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心率变异性短时分析的非平稳性影响研究
针对短时心率变异性(heart rate variability, HRV)分析在临床中常常不能得到一致性结果 的情况,研究几种常用HRV短时分析参数受非平稳性的影响.通过几种参数与平稳性衡量参数(均值、标准差)的相关性分析,结果 表明,各短时参数在长时数据中呈现出随时间变化的波动,其中HFnorm和SE受非平稳干扰影响大,LFnorm和BE受非平稳干扰影响小.从而推论,非平稳干扰是影响短时HRV分析结果 一致性的一个原因,尽量排除非平稳干扰,严格保证数据的可比性前提,可提高其分析结果 的可靠性和一致性;同时,HRV中的低频波动不只包含了非平稳干扰的影响,还蕴含了心脏动力系统的固有特性,短时分析参数由于未能包含这部分低频信息,所以不能对心脏动力系统提供全面描述,这是导致短时HRV分析结果 一致性差的另一个重要原因.
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心搏动力学的非线性模拟
非线性动力学的很多指标都曾尝试用于心率变异性(HRV)的分析,如DFA(Peng,1995)、多分维数(Ivanov,1999)、非线性自回归模型(Poon,1997)和同步化(Schafer,1998;Glass,2001)等,而且被证明能用于临床诊断(Gold-berger,1996;2000).但是,关于HRV的混沌特征的机理探讨所见报道甚少,甚至还有相反意见存在(Kanters,1994;Le Pape,1997).而且有一个长期争论的问题是,心率变异性是确定性混沌吗?由于传统的指标如Lyapunov指数、相关维和近似熵等对非平稳性和噪声过于敏感,并不适宜于鉴别HRV是否确定性混沌(Poon,1999).
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基于非平稳特征从单导联ECG中提取房颤信号
目前,房颤(AF)信号提取算法大部分是针对多导联(12导)心电图(ECG),但是多导联的监护系统移动性不强,单导联监护系统由于灵活方便,将成为未来“可移动化”的AF监护系统的发展趋势.从单导联提取AF信号的方法有模板匹配法,然而,该方法受ECG波形的形态以及噪声的影响较为严重,鲁棒性较差,有鉴于此,本文提出了一种新方法.新方法利用AF信号在时间上的非平稳性,把单导联ECG进行扩维(分段),然后再利用盲源提取算法进行AF信号的提取.实验结果表明,新方法能够很好地从单导联ECG中提取AF信号,计算时间较短,具有应用于实时无线AF监护系统的前景.
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基于小波变换的心率变异性动态分析
心率变异性(Heart rate variability, HRV)分析已成为无创检测心脏自主神经调节功能的一种手段.传统的频域分析,主要是计算HRV信号各频段功率,以及识别各频段的峰值频率,无论是采用经典谱估计还是AR模型都是以假设HRV信号近似平稳为前提的.这种假设在短程分析中可以基本满足,但在长程分析中,HRV信号的非平稳性便凸现出来.提出了一种基于小波变换的心率变异性动态分析方法,它不但可以获得传统的频域指标,而且可以获得它们随时间变化的动态值,称为短时功率,短时LF/HF比,特别是后者,可以动态评估自主神经活动的平衡情况.后将这种分析方法应用到阿托品药物实验中,跟踪分析了阿托品对自主神经的影响情况.
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癫痫发作预测研究方法新进展
癫痫是由大脑神经元群高度同步化异常放电所导致的一组疾病或综合征，常会反复、突然发作，严重影响患者的生活与工作。脑电图（Electroenceph-alography ，EEG）信号中包含了脑内大量的生理和病理信息，在癫痫等脑科疾病的诊断治疗中起着非常重要的作用［1］。EEG 信号表现为随机性很强的电生理信号，具有明显的非平稳性和非线性特征，越来越多的学者开始采用非线性方法来研究 EEG信号。同其他方法相比，非线性方法在表征信号的随机性有明显的优势［2］。对EEG信号的非线性研究已成为非线性科学研究领域的热点和难点。
