本文選題：心率變異性 + 脈率變異性��； 參考：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著現(xiàn)代生活節(jié)奏不斷加快,各種睡眠障礙疾病層出不窮,漸漸成為一個(gè)突出的健康問題,受到人們的廣泛關(guān)注。據(jù)世界衛(wèi)生組織流行病學(xué)調(diào)查,在世界范圍內(nèi)約1/3的人患有睡眠障礙,我國(guó)有各類睡眠障礙的人更是高達(dá)38.2%。目前我國(guó)已明確與睡眠障礙相關(guān)的疾病多達(dá)八十余種,其中睡眠呼吸暫停綜合征約占60～70%。20世紀(jì)70年代起,美國(guó)斯坦福大學(xué)成立了專門診治睡眠疾患的睡眠中心,由此,睡眠呼吸暫停綜合征成為一個(gè)獨(dú)立疾病。根據(jù)2007年美國(guó)睡眠醫(yī)學(xué)會(huì)制定的新的睡眠分期準(zhǔn)則,將睡眠分為入睡期,淺睡期,深睡期和快速眼動(dòng)期。每個(gè)睡眠階段都有其獨(dú)特的腦電波信號(hào)和不同的生理狀態(tài)反應(yīng),研究每個(gè)睡眠階段的特點(diǎn)和他們之間的差異性及相關(guān)性是非常有意義的。在過去的幾十年里,從心電圖中提取的心率變異性(HRV)已經(jīng)成為臨床診斷的一個(gè)非常有用的工具。心率變異性對(duì)心臟自主神經(jīng)功能的評(píng)估具有重要意義,被作為反映交感迷走神經(jīng)的交互作用的指標(biāo)。但是心電圖至少需要三個(gè)導(dǎo)聯(lián)的電極,而脈搏檢測(cè)信號(hào)通常只需要在手指或耳垂上安裝一個(gè)傳感器,具有成本效益性和直接使用性。在過去的研究中,就從脈搏中提取的脈率變異性(PRV)能否替代心率變異性的問題仍存在爭(zhēng)議。本文針對(duì)睡眠呼吸暫停病人,在各個(gè)睡眠階段分別提取脈率變異性和心率變異性,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行對(duì)比分析,論證了 PRV能夠代替HRV。主要工作包括以下幾個(gè)方面:1)睡眠階段準(zhǔn)確的分類。睡眠階段分為快速眼動(dòng)期(REM)和非快速眼動(dòng)期(NREM),其中非快速眼動(dòng)期又分為入睡期(N1)、淺睡期(N2)、深睡期(N3)。在不同的睡眠階段,分別選取出包含睡眠呼吸暫停事件的心電信號(hào)和脈搏信號(hào)片段。2)HRV和PRV的構(gòu)建。確定心電信號(hào)和脈搏信號(hào)的峰值點(diǎn),其中心電信號(hào)提取QRS波群的R波峰值點(diǎn),脈搏信號(hào)本文也選取其周期內(nèi)的峰值,分別形成RR間期和PP間期時(shí)間序列并保存以供后續(xù)研究分析。3)HRV和PRV的統(tǒng)計(jì)性分析。針對(duì)于RJR間期和PP間期時(shí)間序列來提取HRV和PRV指標(biāo),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理,對(duì)HRV和PRV指標(biāo)分別從時(shí)域、頻域、非線性三個(gè)領(lǐng)域在不同睡眠階段進(jìn)行差異性和相關(guān)性分析,并且研究HRV和PRV指標(biāo)隨著睡眠的加深的變化趨勢(shì)。
[Abstract]:With the accelerating pace of modern life, various sleep disorders emerge in endlessly, and gradually become a prominent health problem, which has been widely concerned by people. According to the World Health Organization epidemiological survey, about a third of the world's people suffer from sleep disorders, and the number of people with all kinds of sleep disorders in China is as high as 38.2%. At present, more than 80 kinds of diseases related to sleep disorders have been identified in China, of which sleep apnea syndrome accounts for about 6070%. Since the 1970s, Stanford University in the United States has established a sleep center dedicated to the diagnosis and treatment of sleep disorders. Sleep apnea syndrome has become an independent disease. According to the new sleep staging guidelines formulated by the American Academy of Sleep Medicine in 2007, sleep was divided into three periods: sleep period, shallow sleep period, deep sleep period and rapid eye movement period. Each sleep stage has its own unique brain wave signal and different physiological state response. It is very meaningful to study the characteristics of each sleep stage and their differences and correlations. Heart rate variability (HRV) extracted from electrocardiogram (ECG) has become a very useful tool for clinical diagnosis in the past few decades. Heart rate variability (HRV) plays an important role in the evaluation of cardiac autonomic nervous function and is used as an indicator of sympathetic vagus interaction. But electrocardiograms require at least three leads of electrodes, and pulse signals usually require only one sensor on the finger or earlobe, which is cost-effective and directly useful. In previous studies, whether pulse rate variability (PRV) extracted from pulse can replace heart rate variability (HRV) remains controversial. In this paper, pulse rate variability and heart rate variability were extracted from patients with sleep apnea in different sleep stages. The statistical principle was used to compare and analyze, and it was demonstrated that PRV could replace HRV. The main work includes the following aspects: 1) accurate classification of sleep stages. The sleep stage was divided into rapid eye movement (REM) and non-rapid eye movement (NREMN), among which the non-REM stage was divided into sleep phase (N1), shallow sleep stage (N2) and deep sleep stage (N3). At different sleep stages, ECG and pulse signal fragments containing sleep apnea events. 2HRV and PRV were constructed respectively. The peak point of ECG signal and pulse signal is determined, and the peak point of R wave of QRS wave group is extracted by its central signal. The peak value of pulse signal is also selected in this paper. RR interval and PP interval time series were formed and preserved for statistical analysis of HRV and PRV. Aiming at extracting HRV and PRV indexes from RJR interval and PP interval time series, the differences and correlations of HRV and PRV indexes in different sleep stages were analyzed from time domain, frequency domain and nonlinearity by using the principle of statistics. The changes of HRV and PRV indexes with the deepening of sleep were studied.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN911.7;R766

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本文編號(hào)：1798704