Силкина Ульяна Игоревна - магистр кафедры биокибернетических систем и технологий Института кибернетики.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78.
Ulyana I. Silkina - Master of the Department of Biocybernetics Systems and Technologies, Institute of cybernetics, MIREA - Russian Technological University”.
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454.
Баландин Вячеслав Алексеевич - кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, доцент кафедры биокибернетических систем и технологий Института кибернетики.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78.
Author ID: 35857
Vyacheslav A. Balandin - Cand. Sci. (Physics and Mathematics), Associate Professor of the Department of Biocybernetics Systems and Technologies, Institute of cybernetics, MIREA - Russian Technological University.
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454.
Author ID: 35857
Статья посвящена важной прикладной задаче - исследованию вариабельности сердечного ритма с помощью линейного дискриминантного анализа. Статистические методы часто применяются в современной медицине, особенно в кардиологии. Одним из таких методов является дискриминантный анализ, который позволяет изучать различия между группами объектов по нескольким переменным. При использовании метода дискриминантного анализа главным показателем является точность классификации, и этот показатель можно определить, оценив долю правильно классифицированных пациентов при помощи прогностического уравнения наблюдений. Разработана математическая составляющая экспресс-диагностики сердечного ритма. Исходными данными в работе являются длительности RR-кардиоинтервалов пациентов в возрасте 60-70 лет, взятые из баз медицинских сигналов открытого международного ресурса Physionet. Представлены рассчитанные параметры вариационной пульсометрии для здоровых людей при различной длительности записей ЭКГ от 5 до 30 минут. Статистическая обработка осуществлялась по стандартной методике для малых выборок с использованием критерия Стьюдента при доверительной вероятности равной 95%. Математическая обработка данных проводилась методом дискриминантного анализа параметров вариационной пульсометрии здоровых и больных пациентов с сердечной недостаточностью. Для дискриминантного анализа отобраны параметры со слабой взаимной корреляцией, разброс значений которых соответствуют нормальному закону распределения, и имеющие высокую прогностическую значимость. Определена функция, позволяющая отнести пациента к одной из категорий «болен» или «здоров». Выполненный анализ для больных с диагнозом аритмия также показал отличие от здоровых пациентов, хотя и менее выраженное. Продемонстрировано, что дискриминантный анализ в кардиологии может быть эффективно использован при экспресс-диагностике вариабельности сердечного ритма.
The article is devoted to an important applied problem - the exploration of heart rate variability using linear discriminant analysis. Statistical methods are often used in modern medicine, especially in cardiology. One of these methods is discriminant analysis. It allows studying the differences between groups of objects in several variables. When using the discriminant analysis method, the main indicator is the accuracy of classification, and this indicator can be determined by estimating the proportion of correctly classified patients using a predictive observation equation. The mathematical component of the rapid diagnosis of heart rhythm was developed. The durations of the RR cardio intervals of patients at the age of 60-70 years are the initial data in the research. The data were taken from the databases of medical signals of the open international resource Physionet. The calculated parameters of variational heart rate monitoring for healthy people are presented with different duration of ECG recordings from 5 to 30 minutes. Statistical processing was performed for small samples using the Student criterion with a confidence probability of 95% according to the standard method. Mathematical data processing was carried out by the method of discriminant analysis of variational pulsometry parameters of healthy and sick patients with heart failure. The parameters with weak cross-correlation with high predictive significance, the spread of the values of which corresponds to the normal distribution law, were selected for the discriminant analysis. A function which allows to identify the patient as “sick” or “healthy” (one of the categories) has been determined. The analysis performed for patients diagnosed with arrhythmia also showed a difference from healthy patients, although less pronounced. It was demonstrated that discriminant analysis in cardiology can be effectively used for instant diagnosis of heart rate variability.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.