобразуются в ранговую
(интервальную) шкалу.
Пример двух рассчитанных дисперсионных функций (1) и
(2) для двух групп дисперсионных характеристик G3 (DQRSEND—
RV) и G4 (DQRSEND—LV), соответствующих разной локализации
анализируемой области миокарда, показан на рис. 1.3. На гра-
фиках средняя линия представляет собой рассчитанную диспер-
сионную функцию обследуемого. Если отклонений от диапазона
нормальных значений нет, то дисперсионная кривая располага-
ется между границами нормальных значений. При наличии па-
тологических изменений соответствующие фрагменты дисперси-
онной линии пациента выходят за верхние или нижние границы
нормы. Степень выраженности отклонений оценивается площа-
дью области выхода за границы.
Величина этой площади, т.е. фактически выраженность от-
клонений, оценивается интегральным показателем, который по-
лучил наименование «Миокард» или индекс электрофизиологи-
ческих изменений миокарда. Индекс микроальтернаций «Мио-
кард» изменяется в относительном диапазоне от 0 до 100% и яв-
ляется относительным показателем величины отклонения от
22 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
Рис. 1.3. Пример дисперсионных функций (1), (2) в группах по-
казателей G3, G4 при патологии. По горизонтальной
оси — 20 моментов времени «усредненного» QRS-ком-
плекса. Области выхода за границы нормальных диа-
пазонов выделены «заливкой»
нормы. Индекс микроальтернаций «Миокард», равный 0%, со-
ответствует полному отсутствию каких-либо значимых отклоне-
ний, т.е. положению всех дисперсионных линий внутри границ
нормы (рис. 1.3). Чем больше значение индикатора, тем больше
отклонение от нормы.
По способу измерения каждому дисперсионному индексу
G3,…,G9, отражающему состояние желудочков, соответствует
определенная гистограмма чувствительности по интервалу вре-
мени измерения, т.е. каждому из этих индексов можно поста-
вить в соответствие определенный интервал QRSТ-комплекса.
Это соответствие определяет с заданной вероятностью тот ин-
тервал, на котором рассматриваемый дисперсионный индекс
имеет максимальную чувствительность к микроизменениям
QRSТ-комплекса. Практический смысл такого сопоставления за-
ключается в следующем. Если обнаруживаются отклонения от
нуля в некотором индексе Gi, то с заданной доверительной ве-
роятностью можно утверждать, что эти электрофизиологические
микроизменения во времени произошли на соответствующем
i-м интервале. Если отклонения большие, то такое утверждение
практически достоверно. Если отклонения незначительные, то
на соответствующий интервал QRSТ-комплекса можно указать
лишь с заданной доверительной вероятностью.
С доверительной вероятностью 0,95 между основными желу-
дочковыми индексами и интервалами QRS-комплекса нормаль-
ной длительности ~90 мс существует следующее соответствие:
G3,G4 ~ 60—90 мс, G5,G6 интервал S-T, G7 ~ 40—70 мс,
G8 0—90 мс, G9 ~ 0—40 мс.
Таким образом, при анализе индексов детализации G3—G9
в приборе «Кардиовизор» наиболее динамичный индекс G9
можно сопоставить с начальным временем деполяризации
~ 0—40 с. G9 — это разностный сигнал несинхронности нарас-
тания фронта деполяризации ЛЖ и ПЖ. Синхронность, харак-
терная для физиологической нормы, принимается по определе-
нию за нулевой отсчет G9 = 0. Индексы G3,G4 сопоставимы со
средним и финальным временем деполяризации ~ 60—90 мс.
При расчете этих индексов рассматриваются отдельные линии
Rлев (G4) и Rправ (G3), так как на этом интервале сигналы ЛЖ
и ПЖ хорошо разделяются. Наконец, G7 сопоставимо с сере-
диной процесса, и с некоторым страхующим «перехлестом» в
конце деполяризации можно считать соответствующий интер-
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 23
вал равным ~ 40—90 мс. G8 — вспомогательный интегральный
признак, рассчитываемый по QRS в целом без разделения ЛЖ
и ПЖ.
Описанное приближенное соответствие между группами
G1—G9 и интервалами PQRST-комплекса, содержащими исход-
ные микроколебания, представлено на рис. 1.4.
Параметры G1—G9 более динамичны по сравнению с ин-
дексом микроальтернаций «Миокард» и зависят от вида, лока-
лизации, характера нарушений или патологических изменений
миокарда и метаболических изменений, которые характеризуют
синхронность электрического возбуждения миокарда. Наиме-
нее динамичный индекс микроальтернаций «Mиокард» являет-
ся интегралом всех зарегистрированных микроальтернаций.
Группы G3, G4, G5, G6, G7, G8 более статичны, чем G9. Если
сумма G3+G4+G7 имеет стабильно увеличенные значения —
это важный признак вероятности нарушений коронарного кро-
вотока и перфузии миокарда. Суммарный показатель G5+G6
(DisТRV, DisТLV) также часто сопутствует недостаточной оксиге-
нации миокарда, однако увеличенные значения могут быть
обусловлены и другими причинами, например симпатоадрена-
ловой активацией, электролитными сдвигами и др.
Группа G9 является наиболее чувствительным индикатором
компенсаторных и патологических реакций миокарда желудоч-
ков при возникновении электрофизиологических отклонений от
нормы. Чем больше показатель G9 (QRSBEG—RV-LV), тем больше
асимметрия возбуждения желудочков в начале деполяризации.
Если этот показатель в последовательных обследованиях имеет
стабильно увеличенные значения — это признак устойчивых на-
рушений процесса деполяризации миокарда. Такая ситуация мо-
жет наблюдаться как при гипертрофии, так и при ишемии мио-
карда ЛЖ. При этом, даже в случае отсутствия ЭхоКГ-призна-
ков гипертрофии ЛЖ, устойчиво увеличенный показатель G9
часто является ранним ЭКГ-признаком ее проявлений. Кроме
того, показатель G9 отражает динамику компенсаторных реак-
ций, например, при проведении нагрузочных тестов, т.е. позво-
ляет наблюдать процесс восстановления метаболизма и перфу-
зии миокарда после нагрузки. С точки зрения стандартной элек-
трокардиографии показатель G9 отражает вариации микроамп-
литудных колебаний скоростных характеристик начального
фронта активации.
24 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 25
Рис. 1.4. Исходная ЭКГ и соответствующие ей интервалы расче-
та амплитуд микроколебаний ЭКГ-сигнала по индек-
сам G1—G9 в методе ДК ЭКГ
Индекс Наименование дисперсионного индекса Обозначения
G1 Деполяризация правого предсердия DisРRA
G2 Деполяризация левого предсердия DisPLA
G3 Окончание деполяризации правого
желудочка
DQRSEND—RV
G4 Окончание деполяризации левого
желудочка
DQRSEND—LV
G5 Реполяризация правого желудочка DisTRV
G6 Реполяризация левого желудочка DisTLV
G7 Симметрия деполяризации желудочков SDV
G8 Внутрижелудочковые блокады IVB
G9 Электрическая симметрия отведений
(начало деполяризации и гипертрофия)
VH
В случаях, если нет значимых отклонений регистрируемых
средних амплитуд микроколебаний ЭКГ-сигнала от нормы, ин-
тегральный индекс микроальтернаций «Миокард» меньше 15%
и градации G1—G9 близки к нулю. Если индекс микроальтер-
наций «Миокард» принимает пограничные значения (15—17%),
а у градаций G1—G9 отмечены небольшие колебания, это сви-
детельствует о возможности переходного процесса, который
может быть как началом патологических изменений, так и
следствием преходящих метаболических отклонений. Наконец,
повышенные значения и индекса микроальтернаций «Мио-
кард», и показателей G1—G9 являются свидетельством значи-
мых электрофизиологических отклонений. Причем структура
изменений G1—G9 позволяет выдвигать клинические гипотезы
интерпретации выявленных изменений для последующего про-
ведения полного диагностического обследования. Эти вероят-
ные гипотезы формируются в приборе «Кардиовизор» в разделе
«Детализация».
Медицинская технология использования прибора «Кардио-
визор» регламентирована рекомендациями, изложенными в [13].
Аналогичный прибор CardioDM 06, с некоторыми модификаци-
онными изменениями, производит фирма Heart View (USA, Cleveland).
Начальное разграничение нормы и патологии при созда-
нии алгоритмов расчетов в приборе «Кардиовизор» было прове-
дено на основе стандартной процедуры обучения автоматиче-
ского классификатора на контрольной группе здоровых лиц, а
также группе лиц со строго верифицированными клиническими
диагнозами, включающими гипертоническую болезнь, различ-
ные формы ишемической болезни сердца, пороки сердца и др.
В результате для каждой из групп G1,...,G9, а также интеграль-
ных индексов были определены локальные границы нормы в
ранговых или количественных шкалах.
Индикаторный индекс «Ритм» рассчитывается на основе алго-
ритма Баевского для показателя ПАРС, модифицированного ав-
торами для возможности работы на коротких выборках. В прибо-
ре CardioDM 06, кроме двух основных интегральных индексов
«Миокард» и «Ритм», рассчитывается дополнительный двухкоор-
динатный индикатор электрической нестабильности миокарда
в осях TW-Alternans — «Амплитуда микроколебаний волны Т» и
Variational parameter — «Парный коэффициент вариации RR».
Парный коэффициент вариации (ПКВ) определяется по фор-
26 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
муле, предложенной Р.М. Баев-
ским: ПКВ = (SDNN)·100 / RRср,
где SDNN — стандартное отклоне-
ние интервалов RR; RRср — среднее
значение интервала между смежны-
ми R-зубцами на ЭКГ. Описанный
индикатор позволяет надежно раз-
личать три градации вероятности
электрической нестабильности: вы-
сокую вероятность, пограничное
состояние, норма. Примеры двух-
координатного индикатора элект-
рической нестабильности для слу-
чая «норма» и для случая «высо-
кая вероятность электрической не-
стабильности» представлены на
рис. 1.6. Этот индикатор дает важ-
ную оперативную информацию при
использовании прибора CardioDM
06 в качестве монитора для контро-
ля динамики состояния миокарда.
Помимо интегральных показа-
телей «Миокард» и «Ритм» прибор
дает автомазированное табличное
представление результатов анализа
альтернации Т-зубца в трех точках:
tíà÷àëî, tìàêñèìóì, tîêîí÷àíèå (рис. 1.7).
Карта дисперсионных характе-
ристик в приборе «Кардиовизор»
проецируется на поверхность
компьютерной трехмерной анато-
мической модели сердца, так назы-
ваемый «портрет сердца», или ква-
зиэпикард. «Портрет сердца» фор-
мируется в двух видах: со стороны правого предсердия и правого
желудочка (на рисунках слева) и со стороны левого предсердия
и левого желудочка (на рисунках справа). Эти два вида не соот-
ветствуют анатомическому положению сердца в грудной клетке.
Угол наблюдения в компьютерной модели выбран таким обра-
зом, чтобы обеспечить наилучшее цветовое и пространственное
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 27
а)
b)
Рис. 1.6. Вид двухкоординат-
ного индикатора электриче-
ской нестабильности в осях:
Y — TW-alternans — альтер-
нации Т-зубца в мкВ, X —
Variational parameter — пар-
ный коэффициент вариации
RR (относительно единицы);
a — норма, b — высокая ве-
роятность аритмии или фиб-
рилляции желудочков
разделение дисперсионных индикаторов. «Портрет сердца» в об-
ласти желудочков отражает интегральную картину дисперсион-
ных изменений, рассчитанную как для деполяризации, так и для
реполяризации миокарда. Дисперсионные изменения на «порт-
рете сердца» в области предсердий соответствуют только фазе
деполяризации, на котором цветовой кодировкой выделяют
зоны патологических и нормальных дисперсий ЭКГ-сигнала.
28 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
Рис. 1.7. Автоматизированное заключение по показателям аль-
тернации Т-зубца в трех точках (начало, максимум и
окончание)
Зеленым цветом обозначаются области нормального распре-
деления дисперсионных характеристик. При различных откло-
нениях от нормы цвет в области изменений варьируется от зеле-
ного до желтого или красного (см. рис. 1.8 на цв. вклейке). Чем
больше площадь этих областей, тем больше отклонение от нор-
мы. Цвет «портрета» изменяется как при отклонениях амплиту-
ды дисперсионных характеристик, так и при запаздывании или
опережении дисперсионных характеристик, коррелирующих с
величинами интервалов P—Q, Q—T, QRS.
В настоящее время электрокардиология по-прежнему является
быстро развивающейся областью науки и клинической практи-
ки. Важнейшая тенденция современного этапа ее развития —
это расширение круга диагностических задач, которые могут
решаться с использованием новых ЭКГ-методов функциональ-
ной диагностики. Они разрабатываются на основе и с привле-
чением последних достижений электрофизиологии, биофизики,
информатики, математического моделирования и компьютер-
ных технологий. Непрерывно накапливаются знания и опыт в
оценке и диагностике физиологических и патологических со-
стояний с использованием принципиально новых диагностиче-
ских подходов.
В настоящее время в клинике анализируется только часть су-
ществующей электрофизиологической информации, получаемой
по данным ЭКГ 12 стандартных отведений и базирующейся на
основе описания контурного анализа и оценке нарушений ритма
(характер ишемических изменений, нарушений ритма и прово-
димости, гипертрофии и т.д.).
Современная электрокардиография далеко ушла от традици-
онного клинического анализа электрокардиограммы и распола-
гает новыми технологиями, позволяющими на основе примене-
ния специальных методов анализа электрокардиосигнала судить
об энергетических и обменных процессах в миокарде на молеку-
лярно-клеточном уровне. Одним из важных направлений иссле-
дований в области новых технологий в функциональной диаг-
ностике является разработка методов исследования электриче-
ской нестабильности миокарда и неинвазивной оценки его
электрофизиологических свойств. Это позволит снизить число
случаев внезапной сердечной смерти и смертность от сердеч-
но-сосудистых заболеваний.
заболеваний.
В современных компьютерных электрокардиографических
системах реализуется более строго биофизически обоснованный
подход к параметризации кардиоэлектрического потенциала,
требующий специального преобразования измеренных сигналов
отведений на основе дополнительных сведений о физической
структуре сердца и тела. Используются математические модели с
интеграцией известных принципов врачебной логики и биофи-
зических данных в единой алгоритмической схеме.
Регистрируемый с поверхностных электродов ЭКГ-сигнал,
отражая функцию или дисфункцию специфических ионных ка-
налов и являясь интеграцией электрофизиологического феноме-
на миллионов миоцитов, содержит важную дополнительную ин-
формацию, не видимую на стандартной ЭКГ и недоступную для
анализа стандартными технологиями анализа ЭКГ-сигнала.
В здоровом сердце при де- и реполяризации миокарда при
каждом сокращении имеются небольшие колебания амплитуды
и длительности ЭКГ-сигнала, которые могут быть обусловлены
различными физиологическими факторами, как, например, ро-
тацией сердца и дыханием, изменениями ЧCC и длительностью
предшествующего диастолического интервала, колебаниями сис-
темной и внутриполостной гемодинамики, инотропными и/или
вегетативными влияниями и др. При патологии миокарда появ-
ляются дополнительные факторы, ассоциирующиеся с ишемией
и нарушениями локальных электрических процессов в мио-
карде.
Существует ряд новых технологий, которые не только явля-
ются многообещающими для будущего, но уже сегодня находят
свое применение в повседневной клинической практике для
диагностики ишемии миокарда и оценки нарушений электри-
ческих свойств миокарда. При анализе ЭКГ-сигнала, кроме
выявления аритмий и измерения смещения сегмента ST, могут
быть измерены и другие электрофизиологические переменные.
К методам анализа таких переменных относятся: альтернация
зубца Т — ТWA (T-Wave Alternans), дисперсия интервалов Q—
T, QRS и T-зубца, сигнал-усредненный анализ, метод диспер-
сионного картирования (ДК), турбулентности сердечного ритма
и др.
Одними из направлений исследований в области разработки
новых технологий в функциональной диагностике и неинвазив-
ной электрофизиологии миокарда являются: изучение меха-
Введение 9
низмов нарушений электрофизиологических свойств миокарда
и развития угрожающих жизни аритмий; разработка методов
прогнозирования электрической нестабильности миокарда —
внезапной сердечной смерти, потенциально опасных аритмий.
Электрическая нестабильность миокарда и электрическая него-
могенность миокарда предсердий и желудочков могут быть до-
статочно точно оценены при использовании новых электрокар-
диографических технологий.
Имеются аргументированные данные об информативности
этих новых технологий для диагностики ишемии и нарушений
электрических свойств миокарда. Обоснованность данных под-
ходов базируется на представлении о том, что электрофизиоло-
гическая альтернация клеток и их мембран ассоциируется с ре-
моделированием после эпизода ишемии или перенесенного ин-
фаркта миокарда и участием в аритмогенезе, а также развитии
«электромеханического несоответствия» в зонах миокардиаль-
ной дисфункции. Отражая электрическое ремоделирование, но-
вые технологии являются «чувствительным» индикатором про-
исходящих на уровне клеточных мембран патологических про-
цессов. Поэтому, если контролировать характеристики, обуслов-
ленные микроколебаниями ЭКГ, можно получить информацию
о развитии патологического процесса с упреждением, т.е. на
ранних стадиях.
Адекватная неинвазивная оценка, включающая электрокар-
диографические методы диагностики ишемических изменений и
энергетического метаболизма миокарда, является клинически
обоснованной необходимостью. Возможности улучшения диа-
гностики тяжести поражения и нарушения электрофизиологиче-
ских свойств миокарда у больных с острым коронарным синдро-
мом (ОКС) в ходе оперативного и интенсивного лечения паци-
ентов с диффузным атеросклеротическим поражением и единич-
ными сегментарными стенозами далеко не исчерпаны.
Комплексный анализ показателей изменений электрофизио-
логических свойств миокарда представляется важным аспектом
нового методологического подхода для оценки тяжести ишеми-
ческого повреждения миокарда, прогноза течения ИБС, опреде-
ления показаний для превентивной «агрессивной» терапии и
оценки ее эффективности у больных с ИБС, электрической не-
стабильности миокарда.
10 Введение
ÃËÀÂÀ 1
ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ
ОСНОВЫ МЕТОДА
ДИСПЕРСИОННОГО
КАРТИРОВАНИЯ
Метод дисперсионного картирования ЭКГ (ДК ЭКГ) основан на
компьютерном формировании карты электрических микроаль-
тернаций ЭКГ-сигнала. Анализ микроколебаний ЭКГ, амплитуда
которых начинает изменяться при приближении к точкам потери
функциональной устойчивости миокарда, лежит в основе метода.
Даже в здоровом сердце периодические процессы де- и реполяри-
зации миокарда при каждом сокращении имеют незначительные
колебания, которые отражаются в низкоамплитудных колебаниях
ЭКГ-сигнала (низкоамплитудная дисперсия ЭКГ). Отклонения
от нормы различных электрофизиологических характеристик при
разнообразных патологических процессах ведут к изменению ам-
плитуды таких колебаний, причем эти изменения предшествуют
во времени изменениям собственно ЭКГ. По этой причине ха-
рактеристики низкоамплитудных колебаний можно использовать
в качестве эффективных диагностических маркеров приближаю-
щейся функциональной перестройки миокарда.
Метод ДК ЭКГ по содержанию измерительных процедур
можно отнести к методам регистрации электрических микроаль-
тернаций ЭКГ. Указанные методы реализуют относительно но-
вый неинвазивный способ контроля электрической нестабильно-
сти миокарда, возникший более 20 лет назад под названием «ме-
тод MTWA» [1]. Регистрация и анализ микровольтных альтерна-
ций принципиально отличаются от регистрации и анализа волн
ЭКГ. Микроальтернации вычисляются как микроколебания
ЭКГ-сигнала в последовательных сокращениях сердца. Амплиту-
ды микроальтернаций могут быть на два порядка меньше ампли-
туд зубцов стандартной ЭКГ. Так, при анализе Т-волн средние
амплитуды микроальтернаций составляют ~2—15 мкВ, в то время
как исходные амплитуды T-волн составляют 0,3—0,7 мВ, т.е.
300—700 мкВ. В микровольтных альтернациях полностью утрачи-
вается информация об амплитудных особенностях исходных волн
ЭКГ, т.е. микровольтные альтернации имеют вид случайного
процесса, который уже не содержит исходных морфологических
признаков зубцов ЭКГ в анализируемом отведении.
Наиболее простой, и хронологически первый, способ регист-
рации микроальтернаций включает измерение разности между
синхронными значениями амплитуд в текущем и предыдущем
однотипных зубцах ЭКГ, например, в Т-волне. Этот способ ана-
лиза часто называют способом «от удара к удару». Была установ-
лена корреляционная связь между вероятностью фибрилляции
желудочков и наличием периодических микроколебаний разно-
стного сигнала с основной частотой, приблизительно в два раза
меньшей частоты сердечных сокращений (ЧСС). Если отфиль-
тровать колебания с этими частотами и оценить энергетический
спектр этих колебаний, можно выявить факт увеличенных амп-
литуд микроколебаний. Этот факт и является индикатором по-
вышенной склонности миокарда к желудочковой тахикардии
или фибрилляции. Регистрировать сигнал микроальтернаций
Т-волны этим способом удается лишь при ЧСС ~100 ударов в
минуту. Основная трудность этого способа — достижение при-
емлемого отношения сигнал/шум, т.к. при увеличении ЧСС рез-
ко возрастает широкополосный физиологический шум. Вторым
недостатком этого способа является принципиальная необходи-
мость стресс-нагрузки в течение нескольких минут. Вследствие
этих недостатков описанный метод, несмотря на высокую чувст-
вительность к электрической нестабильности миокарда, мало-
приемлем для скрининговых процедур раннего выявления доно-
зологических изменений миокарда. Этот метод в настоящее вре-
мя используется в устройстве «CH-2000» американской фирмы
«Cambridge Heart» [2] преимущественно для формирования ин-
дивидуального прогноза фибрилляции желудочков при наличии
патологии сердца.
Другие способы регистрации микроальтернаций ЭКГ осно-
ваны на анализе вторичных расчетных признаков, получаемых
12 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
из исходной ЭКГ. Центральной идеей этих способов является
то, что некоторые расчетные характеристики микроальтернаций
ЭКГ имеют существенно лучшее отношение сигнал/шум, чем
спектральные характеристики описанного выше способа анали-
за. Для расчета вторичных характеристик всегда используется
определенная математическая модель, устанавливающая связь
между регистрируемой ЭКГ и расчетными вторичными характе-
ристиками микроальтернаций. Именно к этой группе относятся
методы [3] и [4]. В методе [3] используются матричные соотно-
шения между признаками регистрируемой ЭКГ и признаками
микроальтернаций. В методе [4] (ДК ЭКГ) применяется матема-
тическая модель расчета электрических напряжений между
близко расположенными поверхностными точками на основе
модельного учета электромагнитного излучения миокарда [6].
Физическая сущность этой модели заключается в том, что суще-
ствует объективная зависимость между средней амплитудой
микроальтернаций и разностным сигналом, характеризующим
электрическую симметрию между правым и левым желудочками
и правым и левым предсердиями.
Для того чтобы рассчитывать микроскопические изменения
электрической симметрии, необходима модель электрического
биогенератора сердца с малыми погрешностями. Традиционные
биофизические модели формирования поверхностного ЭКГ-сиг-
нала оказались слишком грубыми для таких расчетов, поэтому
была использована модель с более точным учетом электродинами-
ческих эффектов. Анализ микроскопических изменений разно-
стных сигналов электрической симметрии порождает карту микро-
альтернаций ЭКГ, которая была в методе ДК ЭКГ названа «дис-
персионной картой» [8]1. Предложенная математическая модель
позволяет получить устойчивый сигнал микроколебаний ЭКГ, от-
ражающий не только микроальтернации Т-волны, но и микроко-
лебания QRS-комплекса и Р-волны даже в состоянии покоя.
Метод дисперсионного картирования ЭКГ основан на ис-
пользовании двух групп факторов, влияющих на формирование
поверхностных кардиопотенциалов:
• нелинейных эффектов, возникающих при активации и де-
активации ионных каналов мембраны сократительных кар-
диомиоцитов;
Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования 13
1Текст этой ссылки можно найти на интернет-сайте www.mks.ru.
• электродинамических эффектов, возникающих при лавин-
ных процессах протекания ионных токов через мембрану
сократительных кардиомиоцитов.
Эти факторы не анализируются в общепринятых линейных
электрофизиологических моделях, описывающих электрический
биогенератор сердца [9,10]. Исследования, выполненные автора-
ми модели, свидетельствуют, что учет указанных эффектов по-
зволяет построить существенно более точную модель формиро-
вания поверхностной ЭКГ и на этой основе расширить диагнос-
тические возможности классического ЭКГ-метода [8]. Несмотря
на использование ЭКГ-сигнала в качестве источника исходных
цифровых данных, весь анализ в методе ДК ЭКГ осуществляет-
ся в новом признаковом пространстве, порождаемом малыми
флуктуациями ЭКГ (низкоамплитудными дисперсиями). Клини-
ческая интерпретация низкоамплитудных дисперсионных откло-
нений требует ясного представления об электрофизиологиче-
ском источнике флуктуационных сигналов. Этот источник об-
условлен двумя основными механизмами, порождающими ма-
лые флуктуации поверхностных потенциалов: молекулярными
механизмами входных и выходных ворот трансмембранных ка-
налов кардиомиоцитов и электродинамическим механизмом ге-
нерации поверхностной ЭКГ.
1.1. Молекулярные механизмы
трансмембранных ионных каналов
Биофизические модели, описывающие электрические свойства
трансмембранных ионных каналов в молекулярной биологии и
электрофизиологии, являются принципиально линейными.
В общепринятой трактовке эти модели описывают два основных
статических состояния ионных каналов — открыт—закрыт, и
динамику этих состояний, определяемую линейными дифферен-
циальными уравнениями. К сожалению, линейные модели не
дают ясного и непротиворечивого описания многочисленных
триггерных режимов формирования потенциала действия (ПД),
возникающих при различных патологиях. В линейных моделях
вне рамок анализа остается кинетика пусковых механизмов,
управляющих скачкообразными процессами открытия и закры-
тия входных и выходных ворот каналов в фазе 0 и фазе 3 ПД.
14 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
Но именно эта кинетика наиболее важна при анализе динамики
флуктуаций ПД, которая в свою очередь влияет на динамику
флуктуаций поверхностной ЭКГ.
Можно показать, что вся известная к настоящему времени
динамика ПД клеток миокарда хорошо описывается нелинейной
моделью потенциалзависимого ионного канала, имеющего две
точки потери устойчивости. Математическое описание стенки
канала в этой модели эквивалентно описанию упругого трех-
звенного шарнирного стержня с двумя степенями свободы. Это
математическое описание хорошо изучено в области флуктуаци-
онной динамики и теории катастроф [11]. Основное отличие не-
линейной модели ионного канала от линейных аналогов заклю-
чается в том, что в математическом описании появляются эле-
менты лавинообразных процессов («катастрофических скач-
ков»), которые принципиально не могут возникать в линейных
моделях. Таким образом, проницаемость канала в новой модели
приобретает квантованный характер, а основными параметрами,
которые управляют переходами между устойчивыми состояния-
ми, являются величина трансмембранного электрического по-
тенциала и температура межклеточной жидкости. Значения
трансмембранного потенциала, при которых ионный канал те-
ряет устойчивость, образуют окна потери устойчивости.
Не углубляясь в математические детали модели, отметим ее
наиболее существенные описательные аспекты. Флуктуации
трансмембранного потенциала U вне окон потери устойчивости
являются затухающими, т.е. всегда присутствующие при темпе-
ратуре ~36° C электрохимические микроколебания потенциала
U не приводят к изменению состояния канала. В противопо-
ложность этому внутри окон потери устойчивости наблюдается
экспоненциальный рост флуктуаций, который ведет к возник-
новению лавинообразного перехода в другое состояние. По за-
вершении этого лавинного процесса (цепной реакции) потен-
циал U выходит за границы окна потери устойчивости, флукту-
ации вновь становятся затухающими и канал остается в новом
устойчивом состоянии. При увеличении трансмембранного по-
тенциала U от отрицательных диастолических значений к поло-
жительным канал проходит через два окна потери устойчиво-
сти. Каналы нормальных клеток с быстрым ответом имеют
окна потери устойчивости на интервалах +10—10
мВ и 50—
60
мВ. При определенных патологических состояниях, напри-
1.1. Молекулярные механизмы трансмембранных ионных каналов 15
мер при ишемии миокарда, границы этих окон смещаются со-
ответственно до величин 0—30
мВ и 40—
50
мВ. Именно по-
следние два окна определяют раннюю следовую деполяриза-
цию. Каналы нормальных клеток с медленным ответом также
имеют два окна потери устойчивости: +10—10
мВ и 40—
50
мВ. Переход пассивного канала из закрытого состояния в
открытое происходит только внутри окна потери устойчивости
при условии dU/dt > Pon, где Pon — порог активирования кана-
ла. Аналогично, переход канала из открытого состояния в за-
крытое также происходит только внутри окна потери устойчи-
вости при условии dU/dt > Poff, где Poff — порог инактивирова-
ния канала. Эта модель позволяет отказаться от качественных
феноменологических моделей ионных каналов и исчерпываю-
ще объясняет известные экспериментальные факты. В частно-
сти, получает естественное объяснение факт наличия несколь-
ких устойчивых состояний трансмембранного потенциала
(Gadsby D., Cranefield P., 1977; January C., Riddle J., 1989), а
также концепция Ходжкина и Хаксли (Hodgkin A., Huxley A.),
предполагающая три возможных состояния канала: одно от-
крытое и два вида закрытых. Наличие порогов Pon и Poff обу-
словливает скачкообразное переключение каналов и наличие
гистерезиса между устойчивыми состояниями.
Таким образом, в нелинейной модели входные и выходные
ворота ионного канала имеют систему «молекулярных защелок».
При определенном значении трансмембранного потенциала U и
слабом надпороговом импульсном электромагнитном воздейст-
вии конфигурация канала скачком переходит из одного устой-
чивого состояния в другое, а молекулярные защелки удерживают
его в этом состоянии до следующ его надпорогового воздействия.
При использовании нелинейной модели отпадает необходимость
в сложной феноменологии, которая, как правило, неограничен-
но разрастается при появлении все более точных эксперимента-
льных данных. Так, например, становятся более понятными
электрические причины рефрактерности, которые связаны не с
длительностью биохимических процессов, а с моментами по-
падания мембранного потенциала в высокие потенциальные
седловины, блокирующие возможность активирования канала.
Аналогично, легко объясняется анормальный автоматизм (Cranefield
P., 1975) и еще несколько проблемных явлений. Одним
из наиболее важных модельных результатов является тот факт,
16 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
что скачкообразный переход из одного устойчивого состояния в
другое сопровождается резким усилением флуктуаций физиче-
ских параметров [12]. Флуктуации ПД отдельных кардиомиоци-
тов порождают макрофлуктуации волн де- и реполяризации ми-
окарда как в области пространственной структуры волн, так и в
области их временных характеристик. Поскольку миокард явля-
ется возбудимой диссипативной средой, то, контролируя ампли-
туду флуктуаций интегральных электрофизиологических пара-
метров, можно судить о флуктуациях ПД и тем самым контро-
лировать скрытую эволюцию патологических процессов на ран-
них стадиях. В клинических условиях, как по простоте, так и по
оперативности измерения, наиболее подходящим для этого яв-
ляется ЭКГ-сигнал.
1.2. Электродинамические механизмы
генерации поверхностной ЭКГ
Несмотря на видимую простоту изложенной выше идеи, на пути
ее реализации возникает много технических трудностей. Главная
трудность заключается в том, что измеряемые амплитуды мик-
роколебаний ЭКГ в диапазоне 3…20 мкВ соизмеримы с электро-
физиологическим шумом поверхностной ЭКГ, т.е. необходи-
мо применять специфические методы увеличения отношения
сигнал/шум. Если этого не делать, то анализируемые сигналы,
порождаемые флуктуациями ПД кардиомиоцитов, «стирают-
ся» шумовыми флуктуациями. Шумовые флуктуации обусловле-
ны, во-первых, внутренними тепловыми шумами электронно-
го устройства, во-вторых, гетерогенным характером биоткани,
окружающей сердце, и, наконец, многочисленными эффектами
мышечного тремора.
Метод ДК ЭКГ, хронологически самый поздний среди мето-
дов регистрации микроколебаний ЭКГ, имеет алгоритм увеличе-
ния отношения сигнал/шум, принципиально отличающийся от
аналогов. Этот алгоритм основан на новой модели возникнове-
ния поверхностной ЭКГ, вытекающей из описанной выше нели-
нейной модели трансмембранного ионного канала. Указанная
новая модель биогенератора сердца учитывает электромагнитное
излучение кардиомиоцитов в фазах 0 и 3 потенциала дейст-
вия [8].
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 17
Наиболее существенные описательные аспекты этой модели
сводятся к следующему. При генерации отдельным кардиомио-
цитом ПД, вследствие импульсного характера токов через ион-
ные каналы, кроме обычных ионных токов, возникающих в
межклеточном и внутриклеточном пространстве и подчиняю-
щихся закону Ома, возникает электромагнитное излучение, по
спектральному составу соответствующее ближней области инф-
ракрасного излучения с длиной волны ~20—90 мкм. Это излуче-
ние, имеющее высокую проницаемость для биотканей, окру-
жающих сердце, поглощается кожными покровами. Эпидермис
и дерма кожи образуют своеобразную антенну, поглощающую
электромагнитное излучение клетки.
В результате процессов, известных в физике твердого тела
как процессы увлечения свободных зарядов излучением, на по-
верхности кожи возникает распределенный электрический по-
тенциал. В традиционных линейных биофизических моделях
генерации поверхностной ЭКГ электромагнитным излучением
пренебрегали как несущественным с энергетической точки зре-
ния [9]. Однако детальный расчет энергетического баланса кар-
диомиоцитов по экспериментальным данным показывает, что
на долю электромагнитного излучения приходится не менее
43% полной электрической энергии клетки, запасаемой в фазе
4 ПД за счет работы ионных насосов [8]. Прямые эксперимен-
тальные измерения слабого инфракрасного излучения сердца in
vivo, насколько известно авторам данной модели, не произво-
дились, т.к. этот диапазон электромагнитного излучения нахо-
дится далеко за пределами технических возможностей средств
измерения, используемых в электрофизиологии сердца, и со-
пряжен с рядом технических трудностей. Бесспорным косвен-
ным доказательством существования инфракрасного излучения
миокарда является несопоставимость ряда экспериментальных
биофизических характеристик ионных каналов и одноименных
теоретических величин, вытекающих из традиционных линей-
ных моделей. Так, экспериментально наблюдаемые значения
теплопроводности липидного каркаса мембраны кардиомиоци-
та меньше теоретически ожидаемых почти на 3 порядка, а экс-
периментальное значение удельного электрического сопротив-
ления мембраны в фазе 0 ПД меньше теоретического более чем
на порядок [8]. Эти глубокие модельные биофизические проти-
воречия малозаметны, когда модель используется для анализа
18 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
больших амплитуд ЭКГ, составляющих единицы милливольт.
Однако они становятся доминирующим негативным фактором
при анализе флуктуаций ЭКГ, составляющих единицы микро-
вольт. В последнем случае погрешности модельного расчета
ЭКГ на основе традиционных моделей биогенератора сердца в
десятки раз превышают амплитуды флуктуаций. Поэтому об-
щепринятые феноменологические модели биогенератора сердца
вполне удовлетворительно обеспечивают качественный анализ
при клинических интерпретациях зубцов ЭКГ, однако оказыва-
ются бесполезными для точного математического анализа
флуктуаций ЭКГ.
Корректный учет электромагнитного излучения миокарда,
которым в традиционных моделях пренебрегают, позволяет в
значительной степени устранить эти трудности. В новой модели,
названной авторами электродинамической [8], поверхностная
разность потенциалов является результатом интерференции
электромагнитных волн кардиомиоцитов, а не сложения элект-
ростатических полей кардиомиоцитов, как в традиционных мо-
делях. Электродинамическая модель обеспечивает существенно
более точные клинические интерпретации ЭКГ и позволяет от-
казаться от ряда феноменологических концепций. Главным
следствием электродинамической модели миокарда примени-
тельно к технологии ДК является возможность рассчитывать ряд
модельных параметров с относи-
тельной погрешностью ~3%.
Авторы электродинамиче-
ской модели показали, что наи-
лучшие результаты по критерию
отношения сигнал/шум получа-
ются при использовании специ-
фической системы отведений,
изображенной на рис. 1.1. Изме-
ряя по определенному алгорит-
му разностные сигналы между
смежными отведениями в этой
системе в течение ~30 сек, мож-
но для каждого момента време-
ни PQRST-комплекса оценить
электрическую симметрию меж-
ду камерами сердца, а по ней
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 19
Рис. 1.1. Специфическая система
отведений для контроля флуктуа-
ций ЭКГ в методе ДК ЭКГ
по переходным формулам рассчитать амплитуду флуктуаций
ЭКГ. Отношение сигнал/шум для сигнала электрической сим-
метрии увеличивается в несколько раз относительно методов
прямого измерения амплитуды флуктуаций ЭКГ. В итоге резко
возрастают устойчивость и повторяемость сигнала микроколеба-
ний ЭКГ, полученных таким способом. Весьма важный в прак-
тическом отношении результат состоит в том, что в этой систе-
ме отведений амплитуды микроколебаний ЭКГ можно с высо-
кой точностью рассчитать, только по сигналам отведений от ко-
нечностей. В итоге оказалось возможным реализовать анализ
флуктуаций ЭКГ на основе использования в процедуре измере-
ния всего четырех стандартных электродов (точки съема R, L, F,
N) в течение 30 сек.
В методе ДК ЭКГ динамику средних амплитуд измеряемых
микроколебаний на протяжении PQRST-комплекса отражают
финальные дисперсионные характеристики. Для вычисления
этих характеристик синхронизируют несколько последователь-
ных циклов и в каждом из них выполняют регистрацию микро-
колебаний и расчет вторичных модельных характеристик в соот-
ветствии с изложенными выше принципами. Рисунок 1.2 иллю-
стрирует процедуру синхронизации последовательных циклов на
примере анализа QRST-комплекса. Финальные дисперсионные
характеристики имеют вид функций времени, характеризующих
усредненные амплитудные вариации на определенных участках
кардиоцикла.
Отдельные компоненты описанной технологии анализа
флуктуаций в период 1996—2005 гг. защищены патентами [4, 5,
6, 7]. Первым серийным медицинским прибором, реализующим
метод ДК, является компьютерная система скрининга сердца
«Кардиовизор» (регистрационное удостоверение № ФСР
2007/00155), производства фирмы «Медицинские компьютерные
системы» (Москва, Зеленоград) [5], далее по тексту — прибор
«Кардиовизор» (см. рис. 1.5 на цв. вклейке).
Дисперсионные характеристики в приборе «Кардиовизор»,
реализающем метод ДК ЭКГ, рассчитываются по 9 анализируе-
мым группам отклонений. В группах G1—G9 анализируются
дисперсии, отражающие степень выраженности и локализацию
электрофизиологических нарушений в миокарде предсердий и
желудочков в фазы де- и реполяризации. Используются ранго-
вые (интервальные) критерии изменений флуктуаций показате-
20 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
лей PQRST, которые представлены следующими параметрами1:
значения площади дисперсионных отклонений ЭКГ-сигнала
при деполяризации правого (DisРRV) и левого (DisРLV) предсер-
дий, т.е. (G1 и G2); значения площади дисперсионных отклоне-
ний ЭКГ-сигнала при завершении деполяризации правого и ле-
вого желудочков (QRSEND—RV) и (QRSEND—LV), т.е. (G3 и G4),
их реполяризации (DisТRV) и (DisТLV), т.е. (G5 и G6); показатель
симметрии деполяризации в средней части комплекса QRS
(QRSMEAN—RV-LV) — G7; показатель нарушения внутрижелудоч-
кового проведения — G8; показатель симметрии деполяризации
в начальной части комплекса QRS (QRSBEG—RV-LV) — G9.
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 21
Рис. 1.2. I — ПД нормальной клетки с быстрым ответом; II —
упрощенная схема ионных токов для основных фаз
ПД; III — ПД клетки в условиях ишемии; IV — низко-
амплитудные колебания ЭКГ в последовательных
QRST-комплексах здорового сердца; V — у больного
при ИМ (a — отдельный комплекс; b — 7 синхронизи-
рованных комплексов)
1Исходные величины площади дисперсионных отклонений измеря-
ются в единицах [мкВ Ї мсек], однако для увеличения стабильности вы-
ходных характеристик исходные величины преобразуются в ранговую
(интервальную) шкалу.
Пример двух рассчитанных дисперсионных функций (1) и
(2) для двух групп дисперсионных характеристик G3 (DQRSEND—
RV) и G4 (DQRSEND—LV), соответствующих разной локализации
анализируемой области миокарда, показан на рис. 1.3. На гра-
фиках средняя линия представляет собой рассчитанную диспер-
сионную функцию обследуемого. Если отклонений от диапазона
нормальных значений нет, то дисперсионная кривая располага-
ется между границами нормальных значений. При наличии па-
тологических изменений соответствующие фрагменты дисперси-
онной линии пациента выходят за верхние или нижние границы
нормы. Степень выраженности отклонений оценивается площа-
дью области выхода за границы.
Величина этой площади, т.е. фактически выраженность от-
клонений, оценивается интегральным показателем, который по-
лучил наименование «Миокард» или индекс электрофизиологи-
ческих изменений миокарда. Индекс микроальтернаций «Мио-
кард» изменяется в относительном диапазоне от 0 до 100% и яв-
ляется относительным показателем величины отклонения от
22 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
Рис. 1.3. Пример дисперсионных функций (1), (2) в группах по-
казателей G3, G4 при патологии. По горизонтальной
оси — 20 моментов времени «усредненного» QRS-ком-
плекса. Области выхода за границы нормальных диа-
пазонов выделены «заливкой»
нормы. Индекс микроальтернаций «Миокард», равный 0%, со-
ответствует полному отсутствию каких-либо значимых отклоне-
ний, т.е. положению всех дисперсионных линий внутри границ
нормы (рис. 1.3). Чем больше значение индикатора, тем больше
отклонение от нормы.
По способу измерения каждому дисперсионному индексу
G3,…,G9, отражающему состояние желудочков, соответствует
определенная гистограмма чувствительности по интервалу вре-
мени измерения, т.е. каждому из этих индексов можно поста-
вить в соответствие определенный интервал QRSТ-комплекса.
Это соответствие определяет с заданной вероятностью тот ин-
тервал, на котором рассматриваемый дисперсионный индекс
имеет максимальную чувствительность к микроизменениям
QRSТ-комплекса. Практический смысл такого сопоставления за-
ключается в следующем. Если обнаруживаются отклонения от
нуля в некотором индексе Gi, то с заданной доверительной ве-
роятностью можно утверждать, что эти электрофизиологические
микроизменения во времени произошли на соответствующем
i-м интервале. Если отклонения большие, то такое утверждение
практически достоверно. Если отклонения незначительные, то
на соответствующий интервал QRSТ-комплекса можно указать
лишь с заданной доверительной вероятностью.
С доверительной вероятностью 0,95 между основными желу-
дочковыми индексами и интервалами QRS-комплекса нормаль-
ной длительности ~90 мс существует следующее соответствие:
G3,G4 ~ 60—90 мс, G5,G6 интервал S-T, G7 ~ 40—70 мс,
G8 0—90 мс, G9 ~ 0—40 мс.
Таким образом, при анализе индексов детализации G3—G9
в приборе «Кардиовизор» наиболее динамичный индекс G9
можно сопоставить с начальным временем деполяризации
~ 0—40 с. G9 — это разностный сигнал несинхронности нарас-
тания фронта деполяризации ЛЖ и ПЖ. Синхронность, харак-
терная для физиологической нормы, принимается по определе-
нию за нулевой отсчет G9 = 0. Индексы G3,G4 сопоставимы со
средним и финальным временем деполяризации ~ 60—90 мс.
При расчете этих индексов рассматриваются отдельные линии
Rлев (G4) и Rправ (G3), так как на этом интервале сигналы ЛЖ
и ПЖ хорошо разделяются. Наконец, G7 сопоставимо с сере-
диной процесса, и с некоторым страхующим «перехлестом» в
конце деполяризации можно считать соответствующий интер-
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 23
вал равным ~ 40—90 мс. G8 — вспомогательный интегральный
признак, рассчитываемый по QRS в целом без разделения ЛЖ
и ПЖ.
Описанное приближенное соответствие между группами
G1—G9 и интервалами PQRST-комплекса, содержащими исход-
ные микроколебания, представлено на рис. 1.4.
Параметры G1—G9 более динамичны по сравнению с ин-
дексом микроальтернаций «Миокард» и зависят от вида, лока-
лизации, характера нарушений или патологических изменений
миокарда и метаболических изменений, которые характеризуют
синхронность электрического возбуждения миокарда. Наиме-
нее динамичный индекс микроальтернаций «Mиокард» являет-
ся интегралом всех зарегистрированных микроальтернаций.
Группы G3, G4, G5, G6, G7, G8 более статичны, чем G9. Если
сумма G3+G4+G7 имеет стабильно увеличенные значения —
это важный признак вероятности нарушений коронарного кро-
вотока и перфузии миокарда. Суммарный показатель G5+G6
(DisТRV, DisТLV) также часто сопутствует недостаточной оксиге-
нации миокарда, однако увеличенные значения могут быть
обусловлены и другими причинами, например симпатоадрена-
ловой активацией, электролитными сдвигами и др.
Группа G9 является наиболее чувствительным индикатором
компенсаторных и патологических реакций миокарда желудоч-
ков при возникновении электрофизиологических отклонений от
нормы. Чем больше показатель G9 (QRSBEG—RV-LV), тем больше
асимметрия возбуждения желудочков в начале деполяризации.
Если этот показатель в последовательных обследованиях имеет
стабильно увеличенные значения — это признак устойчивых на-
рушений процесса деполяризации миокарда. Такая ситуация мо-
жет наблюдаться как при гипертрофии, так и при ишемии мио-
карда ЛЖ. При этом, даже в случае отсутствия ЭхоКГ-призна-
ков гипертрофии ЛЖ, устойчиво увеличенный показатель G9
часто является ранним ЭКГ-признаком ее проявлений. Кроме
того, показатель G9 отражает динамику компенсаторных реак-
ций, например, при проведении нагрузочных тестов, т.е. позво-
ляет наблюдать процесс восстановления метаболизма и перфу-
зии миокарда после нагрузки. С точки зрения стандартной элек-
трокардиографии показатель G9 отражает вариации микроамп-
литудных колебаний скоростных характеристик начального
фронта активации.
24 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 25
Рис. 1.4. Исходная ЭКГ и соответствующие ей интервалы расче-
та амплитуд микроколебаний ЭКГ-сигнала по индек-
сам G1—G9 в методе ДК ЭКГ
Индекс Наименование дисперсионного индекса Обозначения
G1 Деполяризация правого предсердия DisРRA
G2 Деполяризация левого предсердия DisPLA
G3 Окончание деполяризации правого
желудочка
DQRSEND—RV
G4 Окончание деполяризации левого
желудочка
DQRSEND—LV
G5 Реполяризация правого желудочка DisTRV
G6 Реполяризация левого желудочка DisTLV
G7 Симметрия деполяризации желудочков SDV
G8 Внутрижелудочковые блокады IVB
G9 Электрическая симметрия отведений
(начало деполяризации и гипертрофия)
VH
В случаях, если нет значимых отклонений регистрируемых
средних амплитуд микроколебаний ЭКГ-сигнала от нормы, ин-
тегральный индекс микроальтернаций «Миокард» меньше 15%
и градации G1—G9 близки к нулю. Если индекс микроальтер-
наций «Миокард» принимает пограничные значения (15—17%),
а у градаций G1—G9 отмечены небольшие колебания, это сви-
детельствует о возможности переходного процесса, который
может быть как началом патологических изменений, так и
следствием преходящих метаболических отклонений. Наконец,
повышенные значения и индекса микроальтернаций «Мио-
кард», и показателей G1—G9 являются свидетельством значи-
мых электрофизиологических отклонений. Причем структура
изменений G1—G9 позволяет выдвигать клинические гипотезы
интерпретации выявленных изменений для последующего про-
ведения полного диагностического обследования. Эти вероят-
ные гипотезы формируются в приборе «Кардиовизор» в разделе
«Детализация».
Медицинская технология использования прибора «Кардио-
визор» регламентирована рекомендациями, изложенными в [13].
Аналогичный прибор CardioDM 06, с некоторыми модификаци-
онными изменениями, производит фирма Heart View (USA, Cleveland).
Начальное разграничение нормы и патологии при созда-
нии алгоритмов расчетов в приборе «Кардиовизор» было прове-
дено на основе стандартной процедуры обучения автоматиче-
ского классификатора на контрольной группе здоровых лиц, а
также группе лиц со строго верифицированными клиническими
диагнозами, включающими гипертоническую болезнь, различ-
ные формы ишемической болезни сердца, пороки сердца и др.
В результате для каждой из групп G1,...,G9, а также интеграль-
ных индексов были определены локальные границы нормы в
ранговых или количественных шкалах.
Индикаторный индекс «Ритм» рассчитывается на основе алго-
ритма Баевского для показателя ПАРС, модифицированного ав-
торами для возможности работы на коротких выборках. В прибо-
ре CardioDM 06, кроме двух основных интегральных индексов
«Миокард» и «Ритм», рассчитывается дополнительный двухкоор-
динатный индикатор электрической нестабильности миокарда
в осях TW-Alternans — «Амплитуда микроколебаний волны Т» и
Variational parameter — «Парный коэффициент вариации RR».
Парный коэффициент вариации (ПКВ) определяется по фор-
26 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
муле, предложенной Р.М. Баев-
ским: ПКВ = (SDNN)·100 / RRср,
где SDNN — стандартное отклоне-
ние интервалов RR; RRср — среднее
значение интервала между смежны-
ми R-зубцами на ЭКГ. Описанный
индикатор позволяет надежно раз-
личать три градации вероятности
электрической нестабильности: вы-
сокую вероятность, пограничное
состояние, норма. Примеры двух-
координатного индикатора элект-
рической нестабильности для слу-
чая «норма» и для случая «высо-
кая вероятность электрической не-
стабильности» представлены на
рис. 1.6. Этот индикатор дает важ-
ную оперативную информацию при
использовании прибора CardioDM
06 в качестве монитора для контро-
ля динамики состояния миокарда.
Помимо интегральных показа-
телей «Миокард» и «Ритм» прибор
дает автомазированное табличное
представление результатов анализа
альтернации Т-зубца в трех точках:
tíà÷àëî, tìàêñèìóì, tîêîí÷àíèå (рис. 1.7).
Карта дисперсионных характе-
ристик в приборе «Кардиовизор»
проецируется на поверхность
компьютерной трехмерной анато-
мической модели сердца, так назы-
ваемый «портрет сердца», или ква-
зиэпикард. «Портрет сердца» фор-
мируется в двух видах: со стороны правого предсердия и правого
желудочка (на рисунках слева) и со стороны левого предсердия
и левого желудочка (на рисунках справа). Эти два вида не соот-
ветствуют анатомическому положению сердца в грудной клетке.
Угол наблюдения в компьютерной модели выбран таким обра-
зом, чтобы обеспечить наилучшее цветовое и пространственное
1.2. Электродинамические механизмы генерации поверхностной ЭКГ 27
а)
b)
Рис. 1.6. Вид двухкоординат-
ного индикатора электриче-
ской нестабильности в осях:
Y — TW-alternans — альтер-
нации Т-зубца в мкВ, X —
Variational parameter — пар-
ный коэффициент вариации
RR (относительно единицы);
a — норма, b — высокая ве-
роятность аритмии или фиб-
рилляции желудочков
разделение дисперсионных индикаторов. «Портрет сердца» в об-
ласти желудочков отражает интегральную картину дисперсион-
ных изменений, рассчитанную как для деполяризации, так и для
реполяризации миокарда. Дисперсионные изменения на «порт-
рете сердца» в области предсердий соответствуют только фазе
деполяризации, на котором цветовой кодировкой выделяют
зоны патологических и нормальных дисперсий ЭКГ-сигнала.
28 Глава 1. Электрофизиологические основы метода картирования
Рис. 1.7. Автоматизированное заключение по показателям аль-
тернации Т-зубца в трех точках (начало, максимум и
окончание)
Зеленым цветом обозначаются области нормального распре-
деления дисперсионных характеристик. При различных откло-
нениях от нормы цвет в области изменений варьируется от зеле-
ного до желтого или красного (см. рис. 1.8 на цв. вклейке). Чем
больше площадь этих областей, тем больше отклонение от нор-
мы. Цвет «портрета» изменяется как при отклонениях амплиту-
ды дисперсионных характеристик, так и при запаздывании или
опережении дисперсионных характеристик, коррелирующих с
величинами интервалов P—Q, Q—T, QRS.