Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)

Для цитирования:

Сельский А. О., Новиков М. Ю., Егоров Е. Н., Руннова А. Е., Киселев А. Р. Выявление особенностей реакции на стрессовое воздействие (тилт-тест) с помощью рекуррентного анализа у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями // Известия вузов. ПНД. 2026. Т. 34, вып. 4. С. 588-602. DOI: 10.18500/0869-6632-003226, EDN: EJVGHT

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
Иконка PDF and_2026-4_selsky_et-al_588-602.pdf
(загрузок: 1)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Нелинейная динамика и нейронаука
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.182
DOI: 
10.18500/0869-6632-003226
EDN: 
EJVGHT

Выявление особенностей реакции на стрессовое воздействие (тилт-тест) с помощью рекуррентного анализа у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями

Авторы: 
Сельский Антон Олегович, Саратовский государственный медицинский университет имени В. И. Разумовского
Новиков Михаил Юрьевич, Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины
Егоров Евгений Николаевич, Саратовский государственный медицинский университет имени В. И. Разумовского
Руннова Анастасия Евгеньевна, Саратовский государственный медицинский университет имени В. И. Разумовского
Киселев Антон Робертович, Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины
Аннотация: 

Цель настоящего исследования — изучить отличие в реакции пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями на стресс-ситуацию пассивной ортостатической пробы от реакции контрольной группы. Рассмотреть возможность такой пробы в качестве ранней диагностики и способа уточнения диагноза.

Методы. В данной работе для анализа реакции пациентов на стрессовую ситуацию используется расчет рекуррентных показателей. Будут сравниваться показатели до поворота и после в тилт-тесте, а также рассчитываться совместные рекуррентные показатели между этими двумя состояниями для каждого пациента.

Результаты. Показано, что сравнение рекуррентных показателей до и после поворота в тилт-тесте в зависимости от рассматриваемого временного интервала позволяет выделить явные различия между пациентами с различными сердечно-сосудистыми заболеваниями и контрольную группу.

Заключение. Нелинейная обработка комплекса физиологических сигналов пациентов в горизонтальном и вертикализированном состояниях позволяет различить наборы рекуррентных и совместных рекуррентных показателей в группах пациентов,
страдающих артериальной гипертензией и ишемической болезнью сердца, и практически здоровых добровольцев. Анализ показал особенности реакции пациентов разных групп на прохождение тилт-теста, что может быть в дальнейшем использовано для раннего выявления патологий сердечно-сосудистой системы и уточнения диагностических механизмов.
 

Ключевые слова: 
рекуррентный анализ
нелинейная динамика
сердечно-сосудистые заболевания
пассивная ортостатическая проба
физиологические сигналы
Благодарности: 
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда No 25-44-10019, https://rscf.ru/project/25-44-10019/.
Список источников: 
  1. ViraniS.S., AlonsoA., AparicioH.J., BenjaminE.J., BittencourtM.S., CallawayC.W., CarsonA.P., Chamberlain A.M., Cheng S., Delling F.N., Elkind M.S.V., Evenson K.R., Ferguson J.F., Gupta D.K., Khan S.S., Kissela B.M., Knutson K.L., Lee C.D., Lewis T.T., Liu J., Loop M.Sh., Lutsey P.L., Ma J., Mackey J., Martin S.S., Matchar D.B., Mussolino M.E., Navaneethan S.D., Perak A.M., Roth G.A., Samad Z., Satou G.M., Schroeder E.B., Shah S.H., Shay Ch.M., Stokes A., VanWagner L.B., Wang N.-Y., Tsao C.W.; American Heart Association Council on Epidemiology and Prevention Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. Heart Disease and Stroke Statistics—2021 Update // Circulation. 2021. Vol. 143, no. 8. P. e254–e743. DOI: 10.1161/CIR.0000000000000950.
  2. Cardiovascular diseases (CVDs) [Electronic resource] // World Health Organization. Available from: urlhttps://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-disea...(cvds).
  3. Borovkova E.I., Ishbulatov Y.M., Hramkov A.Н., Karavaev A.S. Using a mathematical model of cardiovascular system for preparing surrogate data for testing methods of phase synchronization analysis // Известия вузов. ПНД. 2021. Т. 29, № 3. С. 356–364. DOI: 10.18500/0869-6632-2021-29-3-356-364.
  4. Hariharan R., Odjidja E.N., Scott D., Shivappa N., Hebert J.R., Hodge A., de Courten B. The dietary inflammatory index, obesity, type 2 diabetes, and cardiovascular risk factors and diseases // Obesity Reviews. 2022. Vol. 23, no. 1. P. e13349. DOI: 10.1111/obr.13349.
  5. de Souza R.J., Mente A., Maroleanu A., Uleryk E., Budylowski P., Schunemann H., Beyene J., Anand S.S. Intake of saturated and trans unsaturated fatty acids and risk of all cause mortality, cardiovascular disease, and type 2 diabetes: systematic review and meta-analysis of observational studies // BMJ. 2015. Vol. 351. P. h3978. DOI: 10.1136/bmj.h3978.
  6. Стрижаков Л.А., Бабанов С.А., Лебедева М.В., Моисеев С.В., Фомин В.В. Артериальная гипертензия на рабочем месте: факторы риска и популяционное значение // Терапевтический архив. 2018. Т. 90, № 9. С. 138–143. DOI: 10.26442/terarkh2018909138-143.
  7. Franklin B.A., Rusia A., Haskin-Popp C., Tawney A. Chronic stress, exercise and cardiovascular disease: Placing the benefits and risks of physical activity into perspective // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021. Vol. 18, no. 18. P. 9922. DOI: 10.3390/ijerph18189922.
  8. Lavie C.J., Ozemek C., Carbone S., Katzmarzyk P.T., Blair S.N. Sedentary behavior, exercise, and cardiovascular health // Circ. Res. 2019. Vol. 124, no. 5. P. 799–815. DOI: 10.1161/CIRCRESAHA.118.312669.
  9. Huang T., Mariani S., Redline S. Sleep irregularity and risk of cardiovascular events: The multi-ethnic study of atherosclerosis // JACC. 2020. Vol. 75, no. 9. P. 991–999. DOI: 10.1016/j.jacc.2019.12.054.
  10. Capotosto L., Massoni F., De Sio S., Ricci S., Vitarelli A. Early diagnosis of cardiovascular diseases in workers: Role of standard and advanced echocardiography // Biomed. Res. Int. 2018. Vol. 2018, iss. 1. P. 7354691. DOI: 10.1155/2018/7354691.
  11. Noushad S., Ahmed S., Ansari B., Mustafa U.H., Saleem Y., Hazrat H. Physiological biomarkers of chronic stress: A systematic review // Int. J. Health Sci. (Qassim). 2021. Vol. 15, no. 5. P. 46–59.
  12. Dempster K.S., Wade T.J., MacNeil A.J., O'Leary D.D. Adverse childhood experiences are associated with altered cardiovascular reactivity to head-up tilt in young adults // Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 2023. Vol. 324, no. 3. P. R425–R434. DOI: 10.1152/ajpregu.00148.2022.
  13. Aponte-Becerra L., Novak P. Tilt Test: A Review // J. Clin. Neurophysiol. 2021. Vol. 38, no. 4. P. 279–286. DOI: 10.1097/WNP.0000000000000625.
  14. Panagopoulou V., Deftereos S., Kossyvakis C., Raisakis K., Giannopoulos G., Bouras G., Pyrgakis V., Cleman M.W. NTproBNP: an important biomarker in cardiac diseases // Curr. Top. Med. Chem. 2013. Vol. 13, no. 2. P. 82–94. DOI: 10.2174/1568026611313020002.
  15. Natali A., Vichi S., Landi P., Toschi E., Severi S., L’Abbate A., Ferrannini E. Coronary artery disease and arterial hypertension: clinical, angiographic and follow-up data // Journal of Internal Medicine. 2000. Vol. 247. P. 219–230. DOI: 10.1046/j.1365-2796.2000.00637.x.
  16. Runnova A., Zhuravlev M., Novikov M., Borodusova A., Kiselev A.R. Changes in EEG and ECG signal connectivity during tilt table testing in healthy young adults without syncope // BMC Neurosci. 2025. Vol. 26. P. 64. DOI: 10.1186/s12868-025-00982-4.
  17. Грубов В.В., Руннова А.Е., Короновский А.А., Храмов А.Е. Адаптивная фильтрация сигналов электроэнцефалограмм с использованием метода эмпирических мод // Письма в ЖТФ. 2017. T. 43, № 13. C. 58–64. DOI: 10.21883/PJTF.2017.13.44812.16766.
  18. Runnova A., Zhuravlev M., Koronovskii A.A., Hramov A.E. Mathematical approach to recover EEG brain signals with artifacts by means of Gram-Schmidt transform // In: Saratov Fall Meeting 2016: Laser Physics and Photonics XVII; and Computational Biophysics and Analysis of Biomedical Data II. 2017. P. 254–259. DOI: 10.1117/12.2267828.
  19. Acharya U.R., Sree S.V., Swapna G., Martis R.J., Suri J.S. Automated EEG analysis of epilepsy: A review // Knowledge-Based Systems. 2013. Vol. 45. P. 147–165. DOI: 10.1016/j.knosys.2013.02.014.
  20. Acharya U.R., Sree S.V., Chattopadhyay S., Yu W., Ang P.C.A. Application of recurrence quantification analysis for the automated identification of epileptic EEG signals // Int. J. Neural Syst. 2011. Vol. 21, no. 3. P. 199–211. DOI: 10.1142/S0129065711002808.
  21. Skazkina V.V., Mureeva E.N., Ishbulatov Yu.M., Prokhorov M.D., Karavaev A.S., Hramkov A.N., Ezhov D.M., Kurbako A.V., Panina O.S., Chernenkov Yu.V., Kiselev A.R. Cross-recurrence quantification of cardiovascular signals in newborns is a sensitive marker of health status // Russian Open Medical Journal. 2021. Vol. 13, iss. 2. P. e0203. DOI: 10.15275/rusomj.2024.0203.
  22. Yang Y.X., Gao Z.K., Wang X.M., Li Y.-L., Han J.-W., Marwan N., Kurths J. A recurrence quantification analysis-based channel-frequency convolutional neural network for emotion recognition from EEG // Chaos. 2018. Vol. 28, no. 8. P. 085724. DOI: 10.1063/1.5023857.
  23. Marwan N., Romano M.C., Thiel M., Kurths J. Recurrence plots for the analysis of complex systems // Phys. Rep. 2007. Vol. 438, iss. 5–6. P. 237–329. DOI: 10.1016/j.physrep.2006.11.001.
  24. Eckmann J.P., Kamphorst S.O., Ruelle D. Recurrence plots of dynamical systems // Europhys. Lett. 1987. Vol. 4, no. 9. P. 973–977. DOI: 10.1209/0295-5075/4/9/004.
  25. Руннова А.Е., Сельский А.О., Емельянова Е.П., Федонников А.С. Потенциальная возможность применения нелинейных рекуррентных методов для исследования посттравматического стрессового расстройства // Евразийский журнал наук о жизни. 2025. T. 1, № 1. С. 17–31. DOI: 10.47093/3033-5493.2025.1.1.17-31.
  26. Sergeev K., Selskii A., Runnova A., Zhuravlev M., Ganilova J., Kiselev A. Changes in EEG recurrence rate during REM sleep caused by Parkinson’s disease. Eur. Phys. J. Spec. Top. 2026. DOI: 10.1140/epjs/s11734-026-02130-3.
  27. Сельский А.О., Емельянова Е.П., Дрождева Е.Е. Маркеры состояния пациентов после ортодонтического воздействия: применение рекуррентного анализа к данным ЭЭГ, полученным при выполнении когнитивных тестов // Известия вузов. ПНД. 2025. Т. 33, № 3. С. 399–411. DOI: 10.18500/0869-6632-003159.
  28. Marwan N., Kurths J. Line structures in recurrence plots // Phys. Lett. A. 2005. Vol. 336, no. 4–5. P. 349–357. DOI: 10.1016/j.physleta.2004.12.056.
Поступила в редакцию: 
20.04.2026
Принята к публикации: 
07.07.2026
Опубликована онлайн: 
07.07.2026
Опубликована: 
31.07.2026
  • 140 просмотров