基于熵法的心率变异性分析
发布时间：2017-05-04 03:06
本文关键词：基于熵法的心率变异性分析，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：摘要：通过研究健康人群的心率变异性和年龄的关系,能够进一步了解老年人的自主神经的功能状况,可以为防治人类的心脑血管疾病提供更多的依据。本文主要基于熵分析法探讨两者之间的关系。文中介绍了近似熵、样本熵和多尺度熵,并将其应用于心率变异性的分析与研究。图20幅,表9个,参考文献64篇 本文的研究内容主要分为两部分：第一部分,用多尺度熵对健康人群的心率变异性和年龄的关系进行探讨。取尺度因子1-5,在老年组和年轻组各20名健康受试者的RR间期序列中分别选取前4800个点作为实验数据,分别计算它们在不同尺度下的样本熵。可得当尺度因子为2时,老年组和年轻组的样本熵分别为1.0255±0.2377,1.3594±0.1631,经t检验得老年组明显小于年轻组(P0.01)。与其他尺度因子下的结果相比,此时两组的熵值差异最为明显。第二部分,将符号序列及其熵应用到健康人群的心率变异性和年龄的关系研究中。在将RR间期序列转化为二进制序列时,提出了一种确定阈值的新方法,采用该方法将RR间期序列进行二值化处理后,分别计算了两组各20名健康受试者的RR间期原序列和转化成二进制序列的近似熵和样本熵,得到年轻组与老年组的二进制序列的近似熵分别为0.5923±0.1071、0.3270±0.2057,样本熵分别为0.5315±0.1528、0.2238±0.1993。经t检验,两个指标都是年轻组明显大于老年组(P0.01)。结果表明：随着年龄的增长,人类的心率变异性逐渐降低,且转化为二进制序列后两组的熵值差异较转化前更为明显。研究表明了熵值是度量心率变异性的有效指标。
【关键词】：心率变异性 近似熵 样本熵 多尺度熵 符号序列
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R311
【目录】：
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 1 绪论9-14
- 1.1 课题研究背景及研究意义9-10
- 1.2 心电图简介10-11
- 1.3 混沌系统简介11-12
- 1.4 本文的主要研究内容及目的12-14
- 2 HRV分析主要方法14-26
- 2.1 时域分析14-15
- 2.2 频域分析15
- 2.3 HRV的非线性分析方法15-22
- 2.3.1 近似熵16-18
- 2.3.2 样本熵18-19
- 2.3.3 多尺度熵19-20
- 2.3.4 复杂度20-22
- 2.3.4.1 复杂度算法及算例20-21
- 2.3.4.2 复杂度分析时间序列21-22
- 2.4 奇异值的来源与去除22-24
- 2.5 HRV的某些时域分析指标与年龄的关系24-26
- 2.5.1 数据来源及处理24-25
- 2.5.2 HRV的某些时域分析指标结果25-26
- 3 多尺度熵的应用26-33
- 3.1 多尺度熵与Logistic映射26-29
- 3.1.1 Logistic映射简介26-27
- 3.1.2 多尺度熵在Logistic映射中的应用27-29
- 3.2 多尺度熵与Lorenz方程29-30
- 3.3 多尺度熵与HRV分析30-33
- 3.3.1 多尺度熵应用于健康人的HRV分析30-31
- 3.3.2 多尺度熵应用于健康人和MI患者的HRV分析31-33
- 4 符号序列及其熵的应用33-47
- 4.1 时间序列符号化简介33-35
- 4.1.1 时间序列符号化定义及应用33-34
- 4.1.2 时间序列符号化方法34-35
- 4.2 Logistic映射序列的近似熵与复杂度35-37
- 4.2.1 Logistic映射序列的近似熵与u值的关系35
- 4.2.2 Logistic映射序列的复杂度与u值的关系35-36
- 4.2.3 Logistic映射序列的复杂度与近似熵的相关性36-37
- 4.3 Lorenz方程的复杂度分析37-38
- 4.4 RR间期序列二进制化方法讨论38-41
- 4.5 二进制序列及其熵在HRV分析中的应用41-44
- 4.6 二进制序列的推广44-45
- 4.7 复杂度在HRV分析中的应用45-47
- 5 论文工作总结及展望47-49
- 5.1 本文工作总结47
- 5.2 进一步的工作展望47-49
- 参考文献49-54
- 攻读硕士期间的主要成果54-55
- 致谢55
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 蔡瑞;卞春华;宁新宝;;多尺度熵在心率变异信号复杂性分析中的应用[J];北京生物医学工程;2007年05期
2 王步青;王卫东;;心率变异性分析方法的研究进展[J];北京生物医学工程;2007年05期
3 金宁德,李伟波;非线性时间序列的符号化分析方法研究[J];动力学与控制学报;2004年03期
4 陈杭;文峰;李顶立;顾斐;徐秋萍;叶树明;;基于RR间期一阶差分的新型散点图心率变异性分析[J];东南大学学报(自然科学版);2007年03期
5 葛家怡;周鹏;赵欣;刘海婴;王明时;;睡眠脑电时间序列的非线性样本熵研究[J];电子器件;2008年03期
6 邓绍江,肖迪,涂凤华;基于Logistic映射混沌加密算法的设计与实现[J];重庆大学学报(自然科学版);2004年04期
7 刘晓芳,叶志前;心率变异性的分析方法和应用[J];国外医学.生物医学工程分册;2001年01期
8 王爱国,张雨;汽油机瞬态排放CO的符号时间序列统计量分析[J];华东交通大学学报;2005年04期
9 葛家怡;周鹏;赵欣;刘海婴;王明时;;脑电信号的多尺度熵分析[J];计算机工程与应用;2009年10期
10 和卫星;陈晓平;邵s，
本文编号：344261
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