心率變異性及其相關(guān)算法

1、- -結(jié)題報(bào)告心率變異性及其相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)介紹了心率變異性的基本概念、臨床研究意義和具體算法；利用實(shí)現(xiàn)對(duì)心率變異性時(shí)域以及頻域參數(shù)的計(jì)算；對(duì)計(jì)算結(jié)果做誤差分析，并基于該分析對(duì)心率變異性的算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行總結(jié)。TOC o 1-5 h z概念介紹3 HYPERLINK l bookmark6疾病診查與研究意義4 HYPERLINK l bookmark8基本原理與具體算法53.1QRS波群提取的微分閾值法53.2時(shí)域參數(shù)的計(jì)算方法103.3頻域參數(shù)的計(jì)算方法11 HYPERLINK l bookmark244.計(jì)算結(jié)果與結(jié)果分析124.1時(shí)域參數(shù)結(jié)果分析124.2頻域參數(shù)結(jié)果分析13算法總結(jié)15附加功

2、能16參考文獻(xiàn)16- -概念介紹】心率變異性（heartratevariability,HRV）是指連續(xù)心跳間R-R間期的微小漲落。HRV反映了心臟交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)活動(dòng)的緊張性和均衡性，是一種檢測(cè)自主神經(jīng)性活動(dòng)的非侵入性指標(biāo)。近十年來(lái)的大量研究已充分肯定了自主神經(jīng)活動(dòng)與多種疾病有關(guān)系，特別是與某些心血管疾病的死亡率，尤其是猝死率有關(guān)。通過(guò)心電圖（ECG）對(duì)心率的微小漲落的變換和處理來(lái)獲得心血管系統(tǒng)、自主神經(jīng)系統(tǒng)等有關(guān)信息的的信號(hào)分析過(guò)程即HRV分析，是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)之一。針對(duì)HRV的研究對(duì)心血管疾病的早期診斷、病中監(jiān)護(hù)以及預(yù)后評(píng)估等都有重要的意義。目前HRV的分析方法主要有基于線性分析的時(shí)

3、域分析、頻域分析和非線性分析這三類。其中時(shí)域分析法和頻域分析法理論成熟、算法簡(jiǎn)單、各項(xiàng)指標(biāo)意義明確，因此較廣泛的應(yīng)用于臨床和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)中。然而，HRV的非線性分析仍然處于研究探索階段，還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)臨床應(yīng)用。本報(bào)告主要針對(duì)HRV時(shí)域和頻域算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)。時(shí)域分析是通過(guò)計(jì)算一系列有關(guān)R-R間期的數(shù)理統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，來(lái)評(píng)價(jià)心率變異性的臨床價(jià)值。常用的統(tǒng)計(jì)參數(shù)指標(biāo)有均值（MEAN）、總體標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）、均值標(biāo)準(zhǔn)差（SDANN）和差值均方的平方根（r-MSSD）等?；跁r(shí)域的分析方法，計(jì)算簡(jiǎn)單意義直觀，易于為臨床醫(yī)生所接受，但是它的靈敏度、特異性低，不能進(jìn)一步區(qū)分心臟交感、迷走神經(jīng)的張力及其均衡性的變

4、化，因此在實(shí)際中還要結(jié)合頻域的分析方法。頻域分析是將連續(xù)正常的R-R間期進(jìn)行基于FFT的經(jīng)典譜估計(jì)或基于自回歸AR模型的現(xiàn)代譜估計(jì)獲得的功率譜密度，可以作為定量的指標(biāo)來(lái)描述HRV信號(hào)的能量分布情況，它將各種生理因素作適當(dāng)分離后進(jìn)行分析，因而有較大的臨床應(yīng)用價(jià)值。常用的譜參數(shù)有VLF極低頻段（0.00330.04Hz）的功率、LF低頻段（0.040.15Hz）的功率、HF高頻段（0.150.4Hz）的功率、TP信號(hào)總功率（VLF、LF和HF的總和）。- -疾病診查與研究意義】心率變異性的測(cè)定在以下疾病的診查中具有一定的作用：檢測(cè)冠心病病人猝死的發(fā)生。凡副交感神經(jīng)張力降低的冠心病人，其心室顫動(dòng)的閾

5、值低，容易發(fā)生心臟性猝死，而且心肌梗塞后的死亡率也增高。了解副交感神經(jīng)的受損情況。充血性心力衰竭患者植物神經(jīng)機(jī)能普遍受損害而降低，但副交感神經(jīng)受損更顯著，可運(yùn)用頻域分析法進(jìn)行監(jiān)測(cè)。探討高血壓的始動(dòng)機(jī)制?，F(xiàn)已查明，原發(fā)性高血壓患者的交感神經(jīng)張力增高，而副交感神經(jīng)的張力降低，且與高血壓的嚴(yán)重程度呈明顯的正相關(guān)。但是，老年高血壓患者的上述變化不甚明顯。通過(guò)植物神經(jīng)功能測(cè)定，可以了解高血壓的始動(dòng)機(jī)制。監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)糖尿病患者的植物神經(jīng)機(jī)能狀況。糖尿病患者的植物神經(jīng)和周圍神經(jīng)均受損害，且兩者呈平行關(guān)系。通過(guò)心率變異性檢查，可以了解植物神經(jīng)機(jī)能的受損害程度。通過(guò)評(píng)價(jià)交感神經(jīng)張力亢進(jìn)情況，用于診斷年輕患者的血管

6、迷走性暈厥。監(jiān)測(cè)心肌病患者病情。無(wú)心力衰竭的擴(kuò)張型心肌病患者，植物神經(jīng)功能普遍受損。通過(guò)心率功率譜分析，可以了解心肌病患者的病情。監(jiān)測(cè)心臟移植術(shù)后的排斥反應(yīng)。心臟移植術(shù)后，患者心臟心率變異性顯著降低甚至消失，一旦發(fā)生排斥反應(yīng)，心率變異性則明顯增高，因此，心臟移植術(shù)后應(yīng)定期檢查心率變異性，以了解和預(yù)防心臟排斥反應(yīng)的發(fā)生，及時(shí)采取相應(yīng)措施。對(duì)胎兒發(fā)育及產(chǎn)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)。判斷吸煙者植物神經(jīng)功能受損害的程度。長(zhǎng)期吸煙者，其植物神經(jīng)功能均可受到損害，受損的嚴(yán)重程度與煙量及煙齡呈顯著正相關(guān)。一般表現(xiàn)為交感神經(jīng)張力增加和副交感神經(jīng)張力降低。對(duì)嗜煙者監(jiān)測(cè)心率變異性，可以對(duì)多種相關(guān)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)。- -【基本原理與具

7、體算法】A.QRS波群提取的微分閾值法QRS波群提取的方法為微分閾值法，其算法分為7個(gè)步驟：低通濾波、高通濾波、微分、平方、加窗平均、閾值設(shè)定以及判斷。具體步驟內(nèi)容如下所述：一、低通濾波低通濾波旨在去除高頻(肌電、高頻電刀等)干擾，其傳遞函數(shù)為對(duì)應(yīng)的差分方程為了|屛丨=2yi耳一1)了丨鬥一2丨+兀1刃丨一Zxi皿一+乂丨況一12)以第1組數(shù)據(jù)為例，為了說(shuō)明低通濾波的效果，將濾波前與濾波后的心電信號(hào)作圖，結(jié)果如圖2.1所示：圖2.1低通濾波前與濾波后的心電信號(hào)將第2張圖放大后：從圖中可以看出，低通濾波雖然濾除了高頻干擾，但它帶來(lái)了極大的基漂，所以僅僅進(jìn)行低通濾波是不夠的，還必須利用高通濾波來(lái)消

8、除這些基漂。二、高通濾波高通濾波旨在去除低頻（基漂）干擾，其傳遞函數(shù)為對(duì)應(yīng)的差分方程為以第1組數(shù)據(jù)為例，為了說(shuō)明高通濾波的效果，將濾波前與濾波后的心電信號(hào)作圖，結(jié)果如圖2.3所示：ECGsignalbeforehighpassfilterECGsignalafterhighpassfilter圖2.3高通濾波前與濾波后的心電信號(hào)從圖中可以看出，高通濾波有效的去除了基漂，但是噪聲部分的干擾依然較大，為了更有效的提取QRS波群，必須對(duì)信號(hào)進(jìn)行微分計(jì)算。三、微分微分算法的傳遞函數(shù)為=2-hZ_L-幅V匸對(duì)應(yīng)的差分方程為1、1=n|十卍説一一兀/一缶一2陽(yáng)母一4，以第1組數(shù)據(jù)為例，為了說(shuō)明微分的效果，

9、將微分前與微分后的心電信號(hào)作圖，結(jié)果如圖2.4所示：圖2.4微分前與微分后的心電信號(hào)從圖中可以看出，微分使得正負(fù)半軸的信號(hào)幅值近乎相等。四、平方及加窗平均平方旨在將幅值為負(fù)的信號(hào)變?yōu)榉禐檎男盘?hào)，32點(diǎn)加窗平均旨在對(duì)平方后的信號(hào)進(jìn)行平滑處理，其傳遞函數(shù)為對(duì)應(yīng)的差分方程為以第1組數(shù)據(jù)為例，為了說(shuō)明平方以及加窗平均的效果，將處理前與處理后的心電信號(hào)作圖，結(jié)果如圖2.5所示：ECGsignalbefoneaveragingECGsignalafterstaging圖2.5平方與加窗平均前后的心電信號(hào)從圖中可以看出，加窗平均確實(shí)有平滑信號(hào)的效果。五、閾值設(shè)定及判斷閾值設(shè)定采用自適應(yīng)迭代法，根據(jù)當(dāng)前檢

10、測(cè)到的峰值屬性，得到信號(hào)、噪聲峰值的實(shí)時(shí)估計(jì)。當(dāng)前檢測(cè)到的峰值PEAK(i)為信號(hào)峰值時(shí)，更新SPK(i)：SPK(s)=0.125PEAKfj)+0.875SPKij-1)當(dāng)前檢測(cè)到的峰值PEAK(i)為噪聲峰值，更新NPK(i)：NPK125PEAK+Q.875NPK-s-1)更新當(dāng)前的閾值7(I)=0.75NPK(門+0.25SPK(“爲(wèi)|iI=0.5爲(wèi)111其中SPK(i)的初值SPK(0)為前8個(gè)連續(xù)的1s內(nèi)各自最大值的平均；NPK(O)為0。以第1組數(shù)據(jù)為例，信號(hào)峰值與閾值匚的關(guān)系如圖2.6所示，其中紅色曲線為閾值曲- -線，藍(lán)色曲線為信號(hào)峰值：在對(duì)QRS復(fù)波進(jìn)行判斷時(shí)，還必須有回

11、檢的步驟，防止因閾值T1設(shè)定過(guò)大而漏掉個(gè)別的QRS復(fù)波。B.時(shí)域參數(shù)的計(jì)算方法均值（MEAN）旨在反映R-R間期的平均水平，其計(jì)算公式為MEANRRVRR/JVi4I總體標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）可以用來(lái)評(píng)估24h長(zhǎng)程HRV的總體變化，其計(jì)算公式為不同年齡段人群SDNN的正常范圍如下表所示：年齡組SDNN1829歲169.9241.01148.3132.803049歲5069歲121.1929.273.均值標(biāo)準(zhǔn)差（SDANN）反映HRV中的慢變化成分，其計(jì)算公式為不同年齡段人群SDANN的正常范圍如下表所示：- #- #-年齡組SDANN1829歲151.0741.313049歲130.2333.75

12、5069歲108.8728.464.差值均方的平方根（r-MSSD）反映HRV中的快變化成分，其計(jì)算公式為不同年齡段人群r-MSSD的正常范圍如下表所示：年齡組r-MSSD1829歲72.3947.103049歲48.4020.905069歲40.4018.29C.頻域參數(shù)的計(jì)算方法本報(bào)告是基于FFT的經(jīng)典譜估計(jì)的方法計(jì)算頻域參數(shù)的。各頻域參數(shù)及其生理意義如下表所示：頻域參數(shù)參數(shù)意義VLF極低頻段（0.00330.04Hz）的功率機(jī)制不明。可能是與體溫調(diào)節(jié)、腎素血管緊張素系統(tǒng)- -及體液因子等因素有關(guān)的長(zhǎng)期的調(diào)節(jié)機(jī)制有關(guān)LF低頻段(0.040.15Hz)的功率HF高頻段(0.150.4Hz)的

13、功率TP信號(hào)總功率(VLF、LF和HF的總和)解釋仍然有爭(zhēng)議，但是大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為它是交感神經(jīng)活動(dòng)的標(biāo)志由迷走神經(jīng)介導(dǎo)，代表呼吸變異信號(hào)總的變異性【計(jì)算結(jié)果與結(jié)果分析】時(shí)域參數(shù)結(jié)果分析本報(bào)告采用了10段ECG數(shù)據(jù)，每段1min,采樣率200Hz,幅度單位mV。每段數(shù)據(jù)的時(shí)域參數(shù)計(jì)算如下表所示，由于SDANN需要至少5分鐘以上的ECG數(shù)據(jù)，所以未計(jì)算SDANN的值：組號(hào)心率(次/min)MEAN(ms)SDNN(ms)r-MSSD(ms)174812.328849.835980.0976271849.785750.031726.7842370855.579733.007930.1528474811

14、.438435.447051.5658567881.666797.938348.50856581.0340e+00394.7038133.6006765911.4063268.0230497.3370886691.2941211.7645387.6543993641.413041.665960.317410103579.951098.6092172.1738從上表可以看出，MEAN和r-MSSD的計(jì)算結(jié)果基本正常，但是SDNN的值除了第5、6、10組正常外，其余組都不正常，造成這個(gè)結(jié)果可能原因有2個(gè)：不正常組的數(shù)據(jù)提供者自身的心率變異性存在問(wèn)題；由于SDNN是一個(gè)受個(gè)體差異、時(shí)空差異干擾很大的

15、參數(shù)，所以如果數(shù)據(jù)的樣本容量太小，則樣本對(duì)總體缺乏足夠的代表性，從而難以保證SDNN推算結(jié)果的精確度和可靠性。對(duì)于時(shí)域參數(shù)來(lái)說(shuō)，本報(bào)告中數(shù)據(jù)長(zhǎng)度只有1min是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，一般計(jì)算SDNN的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度都必須是24h以上。第7、8、10組r-MSSD的計(jì)算結(jié)果不正常，也同樣可能是樣本容量過(guò)小導(dǎo)致的。頻域參數(shù)結(jié)果分析所用的數(shù)據(jù)相同，每段數(shù)據(jù)的功率譜如圖3.1所示：01020304050607080901000102030405060708090100- -圖3.1每段數(shù)據(jù)的功率譜由于樣本容量和心率采集分辨率的限制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的功率譜在0.0033Hz0.4Hz頻段中沒(méi)有采樣點(diǎn)（如圖3.2）,所以我們無(wú)法

16、計(jì)算頻域參數(shù)VLF、LF、HF和TP。對(duì)于頻域參數(shù)來(lái)說(shuō)，本報(bào)告中數(shù)據(jù)長(zhǎng)度只有1min也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，一般計(jì)算頻域參數(shù)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度都必須是24h以上。圖3.2第1組數(shù)據(jù)的功率譜散點(diǎn)圖【算法總結(jié)】在計(jì)算心率變異性之前，必須對(duì)待處理的心電信號(hào)進(jìn)行QRS波群的提取。微分閾值法是較為有效的提取方法之一，該算法可以進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，且準(zhǔn)確度較高，心率誤判發(fā)生的概率低。然而，該算法也有一定的問(wèn)題，就是在某些點(diǎn)上的閾值設(shè)定不夠合理（如圖4.1的紅圈所示），所以在利用這個(gè)方法時(shí)還必須加上回檢步驟。計(jì)算心率變異性對(duì)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度有一定的要求。數(shù)據(jù)長(zhǎng)度過(guò)短，時(shí)域參數(shù)的計(jì)算結(jié)果誤差大、準(zhǔn)確度低；頻域參數(shù)的計(jì)算結(jié)果靈敏度差。計(jì)算心率變異性的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度往往要在24h以上。計(jì)算心率變異性對(duì)采樣頻率也有一定的要求。采樣頻率太低，容易導(dǎo)致所需要頻段(0.0033Hz0.4Hz)的數(shù)據(jù)沒(méi)有被采集到，影響最終分析結(jié)果?！靖郊庸δ堋吭撍惴ǔ丝梢杂?jì)算心率變異性之外，還有以下2