Розробка методу диференціального аналізу даних оксігенації артеріальної крові у здорових дорослих

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.244924

Ключові слова:

оксигенація артеріальної крові, варіабельність, аналіз диференціалів, розподіли Пуассона та Ерланга, COVID-19

Анотація

Моніторинг сатурації артеріальної крові киснем (оксигенації) набули особливої ваги внаслідок пандемії COVID-19. Пропонується новий метод комп’ютерної обробки записів сатурації (так званих SaO2 сигналів), заснований на вивченні диференціалів (інкрементів) від сигналів. Знаходження диференціалу для часового ряду передбачає обчислення різності між парами його сусідніх елементів. Диференціал є ненульовим лише у випадку якщо елементи в парі є різними. Вивчення диференціалів разом з первинними сигналами для набору записів (20 суб’єктів) показує, що спектр спостережуваних рівнів сатурації крові є дискретним та обмеженим (від 2 до 10 рівнів). Окрім того, зміни рівнів сатурації (перемикання) відбуваються лише між найближчими рівнями.

Запропоновані нові показники варіабельності сатурації крові. Це частоти перемикань рівнів сатурації (інтенсивності подій) та інтервали поміж ними. Встановлено що ці показники описуються статистичними розподілами Пуассона та Ерланга відповідно. Порівняння нових показників варіабельності з найбільш надійним статистичним – міжквартільним діапазоном – показує, що нові показники так само передбачають поділ набору даних на три підгрупи за величиною варіабельності. Цей поділ є статистично значущим на довірчому рівні 0.99 в обох підходах, проте розподіл по підгрупах дещо різний у цих методах.

Показано, що запропоновані показники варіабельності SaO2 сигналів є масштабне інваріантними, тобто не залежать від довжини інтервалу спостереження. Це є наслідком фрактальності позицій диференціалів на інтервалі спостереження. Встановлені частоти перемикань для підгруп у порядку збільшення варіабельності: (0.06, 0.11, та 0.20) Гц. Ці частоти проявляються на спектрах Фур’є диференціалів SaO2 сигналів.

Біографії авторів

Геннадій Петрович Чуйко, Чорноморський національний університет імені Петра Могили

Доктор фізико-математичних наук, професор

Кафедра комп’ютерної інженерії

Євген Сергійович Дарнапук, Petro Mohyla Black Sea National University

Аспірант

Кафедра комп’ютерної інженерії

Посилання

  1. Herrmann, J., Mori, V., Bates, J. H. T., Suki, B. (2020). Modeling lung perfusion abnormalities to explain early COVID-19 hypoxemia. Nature Communications, 11 (1). doi: http://doi.org/10.1038/s41467-020-18672-6
  2. Kashani, K. B. (2020). Hypoxia in COVID-19: Sign of Severity or Cause for Poor Outcomes. Mayo Clinic Proceedings, 95 (6), 1094–1096. doi: http://doi.org/10.1016/j.mayocp.2020.04.021
  3. Xie, J., Covassin, N., Fan, Z., Singh, P., Gao, W., Li, G. et. al. (2020). Association Between Hypoxemia and Mortality in Patients With COVID-19. Mayo Clinic Proceedings, 95 (6), 1138–1147. doi: http://doi.org/10.1016/j.mayocp.2020.04.006
  4. Hypoxemia (low blood oxygen) (2018). Mayo Clinic. Available at: https://www.mayoclinic.org/symptoms/hypoxemia/basics/definition/sym-20050930 Last accessed: 21.09.2021
  5. Niknafs, P., Norouzi, E., Bahman, B. B., Baneshi, M. R. (2015). Can we Replace Arterial Blood Gas Analysis by Pulse Oximetry in Neonates with Respiratory Distress Syndrome who are Treated According to INSURE Protocol? Iranian Journal of Medical Sciences, 40 (3), 264–267. Available at: https://www.researchgate.net/publication/277080542_Can_we_Replace_Arterial_Blood_Gas_Analysis_by_Pulse_Oximetry_in_Neonates_with_Respiratory_Distress_Syndrome_who_are_Treated_According_to_INSURE_Protocol Last accessed: 21.09.2021
  6. Jubran, A. (2015). Pulse oximetry. Critical Care, 19 (1). doi: http://doi.org/10.1186/s13054-015-0984-8
  7. Mack, E. (2007). Focus on Diagnosis: Co-oximetry. Pediatrics in Review, 28 (2), 73–74. doi: http://doi.org/10.1542/pir.28-2-73
  8. Chushkin, M., Popova, L., Shergina, E,, Krasnikova, E., Gordeeva, O., Karpina, N. (2020). Comparative analysis of the arterial oxygen saturation (SaO2) and pulse oximetry measurements (SpO2) in patients with pulmonary tuberculosis. European Respiratory Journal, 56. doi: http://doi.org/10.1183/13993003.congress-2020.3209
  9. Wilson-Baig, N., McDonnell, T., Bentley, A. (2021). Discrepancy between SpO2 and SaO2 in patients with COVID‐19. Anaesthesia, 76 (S3), 6–7. doi: http://doi.org/10.1111/anae.15228
  10. Shenoy, N., Luchtel, R., Gulani, P. (2020). Considerations for target oxygen saturation in COVID-19 patients: are we under-shooting? BMC Medicine, 18 (1). doi: http://doi.org/10.1186/s12916-020-01735-2
  11. Fossion, R., Fossion, J. P. J., Rivera, A. L., Lecona, O. A., Toledo-Roy, J. C., García-Pelagio, K. P. et. al.; Olivares-Quiroz, L., Resendis-Antonio, O. (Eds.) (2018). Homeostasis from a Time-Series Perspective: An Intuitive Interpretation of the Variability of Physiological Variables. Quantitative Models for Microscopic to Macroscopic Biological Macromolecules and Tissues. Cham: Springer, 87–109. doi: http://doi.org/10.1007/978-3-319-73975-5_5
  12. Chuiko, G., Dvornik, O., Darnapuk, Y., Baganov, Y. (2021). Devising a new filtration method and proof of self-similarity of electromyograms. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (112)), 15–22. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239165
  13. Yoshida, M., Onda, K., Wada, Y., Kuwahara, M. (2015). Influence of sickness condition on diurnal rhythms of heart rate and heart rate variability in cows. Journal of Veterinary Medical Science, 77 (3), 375–379. doi: http://doi.org/10.1292/jvms.14-0402
  14. Bhogal, A. S., Mani, A. R. (2017). Pattern Analysis of Oxygen Saturation Variability in Healthy Individuals: Entropy of Pulse Oximetry Signals Carries Information about Mean Oxygen Saturation. Frontiers in Physiology, 8. doi: http://doi.org/10.3389/fphys.2017.00555
  15. Frost, J. (2019). Introduction to Statistics: An Intuitive Guide for Analyzing Data and Unlocking Discoveries. Available at: https://www.goodreads.com/book/show/53632396-introduction-to-statistics Last accessed: 21.09.2021
  16. Chuiko, G., Darnapuk, Y., Dvornik, O., Kraynik, Y., Yaremchuk, O., Haab, R. (2021). A New Way of Data Analysis and Rating of the Blood Oxygen Saturation Variability. 2021 IEEE 12th International Conference on Electronics and Information Technologies (ELIT), 51–54. doi: http://doi.org/10.1109/elit53502.2021.9501109
  17. Chuiko, G., Darnapuk, Y., Dvornik, O., Kraynik, Y., Yaremchuk, O., Davidenko, A. (2021). "Devil`s stairs", Poisson`s Statistics, and Patient Sorting via Variabilities for Oxygenation: All from Arterial Blood Gas Data. doi: http://doi.org/10.1101/2021.08.10.455835
  18. Goldberger, A. L., Amaral, L. A. N., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. C., Mark, R. G. et. al. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals.. Circulation, 101 (23), e215–e220. doi: http://doi.org/10.1161/01.cir.101.23.e215
  19. Ghassemi, M., Moody, B., Lehman, L., Song, C., Li, Q., Sun, H. et. al. (2018). You Snooze, You Win: The PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2018. 2018 Computing in Cardiology Conference (CinC). doi: http://doi.org/10.22489/cinc.2018.049
  20. Bernardin, L., Chin, P., DeMarco, P., Geddes, K. O., Hare, D. E. G., Heal, K. M. et. al. (2020). Maple Programming Guide. Maplesoft, a division of Waterloo Maple Inc. Available at: https://maplesoft.com/documentation_center/maple2020/ProgrammingGuide.pdf Last accessed: 21.09.2021
  21. Karlis, D., Xekalaki, E. (2007). Mixed Poisson Distributions. International Statistical Review, 73 (1), 35–58. doi: http://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2005.tb00250.x
  22. Scott, D. W. (2010). Averaged shifted histogram. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2 (2), 160–164. doi: http://doi.org/10.1002/wics.54
  23. Weglarczyk, S. (2018). Kernel density estimation and its application. ITM Web of Conferences, XLVIII Seminar of Applied Mathematics, 23 (2). doi: http://doi.org/10.1051/itmconf/20182300037
  24. Tetrax: Fourier transformation of postural sway, Sunlight. Available at: http://postureetmesure.free.fr/docs/TetraxFourierTransformation.pdf Last accessed: 21.09.2021
  25. Amaral, L. (2012). A Brief Overview of Multifractal Time Series. Available at: https://archive.physionet.org/tutorials/multifractal/ Last accessed: 21.09.2021
  26. Banerjee, S., Easwaramoorthy, D., Gowrisankar, A. (2021). Fractal Functions, Dimensions and Signal Analysis. Cham: Springer. doi: http://doi.org/10.1007/978-3-030-62672-3

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-12-16

Як цитувати

Чуйко, Г. П., & Дарнапук, Є. С. (2021). Розробка методу диференціального аналізу даних оксігенації артеріальної крові у здорових дорослих . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(4 (114), 37–43. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.244924

Номер

Том 6 № 4 (114) (2021): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Gennady Chuiko, Yevhen Darnapuk

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.