心率变异性非线性动力学分析的研究

发布时间：2017-03-20 19:02

  本文关键词：心率变异性非线性动力学分析的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)的研究可以帮助我们了解一些生理现象、疾病的病理生理机制。本论文研究以临床应用为目的,通过分析HRV信号的非线性特征,探讨非线性动力学方法在研究心脏活动和诊断疾病中应用的可行性和适用程度,希望为研究心脏活动和进一步的早期临床诊断疾病提供一些新的手段和方法。 本文采用MIT-BIH心电数据库中正常心律、起搏心律、室性早搏心律和束支传导阻滞心律、房室传导阻滞等五组共18例心电数据(2000-3000点)和一组健康的数据(2000点),在五组不同生理、病理条件下,用离散小波变换对心电信号进行了滤波、重构和分解,最后得到精度较高的RR间期即HRV信号。在总结和研究了非线性动力学的基本原理,特别是从时间序列HRV信号计算非线性动力学参数的基础上,利用Pioncare截面、分形维数、Lyapunov指数和近似熵分析技术,研究了HRV信号动力学系统和行为,得出一些有意义的结论。(1)利用pioncare截面、分形维数、lyapunov指数和近似熵,计算并分析了健康人的HRV信号,发现这些指标为6.53、6.42、6.17、6.93和6.47(健康年轻人的分形维数),这表明HRV信号是一个混沌信号,用非线性动力学的方法分析HRV是行之有效的。(2)对五组不同病理状况下数据进行了相关分析,结果表明:1)不同的病理状况得到的参数值不同;2)病态的参数比正常的参数值要小;3)在相同病理条件下,参数显著下降,说明人的病态更严重。表明这些指标不但能够区分正常人和病态人,而且还可以提供心脏活动信息,为临床心脏疾病诊断提供新的信息。(3)从每种方法分析问题的执行效率来看(本课题是在matlab软件平台上完成的):pioncrae截面分析的执行效率是最高的;lyapunov指数执行完一次的时间约是5～7分钟;分形维数执行时间稍慢一些;近似熵最慢。 HRV的非线性动力学参数是间接评价心脏自主神经功能的有效指标,具有无创性、灵敏度高和可定量测量的优点,对于判断自主身神经在正常人和心血管和非心血管疾病中起重要作用,是一项十分有价值的手段,是预测冠心病、心肌梗死等严重心脏病预后的重要指标。HRV的非线性动力学分析方法的应用有着广阔的临床应用和研究前景。
【关键词】：心率变异性 非线性动力学 心电数据库 混沌
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：R318.04
【目录】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 问题的提出及研究意义9-11
• 1.1.1 问题的提出9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.3 本课题的研究目的和论文规划15-16
• 1.3.1 本课题的研究目的15
• 1.3.2 论文规划15-16
• 2 HRV生理学基础及应用16-20
• 2.1 心率与心率变异性16
• 2.2 自主神经对心率的控制16-18
• 2.3 HRV的应用18-20
• 2.3.1 HRV与心血管疾病18-19
• 2.3.2 HRV与其他疾病19
• 2.3.3 HRV与健康人群19-20
• 3 HRV的数据采集及传统分析方法20-39
• 3.1 HRV数据采集基础20-24
• 3.1.1 心电图基础20-23
• 3.1.2 选择心电数据库23-24
• 3.2 QRS波检测算法24-34
• 3.2.1 QRS波检测算法回顾24-27
• 3.2.2 小波变换检测QRS波27-34
• 3.3 检测结果与讨论34-35
• 3.3.1 QRS波检测结果34-35
• 3.3.2 QRS检测讨论35
• 3.4 HRV预处理及传统算法分析指标35-39
• 3.4.1 HRV预处理35-36
• 3.4.2 HRV时域分析指标36-37
• 3.4.3 HRV频域分析指标37
• 3.4.4 影响HRV的因素37-38
• 3.4.5 HRV分析中存在的问题38-39
• 4 非线性动力学理论基础及HRV非线性动力学分析39-57
• 4.1 非线性动力学理论基础39-51
• 4.1.1 非线性与混沌的概念39-43
• 4.1.2 相空间重构43-46
• 4.1.3 非线性动力学分析方法46-51
• 4.2 HRV非线性动力学分析51-57
• 4.2.1 心电信号中存在着非线性动力学特征51-52
• 4.2.2 HRV非线性动力学分析内容52-57
• 5 算法验证与结果57-69
• 5.1 实验数据与方法57-58
• 5.2 实验结果58-64
• 5.3 结果分析64-66
• 5.4 结果讨论66-69
• 6 结论与展望69-71
• 6.1 主要结论69
• 6.2 后续研究工作中的展望69-71
• 参考文献71-76
• 附: 在攻读硕士学位期间发表的论文目录76-77

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王娆芬;过程控制操作员生理信号分析及功能状态建模[D];华东理工大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 刘雪兴;递增负荷运动下竞技健美操大学生运动员心率变异性特征分析[D];江西师范大学;2010年

2 秦攀攀;基于最小二乘支持向量机方法的复杂人机系统操作员功能状态建模与预测[D];华东理工大学;2011年

3 刘苗苗;驾驶疲劳脑电信号的非线性动力学分析[D];陕西师范大学;2011年

4 朱丽花;具有最优结构的进化模糊系统用于操作员功能状态评估[D];华东理工大学;2012年

5 谢俊;基于粒度计算的神经模糊系统建模方法用于操作员功能状态预测[D];华东理工大学;2012年

6 刘敬擎;基于隐马尔科夫模型的操作员功能状态分类[D];华东理工大学;2012年

7 朱莉;心电自动分析算法研究与实现[D];南昌大学;2007年

8 王晨;基于非线性时间序列的胎儿心电信号分析与提取[D];北京工业大学;2009年

9 刘克钦;心率变异性与Lorenz图分析研究[D];扬州大学;2009年

10 张靖;基于公共数据库数据的心电图间期序列符号动力学分析[D];中国协和医科大学;2010年

  本文关键词：心率变异性非线性动力学分析的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：258260