Вычислительные задачи для анализа данных о внутричерепном давлении и сердечном ритме у пациентов с травматическими повреждениями головного мозга.
История вопроса
Внутричерепное давление (ВЧД) после тяжелых черепно-мозговых травм или аналогичных опасных для жизни состояний можно постоянно контролировать. Сигнал ВЧД содержит полезную информацию для прогнозирования опасных для жизни состояний, таких как внутричерепная гипертензия. До сих пор подходы к мониторингу сосредоточены, главным образом, на взаимосвязи между артериальным и внутричерепным давлением. Однако наблюдение у детей показало, что изменения частоты сердечных сокращений оказывает непосредственное влияние на ВЧД. Поэтому ученые выдвинули гипотезу, заключающуюся в том, что взаимосвязь частоты сердечных сокращений и ВЧД может быть количественно определена с помощью сложных методов обработки событий. Исходя из визуального наблюдения за тем, что частота сердечных сокращений и ВЧД достигают пика в одинаковых точках, исследователи применили несколько статистических методологий для выявления таких совпадений пиков и взаимосвязей между двумя временными рядами. Кроме того, в настоящее время они изучают отношения, кореллирующие также с другими переменными, за которыми ведется мониторинг. Проведенный предварительный анализ представляется многообещающим, и в настоящее время расширена работа по онлайн-обнаружению пиков ВЧД с учетом взаимосвязи между ВЧД и сердцебиением.
Необходимые данные
Набор данных, над которыми ведется анализ, получены от 38 детей с травмой головного мозга. Для всех пациентов учитываются следующие параметры: среднее артериальное давление (мм рт.ст.), частота сердечных сокращений (ЧСС) (частота / мин.), внутричерепное давление (ВЧД) (мм рт.ст.), амплитуда внутричерепного давления, изменчивость частоты сердечных сокращений (отношение мощности низкой частоты / мощность высокой частоты), процент мощности высокой частоты, давление церебральной перфузии.
Методы и выводы
Для проверки и оценки первоначальной гипотезы о взаимосвязи между пульсометрическим давлением и внутричерепным давлением был проведен широкий спектр различных статистических анализов. Было выявлено схожее поведение в моделях пиков. Выявление перекрестных событий в ВЧД и ЧСС для дальнейшего исследования схожего поведения, провели, используя анализ в разрезе повторяющихся графиков - это метод статистического анализа нелинейных данных. Данные визуализируются через график в квадратной матрице, где элементы представляют собой время, в котором состояние динамической системы повторяется. Математически это представляет собой временные метки, в которых фазовая пространственная траектория рассматриваемой нами системы проходит через одну и ту же область фазового пространства.
Количественный анализ рецидивов - это метод определения количества и продолжительности рецидивов динамической системы, представленных ее состоянием на фазовой пространственной траектории. Некоторые из этих показателей включают коэффициент повторяемости (RR), детерминизм (DET), ламинарность (LAM), отношение (RATIO), время удержания (TT), расходимость (DIV), энтропию (ENTR) и тенденцию (TREND).
Первая визуализация и анализ графиков показывают, что существует временная модель, где детерминированность системы является существенной. Таким образом, можно найти модель, которая успешно предсказывает поведение ряда и может быть интегрирована с другими переменными, такими как частота сердечных сокращений. Этот метод также может быть расширен за счет использования интегрированных измерений. Для дальнейшего анализа значений корреляции между двумя временными рядами ВЧД и ЧСС была выполнена функция перекрестной корреляции. Была выявлена корреляция между двумя временными рядами, поэтому этот дополнительный исследовательский статистический анализ еще раз указывает, что первоначальное предположение о возможной связи между этими двумя сигналами может быть подтверждена.
Алгоритм обнаружения пика
В дополнение к этим анализам был внедрен алгоритм обнаружения пика. Таким образом, ученые пытались найти корреляцию между пиками, происходящими в ВЧД и ЧСС-сериях, видя возможную временную корреляцию между ними. Это первый шаг для дальнейшей реализации алгоритма прогнозирования пиков. Предварительный анализ обнаружения пиков ЧСС и ВЧД показал значительное совпадение пиков, что еще раз подтверждает первоначальную гипотезу, а также дает возможность использования в будущем информации о ЧСС для прогнозирования пиков и тенденций ВЧД.
Результаты и выводы
Предварительный анализ, проведенный на подгруппе из 3 пациентов из 38 человек, позволяет предположить, что первоначальная, основанная на визуальном восприятии, гипотеза подтверждается предварительным статистическим анализом набора данных. Проведенные статистические исследования данных различными методами доказывают предварительную гипотезу. В настоящее время продолжается анализ временных рядов с использованием метода Granger Causality, чтобы понять причинно-следственные связи, существующие между различными временными рядами, а также продолжить разработку методологии для реализации интерактивного алгоритма обнаружения пиков ВЧД.
