基于最大Lyapunov指数的心音信号混沌特性分析

目的寻求无创伤的且能自适应信号变化的方法区分正常和异常的心音信号,为临床诊断提供更简捷的参考方法。方法本文以心音信号非线性时间序列最大Lyapunov指数为主线,根据心音信号不同阶段特性的统一性,提出了对信号分阶段进行研究的方法。首先对7种具有代表性的正常和异常心音信号的S1、S2心音分别分3阶段进行相空间重构,然后结合各阶段求得的相空间重构参数计算对应的最大Lyapunov指数,最后对正常、异常心音信号最大Lyapunov指数均值进行比较分析。结果正常S1心音信号的最大Lyapunov指数均值0．1450,远大于异常S1心音信号,正常S2心音信号的最大Lyapunov指数均值也比异常s2心音信号大很多。结论心音信号中确实存在混沌现象,且正常（健康）心脏运动到S1和S2阶段的混沌程度要比异常（病态）时高。     

HAI实验中EEG信号的非线性动力学研究

采用一维时间序列相空间重构技术和混沌的定量判据，对缺氧窒息而引起的中枢神经损伤（Hypoxic-Asphyxic Injury，HAl）实验中仔猪的脑电（Electroencephalogram，EEG）信号进行了分析与计算。通过对生理和损伤状态下仔猪EEG信号的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数的对比研究，得出如下结论：（1）EEG的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数反映了大脑的总体动态特征，它们可作为一种定量研究EEG的新方法进行脑损伤的早期诊断；（2）在正常的生理状态下EEG是混沌的，而在损伤状态下则趋于有序。     

非线性分形理论在孕妇心音信号分析中的应用

将非线性分形理论应用于孕妇心音信号分析.受试者包括153名健康孕妇、64名妊娠期疾病孕妇和161名健康未孕妇女.利用计盒维数算法计算每名受试者心音信号的分形维数值,最后用SPSS软件计算各组均值和方差,组间均值比较采用t检验,选择显著性水平P ＜0.05.研究结果表明,健康孕妇的分形维数值与健康未孕妇女相比显著降低(P ＜0.05,1.27±0.29vs1.31±0.41),妊娠期疾病孕妇的分形维数值与健康未孕妇女相比显著升高(P＜0.05,1.38±0.05 vs 1.31±0.41).分形维数值能够反映心音信号的复杂程度,可作为孕妇心音信号的特征值,为临床上评估孕妇心脏安全性提供一个重要依据.     

心电QRS积分信号的非线性分析

QRS波群积分能反映心室去极化活动,为不少心电研究者所重视。本文采用了非线性的分析方法,在非线性去噪的基础上重构此积分信号的相空间,计算了吸引子的相关维数与最大L yapunov指数值,分析了QRS波群积分的混沌特征。利用MIT- BIH心电数据库数据分析了多种情况下QRS波群积分的非线性指标变化特点,并同HRV信号非线性分析相比较,发现在某些情况下对QRS波群积分序列分析更具有优势。结论是利用QRS波群积分信号的非线性指标可对心脏功能做出评价。     

基于关联维数和最大Lyapunov指数的运动HRV信号的研究

采用非线性方法研究了应激条件下心血管系统的调节功能状况.以30例中老年高血压患者和30例年轻健康者作为研究对象,首先采集阶梯试验中的动态心电信号,通过信号预处理获得运动心率变异性(exercise heart rate variability,EHRV),然后从运动前静息期和运动后恢复期EHRV中提取两个非线性指标--关联维数和最大Lyapunov指数,最后进行了统计分析.发现在两组测试对象中,除了运动前的最大Lyapunov指数,其余三个指标均有显著差异性,可有效区分高血压患者和健康者两组人群.对于健康者,运动前与运动后的关联维数、最大Lyapunov指数分别都具有显著差异性,而高血压患者运动前后的两个非线性指标都不具有显著差异性.说明健康者的交感神经系统在应激状态下能作出适应性的调节,而高血压患者此调节功能不明显.     

基于心电图的心肌缺血非线性分析

心电图是心肌缺血检测的一种方便、经济、无创的工具,其主要的临床表现为ST-T段变化.鉴于心脏是一个混沌系统,本文从非线性角度出发,对心电图特征参数序列进行分形维数和最大Lyapunov指数分析,其中特征参数序列包括：心电图RR间期,瞬时心率HR（heart rate）,ST段的平均幅值STmean,ST段最小幅值STmin,STmean与HR的比值STr,T波峰末间期TpTe,R波峰值Ramp,T波峰值Tamp.利用公共数据库Long-term ST database（LTST）中心肌缺血和非心肌缺血心电数据,通过统计t检验分析,除最大分形维数分析中的TpTe与最大Lyapunov指数分析中的Ramp和Tamp特征参数外,其余参数均有显著性差异.基于心电图的非线性分析为心肌缺血检测与诊断提供另一重要依据.     

基于数学形态学的心音信号识别方法

为实现对第一心音 (S1)和第二心音 (S2 )的自动识别提出了一种新方法。首先对原始心音信号进行预处理 ;然后利用数学形态学方法提取心音信号的包络 ;最后使用差分法并结合心音的医学知识对其进行识别。利用该方法对 80例心音信号进行了分析测试 ,结果显示对 S1与 S2识别的准确率达到了 86 % ,其中对于正常心音信号的识别准确率达到了 10 0 %。试验结果表明 ,文中提出的方法对 S1与 S2的识别准确率较高 ,为进一步的心音信号分析奠定了良好的基础。     

动态分析急性心肌缺血模型中的非线性

通过分析心脏电信号 ,许多学者已经发现正常的心脏和病态的心脏都有显著而突出的动力学特征。在此基础上 ,建立了 6只兔子急性心肌缺血实验模型 ,计算其不同时间段的 12导同步 ECG,作出关联维数 -时间 (D2- T)曲线和最大 L yapunov- T曲线 ,结合电生理和解剖学知识 ,研究了实验结果 ,证实了心肌缺血的存在会导致ECG的最大 L yapunov指数和关联维数的下降。 ECG的最大 L yapunov指数和关联维数分别反映了心脏系统的混沌性和复杂性 ,两者间没有明确的对应关系。关联维数更多受到了局部心脏系统状态的影响。     

脑电信号的几个非线性动力学分析方法

作者讨论了目前常用的几个非线性动力学分析方法，包括Ｌｏｒｅｎｚ散点图，分维数、复杂度、ｙａｐｕｎｏｖ指数等，并将这些方法用于不同状态的脑电信号（睡眠、癫痫及正常状态）的分析。结果表明，利用这些方法确能将脑电信号的一些状态分开。     

同步十二导联常规心电图信号的非线性动力学特性分析

本文采用非线性动力学方法对同步十二导联常规心电信号（Electrocardiogaram;ECG)进行了研究,计算了每一导联心电图信号的关联维数D2,发现不论健康人还是冠心患者（CHD）,心电信号表现出强烈的混沌动力学特征,从不同导联得出的D2值不同,同一导联相比较,除Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ导联外,冠心病患者的D2显著低于正常人的D2值,显示在心肌缺血的情况下,心脏ECG吸引了的复杂程度降低了,结果表明,D2可以区别正常人与冠心患者,也可以确定病变部位提供有价值的诊断信息。     

基于混沌、分形理论的表面肌电信号非线性分析

本文采用混沌、分形的理论和方法对表面肌电信号进行处理,通过重构相空间,分析运动过程中肌电信号的混沌、分形特性。研究表明,肌电信号具有正的李雅谱诺夫指数,表现出一定的混沌特征。通过计算两路肌电信号的分形维数,发现不同动作的肌电信号具有不同的聚类分布。该类非线性分析方法的肌电信号的机理研究和病理诊断、动作分析提供了新的思路。     

基于笔记本计算机的心音分析仪

基于笔记本计算机的心音分析仪由心音传感器、心音信号预处理盒,笔记本计算机、打印,音箱和心音信号处理软件组成。它的开发目的是充分利用笔记本计算机的便携特点和强大功能。该系统在Ｗｉｎｄｏｗｓ９５操作系统下用ＶＩＳＵＡＬＢＡＳＩＣ编程。     

基于小波变换的第一心音频率检测

根据心脏瓣膜收缩原理，第一心音(S1)是在心脏收缩期由二尖瓣和三尖瓣关闭时引起的振动产生的，含有多个频率分量。本文介绍一种利用小波变换的多分辨分析原理确定S1频率范围的方法。首先将S1按频率分解成不同的层，然后计算各层的规一化香农能量，具有最大规一化香农能量的层，即为S1的主要成分集中层。该层的频率范围就是S1的主要频率范围。这一方法成功地确定出了S1的频率范围。     

正常人与冠心病患者的第三心音分析

研究第三心音 (S3)在临床上的意义。在心前区采集心音数据 ,并采集一导心电信号来定位心音。采样频率为10 3 Hz。用小波变换时频分析方法 ,研究了 135例 (正常少儿 34例、正常成年人 31例、正常老年人 30例和冠心病老年人 40例 )心音图中的S3。表明所有正常人均有S3;正常老年人与老年一般冠心病患者的S3存在明显差异 (p =0 .0 16 4) ,后者S3的频谱主峰频率明显上移。S3的检测有重要的临床诊断意义     

基于USB接口的心音信号检测系统的研制

介绍了一种基于通用串行总线（USB）接口的心音信号采集、分析和处理系统。该系统包括高性能的心音传感器、预处理电路、A／D转换电路和与PC机通信的USB高速接口电路。心音信号经过传感器采集，通过预处理电路的放大、滤波，再经过A／D转换电路送到单片机，单片机把现场采集到的数据及时可靠地传递给PC机。通过实验表明，该系统能无创、快速、廉价和客观量化地对心血管病人和健康人的心肌收缩能力进行检测和评估，并为心力储备的评估提供了一个可靠的技术平台。     

Computer-Based Detection and Analysis of Heart Sound and Murmur

To develop a digital algorithm that detects first and second heart sounds, defines the systole and diastole, and characterises the systolic murmur. Heart sounds were recorded in 300 children with a cardiac murmur, using an electronic stethoscope. A Digital algorithm was developed for detection of first and second heart sounds. R-waves and T-waves in the electrocardiography were used as references for detection. The sound signal analysis was carried out using the short-time Fourier transform. The first heart sound detection rate, with reference to the R-wave, was 100% within 0.05–0.2R-R interval. The second heart sound detection rate between the end of the T-wave and the 0.6R-R interval was 97%. The systolic and diastolic phases of the cardiac cycle could be identified. Because of the overlap between heart sounds and murmur a systolic segment between the first and second heart sounds (20–70%) was selected for murmur analysis. The maximum intensity of the systolic murmur, its average frequency, and the mean spectral power were quantified. The frequency at the point with the highest sound intensity in the spectrum and its time from the first heart sound, the highest frequency, and frequency range were also determined. This method will serve as the foundation for computer-based detection of heart sounds and the characterisation of cardiac murmurs.     

黄连温胆汤治疗心律失常型心悸病研究

《六因条辨》中指出黄连温胆汤可用于治疗胆失清净、痰热内扰之证。临证上可应用于失眠、心悸、胃痞等属痰热内郁,气机失调者。临床上,心悸是心律失常的常见症状,而痰热型心悸是临床较常见心律失常证型之一,且痰热常与血瘀相结合,从而形成痰热瘀血共同致病的情况。本文主要探讨黄连温胆汤治疗心律失常型心悸病的临床作用。     

稳心颗粒联合美托洛尔治疗冠心病心律失常的疗效分析

目的 探讨稳心颗粒联合美托洛尔治疗冠心病心律失常的临床疗效。方法 选择2016年1月~2017年1月我院收治的100例冠心病心律失常患者作为研究对象,随机分为观察组和对照组,每组50例,对照组采用稳心颗粒进行治疗,观察组采用稳心颗粒联合美托洛尔进行治疗,观察两组患者的治疗效果与不良反应。结果 观察组的临床效果优于对照组的临床效果,差异有统计学意义（P<0.05）;观察组的室性早搏发生频率、ST段压低、ST段压低持续时间低于对照组,;观察组的临床不良反应要低于对照组的情况,差异均具有统计学意义（P<0.05）。结论 稳心颗粒联合美托洛尔治疗冠心病心律失常的效果较为良好,具有高效性和安全性,值得在临床中广泛的应用和推广。