以基于基本尺度熵的心率变异性指标表征生理和病理原因引起的自主神经活动变化
[Abstract]:Heart rate variability (HRV) reflects the regulation of autonomic nerve on heart rhythm, and its dynamic characteristics can reflect the physiological function and healthy state of the heart. Detecting the changes of physiological and pathological state from short-term HRV signal has important clinical application value. In this study, mwords combination and forbidden words in basic scale entropy were used to study the comparison between healthy young people and healthy old people, as well as between healthy elderly and congestive heart failure (CHF) patients. First, the m-words combination Forbidden words is applied to sinusoidal periodic signal, white noise and 1 / f noise, respectively. Data of 25 healthy young people and 25 healthy elderly people were selected from Normal Sinus Rhythm RR Interval Database database in PhysioBank and MIT-BIH Normal Sinus Rhythm database from 20 (CHF) patients with congestive heart failure from Congestive Heart Failure RR Interval Database. in PhysioBank. The results showed that the probability distribution of the weight m-words combination could reflect the changes of autonomic nervous regulation. There were significant differences in forbidden words between healthy young people and healthy old people day and night (P0.05), and there were significant differences in forbidden words between healthy young people and healthy old people (P0.05). Compared with healthy elderly patients, the forbidden words of healthy young people and healthy elderly patients decreased significantly (219.2 卤6.9 vs147.5 卤12.1p0.05). Compared with the traditional nonlinear method, the proposed method only needs 500 heartbeat interval time series, which provides a simple and effective method for the research and application of HRV.
【作者单位】: 陕西师范大学物理学与信息技术学院;
【基金】:国家自然科学基金(61102094) 中央高校基本科研业务费专项基金(GK201302009) 教育部留学回国基金(第43批)
【分类号】:R310
【参考文献】
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,本文编号:2169998
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