Вариабельность дыхания в норме и при функциональных нарушениях регуляции внешнего дыхания

• Автор: Гришин, Виктор Григорьевич
• Шифр специальности: 03.03.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 102 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

Глава 1. Обзор литературы

1.1. Регуляция дыхания

1.2. Ритмообразование в дыхательном центре

1.3. Кортикальная регуляция дыхания

1.4. Вариабельность дыхания

1.5. Дыхательные ритмы при функциональных нарушениях регуляции дыхания

1.5.1. Гипервентиляционный синдром (ГВС)

1.5.2. Изменения дыхательного паттерна при психогенной отдышке

1.6. Методы анализа дыхательного ритма

1.6.1. Методы статистического анализа дыхательного ритма
1.6.2. Временной анализ
1.6.3. Гистографический анализ
1.6.4. Спектральный анализ (метод Фурье-преобразований)
1.6.5. Вейвлет-анализ
1.7. Современные методы регистрации дыхательных паттернов
Глава 2. Материалы и методы исследования
2.1 Контингент обследуемых больных и здоровых
2.2 Метод исследования паттернов дыхания по капнографическим параметрам 2.2.1 Капнография
2.2.2. Пневмография
2.2.3. Исследование легочного газообмена
2.3 Спектральный анализ респираторные паттернов
2.4. Статистическая обработка данных
2.5. Безопасность проведенных исследований
2.6. Дизайн исследований
Глава 3. Результаты
3.1. Исследование медленноволновой вариабельности параметров вентиляции и лёгочного газообмена у здоровых
3.1.1. Разработка аппаратно-программного комплекса «РпеишоБе!» для высокоточной регистрации медленных воздушных потоков.
3.1.2. Спектральный анализ медленных колебаний паттерна дыхания 55 и показателей основного обмена

3.1.2.1. Анализ показателей пневмографии
3.1.2.2. Анализ показателей легочного газообмена
3.1.2.3. Сопоставление результатов анализа пневмографии и газообмена
3.2. Исследование паттернов дыхания в норме и при нарушениях регуляции 5
внешнего дыхания
3.2.1. Сравнение паттернов дыхания по капнографическим параметрам в норме и при психогенной одышке

3.2.3. Результаты спектрального анализа методом БПФ паттернов дыхания
3.2.3.1. Сравнение по капнограммам группы здоровых и группы ПО
3.2.3.2. Сравнение по капнограммам группы здоровых с группой ДН
3.2.3.3. Сравнение по капнограммам группы ДН с группой ПО
3.2.3.4. Сравнение по пневмограммам группы здоровых с группой ДН
Глава 4. Обсуждение
Выводы
Список литературы

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
БПФ - быстрое преобразование Фурье
HF - высокочастотный диапазон
LF - низкочастотный диапазон
VLF - очень низкочастотный диапазон
ULF - ультранизкочастотный диапазон
pH - уровень кислотности
СОг - углекислый газ
От - кислород
МОД - минутный объем дыханил
IIНС - центральная нервная система
дц - дыхательный центр
ДН - дыхательные нейроны
Ра02 - парциальное напряжение кислорода в артериальной крови
РФ - ретикулярная формация
СНЧ - сверхнизкая частота
ГВС - Гипервентиляционный синдром
РаССГ - парциальное напряжение углекислого газа в артериальной крови
ДО - дыхательный объём
АТФ - Аденозина трифосфат
ПО - психогенная одышка
ВДР - вариабельность дыхательного ритма
ЭКГ - электрокардиограмма
HRV - Heart Rate Variability
РДП - регистрация дыхательных паттернов
MARM - Manual Assessment of Respiratory Motion
ДН - дыхательная недостаточность
FetC02 - концентрация C02 в конечной порции выдыхаемого воздуха
Rco2 - время выдоха по капнографии СОг
CVRco2 - коэффициент вариации, выраженный в процентах для RCO2

вилась та или иная гармоника. С их помощью можно легко анализировать прерывистые сигналы, либо сигналы с острыми всплесками (Thakor, 2000). Как говорит Веттерли, "вейвлеты дают хорошее разрешение по времени и частоте, благодаря чему можно увидеть и лес, и деревья" (Vetterli, 1995). В 1997 г. F. Yang и W. Liao сообщили о создании теоретической модели сигнала HRV на основе вейвлет-преобразования. Хотя предложенные ими модель и разложение используются для прогнозирования действия гравитации на организм летчика, они легко адаптируются для медицинских целей (Yang, 1997).
Еще одно успешное применение вейвлетной техники относится к вариациям частоты сердечных сокращений (Ivanov et al., 1996). Известно, что временные ряды интервалов между сердечными сокращениями нестационарны и демонстрируют сложное поведение. Типичная особенность такого рода нестационарных сигналов - присутствие "рваных" структур, меняющихся со временем. Вид этих структур на ЭКГ изменяется при наличии сердечных аномалий. Ivanov et al. (1996) сообщают о разработке вейвлетной техники, способной выявлять аномальные структуры на кардиограммах. В настоящее время вейвлет-анализ находит широкое применение в физиологии дыхания. Так исследователи из Королевского госпиталя (Эдинбург) используют вейвлет-преобразования для точного определения частоты дыхания от стандартных пульсоксиметров (Leonard et al., 2003). Широко используется вейвлет-преобразование для фильтрации и выделения сигнала дыхания из электрокардиограммы и фотопле-тизмограммы (Leonard et al., 2003; Susannah et. al., 2007; Yi, Park, 2002; Moody 1986; Chen, et al.2008; Blanco et. al., 2010).
1.7. Современные методы регистрации дыхательных паттернов
В этом разделе будут рассмотрены неинвазивные современные методы регистрации дыхательного паттерна (РДП) в плане изучения формы дыхательного паттерна и вариабельности дыхания. Здесь не рассматриваются методы, при которых используются загубники или лицевые маски, ввиду того, что все они оказывают воздействие на спонтанное дыхание человека, изменяя его пат-