Ученые из Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова и Санкт‑Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали программно-аппаратный комплекс (ПАК) для оценки церебральной ауторегуляции в режиме реального времени. Устройство не имеет прямых мировых аналогов и позволит врачам в отделениях реанимации и нейрохирургии оперативно получать критически важные данные о кровоснабжении мозга и своевременно корректировать лечение пациентов с инсультами и другими тяжелыми патологиями, сообщила пресс-служба администрации города.
Механизм церебральной ауторегуляции (ЦА) поддерживает стабильный кровоток в сосудах головного мозга и может дать сбой — например, после инсульта или тяжелой черепно-мозговой травмы. Существующие методы неинвазивной оценки ЦА предполагают постобработку данных, которая занимает некоторое время. Новый программно-аппаратный комплекс позволяет регистрировать показатели ЦА в динамике во время исследования.
Принцип работы устройства основан на мониторинге очень медленных, спонтанных колебаний артериального давления и линейной скорости кровотока в средних мозговых артериях, регистрируемых с помощью фотоплетизмографии и транскраниальной допплерографии. Ключевой показатель — фазовый сдвиг (разница в ритмах) между этими двумя «пульсами» в особом низкочастотном диапазоне, так называемых волнах Майера.
Разработчиками предложены специальные математические алгоритмы, которые анализируют эти сигналы в режиме реального времени. Для этого используются два метода обработки данных — кратковременное преобразование Фурье и вейвлет-анализ (непрерывное вейвлет-преобразование). Последний метод, по данным исследования, оказался более чувствительным и позволяет лучше «ловить» моменты, когда ауторегуляция включается или выключается, обеспечивая более высокое разрешение во времени и частоте. Вся обработка происходит настолько быстро, что результат отображается на экране практически мгновенно.
Устройство может применяться как для диагностики состояния ЦА у пациентов, так и для изучения механизмов регуляции мозгового кровообращения у здоровых людей. Предложенные алгоритмы минимизируют риск методических погрешностей и позволяют значительно сократить время, необходимое для получения информации, что особенно важно для принятия неотложных решений.
Высокую эффективность и информативность комплекса подтвердили результаты клинических испытаний. Внедрение ПАК в клиническую практику откроет новый этап в прикроватном мониторинге пациентов в критическом состоянии.
В дальнейшем ученые планируют интегрировать в комплекс методы искусственного интеллекта (ИИ) для углубленного анализа данных с целью прогнозировать риски развития вторичных сосудистых осложнений у нейрохирургических пациентов. Это позволит не только выявлять функциональные отклонения на ранних стадиях, но и более точно определять показания к хирургическому лечению.
