心率变异性分析方法的研究进展

首先介绍了心率变异性(HRV)的基于线性的时域和频域的分析方法,然后结合实例介绍了心率变异性(HRV)的一些非线性的特征量及分析方法.最后指出线性分析和非线性分析相结合,将会从更深的层次上挖掘HRV中的信息,因而会成为未来HRV研究的发展重点和方向.     

短时心率变异性非线性分析方法及其在临床医学中的应用

目前关于心率变异性(HRV)的时域、频域及时频分析等线性分析方法已经取得很多共识,而针对HRV的非线性分析方法也在生物医学和临床医学上有不少的研究报道,尤其是短时HRV分析,但目前仍然存在很多争议,尚未形成统一的标准和结论。本文就短时HRV非线性分析常用的三种方法(分形维、熵及复杂度)的原理、临床应用进展及存在问题进行详细的综述和讨论,以期为准确地将其应用于临床医学提供参考。     

心率变异性的线性参数和非线性图形特征在自主神经功能评价中的应用研究

分析心率变异性(HRV)信号的传统方法是通过计算其线性参数,包括时域和频域参数来评价自主神经功能。HRV信号的本质是非线性的,并具有非线性动力学特性。Poincaré图是一种非线性图形法,能够揭示信号中隐藏的现象。本研究分别利用HRV的线性参数和Poincaré图参数在文字输入实验中进行自主神经功能评价。结果表明Poincaré图是评价HRV水平的一种简单且有效的非线性图形法。     

心率变异性多参数分析的BP网络用于心衰诊断的研究

人工神经网络是由大量并行工作的神经元组成的智能仿生模型,它在模式识别领域已经展示出了广阔的应用前景。鉴于单一心率变异性(HRV)指标所表达出来的信息具有片面性,很难用一个单一的指标来完全分类充盈性心衰(CHF)患者和健康人的不足。本研究提出联合HRV信号分析的时域、频域、非线性方法,选取多个指标作为诊断CHF的特征参数,以BP神经网络为分类器实现对充盈性心衰的诊断。经过10 000次的训练、验证与仿真测试,该网络模型对于全样本集的识别正确率最优高达99.14%,平均可达86.97%。结果表明:联合线性(时域、频域)以及非线性分析方法可以更全面地揭示心脏的动力学特征,从而提高充盈性心衰的诊断正确率。     

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。     

脑缺血缺氧HRV信号的复原图分析

心率变异信号(HRV)是人体心脏搏动周期的微小变异,反映了自主神经系统的平衡协调关系.在证实心率变异信号的非线性特征后,可利用基于复杂度的非线性动力学分析方法-复原图(recurrence plot)来进行分析.通过复原图及其量化分析方法,发现与正常情况相比,缺血缺氧阶段HRV信号的复原图和量化指标L-Mean、L-Entr均有显著的变化,为监测缺血缺氧脑损伤提供了新的途径.     

老年人心率变异性线性与非线性检测及应用

目的:了解老年人心脏自主神经(CAN)功能的变化及临床意义.方法:对40例离退休老年人及疗养员健康查体,采用美国DMS公司24 h DCG最新6.0 Gold软件进行线性及非线性分析方法,用HRV数据来评价CAN功能状态.结果:心率变异的时域指标:SDNN 105.2±30.1,SDANNindex 112.4±29.2,SDNNindex 46.7±14.5,rMSSD 24.6±13.1,PNN504.65±6.8;频域指标:TP 2378.9±1277,VLP 146.0±821.1,LF 340.6±207.6,HF 106.9±138.8,LF/HF 2.8±1.8,均有不同程度的异常改变;非线性指标有全部心率庞加莱散点绘图A、D象限中散点浓密60.86±1.72,B、C象限39.57±6.94,A、D＞B、C象限.全部心率庞加莱差值散点图:彗星状21例(52.5%),鱼雷状5例,不成形状2例,扇状3例,短棒状9例,为异常47.5%.结论:老年人的CAN功能有不同程度降低.     

心率变异性分析评价疼痛对自主神经活动的影响

本研究旨在探讨辣椒素疼痛模型建立的可行性和心率变异性(HRV)分析用于疼痛评价的可能性,并对辣椒素致痛过程中志愿者的自主神经活动性的变化进行研究。本研究对30名健康志愿者进行辣椒素刺激,记录刺激后的视觉模拟量表(VAS)评分及其刺激前后的心电信号及HRV分析指标,包括时域分析指标、频域分析指标、非线性分析指标。实验结果表明辣椒素导致人体疼痛的过程中,志愿者的自主神经活性升高,其中交感神经活性升高明显,在HRV上有明显变化。由此可见,辣椒素疼痛模型的建立是可行的。在进一步的实验中HRV分析有望作为定量评价疼痛的参考指标之一。     

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。     

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.     

心率变异性与抑郁关系的研究新进展

心率变异性（heart rate variability,HRV）是记录并分析连续心跳间期的变化,多与自主神经系统活动密切相关。近年来,心率变异性相关指标被应用于个体抑郁的检测和评估中。研究发现,抑郁患者的HRV时域和频域相关指标显著降低。HRV指标对于个体不同抑郁程度、抑郁类型和抑郁症状也具有一定的敏感性。HRV的降低也能够在一定程度预测其抑郁风险。心率变异性与抑郁的关联可能基于大脑-神经内分泌系统-植物神经功能的生理机制。下丘脑-垂体-肾上腺轴功能障碍和肾素-血管紧张素-醛固酮系统过度激活使抑郁患者交感神经活动过强。抑郁患者交感神经活动增强、副交感神经活动减弱,从而影响对心脏节律性的调节。抑郁还会减弱大脑中枢神经网络的整合功能,引起一系列HRV指标变化。这些指标在抑郁风险预测及抑郁干预效果评估中具有广泛的应用前景。     

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。     

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。     

基于复杂度的心率变异性分析研究进展

一、引言 心率变异性（heart rate variability,HRV）分析是一种敏感的无创伤性的评价心脏自主神经系统（autonomic nervous system,ANS）功能的定量方法。以往HRV分析多用标准差、直方图及频谱法等线性分析方法,虽可反映总体的心率变异度,但掩盖了瞬时心搏变化。1984年Ritzenberg等从狗的心电图中首次发现心脏搏动具有混沌现象,此后,许多研究者,对这方面进行了研究HRV信号被普遍认为是混沌或含有混沌成分的信号,     

心率变异性研究进展

心率变异性指窦性心率的波动变化程度.其发生的主要机制是心脏节律直接受心交感和心述走神经的双重调节并相互制约.传统的心率变异性分析包括时域方法和频城方法,二类指标密切相关,非线性分析方法属近年来兴起的"新方法",目的在于描述RR间期的动态变化特征.心率变异性可用来预测心脏性猝死、评价心脏自主神经的活动性、均衡性有关的病理状态,因而具有重要临床价值.必须建立一种标准的测量分析方法,才能使心率变异性成为临床常规监测项目.     

慢性肾衰患者心率变异性改变

目的　通过心率变异性 (HRV)变化测定 ,探讨慢性肾功能衰竭 (CRF)患者的自主神经活动状况。方法　用2 4小时动态心电图分析系统 ,对 2 0例健康者 ,77例CRF患者 (其中 30例氮质血症 ,4 7例尿毒症 )心率变异性的时域指标进行对比研究。结果　CRF患者心率变异性的测定结果为 :SDNN 85 .2 8± 19.96 ,SDANN 75 .5 5± 2 2 .4 7,r-MSSD19.2 2± 11.82 ,PNN50 6 .7± 14 .79,各项指标均明显低于健康者 (P <0 .0 1)。氮质血症期与尿毒症期心率变异性无明显差别。结论　通过HRV时域分析发现 ,CRF患者有自主神经调节功能紊乱。CRF氮质血症期患者已出现HRV下降 ,提示CRF患者早期就存在自主神经功能损害。     

基于多变量趋势分析的心肌梗死风险评估

基于心血管疾病患者的心率变异性(HRV)、心率减速力(DC)以及脉搏波传导速度(PWV)等多变量的测量与分析,研究心肌梗死风险早期评估的可行性。随机选择35名心血管疾病患者(11例心肌梗死、8例冠心病、6例动脉硬化和10例高血压)和31名健康常对照,采用自主研制的心肌梗死风险评估平台,采集15min的心电数据和1min的脉搏波数据,进行HRV、DC和PWV分析,并与对照组结果进行比较;实验结果表明心血管疾病组与对照组的HRV、DC和PWV分析结果具有明显的差异性,而其中DC和HRV时域分析方法中的NN50、PNN50及TINN还能有效反映出相关病理的渐变过程。综合HRV、DC和PWV等参变量的趋势分析能够为心肌梗死早期风险评估、临床筛查和预警提供参考。     

心率变异性分析方法的现状与展望

心率变异(HRV)蕴涵着心血管神经及体液调节的大量信息，心率变异性分析是近年来心电信号处理领域的研究热点，它对于相关疾病的无创检测具有重要的临床意义。本文系统阐述了HRV经典分析方法及其最新研究进展，并提出了今后的研究方向。     

冠心病和心率变异性

心率变异性(Heart rate variability,HRV)是指心率快慢的差异性,是逐个心动周期的细微变化。HRV的实质反映了交感一副交感神经张力及其平衡,其发生的基础是自主神经对心率的调节作用。HRV在正常人有明显的昼夜节律变化。     

心率变异性指标对ACS患者预后的评估价值研究

目的 探究心率变异性(HRV)指标对急性冠状动脉综合征(ACS)患者预后的评估价值.方法 选取2018年3月～2019年6月本院内科收治的92名ACS患者设为观察组,所有患者均接受冠脉介入手术治疗;选取同期的100例健康体检者作为对照,设为对照组.两组受检者均行动态心电图检查,采用时域分析法对两组受检者的HRV指标进行...