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利用心率的去趋势波动分析提取睡眠呼吸暂停低通气综合症患者的睡眠结构信息
以经基于心率变异性的睡眠分期大都是针对健康人进行的,拟利用心率变异性分析睡眠呼吸暂停低通气综合症(SAHS)病人的睡眠结构.根据微动敏感式床垫式睡眠监测系统(MSMSMS)所得10名健康者的心率和30名不同程度SAHS患者的心率,利用去趋势波动分析(DFA)方法,计算他们在各睡眠阶段的标度指数.实验结果显示,SAHS患者各个睡眠阶段的标度指数具有明显差异,与健康者也有不同,为基于心率变异性对SAHS患者进行睡眠分期以及SAHS患者的判定提供了依据.
关键词： 心率 睡眠呼吸暂停低通气综合症 睡眠分期 去趋势波动分析 标度指数 -
冠心病病人脉搏变异性信号的去趋势波动分析
目的 本文运用非线性方法分析冠心病人与健康人的脉搏变异性信号,研究两者之间不同的特征,以便无创地检测冠心病及监测冠心病人的病情. 方法 利用PPG传感器采集健康人(18人)和冠心病患者(18人)的指尖脉搏波信号,并从脉搏波中提取脉搏变异性信号,利用去趋势波动分析算法对其进行分析,计算两类病人各自的标度指数.结果 经过去趋势波动算法的分析,发现冠心病病人的平均标度指数: 短程α1、长程α2 和全程α明显低于健康人.结论 运用去趋势波动算法分析健康人和冠心病患者的脉搏变异性信号,发现冠心病病人的平均标度指数α1、α2 和α明显有别于健康人,这些现象的发现有助于对冠心病及冠心病人的病情进行无创检测和监测.
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去趋势波动分析在不同状态脑电信号中的应用
目的:验证去趋势波动分析法应用于脑电信号分析时的有效性.方法:使用去趋势波动分析算法分析不同状态下的脑电信号,把得到的标度指数值进行比较.结果:从心算状态、睁眼状态到闭目安静状态的标度指数越来越大,这表明从心算状态、睁眼状态到闭目安静状态下脑的动力学活性越来越低,并且在时间上具有长程相关性.结论:去趋势波动分析方法在探索不同脑功能状态下EEG的标度指数是否具有显著性差异有一定的价值.
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医疗资源与人口密度的标度律:来自我国城市的证据
目的:实证分析我国城市医疗卫生资源与人口密度之间的标度关系.方法:运用对数线性回归估计标度指数,并比较标度指数的差异性.结果:研究发现医疗服务资源密度与人口密度之间存在普遍性的标度关系,医院密度的标度指数小于1,而床位密度和医生密度的相应标度指数约等于1.分区域的估计显示标度指数存在区域性差异,与经济发展水平有关.结论:我国中西部地区医疗资源仍然相对不足,未来还需要加大对中西部地区医疗服务资源的投入.
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我国城市医疗卫生服务的异速标度分析
目的:实证分析我国城市系统医疗卫生资源与城市人口规模之间的异速标度关系.方法:使用对数化线性回归估计标度指数.结果:无论是市辖区还是县级市,医疗服务资源与城市人口规模之间存在普适性的标度规律,医院数的标度指数小于1,存在规模经济效应,而床位数和医生人数的相应标度指数约等于1.县级市相应的标度指数都小于市辖区的标度指数.结论:县区及乡镇等地区的医疗服务资源相对不足,这些地区的医疗服务还应该进一步改善.
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基于去趋势波动分析的脑电信号睡眠分期
目的 验证去趋势波动分析方法应用于脑电信号的有效性.方法 分别提取睡眠分期的脑电信号,利用去趋势波动方法对睡眠状态脑电信号的标度特征进行对比研究.结果 从睡眠1期～睡眠4期标度指数随着睡眠程度加深而逐渐增大,脑的动力学活跃性随之降低.结论 去趋势波动分析方法对不同睡眠状态有一定的区分度.
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不同导同步脑电波信号的DFA分析
通过对欧洲格式(EDF)的两个同步导脑电波信号Fpz-Cz及Pz-Oz DFA的分析,表明这两个导的DFA结果有显著差异,Pz-Oz的分析结果和MIT脑电信号的分析结果类似;而Fpz-Cz的分析结果则明显不同.表明不同导的脑电信号可能具有完全不同的长程相关性质.因此,利用DFA方法判读睡眠阶段时,要选择合适的导.
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利用方差分析方法分析脑电波
通过对已扣除心电影响脑电波信号DFA分析,表明脑电信号并不具有一致的长程相关性;而在50≤1≤200(对应时间尺度为0.2s≤t≤0.8s)的较短区间内,脑电信号具有相对稳定的长程相关性,可以在此区间内确定对应的α指数.在此基础上,计算了脑电信号及其符号函数的α指数,认为不同睡眠阶段的α指数具有相对显著的差异;可以通过计算50≤1≤200内脑电信号及其符号函数的α指数为正确判断睡眠所处阶段提供有效信息.
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睡眠呼吸暂停综合征患者脑电的去趋势波动分析
睡眠呼吸暂停综合征(SAS)是一种发病率高且危害巨大的睡眠疾病,其病理机制复杂,诊治困难,从单一或少量生理信号中挖掘SAS的特征信息是近年来睡眠疾病研究的热点.本文基于脑电(EEG)的非平稳和非线性特性,采用去趋势波动分析(DFA)对SAS患者和健康人的睡眠脑电进行研究.研究发现,SAS患者和健康人睡眠脑电的标度指数α随着睡眠加深逐渐增大,而在快速眼动期(REM)则下降;与此同时,SAS组的标度指数在各个睡眠阶段均高于对照组,两组间存在明显差异(P＜0.01);采用受试者.工作特征(ROC)曲线对脑电标度指数区分SAS的性能进行评价,得到SAS组和对照组的睡眠脑电标度指数佳临界值0.81,对应灵敏度为94.4％,特异度为99.2％,曲线下面积(AUC)为0.994.结果说明DFA标度指数用于SAS区分有很好的辨别能力和准确度,为SAS诊断提供了新的理论依据.
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哺乳动物心血管系统参数的指数标度律
目的:研究生物系统异速生长的基本规律.方法:提出了一种适合分析生物系统动力学特征的量纲分析方法.结果:使用本文提出的理论方法所得结果与资料实验数据基本一致.结论:蕴涵物体动力学过程因果关系的量纲关系可以阐述生物体生长、发育的基本规律.
