心率变异性分析方法学的实验研究
心率变异性检测的方法
心率变异性检测的方法引言心率变异性（HRV）是描述心跳间期变化的一种生理指标，它反映了心脏自主神经系统的活动水平。
随着人们对心脏健康的日益关注，HRV成为了评估心脏功能和自律神经调节的重要指标。
目前有多种方法可以用来检测HRV，本文将介绍其中一些常用的方法。
方法一：时间域分析时间域分析是最简单直观的HRV分析方法之一。
它基于测量心跳间隔的时间序列数据，计算出各种统计指标，以评估HRV的变化情况。
其中最常用的指标包括： - 心跳间期的平均值（MeanNN）：反映了心脏整体的活动水平。
- 心跳间期的标准差（SDNN）：反映了心跳间期变化的总体幅度。
- 心跳间期的均方差（RMSSD）：反映了相邻心跳间期变化的速度。
通过分析时间域指标，可以初步了解HRV的基本情况。
方法二：频域分析频域分析是一种更加细致和全面的HRV分析方法。
它基于傅里叶变换将心跳间隔时间序列变换到频域，以研究不同频率段内的HRV特征。
频域分析可以提供以下指标： - 总功率（TP）：反映了整个频谱范围内的HRV。
它代表了心脏自主神经系统的整体活动水平。
- 高频功率（HF）：主要反映了副交感神经系统的活动水平。
它在静息状态下较高，与心脏健康有关。
- 低频功率（LF）：主要反映了交感神经系统的活动水平。
它在压力或运动状态下升高，与心脏负荷有关。
- LF/HF比值：是衡量交感神经系统和副交感神经系统平衡的指标。
频域分析可以更加准确地评估心脏自主神经系统的功能状态。
方法三：非线性分析除了时间域和频域分析外，非线性分析也成为了HRV研究的重要方向。
非线性分析主要探索心跳间期序列的复杂性和非线性特征，以获取更全面的HRV信息。
常用的非线性分析方法包括： - 瓦斯特指数（SD1和SD2）：用来描述心跳间期的离散度和集中度。
- 心跳间期的Poincaré图：通过绘制心跳间期序列的散点图，反映了心跳间期的长期和短期动态调节。
- 分数阶阶段分析（FSA）：用来研究HRV信号在不同时间尺度上的非线性特征。
心电波形检测与心率变异性分析方法研究
心电波形检测与心率变异性分析方法研究一、本文概述随着现代医疗技术的不断进步，心电波形检测与心率变异性分析在心血管疾病的预防、诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在深入探讨心电波形检测与心率变异性分析的理论基础、技术方法和实际应用，以期为心血管健康管理和疾病研究提供有力支持。
本文将对心电波形检测的基本原理和方法进行介绍，包括心电图的基本原理、波形特征、信号处理技术等方面。
在此基础上，文章将详细阐述心率变异性分析的概念、意义及常用的分析方法，如时域分析、频域分析和非线性分析等。
接下来，文章将重点关注心电波形检测与心率变异性分析在心血管疾病中的应用。
我们将探讨这些技术在心脏功能评估、心律失常识别、心脏疾病预测等方面的实际应用案例，并分析其优势和局限性。
本文还将对心电波形检测与心率变异性分析技术的未来发展趋势进行展望，包括新技术、新方法的探索和应用，以及与其他医疗技术的融合与创新等方面。
本文旨在全面系统地介绍心电波形检测与心率变异性分析的理论和实践，为相关领域的研究人员、医务工作者和爱好者提供有益的参考和借鉴。
二、心电波形检测技术研究心电波形检测是心电图分析的基础，其准确性和稳定性对后续的心率变异性分析至关重要。
随着数字信号处理和技术的发展，心电波形检测技术在近年来取得了显著的进步。
传统的心电波形检测主要依赖于滤波器和阈值判断。
通过带通滤波器去除心电图中的高频噪声和低频干扰，然后设定合适的阈值来识别P波、QRS波群和T波等关键波形。
然而，这种方法对于噪声干扰和波形变异的适应性较差，容易出现误检和漏检。
近年来，基于深度学习的心电波形检测技术得到了广泛关注。
深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理序列数据和图像识别方面具有强大的能力。
通过训练大量的心电图数据，这些模型可以学习到心电波形的深层特征，从而实现更准确和稳定的波形检测。
小波变换和希尔伯特-黄变换等时频分析方法也在心电波形检测中得到了应用。
心率变异性分析2篇
心率变异性分析2篇心率变异性分析（一）心率变异性分析是通过对静息心率及其变异性进行评估，反映心脏自主神经系统功能的一种方法。
心率变异性是指心率在静息状态下时，在不同时间间隔内变化的差异。
借助心率变异性分析技术，可以对心脏自主调节功能进行评估，以便对患者病情及疗效作出更加准确的判断。
心率变异性分析技术可以通过不同的方法进行，常见的有时间域和频域两种方法。
时间域法是指计算同一个周期内心率的标准差、平均间期差等参数。
这种方法计算简单，易于理解，但对小或微小变异的测量不够准确。
频域法是指将心率变异信号分解成不同的频带，通过计算每个频带心率变异能量的比例来评估心脏自主神经系统的状态。
这种方法相对于时间域法更准确，特别是对于较小或微小变异的测量。
近年来，随着计算机技术的快速发展，新的高级心率变异性分析方法也不断涌现。
如非线性分析、波形分析和多元分析等方法，它们的评估指标不同，但都有助于评估心脏自主神经系统的功能状态，帮助医生更好地评估患者的病情，以更好地指导治疗。
总之，心率变异性分析技术可以帮助医生更全面地了解患者的病情，特别是心脏自主神经系统的功能状态。
心率变异性分析技术对于预测疾病进展、评估治疗效果等方面也具有很大的价值。
因此，它在心血管疾病的诊断和治疗中具有广泛的应用前景。
心率变异性分析（二）心率变异性分析技术已经成为评估心脏自主神经系统功能的重要手段，不仅可以根据心率变异性的指标判断预后，还可以用于衡量治疗效果和康复训练的效果。
因此，心率变异性分析技术在医疗领域应用广泛。
心率变异性分析技术已经成功应用于多种心脏疾病的诊断和治疗中。
例如，心脏冠状动脉疾病、心力衰竭、糖尿病心脏病、肺动脉高压等。
由于这些疾病都与心脏自主神经系统的功能障碍明显相关，因此评估心率变异性可以为病情的判断和治疗提供有力的依据。
另外，心率变异性分析技术还可以应用于运动员的训练和健康状况监测中。
通过分析心率变异性的特征，可以评估运动员的心脏自主神经系统的状态，以及体能训练的效果。
心率变异性的分析方法
ＷＡＮＧ Ｂｕｑｉａｇ，ＷＡＮＧ Ｗｅｉｄｏｎｇ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｔｉｍｅ—ｄｏｍａｉｎ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－ｄｏｍａｉｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ａｎａｌｖｚｉｎｇ ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ ｍ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
研究表明，ＨＲＶ肘频参数之问存在着一定的相关性。 Ｂｉｇｇｅｒ等人通过对心梗两周后的病人的ＨＲＶ的时频域参数 的研究表明除了ＳＤＮＮ和ＳＤＡＮＮ有非常强的相差性（相关 系效为０．９８）外，ｒ－ＭＳＳＤ和ＰＮＮ５０也具有较强的相关性（相 关系数为０．９３）”１。Ｋｌｅｉｇｅｒ等人通过对１４个健康对象的 ＨＲＶ的研究表明’ｒ＿ＭＳＳＤ和ＰＮＮＳ０具有相关系数是０．９６ 的强相关性０１。这种相关性表明，这些参数是和相同的调制
万方数据
第５期
心率变异性分析方法的研究进展
·５５３·
其在相空间的代表点（即吸引子）充填的疏密就用分形维数 描述。分形维数与描述系统动力学规律所需的方程式的个 数（自由度）有关。由于计数方式不同，分形维可用容量维和 关联维表示。由于关联维比容量维更准确也更容易计算，且 时问序列意义更加明确，所以关联维是更加常用的指标。
一项针对心梗预后的病人的心率研究表明，预后病人的 左心室功能衰竭的出现与功率谱ｓ（力一，的斜率显著地变 小有关．斜率大小与左心室功能衰竭的程度相关”…。 ２．１．３近似熵（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｅｎｔｒｏｐｙ，ＡｐＥｎ） 近似熵是平克 斯（Ｓ．Ｐｉｎｃｕｓ）定义的一个适合于对短程数据进行分析的定 量刻画系统规则度或复杂性的统计量““。随机运动的近似 熵趋于无穷大，而混沌运动的近似熵为某一确定的正数。由 于近似熵分析法的优点有：所需要的数据较短；具有较强的 抗干扰能力；包含了时间顺序信息。近似熵可以反映心血管 的调节模式。
心率变异性分析
心率变异性分析心率变异性（Heart Rate Variability，简称HRV）是指心率在不同时间点上的变动程度，是研究自主神经系统功能的重要指标之一。
通过分析心率的变异性，可以得到很多有关心血管、神经、内分泌等系统功能状态的信息，对于心脑血管疾病的早期预警和健康管理具有重要意义。
本文将对心率变异性进行详细分析。
心率变异性是指心率在给定时间间隔内的变动差异。
正常人在安静状态下，心率是有规律地波动的，即心跳之间的时间间隔不是完全固定的，而是存在一定程度的变化。
心率变异性主要受到自主神经系统对心脏的影响，包括交感神经和副交感神经。
交感神经的兴奋会加快心率，而副交感神经的兴奋则会减慢心率。
因此，心率变异性一般被认为是自主神经系统功能的直接反映。
心率变异性是通过心电图（Electrocardiogram，简称ECG）来测量和分析的。
ECG是通过电极贴在人体皮肤上，记录心脏电活动并转化为图形数据。
在安静状态下，人体的心电图呈现一种规律的波动，主要由心脏起搏点发放的电信号引起。
通过对心电图数据进行处理和分析，可以得到心率变异性的相关指标。
心率变异性的分析方法有很多种，常用的包括时域分析、频域分析和非线性分析。
时域分析是最简单、最直观的一种方法，通过计算相邻RR间期（即相邻两次心跳之间的时间间隔）的标准差来评估心率变异性的大小。
标准差越大，说明心率的变异程度越高，自主神经系统功能越好。
频域分析则是将心率变异性的时间序列分解成不同频率的成分，主要包括低频成分（LF）和高频成分（HF）。
低频成分反映了交感神经和副交感神经的相对活性，高频成分则主要反映副交感神经的活性。
通常情况下，低频成分和高频成分之比（LF/HF比）越大，交感神经的活性越高，副交感神经的活性越低。
非线性分析则是利用复杂系统理论来研究心率变异性的非线性特征。
常用的非线性指标包括自相关函数、样本熵和分形维数等。
这些指标能够反映出心率变异性的复杂程度和混沌特征，有助于更全面地评估自主神经系统的功能状态。
血压测量的心率变异性分析方法设计
血压测量的心率变异性分析方法设计引言在医学领域，心率变异性（HRV）是指心率在一段时间内不断变化的一种生理现象，通常被认为是心血管系统自主调节功能的一个重要指标。
对于血压测量来说，心率变异性的分析可以提供更多关于心血管系统状况的信息，有助于提高预测疾病风险的准确性。
因此，设计一种有效的心率变异性分析方法成为血压测量领域的关键任务。
目的本文旨在探讨设计一种用于血压测量的心率变异性分析方法，以提高心血管系统状况监测的精准度和可靠性。
方法1.数据采集：首先，需要收集大量包含心率和血压数据的样本，保证样本的代表性和多样性。
2.数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去除异常值、数据平滑处理等，以减小数据的噪声。
3.特征工程：通过特征提取和选择，确定心率变异性分析的相关特征，如时间域特征、频域特征等。
4.模型设计：选择合适的机器学习或深度学习模型，结合心率和血压数据，建立心率变异性分析模型。
5.模型评估：利用交叉验证等方法，对设计的心率变异性分析模型进行评估和验证，验证其准确性和泛化能力。
结果与讨论经过实验验证，设计的心率变异性分析方法在血压测量中表现出较高的准确性和稳定性，能够有效评估心血管系统的自主调节功能。
此外，该方法也为未来发展更加智能化的血压测量设备提供了参考。
结论本文对血压测量的心率变异性分析方法设计进行了探讨，通过数据采集、数据预处理、特征工程、模型设计和模型评估等步骤，提出了一种可行的设计方案。
该方法有望为血压测量领域带来更多关于心血管系统状况的信息，为疾病风险的评估提供更准确的依据。
以上为本文对血压测量的心率变异性分析方法设计的探讨，希望对相关研究和实践有所启发和帮助。
心率变异性分析报告
心率变异性分析报告心率变异性（HRV）是指心跳间隔的变化，它反映了自主神经系统对心脏节律的调节能力。
HRV分析可以为临床诊断和疾病预后提供重要信息，因此对HRV进行深入分析具有重要的临床意义。
首先，我们对心率变异性进行了基本的统计分析。
研究对象的心率变异性指标包括时间域指标和频域指标。
时间域指标包括标准差、均值、RMSSD等，频域指标包括LF、HF、LF/HF等。
通过对这些指标的分析，我们可以了解到研究对象的心率变异性整体水平如何，以及其交感神经和副交感神经的活性情况。
其次，我们对心率变异性进行了与年龄、性别、疾病等因素的相关性分析。
研究结果显示，年龄和心率变异性之间存在一定的负相关关系，即随着年龄增长，心率变异性会逐渐降低。
而在性别方面，男性的心率变异性通常会高于女性。
此外，疾病状态也会对心率变异性产生影响，比如心脏疾病、糖尿病等疾病都会导致心率变异性的改变。
接着，我们对心率变异性在不同情境下的变化进行了分析。
研究对象在不同的情境下，比如静息状态、运动状态、应激状态等，心率变异性会呈现出不同的变化模式。
通过对这些情境下心率变异性的分析，我们可以更好地了解自主神经系统对心脏节律的调节机制，为临床实践提供更为准确的参考依据。
最后，我们对心率变异性分析的临床意义进行了总结。
心率变异性可以作为心血管疾病、糖尿病、神经系统疾病等疾病的预后评估指标，对疾病的诊断和治疗也具有一定的指导意义。
因此，对心率变异性进行深入分析，可以为临床医生提供更为全面的疾病评估和治疗方案制定。
综上所述，心率变异性分析是一项重要的临床研究内容，通过对心率变异性的统计分析、相关性分析、情境变化分析和临床意义总结，我们可以更好地了解自主神经系统对心脏节律的调节情况，为临床诊断和治疗提供更为准确的参考依据。
希望本报告的内容能够对相关领域的研究和临床实践提供一定的帮助。
心率变异性分析
可重复性
由于研究方法和数据处理技术的差异，不同 研究之间的结果可能存在不一致甚至相互矛 盾的情况，影响研究的可重复性。
交叉学科知识的需求
生理学
心率变异性分析涉及生理学、心电学等多个 学科领域，需要研究者具备相关学科背景和 知识储备。
数据科学
心率变异性数据处理和分析需要运用到数据 科学的相关理论和方法，如信号处理、统计
详细描述
时域分析法主要关注相邻心跳之间的时间间隔，通过计算标准差、变异系数等 统计指标来评估心率变异性。这种方法简单易行，但可能无法全面反映心脏自 主神经系统的调节功能。
频域分析法
总结词
频域分析法通过将心率信号转换为频域，从而分析不同频率成分的能量分布，以 评估心率变异性。
详细描述
频域分析法利用快速傅里叶变换等方法将心率信号分解为不同频率的成分，并计 算各成分的功率谱密度。通过分析不同频率带的能量分布，可以了解心脏自主神 经系统的调节状态。该方法能够提供更全面的信息，但计算较为复杂。
应激反应监测
在应激状态下，心率变异性可能会发生变化，监测心率变异性有助于评估应激反应的程度和影响。
其他应用领域
糖尿病自主神经病变的评估
心率变异性分析可用于评估糖尿病患者的自主神经病变情况。
药物疗效评估
在某些药物治疗过程中，心率变异性的变化可以作为药物疗效的评估指标。
04
心率变异性研究的挑战与展望
分析等。
新技术与新方法的探索
传感器技术
随着传感器技术的不断发展，新型的心率变异性传感 器正在被研发，以提高数据采集的准确性和稳定性。
机器学习与人工智能
利用机器学习和人工智能技术对心率变异性数据进行 深度挖掘和分析，有望发现新的特征和规律。
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第21卷第2期 上海铁道大学学报 V ol.21,N o.22000年2月 JOURNA L OF SHANG HAI TIE DAO UNIVERSITY Feb.,2000 文章编号:1008Ο0392(2000)02Ο0075Ο06心率变异性分析方法学的实验研究3雷正山1,钱雪军1,谭喜堂1,顾明晖2,孙鲁申2Ξ(1.上海铁道大学电气工程系,上海200331;2.上海铁道大学生理教研室,上海200331)摘 要:介绍了心率变异性的基本概念和进行心率变异性分析的基本分析方法,并提出了便携式心率变异性分析设备的系统结构和进行心率变异性分析的分析算法。
设备硬件方面,在分析心电信号的特征的基础上,介绍了一种可实现的心电采集电路。
该电路采用三运放结构,具有良好的性能,文中给出了相关的测试结果;分析算法方面,介绍了用于心率变异性分析的时域分析算法和频域分析算法,并对频域分析法的自回归模型进行了推导。
结合具体实例,文中给出了心率变异性分析的分析结果。
关键词:心率变异性,心电信号,自回归模型中图分类号:R197.39;TH776 文献标识码:A0 引言在医学上,预防猝死的研究是一个受到广泛关注的课题。
许多分析及试验,如心室晚电位,R onT,左室射血分数,心内电生理试验等,都有一定的价值,但均不能令人满意。
近年来,医学界发现心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)分析在该预测中具有诱人的前景。
心率变异性(HRV)是指逐次心跳间隔的微小变异。
传统医学认为,正常人的心跳节律应当像节拍器那样有规律。
但近年来,随着信号处理方法以及计算机技术的进步及其在生物医学中的应用,心率变异性问题逐渐引起人们的注意。
研究表明,由于心交感神经与迷走神经之间的推挽作用,正常人的心跳间隔并不是固定不变的,而是有较大的起伏。
但是当心脏猝然发病时,这种起伏就可能消失,从而出现有节律的心脏跳动,因此心率变异性蕴含了有关心血管调节的大量信息。
对这些信息的检测与分析可定量评估心交感,迷走神经活动的紧张性、均衡性及其对心血管活动的影响,具有相当广泛而重要的临床应用价值。
国内的研究机构对心率变异性进行了大量的研究工作,并开发了一些HRV的检测分析设备。
但这些设备都不易携带,不便进行现场检测。
为此本研究课题选择了便携式心率变异频谱分析仪来进行心率变异性的研究。
下文将对该设备做系统的介绍。
1 系统结构和原理心率变异频谱分析仪是将心电信号进行放大、采集并进行数据分析的设备。
主要由放大电路,AD转换电路和计算机组成,其系统结构见图1。
人体→→→放大电路→AD转换电路→计算机图1 系统组成框图Ξ收稿日期:1999-06-10基金项目:铁道部医工专项基金项目(J97Z025)作者简介:雷正山(1976-),男,研究生1.1 放大电路和AD 转换电路人体体表的心电信号是一种低频微弱信号。
幅值范围为0.1～5mV ,频率范围为0.05～100H z 。
由于心电信号直接取自人体,故信号源阻抗较大,达到数kΩ至数百k Ω,同时皮肤的接触阻抗的范围可达2～150kΩ。
并且由于存在大量的背景噪声,因此对放大电路有如下几点要求:(1)高增益;(2)高输入阻抗;(3)高共模抑制比;(4)低噪声;(5)低漂移。
为了达到这些要求,设计了如图2所示的放大电路[1,2]。
图2 放大电路体表信号通过体表电极引入放大电路,经前端滤波,滤除信号中的高频成分。
心电信号的频带范围大约在0.05H z 到100H z 之间,对心电信号做心率变异性分析只需要准确检测到心跳波形中的R 波的发生时刻即可。
R 波的频率范围在几H z 到100H z 之间。
频率在80H z 到100H z 内的R 波谐波分量的总和在幅度上仅占R 波幅值的3%以下,频率高于100H z 以上的信号则更微弱R 波的高频成分同时又不引入高频干扰,在本放大电路中,把前端滤波截止频率定为100H z 左右。
为了达到高阻抗,高共模抑制比的要求,采用三运放构成的差分放大电路作为前置放大。
其输入阻抗可达109Ω,同时由于其特定的电路结构,对差模信号进行放大的同时能对共模信号进行有效抑制,从而大大提高了整个放大电路的共模抑制比,达到抑制共模干扰的目的。
心电信号在前置放大部分被放大100倍以上,由RC 滤波电路耦合到后级放大电路,去除信号中的直流成分,同时保留心电信号中的有效频率成分。
由于心率变异性分析不需要准确的低频心率信号,为了消除导致基线不稳的自由呼吸所引入的低频信号的影响,把放大电路的下限频率作了适当的提高,时间常数减小为0.22s 。
为了消除人体极化电位的影响,在耦合电容端加入抗极化放电电路。
工作时,只要把电阻R 4的一端接地即可克服人体激化电位导致的电路充放电惰性,使电路迅速进入正常工作状态。
电路中的反并联二极管D 1和D 2的作用是防止过大的差模电压被引入前置放大电路,导致前置放大电路性能下降或被损坏。
与此同时,为了防止引入交流电网中的工频干扰,放大电路采用电池供电。
由于AD 卡的电源由便携机串口引入,因此如果便携机由变压源供电,则在AD 卡和放大电路之间必须采用有效的电气隔离。
考虑到心电信号的幅值变化较大,为了使它能被计算机正确识别,系统中把放大电路的增益设定为100～10000。
这样,计算机就可以对心率信号中的R 波进行正确的检测。
系统的AD 转换电路采用分辨率为12位的AD 转换卡。
该卡为外置式,与计算机的串口相联,不需要外置电源。
1.2 计算机数据采集数据采集过程要求具有良好的实时性。
计算机的DOS 操作系统是一个单任务操作系统,具有较好的实时性,是进行数据采集的较为理想的操作平台,但是与现有操作系统比较,DOS 还存在界面不友好的问题。
为此数据采集程序中采用了Windows 操作系统界面,和虚拟设备驱动(VX D )技术,实现了计算机的每秒1000次实时采样。
Windows 操作系统是一个抢先式多任务操作系统,以优先级和时间片来运行每一个应用程序。
在这上海铁道大学学报 第21卷第2期 雷正山等:心率变异性分析方法学的实验研究种情况下,当采样频率很高时,要实现应用程序的精确定时采样是不可能的,可以通过对硬件定时器的操作来实现较低频率(如1kH z)的定时;同时为了保证精度,在特定的时间点上调用系统虚拟机(VM M)服务,从而得到该点的系统时间。
Windows95的时间片划分为20～30ms,应用程序可以通过分割系统时间片来加快系统的运转频率。
这些措施的具体实现,需要用到一种称为VX D的技术。
这种技术在实现对硬件直接操作的同时,可以对系统虚拟机服务实现全面的调用3)Ξ。
实验表明,在采用这些措施后,完全可以达到1kH z的采样精度。
2 系统功能与分析算法由于心率变异性反映窦房结对心脏自主神经调节的影响,理论上应该以心率波形的P波间期代表心动周期的持续时间,但是心电信号中的P波是一种低频信号,信号幅值低,且频谱范围与人体的其他生理电信号如由呼吸产生的低频电信号频谱范围重叠,故导致计算机测量P波波峰发生时刻的不准确,所以通常都以R波波峰间期代替。
系统中采用增量分析法来确定R波发生时刻。
实验证明,增量分析法能很好地对R波波峰做出判断。
目前国际上研究心率变异性一般采用24h(全程)和5min(短时)两种分析方法,而24h的分析一般也是以5min累计进行的。
同时,采用24h心率值的分析方法,存在较大的偶发因素,如年龄、体位、情绪、昼夜等。
而短时分析法的随机因素的影响要小得多。
同时,有研究表明,在短时分析中,如果采用固定心率个数来进行分析,效果会比定时分析好。
因此,系统中采用固定个数目数据的分析方法,而时间一般会大于5min。
对RRI间期数据的分析,从时域分析和频域分析两方面进行。
时域分析主要采用统计学方法,得出的统计指标,都曾经被用来衡量HRV的变化。
如RR间期的标准差就对心梗后猝死危险预报有一定的价值。
但是,统计学方法不能分别测出心脏交感,迷走神经活动的水平及其均横性变化。
频谱分析可以将复杂的心率波动信号分解为不同频率与幅度的各种周期成分,求出隐藏在时间序列内的特殊节律,便于进一步阐明其生理意义与发生机理。
2.1 时域分析法时域分析法一般有如下指标。
(1)瞬时心率指每分钟心脏博动的次数,也就是由所记录的每个RRI间期所折算出的相应的瞬时心率。
512个心律间期数据可以计算出512个瞬时心率。
该数据可以用图形进行直观表示,反映出心脏瞬时搏动的的趋势。
在瞬时心率中,有意义的指标主要有最大瞬时心率和最小瞬时心率。
(2)标准差指在一段时间内全部心动周期的标准差。
这个性能指标反映了心动周期的差异性。
(3)差值指标指相邻两次心律间期之差,它反映了心率变异性的高频成分。
主要指标如下。
差值>50ms的百分比(P50):即间期差值>50ms的间期数目在一段时间的间期数据中所占的比例。
该比值越大,说明迷走神经张力越高。
它反映了心律间期突然改变的情况,是心率变异的高频成分。
差值均方根(r):表示相邻正常心律间期差值均方的平均根。
该值计算当前心脏博动与下一次心脏博动之间的时间变化,因此也反映了心率变异的高频成分。
平均差(M):计算相邻正常心律搏动间期绝对差值的平均值。
该指标反映出心率的平均变异状况。
Ξ) 有关VX D的详细资料请参阅M icros oft DDK(Device Driver K it)文档.(4)心率变异指数(I )为了反映心率变异性的分散程度而引入该指标,指标值越大,则心率变异越分散。
具体的计算方法是将一段时间内心律间期分布直方图视为一个三角形,计算出三角形的底边即是I ,一般情况下以1/128s 为一组段。
(5)散点图(Lorenz 散点图)以相邻心脏搏动间期值为坐标,绘制成由许多散点组成的分布图。
散点图能直观地反映出心动周期的集散程度。
2.2 频域分析法频域分析能够提供副交感和交感神经活动的信息。
为了进行心率变异性的频谱分析,需要从ECG 信号中求出HRV 信号。
求HRV 信号有许多种方法,系统中采用间期函数来得到。
常用谱分析方法有周期图法、BT 法(自相关法)以及自回归(AR )模型法。
程序中采用了自回归模型的Burg 外推算法来进行谱估计。
自回归模型(AR )具有如下的预测表达式:X t =a 1X t -1+a 2X t -2+……+a p X t -p +e t其中a p 为p 阶AR 模型的待定系数,e t 为预测误差。
它的系统传递函数为:H (z )=∑qk =0bk z -k 1+∑pk =1a k z -k其中b k 是AR 模型的待定参数。
相应的差分方程为:y (n )=-∑p k =1a k y (n -k )+∑q k =0b k w (n -k )在AR 模型法的频谱估计中,假设AR 模型的输入是均值为零的白噪声序列。