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。最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。     

短时非线性方法用于心率变异性分析

非线性分析为揭示心率变异性(HRV)的生理和病理变化提供了新的视角,不仅可反映更多关于心脏自主神经对于心率动力学调节的信息,而且与传统的时域和频域分析形成互补。特别是短时非线性分析契合了心率动力学的非线性和非平稳特征。文中就符号动力学、去趋势波动分析中的短时分形尺度指数α1,与复杂度相关的近似熵和样本熵,以及定量递归分析等方法,分别介绍了它们在短时RR间期序列分析中的应用。同时从短时非线性分析与长时序列结合,以及基于多分析域指标的判别分析这两方面,说明了短时非线性方法在HRV分析中的应用拓展。最后,就这些方法应用于临床需要解决的问题进行了阐述。     

生理信号时问序列周期性和平稳性对近似熵和样本熵算法的影响分析

目的提高近似熵和样本熵算法在评价生理信号时间序列非线性复杂度应用中的精度。方法首先生成生理信号时间序列数据库,通过对周期序列和叠加有周期成分的非线性序列的分析,研究序列周期性对熵测度算法的影响,并通过对心率变异性（hear trat evariability,HRV）序列在去除非平稳趋势前后的对比分析,研究序列平稳性对熵测度算法的影响。结果在序列长度范围内,不同重复频率的周期序列熵测度不同,不同比重的周期成分叠加到非线性序列中引起序列熵测度的变化也不同。生理信号时间序列中大都存在非平稳成分,而非平稳成分会降低序列的复杂度,因此进行熵测度计算前首先要去除非平稳成分。结论周期性和非平稳成分显著影响生理信号时间序列的熵测度算法。     

时频分析在心率变异性研究中的应用

心率变异(HRV)包含着心血管神经体液调节的大量信息,由于信号提取的无创性,心率变异性分析是近年生理信号分析研究的热点。鉴于动态变化或病理状态下心电信号的非平稳特性,传统的时域和频域HRV分析有一定的局限性,而时频分析法在这方面显示出其明显的优越性。目前较常用的时频分析法有短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、小波变换等。本研究系统阐述了这3种时频分析方法在HRV分析中的应用,并提出了今后的研究方向和发展前景。     

基于SBF算法的HRV信号信息熵分析

目的：HRV信号是发生在非均匀间隔时间点上的RR序列,其传统的频域分析方法为功率谱分析,但对于非均匀采样的HRV信号,快速傅里叶变换（FFT）并不适用,同时HRV信号是具有混沌性和非平稳性的信号,功率谱也不善于表现HRV信号的非平稳性质。SBF（Similar Basis Function）算法是相对于FFT的另一种傅里叶积分估计方法,适用于均匀与非均匀采样信号,片段谱是基于SBF算法定义的表示信号能量分布的参数,相对于功率谱其主要的优点是能表现谱随时间的变化,对于处理非平稳信号也有一定的优势。因此本文探究用片段谱信息熵作为HRV信号的参数指标,分析HRV信号在不同频段能量分布复杂度随年龄的变化。方法：本文以20名年轻（21～34）岁与20名年老（68～81）岁二组健康人的HRV信号为实验数据,用SBF算法计算出二组人的片段谱,再算出多个不同频率段上的信息熵,同时用全频段分割法计算两组人的信息熵。结果：在0．003Hz～0．04Hz和0．04Hz～0．15Hz频段内,年轻组的片段谱熵明显大于老年组（p〈0．001,p〈0．01）;由全频段分割法也得到类似的结果。结论：因而基于SBF算法的片段谱熵是分析HRV信号的有效指标。     

心率变异性自回归模型分析中确定最佳阶数的方法研究

基于自回归(AR)模型的心率变异性(HRV)分析技术广泛用于自主神经系统功能状态评价,其中AR模型阶数的选择对于HRV分析结果的准确性有重要的影响,本文研究了AR模型最佳阶数的确定方法。从46名健康成年受试者自然呼吸下的心电信号中提取心跳间期时间序列,用最终预测误差最小准则来计算AR模型最佳阶数,用Burg算法求解AR模型系数,并对残差序列进行白化检测来验证AR模型阶数的合理性。将该方法获得的HRV频域参数(包括总功率、低频功率、高频功率、低高频功率比以及标准化低频功率)与Kubios-HRV分析软件计算得到的结果作对照分析。结果表明通过该方法获得的HRV的5个频域参数均与Kubios-HRV分析软件的结果高度相关(相关系数r大于0.95),除总功率指标外,均无显著差异,对应的Bland-Altman图也有大于95%的点分布在一致性界限内。优化的基于AR模型的HRV分析算法能获得准确的HRV分析结果,与常用的HRV分析软件Kubios-HRV的结果有很好的一致性。     

一种心电干扰下的表面肌电起止点检测方法

表面肌电图(sEMG)广泛应用于临床医学、康复医学、体育健身等方面的研究中,而对其进行分析的前提条件是要准确判断肌电的动作起止时刻。当sEMG测量位置靠近心脏时,起止点检测容易受心电(ECG)干扰而出现误判。针对影响起止点判断的ECG干扰的特点,本文建立了一种基于短时能量和短时过零率的肌电起止时刻判断算法,设置双阈值来自动检测sEMG信号端点。本算法的依据是sEMG与ECG在短时过零率上的差异,以及sEMG与背景噪声在短时能量上的差异。对腹直肌的sEMG信号采集的实验结果表明,这一算法基本不受ECG干扰的影响,检测结果的准确率达到95.6%。     

基于小波变换估计的超声多普勒血流频谱中频带展宽及修正

利用脉冲多普勒技术检测血流时，信号的频谱带宽是诊断疾病的重要依据之一。与传统的短时傅立叶变换比较，小波变换使用了不同宽度的函数窗，具有多分辨能力，对多普勒血流信号频谱的估计可以获得更精确的时频分辨率。但是，基于小波变换的频谱带宽中仍然包含有分析窗口和信号自身非平稳性引入的误差。本研究针对小波变换中窗口宽度变化的多分辨特点，给出了窗口效应和信号非平稳性频谱均方根带宽的表达式，提出了两种修正频谱带宽中窗口和非平稳展宽误差的方法。通过对模拟多普勒信号的修正实验，两种方法都取得了很好的修正效果。     

呼吸对心率变异性的影响

呼吸是心率变异性(HRV)的一个重要影响因素。简要介绍了呼吸影响HRV的机制,综述了呼吸频率、呼吸深度和呼吸模式对HRV各种参数的影响,以及病理条件下呼吸对HRV影响的变化。指出了用HRV判断心脏生理状态应考虑到呼吸的影响。     

温度对心率和心率变异的影响

心率变异（heart rate variability,HRV）是判断自主神经活动最好的定量指标,有时域、频域和非线性等研究方法.频域方法适用于短时程记录,而时域法对分析长时程记录较为理想.HRV的发生基础是自主神经对心率的调节作用,反映了神经体液因素与窦房结相互作用的平衡关系.心率变异受诸多外周和中枢因素的影响,体温及环境温度的变化影响着心血管活动的调节,是HRV的重要起因.极低频（very low frequencies,VLF）功率受温度刺激（如低体温和体温调节活动）的调制,皮肤降温不会特异的影响此频带,表明功率谱中特别频带的改变依赖于体温调节激发模式,而不是体温调节本身.中枢神经系统的损伤可引起心脏自主神经的异常活动并降低HRV,低体温处理可以使HRV的降低更显著.因此研究体温及环境温度与HRV的关系具有非常重要的实用价值.     

心率变异性的检测与分析

心率变异性(HRV)是逐次心跳R-R间期之间存在的微小差异,其蕴涵着心血管神经及体液调节的大量信息,心率变异性的检测与分析是近年来心电信号处理领域的研究热点,其对于心血管系统疾病的无创检测具有重要的临床意义。本文介绍了心率变异性的原理、研究现状与临床意义,描述了用于计算心率变异性的各种QRS复合波检测方法,综述了心率变异性的时域分析、频域分析、时频分析和非线性动力学分析方法,并总结展望了今后的研究方向。     

咖啡摄入前后心率变异性的对比研究

目的研究中等剂量咖啡摄入对青年受试者心率变异性的影响,明确咖啡对心脏自主神经活性的作用。方法无咖啡因摄入习惯的16名健康青年受试者(身高167 cm±7.2 cm、体重61.3 kg±6.3kg、年龄24.9岁±2.8岁)参与本项研究,在摄入含6 mg/kg咖啡因的咖啡饮品后,于8:40~10:45应用动态心电图记录仪(Holter)进行咖啡摄入前后心电信号的采集及心率(heart rate,HR)和心率变异性指标的分析。心率变异性指标包括R-R间期标准差(SDNN)、相邻R-R间期差值的均方根值(r MSSD)、相邻的R-R间期之差大于50 ms的心搏数占总心搏数的百分比(PNN50)、标化低频(normalized low frequency power,LFnorm)、标化高频(normalized high frequency power,HFnorm)、低频功率(low frequency,LF)与高频功率(high frequency,HF)的比值(LF/HF)。结果饮用咖啡后,心率、心率变异性指标均发生改变且具有统计学意义,HR、LFnorm和LF/HF分别降低了7.5%、17%和35%。r MSSD、PNN50和HFnorm分别提高了82%、80%和58%。其中HR及LF/HF随着时间的变化趋势最明显。HRV参数在饮用咖啡前后的差值ΔLF与ΔHF,ΔLF与ΔLF/HF均显著相关,相关系数为-0.980和0.903。结论中等剂量咖啡可引起心率变异性的改变和心率的降低,抑制交感神经活性,提高副交感神经活性。     

急性饮酒对青年心率变异的影响及性别差异研究

目的通过检测轻度急性饮酒前后心率变异性指标,评价酒精对于自主神经活动影响的性别差异。方法20例健康志愿者．其中男性10例．年龄（20．1±0．6）岁：女性10例．年龄（19．6±0．8）岁。根据受试者体质量计算乙醇溶液饮用量（0．27g／kg）。分别在饮酒前和饮酒后15min、45min共3次记录心电信号．提取RR间期时间序列,计算心率变异性（HRV）评价指标,包括时域参数RR间期的平均值（RRI）、全部RR间期标准差（SDRR）、全程相邻RR间期之差的均方根（RMSSD）、相邻RR间期之差大于50ms的心搏动数占总心搏动数的比例（pNN50）,频域参数低频频段（LF）、高频频段（HF）和LF／HF,Poincar6图参数宽度（短轴,SDl）、长度（长轴,SD2）和SDl／SD2。结果时域参数、频域参数和P0inca诺参数存急性饮酒后降低。对于RMSSD和SDRR参数．仅在女性受试者中观测到饮酒45min后降低．差异均具有统计学意义（P〈0．05）。对于LF和SDl参数在饮酒后15min即观测到在男性受试者中降低,差异均具有统计学意义（P〈0．05）。结论少量的急性饮酒降低了心率变异程度．酒精抑制了副交感神经的活动度．女性比男性对酒精的敏感程度更高．男性自主种经活动对酒精影响的响应时间更短。     

心电RR间期序列的延迟时间研究

目的:探究心电RR间期序列的延迟时间的计算方法,并研究RR间期序列的延迟时间与其复杂度及年龄的关系。方法:以年轻(21~34岁)与年老(68~81岁)二组健康人的心电RR间期时间序列为实验数据,采用等概率符号分析方法计算其互信息,再按互信息极小原则确定其延迟时间。结果:年老组的延迟时间明显大于年轻组的(P0.015),并使用统计检验对其延迟时间与近似熵的分析,得出二者呈很强的负相关性(P-0.6)。结论:结果表明,RR间期序列的延迟时间直接反应了心电RR间期序列的复杂性特征,其大小与心率变异活动性和心血管的复杂程度负相关。     

高性能战斗机飞行员脑应激疲劳时脑血流平均速度与心脑功能的变化

目的：为飞行员心脑功能鉴定提供实验方法和依据。方法：测试45名飞行员[年龄25～31岁,平均（27．5±2．6）岁]在完成5h“连续操作”任务诱发脑应激疲劳（CFS）期间的同步经颅多普勒超声（TCD）的脑血流平均速度（Vm）,并分析其与心脑功能指标间的变化关系。结果：在持续认知操作活动后期（〉4h）,大脑后动脉Vm先于中动脉下降,出现晕厥前症状（PSS）时,心率变异（HRV）、脑电8z功率指数（PIβ2）、连续操作能力指数（NAI）与Vm均同步降低,表明心脑出现了严重抑制。结论：HRV、PIβ2、NAI与Vm都是反映PSS或立位耐力（OT）降低的敏感指标。     

Heart Rate Variability Dynamics During Low-Dose Propofol and Dexmedetomidine Anesthesia

Heart rate variability (HRV) has been observed to decrease during anesthesia, but changes in HRV during loss and recovery of consciousness have not been studied in detail. In this study, HRV dynamics during low-dose propofol (N = 10) and dexmedetomidine (N = 9) anesthesia were estimated by using time-varying methods. Standard time-domain and frequency-domain measures of HRV were included in the analysis. Frequency-domain parameters like low frequency (LF) and high frequency (HF) component powers were extracted from time-varying spectrum estimates obtained with a Kalman smoother algorithm. The Kalman smoother is a parametric spectrum estimation approach based on time-varying autoregressive (AR) modeling. Prior to loss of consciousness, an increase in HF component power indicating increase in vagal control of heart rate (HR) was observed for both anesthetics. The relative increase of vagal control over sympathetic control of HR was overall larger for dexmedetomidine which is in line with the known sympatholytic effect of this anesthetic. Even though the inter-individual variability in the HRV parameters was substantial, the results suggest the usefulness of HRV analysis in monitoring dexmedetomidine anesthesia.     

电刺激大脑岛叶对大鼠心率变异的影响

目的 研究电刺激大脑岛叶对大鼠心率变异(Heart Rate Variability,HRV)的影响.方法 检测麻醉状态下大鼠的心电图(ECG),将动物分成未处理组、假手术组、500以及1000μA点刺激组,对各组大鼠进行ECG数据的采集,对各组大鼠心率变异的频域指标进行分析.结果 HRV各参数值发生变化,表现为心动周...