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心率变异性非线性动力学分析的研究

心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)的研究可以帮助我们了解一些生理现象、疾病的病理生理机制。本论文研究以临床应用为目的,通过分析HRV信号的非线性特征,探讨非线性动力学方法在研究心脏活动和诊断疾病中应用的可行性和适用程度,希望为研究心脏活动和进一步的早期临床诊断疾病提供一些新的手段和方法。本文采用MIT-BIH心电数据库中正常心律、起搏心律、室性早搏心律和束支传导阻滞心律、房室传导阻滞等五组共18例心电数据(2000-3000点)和一组健康的数据(2000点),在五组不同生理、病理条件下,用离散小波变换对心电信号进行了滤波、重构和分解,最后得到精度较高的RR间期即HRV信号。在总结和研究了非线性动力学的基本原理,特别是从时间序列HRV信号计算非线性动力学参数的基础上,利用Pioncare截面、分形维数、Lyapunov指数和近似熵分析技术,研究了HRV信号动力学系统和行为,得出一些有意义的结论。(1  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

兰州理工大学
兰州理工大学

心电信号质量评估与心率变异性分析方法研究

心率变异性信号蕴含着丰富的心血管系统生理和病理信息,被广泛用于自主神经系统功能的定量评估。众所周知,心率是自主神经系统协调控制的结果,心血管疾病、生理状态、生活压力对自主神经系统的调控有很大的影响。提取心率信号,识别与疾病相关的异常心率信息,对于心血管疾病的早期预警有着重要的意义。然而,心电信号在采集过程中不可避免地受到噪声污染,造成心率信号提取精度下降。因此,心电信号质量评估是心率信号分析的重要环节。本文主要围绕心电信号质量评估和心率变异性分析方法两个方面展开深入研究,主要工作如下:1)针对多导联心电信号质量评估,提出了多导联心电融合算法。算法中,利用局部加权线性预测基本思想对多导联心电信号实施融合。为了有效保留多导联心电信号的质量特征,模糊推理系统被设计用于加权值估计。实验结果表明本文所提算法能够对拟合心电信号和实际心电信号实施有效融合。研究中,使用相空间重构理论和量化递归分析对心电信号质量特征进行提取。通过实验结果分析,最...  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

心率变异性在汽车司机驾驶疲劳监测中应用的研究

汽车司机的疲劳驾驶已经是引起交通事故的重要原因之一,目前,科学家已经研究了多种驾驶疲劳监测的方法,如通过驾驶员的生理特征或个体特征,通过车辆的行驶状态等。其中,利用心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)信号来监测汽车司机的疲劳状态是一种无创、方便、快捷的方法。本论文通过分析HRV的时域特性、频域特性及非线性特性,探讨了HRV指标在疲劳驾驶监测中应用的可行性与适用程度,为疲劳驾驶监测的研究提供一些新的手段和方向。本文首先采集了20组模拟驾驶时的心电数据,对心电信号进行重采样、低通滤波后,利用阈值法进行R波检测,最后得到精度较高的RR间期序列,即HRV信号。在总结和研究了时域、频域及非线性分析方法的基本原理后,比较了三种方法的参数优缺点,选定三种分析方法各自的参数指标:(1)时域指标:MEAN(RR间期均值),SDNN(RR间期标准差),rMSSD(相邻RR间期差值的均方根,反映HRV的快速变化);(2)...  (本文共60页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国协和医科大学
中国协和医科大学

基于公共数据库数据的心电图间期序列符号动力学分析

背景:冠心病导致的心肌缺血是恶性心律失常和心源性猝死的重要诱因。已有大量的实验证实,自主神经系统与心血管疾病的病死率,包括心源性猝死(SCD)有着密切的联系。与心肌缺血相关的自主神经活动的研究对于全面认识心肌缺血有着重要的作用。动态心电图是目前对于心肌缺血最为有效的监测手段。本研究拟利用动态心电图数据,以心电图间期时间序列为基础,采用短时序列的符号动力学方法,分析心肌缺血过程中自主神经活动变化,探讨心肌缺血的发生和发展过程中交感神经和迷走神经的相互作用的动态变化以及可能产生的影响。此外,通过健康人RR间期和QT间期序列的联合分析,探讨表征心率变异性(HRV)和QT变异性(QTV)一致性的方法及其影响因素,以期更多地提取蕴藏在动态心电图信号中的信息。方法:选取Long-term ST-T (LTST)数据库作为心肌缺血分析的数据来源,根据筛选原则,从中选出193段时长从54 s到45 min不等的缺血段进行RR间期序列符号动力学分...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京大学
南京大学

基于庞加莱散点图和递归图的心率变异性研究

心率变异性(heart rate variability, HIW)分析是目前临床认可的用于定量评价自主神经功能的主要方法。作为一种无创性检测手段,HRV分析对于心脏疾病及其他自主神经相关疾病的诊断、生理状态的评估都具有重要的临床价值。HRV的常用分析方法包括时域、频域和非线性方法。其中,非线性分析方法被认为更有助于揭示心脏动力系统的本质特征。但是,目前大多数非线性方法还不够成熟,未被临床应用所接受。因此,寻找能恰当反映心脏动力系统在各类生理病理状态下差异的非线性参数,进而揭示心脏动力系统的本质,是众多HRV研究者的目标。在HRV的非线性分析方法中,以庞加莱散点图和递归图为代表的相空间图形化分析方法是一类较有特色的方法,可以直观地展现心率波动的非线性特征。它们的主要问题在于如何从图形中提取能反映HRV序列非线性性质的特征量,从而提高分析结果的客观性和准确性。针对上述问题,本文对基于庞加莱散点图和递归图的心率变异性分析方法进行了研...  (本文共142页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京大学
南京大学

心率变异性的时间不可逆性研究

健康人的心跳是一个典型的多输入的复杂系统,它在自发窦性节律的基础上,同时受自主神经系统——交感神经、副交感神经等多种因素的协调控制,因而呈现复杂的变异性,即心率变异性(heart rate variability, HRV)。作为评价自主神经系统的活动水平的一种无创性手段,对HRV的分析在评价心交感神经与迷走神经活动水平方面有着广泛的应用。由于产生HRV的心脏动力系统是非线性的,因此对HRV的分析应该采用非线性动力学分析法。目前在HRV的非线性分析方面,仍以幂律分析和熵分析为主;作为一种独特的非线性分析手段,时间不可逆性分析近来也被一些学者应用到HRV的分析中来,并且揭示了心脏动力系统的一些性质。但是这方面的研究仍停留在提出各种时间不可逆性测度并用其证明来自于健康个体的HRV具有时间不可逆性这一点上,即便是有些研究将其应用到了病理状态下,如充血性心力衰竭(congestive heart failure, CHF),却还有不一致...  (本文共116页) 本文目录 | 阅读全文>>