心动周期信号的混沌特征分析及应用

目的:研究心动周期信号(HPS:Heart period signal)的混沌特征和谱特征,及这些特征随年龄的变化.背景:描述心动周期信号的混沌特征的参数有:相对分散度(Hrd),李雅普诺夫指数(Hle),分维数(Hfd)以及我们提出的混沌度(Lcc: Chaosness of HPS).目前只有分维数与年龄关系的初步工作发表,未见有全面研究HPS的混沌特征的工作报道.方法:将264例14～69岁健康自愿受试者分成6个年龄组(10～19,20～29,30～39,40～49,50～59,60～69),用本室研制的计算机化心动周期信号混沌分析系统进行测试.采用CM5导联,采样频率300Hz,AD转换精度12位,提取512个心动周期,计算Hrd, Hle, Hfd,Lcc以及总功率(Tfp)及三分段的绝对及相对功率(Pvv, Plv, Phv, Pvr, Plr, Phr)及平衡参数Rvh,Rlh(Rvh=Pvv/Tfp, Rlh=Plv/Tfp),给出HPS时域图,相平面图(Phase Plane Plot),延迟映射图(Return map)以及功率谱.结果:1.四个混沌特征参数及功率谱的绝对及相对功率和总功率都随年龄的增加而降低,降低的重要原因是反映迷走活动的HPS的高频分量降低.2.功率谱参数中降低最快的是Phv及Phr.3.得出了以上参数随年龄变化的拟合方程及四个混沌特征参数之间的互相关方程和相干系数.4.平衡参数Rvh随年龄增加而增加;5.Rlh先升后降.讨论:1.HPS混沌特征参数随年龄的增加而降低,反映自主神经系统功能的降低,而且主要是迷走神经系统功能的降低,若能有效地保护迷走神经系统,提高迷走神经系统功能,将是抗衰老的重要措施.2.病理条件下,最易受损害的是迷走神经系统;3.混沌特征参数在预测和估计病情的严重性方面是比功率谱参数(如平衡参数Rvh)更为敏感的指标.

ANALYSING CHAOTIC CHARACTERISTICS OF HEART PERIOD SIGNALS AND ITS APPLICATIONS