Многофакторный дискриминантный анализ электрокардиограммы

Цели. Статья посвящена исследованию вариабельности сердечного ритма с помощью многофакторного дискриминантного анализа. Дискриминантный анализ является эффективным статистическим методом классификации, позволяющим разбивать объекты на группы исходя из различий между характеризующими эти объекты параметрами. Эффективность многофакторного дискриминантного анализа, который активно используется в медицине для диагностики сердечно-сосудистых патологий, обусловлена широким набором анализируемых параметров: статистических, спектральных и автокорреляционных. Цель работы – выявление методом дискриминантного анализа параметров вариационной пульсометрии, которые обеспечивают наилучшее различение между здоровыми пациентами и пациентами с аритмией.

Методы. В качестве исходных данных использовались длительности кардиоинтервалов пациентов возраста 63–72 лет, размещенные в открытой базе биомедицинских сигналов PhysioNet.org. При выборе аргументов дискриминантной функции преимущество отдавалось слабо коррелирующим между собой параметрам, имеющим нормальное распределение и различающимся у здоровых и больных пациентов. Статистическая значимость различий между параметрами двух групп проверялась с помощью t-критерия Стьюдента и U-критерия Манна – Уитни.

Результаты. Получены две дискриминантные функции: первая зависела от трех временных параметров; вторая, помимо временных, включала один спектральный и один автокорреляционный. В обоих случаях были рассчитаны средние значения дискриминантной функции для здоровых и больных пациентов. Статистическая значимость различий средних значений дискриминантной функции в двух группах исследовалась с помощью t-критерия Стьюдента.

Выводы. Показано, что значения первой дискриминантной функции незначительно различаются у здоровых и больных пациентов, в то время как включение автокорреляционного и спектрального параметров в число аргументов дискриминантной функции обеспечивает выраженные и статистически значимые различия между пациентами двух групп. Тем самым продемонстрирована высокая значимость спектральных и автокорреляционных параметров в диагностике аритмии.

1. Ермошкин В.И. Предполагаемый механизм возникновения аритмии сердца человека. Образовательный вестник «Сознание». 2013;15(6):4–15.

2. Гетман С.И. Распространенность нарушений ритма сердца и проводимости среди обратившихся за медицинской помощью к кардиологу на амбулаторном этапе. Кардиология. 2018;58(6):20–28. https://doi.org/10.18087/cardio.2018.6.10130

3. Арзыкулов Ж.А., Омаров А.А., Китуев Б.Б., Турсунова Ф.А., Ештай А.А., Павлова Н.Г. Инновации в лечении аритмии сердца. Вестник хирургии Казахстана. 2012;4(32):4–5.

4. Зиеп Б.М., Таратухин Е.О. Возможности методики вариабельности сердечного ритма. Российский кардиологический журнал. 2011;6:69–75.

5. Бабунц И.В., Мириджанян Э.М., Машаех Ю.А. Азбука анализа вариабельности сердечного ритма. Ставрополь: Принт-мастер; 2002. 112 p.

6. Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Гаврилушкин А.П. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (часть 1). Вестник аритмологии. 2002;24:65–86.

7. Бых А.И., Высоцкая Е.В., Порван А.П., Рак Л.И. и др. Использование дискриминантного анализа для диагностики хронической сердечной недостаточности у подростков. Вестник Национального технического университета Харьковский политехнический институт. Серия: Информатика и моделирование. 2010;31:16–22.

8. Силкина У.И., Баландин В.А. Дискриминантный анализ параметров вариационной пульсометрии. Российский технологический журнал. 2020;8(3):81–91. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-3-81-91

9. Новиков А.А., Смоленский А.В., Михайлова А.В. Подходы к оценке показателей вариабельности сердечного ритма (обзор литературы). Вестник новых медицинских технологий. 2023;17(3):85–94. https://doi.org/10.24412/2075-40942023-3-3-3

10. Баевский Р.М., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения. Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2001;3:108–127.

11. Алейникова Т.В. Вариабельность сердечного ритма (обзор литературы). Проблемы здоровья и экологии. 2012;1: 17–23. https://doi.org/10.51523/2708-6011.2012-9-1-3

12. Беседина С.А., Баландин В.А. Корреляция показателей вариабельности сердечного ритма. Научный диалог: Молодой ученый. 2017. C. 33–37. https://doi.org/10.18411/spc-22-11-2017-11

13. Куликов А.Л., Бездушный Д.И., Осокин В.Ю. Применение линейного дискриминантного анализа для классификации аварийных режимов электрической сети. Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2020;5:38–47. https://doi.org/10.17588/2072-2672.2020.5.038-047

14. Сукиасян А.Г., Маркина В.С., Митрофанов Д.П., Шабалина У.М. Кластеризация подразделений интегрированной группы предприятий по уровню риска на основе методов многомерного статистического анализа. Фундаментальные исследования. 2019;5:115–125.

15. Будько О.Н., Сенько Е.В. Классификационные функции для экспресс-диагностики степени заболевания артериальной гипертензией. В сб.: BIG DATA и анализ высокого уровня: материалы Четвертой Международной научно-практической конференции. 2018. C. 360–365. URL: https://elib.grsu.by/doc/48339

16. Павленков М.Н., Смирнова Н.А. Разработка технологии оценки устойчивости предприятия химического комплекса. Статистика и Экономика. 2013;3:66–69.

17. Сизых Д.С., Сизых Н.В. Особенности преподавания методов дискриминантного анализа для подготовки специалистов по направлению «Бизнес-информатика». В кн.: Образование: опыт и перспективы развития; под ред. Ю.Н. Исаева, И.В. Павлова. Чебоксары: ИД «Среда»; 2019. С. 107–133. https://doi.org/10.31483/r-33128