心率变异自回归谱模型

心率变异自回归谱模型心率变异的频谱频谱是一种直方图，它是测量节律类型对应周期连续分级的相对强度。在频谱里峰的高度是由一个简单节律过程的数量所决定或由有相似时间周期的一定数量较小节律过程的附加混合体所决定。一个窄峰通常显示一简单和极为规则的周期性，而一...     

睡眠脑电的自回归模型阶数特性

传统睡眠脑电 (Sleep EEG)研究从信号的时域和频域的特征分析睡眠过程 ,通常根据功率谱观察信号中特定节律的出现和频带的分布。而功率谱估计中基于参数模型的方法得到广泛应用 ,但建模时通常只能根据经验选择一个固定较低的阶数。本文讨论了自回归模型阶数 (Autoregressive m odel order,ARMO)估计准则的一些最新进展 ,并且统计了一段睡眠过程中 EEG的阶数分布。结果显示 EEG的 ARMO分布集中在差别很大的几个区间 ,可以用来表示睡眠 EEG分期内微结构和过渡过程 ,并在一定程度上提供 EEG的特征和组成成分的信息     

基于心率变异性分析的睡眠分期方法研究

为实现对不同阶段睡眠的快速、便捷分期,本文实验分析了心率变异性(HRV)与睡眠分期的相关性,利用支持向量机(SVM)实现了基于HRV信息的睡眠自动分期的算法。对天津市胸科医院的33例临床心电数据进行了R-R提取和主成分分析(PCA),并利用SVM对睡眠中的不同阶段进行建模和预测,将分期的预测结果与基于脑电金标准的睡眠分期标注结果比对,对于三期睡眠的预测准确度超过80%,说明HRV与睡眠各期具有良好的相关性。该方法是对传统睡眠分期方法的一种补充,具有实际使用价值。     

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。     

心肌缺血中心率变异性的符号动力学分析

目的基于心率变异性（HRV）研究,分析心肌缺血发生过程中心率的动态变化特性以探讨自主神经活动的变化和影响。方法从长时ST段一T波终点（Long．term ST-T）数据库中,选取13个记录中共193个心肌缺血时段及其前后各5min的对照时段。选用符号动力学方法分析不同时段的RR间期序列,利用重复测量的方差分析对缺血前和缺血中以及缺血后结果进行检验;以线性拟合的方式,分析心肌缺血时自主神经响应模式随缺血持续时间的分布。结果较之心肌缺血前后,心肌缺血过程中0v％的显著增加和2UV％的显著减小反映了交感神经活性的增加和迷走神经活性的减弱,但这种自主神经平衡向交感神经更占优移动的趋势随着缺血持续时间的延长而减小,提示可能存在的对心脏的保护作用。结论符号动力学分析为研究心肌缺血中自主神经的调制提供了一个敏感的工具。     

心率变异性信号的修正IPFM模型

本文提出了一个修正的积分频率调制模型，仿真结果表明：该模型及简化的积分脉冲频率调制模型产生的仿真心率变异性信号均可反映调制信号的节律性变化；但ＭＩＰＦＭ模型产生的仿真ＨＲＶ信号的时域，频域特征均更接近于实际ＨＲＶ信号。     

低温环境下心率变异性分析研究

为研究低温环境对人体交感神经和副交感神经活性的影响,设计了稳定低温环境下3名志愿者的心电图信号采集实验,对其心率变异性信息进行了时域、频域分析和非线性分析。实验结果显示在低温环境下,人体心率变异性有一定的变化规律,恢复环境温度20 min后,交感神经和副交感神经活性可以大致恢复,不会由低温引发心血管等严重疾病。实验结果为低温环境作业人员提供安全保障,提高作业效率。     

冠心病患者心率变异性分析

目的研究冠心病患者心率变异（HRV）的变化规律及临床意义。方法选择50例无心律失常冠心病患者（冠心病组）、30例伴心律失常冠心病患者（心率失常组）与52例正常成人自愿者（正常组）进行24h动态心电图HRV指标比较研究。结果与正常组比较,冠心病患者SDNN、SDANN、RMSSD、PNN50和HF指标均降低,LF指标升高,具有显著差异。伴心律失常与无心律失常冠心病患者比较,HRV指标异常变化趋于恶化。结论冠心病患者心脏自主神经调节功能受到损害,迷走神经活性减弱,交感神经活动占优势。     

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。     

心率变异性慢性实验研究

心率变异性指标在心脏状态上作用已经有很多研究，除了反映心脏自身健康状况外，它尚对机体其他系统对心脏的调控能力有的映。我们利用动物模型设计了一系列特定的心脏状态，检测这一系列心脏状态下的心率变异性指标变化规律，发现心率变异性指标在实验过程中的动态变化规律，说明变异参数适用需要一定的限制，并且动态检测的方式明显优于静态检测。     

以线性参数模型和信息分解方法评价QT变异性对心率变异性的响应

自主神经系统(ANS)的平衡对于规避与心脏相关的疾病风险具有重要意义。本课题运用频域的线性参数模型和非线性信息分解方法,分析QT变异性(QTV)对于心率变异性(HRV)的响应,揭示心脏自主神经的调节状态。使用来自THEW数据库的Holter数据,选用其中的正常组(Normal,n=186)和高心律失常和心源性猝死风险组(ESRD,n=41)进行对比。提取昼夜安静态各5 min RR间期(RRI)和相对应的QT间期(QTI)序列,计算频域参数QTV与HRV相关的百分占比(LR)和信息分解的RRI对于QTI的可预测性(PI),并结合RRI序列的时域、频域和符号动力学分析,探讨QTV对于HRV的响应在两组人群中可能的差异和发生机制。对于LR和PI,Normal组均表现出显著的昼夜差异,而ESRD组则均不存在,反映出ESRD组ANS交互作用的缺失。两组间同时段同指标对比时,低频段LR无显著差异,而在高频段,Normal组的LR值均显著小于同时段ESRD组的LR值(白天:18.36%±17.38% vs 39.37%±23.80%, P<0.05;夜晚: 28.63%±18.77% vs 42.31%±21.97%, P<0.05);Normal组夜晚的PI显著大于ESRD组夜晚的PI(0.310±0.155 vs 0.236±0.131, P<0.05),而在白天无显著差异。研究表明,线性参数模型和基于信息分解的非线性预测对自主神经活动的敏感性不同;高心律失常和心源性猝死风险人群中HRV对QTV的调控呈复杂度降低的特点。     

海洛因成瘾者的心率变异性研究

利用功率谱估计的方法 ,对 15例海洛因成瘾者和 15例正常人的 HRV信号进行分析。分析结果表明 ,在海洛因成瘾者和正常人心率变异性信号功率谱间存在高频谱峰位置的显著差异 ,即海洛因成瘾者 HRV信号功率谱的高频谱峰位于 0 .437± 0 .0 6 4Hz,而正常人的 HRV信号功率谱的高频谱峰位于 0 .32 5± 0 .0 5 2 Hz     

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。     

肌电生物反馈中正常青年人心率变异性分析

目的应用心率变异性的频域指标探讨肌电生物反馈中的心脏自主神经系统功能活动的量化改变.方法借助多信号生物反馈分析系统同步记录生物反馈放松状态中的心电、脑电、肌电等信号,在心电信号的提取中引入了心率变异性的分析.取30名大二学生为被试,随机分为试验组和对照组各15名.结果肌电生物反馈中试验组第7-10次进入生物反馈状态后表征心脏交感神经兴奋程度的频域指标低频功率较对照组下降(3.55±0.32/3.98±0.21,3.51±0.29/3.82±0.15,3.39±0.26/3.93±0.16,3.41±0.28/3.91±0.23,t＝-4.35、-3.68、-6.85、-5.34,P＜0.05),表征心脏迷走神经兴奋程度的高频功率在8-10次生物反馈组较对照组升高(4.18±0.25/3.84±0.28,4.23±0.22/3.86±0.24,4.22±0.22/3.85±0.33,t＝2.94、3.58、3.61,P＜0.05),衡量交感迷走神经之间拮抗平衡的低频高频功率比值在7-10次生物反馈试验组较对照组下降(1.00±0.17/1.20±0.11,0.96±0.18/1.22±0.10,0.85±0.13/1.18±0.10,0.87±0.13/1.21±0.13,t＝-3.83、-4.89、-7.79、-7.16,P＜0.05).结论利用心率变异性频域指标可量化分析肌电生物反馈中心脏自主神经系统功能活动的变化,肌电生物反馈可以诱导健康受试者心率变异性升高,和安静状态相比,机体自主神经系统功能活动平衡性增加.     

睡眠中的心率变异性

睡眠中的心率变异性杨军俞梦孙苏琳陈蓓北京新兴生物医学工程研究发展中心（１０００３７）睡眠医学与研究觉醒和睡眠好像一个钟摆，是生命活动必需的两个互相转化的过程。对睡眠过程的研究无疑对我们了解人体生理机制有重要意义，还可以发现某些疾病的隐患或者致病因素，...     

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 ratev ariability,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。     

心率变异性检测分析系统的研制

心率变异性检查作为一种无创性的技术，不仅适于自主神经系统的临床诊断，而且可以用于心血管疾病的检测［１］。木系统先从心电信号中计算出Ｒ－Ｒ间期，而后在时域中进行直方图分析，在频域中进行功率谱密度分析，或采用混沌理论来分析。在时域和频域中，用一些参数来评估心率变异的大小。频域中的谱峰还提供了神经系统均衡性的信息。本系统所反映的自主神经系统的平衡关系对心血管疾病的研究有重要意义。     

儿童焦虑症的心率变异性频谱分析

目的:通过对焦虑症患儿与正常儿童心率变异性(HRV)的比较,探索焦虑症患儿心脏自主神经功能的特点。方法:选择34例焦虑症患儿与30名正常儿童,使用汉密顿焦虑量表(HAMA)进行评估,应用24小时动态心电图记录仪测定HRV并进行比较。结果:焦虑症患儿SDNN、SDANN、RMSSD与PNN50均低于正常对照组(P0.05);焦虑症患儿LF/HF高于正常对照(P0.05),焦虑症患儿HAMA总分与SDNN呈负相关(r=-0.31,P0.05),躯体性焦虑因子分与LF呈正相关(r=0.35,P0.05),精神性焦虑因子分与PNN50呈负相关。结论:儿童焦虑症患者在静息状态下交感神经功能亢进,迷走神经水平降低,以及交感神经与迷走神经功能均衡性失调,并与焦虑症状相关。     

糖尿病自主神经病变的心率变异性分析

糖尿病病人神经病变发病率高达60％－90％，尤其是自主神经病变，是致残、致死的重要原因。本研究采用基于LabVIEW的虚拟仪器开发平台，对糖尿病患者自主神经病变的各心率变异性（HRV）指标与正常人群进行了量化对比，并对各指标的相关性与有效性进行了分析对比。结果表明：无论糖尿病患者是否并发自主神经病变，用HRV分析的方法均可以得到有关自主神经系统功能变化的状态信息。我们认为，以先进的虚拟医学仪器开发系统为手段，将HRV非线性动力学分析方法与时频域分析相结合，将HRV分析方法与其它检测方法相结合，是提高自主神经病变的早期诊断率的有效途径。