Как стать автором
Обновить

Комментарии 30

А что оно показывает? Я вижу только элементарную закономерность — чем чаще бьется сердце, тем гуще дерево. Было бы интереснее, если бы на фрактал влияло несколько независимых переменных.
Все верно, тут можно наращивать параметров сколько душе угодно! Но и есть особенность, что для людей с одинаковым пульсом — деревья буду — разные.
Идея в том, что ЭКГ, как длинный временной ряд, можно представить в компактном виде, сохраняя особенности самой ЭКГ. В данном случае — R-R интервалов.
для построения «разных» деревьев у вас меняется только один параметр, «величина среднего R-R интервала».
так каким образом для людей с одинаковым средним пульсом получатся разные деревья?
также не понятно, каким именно способом из «среднего R-R интервала» можно восстановить оригинальный «длинный временной ряд»?
Оригинальный временной ряд восстановить не возможно. И это не архивация :) это визуализация.
У людей с одинаковым целочисленным пульсом, различные длительности R-R интервалов. Тем более вероятность совпадения длительностей с точностью до десятых — крайне мала. Да деревья будут похожи, но не одинаковы. Для увеличения различий можно ввести дополнительные параметры. Например менять угол между ветвями.
Можно поточнее пояснить. R-R интервал — это грубо говоря «один цикл сердечной активности». Дано: 0.953мс на один удар сердца. В минуте 60 секунд, соответственно чтобы посчитать количество ударов в минуту, надо 60/0.953 = 62.95 уд/минуту. Откуда взялось данное вычисление «0.953*6*13=74,334»? У меня в голове когнитивный диссонанс моих познаний из второго класса и уроков математики.
Да, все верно, это я хотел сделать поправочный коэффициент к точности, ведь за 10 сек было полных 13 ударов, а значит пульс ближе к 78 уд/мин, чем к 63… А ЧСС, действительно = 60/R-R. Подскажите, в чем я напортачил?)
Благодарю, нашел и исправил ошибку!
Тэг «DIY» — лишний.
Почему? Можете все расчеты повторить сами) Или я не так понимаю смысл слова DIY — do it yourself?
Я имел ввиду, хаб, конечно. Тэги никто не читает. DIY можно перевести как «смастерил сам», к коду это не относится. Загуглите, посмотрите другие статьи в хабе.
Буду знать)
Автор, случайно, не на кафедре мат статистики ВМиК МГУ учится?
Нет, я по образованию — электронщик :)
Коллега справа от меня мат стат закончил, говорит примерно про это была его дипломная работа) знакомый до боли список литературы)
Было бы интересно пообщаться! )
Теперь чисто медицинский/практический вопрос. Что это дает при практическом применении?
У ЭКГ есть четкая задача — диагностика проблем в сердце.
Представление в классическом виде универсально по сути и позволяет без больших проблем оценивать состояние сердца у любого человека, у любой группы и так далее.

Что даст такое фрактальное представление?

Или это просто наука ради науки? :-) Тогда ладно :-)
Практическое применение возможно только в эстетическом плане. :)
Можно представить прибор — типа напульсника с экраном, отображающим «живое» дерево Пифагора, в зависимости от ритма сердца.
ЭКГ гараздо информативнее и несет в себе не только ту информацию, которую может извлечь из неё кардиолог зрительно.
Тут-то и пригодятся фрактальные методы анализа, но применяются они напрямую к числовому ряду самой ЭКГ, что и было темой моей дипломной работы.
В статье я больший упор сделал на выделение R-зубца, чем на построение фрактала.
Дерево Пифагора — наглядное красиво-необычное представление изменчивости индивидуального ритма сердца.
Было-бы интересно, если кто-нибудь сделает более удачную графическую оболочку, а то я не владею такими навыками..) Тогда, можно и кол-во параметров увеличить.
Эстетическое наслаждение тоже хорошо, и сердцу приятно :-)))

Но ответ породил еще подвопрос: какую информацию еще несет ЭКГ которую не может увидеть кардиолог?
Эта информация, как раз заложена в нерегулярности ритма сердца — флуктуации R-R интервалов. Эти флуктуации носят хаотический характер. Например у человека с аритмией — флуктуации будут значительные и кардиолог их диагностирует. Но если взять «здорового» человека у которого развивающееся нарушение еще не различимо визуально на кардиограмме, то на помощь приходят фрактальные методы анализа. Также с помощью этих методов можно прогнозировать будущие нарушения…
К тому же: т.к. кардиограмма является — следствием электрических процессов в сердце, на самой линии ЭКГ присутствует информация, воспринимаемая как шум, и от нее стараются избавиться фильтрацией. Но этот шум — тоже отражает «некие» электрические процессы в сердце, связанные проводимостью, изучение которых может пролить свет на причину сердечных заболеваний (некоторых).
Но это всё носит теоретический характер, для подтверждения нужны клинические исследования.
В дипломной работе, я проверял возможность диагностики аритмий с помощью фрактальных методов анализа. И нужно сказать результат был положительный.
Хм… интересно.
Конечно есть подозрение что с «шумами» бороться конечно будет очень не просто. По сути электрические импульсы порождают и другие мышцы… да и не только мышцы.

Но в принципе думаю интересная штука бы была при любом раскладе, а если бы удалось несколько автоматизировать процесс дешифровки ЭКГ это было бы совсем хорошо, в том числе и врачам. Это терапевты-кардиологи ЭКГ читают с листа, а все остальные спецы разве что инфаркт грубый найдут и то хорошо, да и то не все, а иногда надо бы…

Так что выскажу пожелание продолжить ваши изыскания и после диплома, найти себе заинтересованного товарища кардиолога и совместно с ним проверить эту тему на предмет реализации :-), глядишь и измените что то к лучшему в нашей медицине :-)
Благодарю! Посмотрим, как оно сложится. Тут голым энтузиазмом не обойтись :)
Работа очень интересная. Отдельное спасибо за описание алгоритма детектирования R-пика.
Не интересовались вопросами дальнейшей обработки кардиоинтервалограммы? Тема ВСР (вариабельность сердечного ритма) довольно обширна, много людей в этой области работают. В первую очередь вспоминается Баевский Р.М. (Институт медико-биологических проблем).
Основная цель и практическое применение анализа ВСР — оценка функционального состояния человека и его резервов, оценка уровня стресса, как физиологического, так и психологического, риска заболеваний (не обязательно сердечно-сосудистых) и.т.п. Причем прогноз на длительных промежутках времени (космонавты, подводники).
Применение фрактальной математики для анализа ВСР пока еще не очень распространено, но работы по этой теме встречаются.
Сейчас все больше уклоняются в сторону хаотической (нелинейной) динамики, синергетики, вейвлет-анализа.
Вообще мне эта тема интересна, но направление моей деятельности на работе не связана с физиологией человека. Если у вас есть какие-то конкретные предложения, я с готовностью их рассмотрю.
Отписал Вам в личку. Кстати, если кто-то из присутствующих тоже интересуется этой темой — напишите мне, буду благодарен.
изменчивость индивидуального ритма сердца

Не понимаю, как тут она отражена?
Вы же дерево рисуете по средней длине R-R.
Если б каждый уровень дерева зависил от каждого последующего (или предыдущего) пика…
Имелось ввиду, что дерево будет «дышать», если произвести запись изменчивости дерева на достаточно длинной записи ЭКГ с плавающим временным окном в 10 сек.
Спасибо автору за сеанс ностальгии (учился на биоинженера, и как раз с обработкой данных Холтеровских мониторов приходилось сталкиваться).

Считаю, что практические возможности методы не дооценены, а дело вот в чем. Существуют данные, и существует их представление (согласен, капитанское утверждение). Вопрос представления данных намного шире, чем эстетика, удобство, и другие довольно-таки субъективные категории. На хабре была хорошая статья про инфографику, и один из примеров там: когда на карту города нанесли в виде точек очаги заболеваний (вроде там шла речь о чуме, дело было в средние века) — то сразу увидели, что они кучкуются вдоль водоема, что позволило выявить механизм распространения заразы. Понимаете, о чем я?

Представление данных позволяет выйти на качественно иной уровень их анализа. И здесь есть несколько уровней, условно:
1. Сырые данны. Например несколько листов данных о R-R интервалах. Это можно пролистать, но в «оперативную память» столько не помещается, и в итоге увидеть какие-либо закономерности невозможно.
2. Таблицы — разбив данные по каким-то группам, выводя средние и пр. мы значительно уменьшили объем. Табличка теперь занимает половину листа, и что-то по ней можно увидеть.
3. Графики, диаграммы — позволяют меньше нагружать внимание человека, задействовать иные зоны мозга (связанные с восприятием визуальной информации, цветов и пр.). Понятно, что с каждым уровнем мы скрываем все больше деталей, но возростает ширина охвата, так сказать.
4. Специализированные графики — в вашем случае, например та же скатерограмма. Графики строятся сразу по нескольким величинам, и мы рассматривая их словно бы погружаемся в реальную систему. Помню исследование интересное, в области социологии, где объективные величины, характеризующие взаимодействие участников группы (высчитываемые по куче методик, ну фактически это анкетирование) были превращены в диаграмму, и там прям видно, вот точки распределены по разным сторонам, а вот они собрались в кучу (коллектив перешел в стадию объединения).
5. А вот тут самое интересное. Попытаться задействовать еще более глубинные механизмы восприятия человека. Я глубоко убежден (и в этом не оригинален), что «это красиво» имеет под собой математическую основу, т.е. нам визуально нравится та геометрия, в которой проявлены определенные закономерности. Нужно лишь правильно построить эту геометрию, выразить исследуемые параметры, важные для здоровья, в параметрах геометрии, важных для ощущения гармонии. Вы смотрите на фрактал (либо иную картинку), и это самые первый взгляд на здоровье сердца, чисто по общим оущениям симметричности, регулярности на разных масштабах, однородности, и пр. Если что-то цепляет взгляд — дальше спускаемся на предыдущие уровни представления информации. В общем, тема большая, могу много примеров еще привести, но думаю саму идею вы поняли.
Спасибо за такой объемный комментарий! Мне даже самому стало более понятно, что я сделал!
Вы сделали хороший первый шаг, после которого главное не останавливаться)
Соединить точную науку с вопросом эстетики восприятия, сделать хотя бы небольшой шаг в научном понимании таких вещей как красота и гармония — это сложнейшая, и очень важная задача. Мы, кому интересен данный подход, можем сотрудничать, пишите в личку. В частности, у меня одна из задумок-разработок примерно похожа по смыслу (только там не фракталы, а фигуры Лиссажу, а предмет исследования не R-R интервалы, а музыка).
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации