本文關(guān)鍵詞：心率變異性非線性動力學(xué)分析的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：心率變異性(Heart Rate Variability,HRV)的研究可以幫助我們了解一些生理現(xiàn)象、疾病的病理生理機(jī)制。本論文研究以臨床應(yīng)用為目的,通過分析HRV信號的非線性特征,探討非線性動力學(xué)方法在研究心臟活動和診斷疾病中應(yīng)用的可行性和適用程度,希望為研究心臟活動和進(jìn)一步的早期臨床診斷疾病提供一些新的手段和方法。 本文采用MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫中正常心律、起搏心律、室性早搏心律和束支傳導(dǎo)阻滯心律、房室傳導(dǎo)阻滯等五組共18例心電數(shù)據(jù)(2000-3000點(diǎn))和一組健康的數(shù)據(jù)(2000點(diǎn)),在五組不同生理、病理?xiàng)l件下,用離散小波變換對心電信號進(jìn)行了濾波、重構(gòu)和分解,最后得到精度較高的RR間期即HRV信號。在總結(jié)和研究了非線性動力學(xué)的基本原理,特別是從時(shí)間序列HRV信號計(jì)算非線性動力學(xué)參數(shù)的基礎(chǔ)上,利用Pioncare截面、分形維數(shù)、Lyapunov指數(shù)和近似熵分析技術(shù),研究了HRV信號動力學(xué)系統(tǒng)和行為,得出一些有意義的結(jié)論。(1)利用pioncare截面、分形維數(shù)、lyapunov指數(shù)和近似熵,計(jì)算并分析了健康人的HRV信號,發(fā)現(xiàn)這些指標(biāo)為6.53、6.42、6.17、6.93和6.47(健康年輕人的分形維數(shù)),這表明HRV信號是一個(gè)混沌信號,用非線性動力學(xué)的方法分析HRV是行之有效的。(2)對五組不同病理狀況下數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)分析,結(jié)果表明:1)不同的病理狀況得到的參數(shù)值不同;2)病態(tài)的參數(shù)比正常的參數(shù)值要小;3)在相同病理?xiàng)l件下,參數(shù)顯著下降,說明人的病態(tài)更嚴(yán)重。表明這些指標(biāo)不但能夠區(qū)分正常人和病態(tài)人,而且還可以提供心臟活動信息,為臨床心臟疾病診斷提供新的信息。(3)從每種方法分析問題的執(zhí)行效率來看(本課題是在matlab軟件平臺上完成的):pioncrae截面分析的執(zhí)行效率是最高的;lyapunov指數(shù)執(zhí)行完一次的時(shí)間約是5～7分鐘;分形維數(shù)執(zhí)行時(shí)間稍慢一些;近似熵最慢。 HRV的非線性動力學(xué)參數(shù)是間接評價(jià)心臟自主神經(jīng)功能的有效指標(biāo),具有無創(chuàng)性、靈敏度高和可定量測量的優(yōu)點(diǎn),對于判斷自主身神經(jīng)在正常人和心血管和非心血管疾病中起重要作用,是一項(xiàng)十分有價(jià)值的手段,是預(yù)測冠心病、心肌梗死等嚴(yán)重心臟病預(yù)后的重要指標(biāo)。HRV的非線性動力學(xué)分析方法的應(yīng)用有著廣闊的臨床應(yīng)用和研究前景。
【關(guān)鍵詞】：心率變異性 非線性動力學(xué) 心電數(shù)據(jù)庫 混沌
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：R318.04
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 問題的提出及研究意義9-11
• 1.1.1 問題的提出9-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.3 本課題的研究目的和論文規(guī)劃15-16
• 1.3.1 本課題的研究目的15
• 1.3.2 論文規(guī)劃15-16
• 2 HRV生理學(xué)基礎(chǔ)及應(yīng)用16-20
• 2.1 心率與心率變異性16
• 2.2 自主神經(jīng)對心率的控制16-18
• 2.3 HRV的應(yīng)用18-20
• 2.3.1 HRV與心血管疾病18-19
• 2.3.2 HRV與其他疾病19
• 2.3.3 HRV與健康人群19-20
• 3 HRV的數(shù)據(jù)采集及傳統(tǒng)分析方法20-39
• 3.1 HRV數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)20-24
• 3.1.1 心電圖基礎(chǔ)20-23
• 3.1.2 選擇心電數(shù)據(jù)庫23-24
• 3.2 QRS波檢測算法24-34
• 3.2.1 QRS波檢測算法回顧24-27
• 3.2.2 小波變換檢測QRS波27-34
• 3.3 檢測結(jié)果與討論34-35
• 3.3.1 QRS波檢測結(jié)果34-35
• 3.3.2 QRS檢測討論35
• 3.4 HRV預(yù)處理及傳統(tǒng)算法分析指標(biāo)35-39
• 3.4.1 HRV預(yù)處理35-36
• 3.4.2 HRV時(shí)域分析指標(biāo)36-37
• 3.4.3 HRV頻域分析指標(biāo)37
• 3.4.4 影響HRV的因素37-38
• 3.4.5 HRV分析中存在的問題38-39
• 4 非線性動力學(xué)理論基礎(chǔ)及HRV非線性動力學(xué)分析39-57
• 4.1 非線性動力學(xué)理論基礎(chǔ)39-51
• 4.1.1 非線性與混沌的概念39-43
• 4.1.2 相空間重構(gòu)43-46
• 4.1.3 非線性動力學(xué)分析方法46-51
• 4.2 HRV非線性動力學(xué)分析51-57
• 4.2.1 心電信號中存在著非線性動力學(xué)特征51-52
• 4.2.2 HRV非線性動力學(xué)分析內(nèi)容52-57
• 5 算法驗(yàn)證與結(jié)果57-69
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與方法57-58
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果58-64
• 5.3 結(jié)果分析64-66
• 5.4 結(jié)果討論66-69
• 6 結(jié)論與展望69-71
• 6.1 主要結(jié)論69
• 6.2 后續(xù)研究工作中的展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-76
• 附: 在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄76-77

【引證文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王嬈芬;過程控制操作員生理信號分析及功能狀態(tài)建模[D];華東理工大學(xué);2012年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉雪興;遞增負(fù)荷運(yùn)動下競技健美操大學(xué)生運(yùn)動員心率變異性特征分析[D];江西師范大學(xué);2010年

2 秦攀攀;基于最小二乘支持向量機(jī)方法的復(fù)雜人機(jī)系統(tǒng)操作員功能狀態(tài)建模與預(yù)測[D];華東理工大學(xué);2011年

3 劉苗苗;駕駛疲勞腦電信號的非線性動力學(xué)分析[D];陜西師范大學(xué);2011年

4 朱麗花;具有最優(yōu)結(jié)構(gòu)的進(jìn)化模糊系統(tǒng)用于操作員功能狀態(tài)評估[D];華東理工大學(xué);2012年

5 謝俊;基于粒度計(jì)算的神經(jīng)模糊系統(tǒng)建模方法用于操作員功能狀態(tài)預(yù)測[D];華東理工大學(xué);2012年

6 劉敬擎;基于隱馬爾科夫模型的操作員功能狀態(tài)分類[D];華東理工大學(xué);2012年

7 朱莉;心電自動分析算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];南昌大學(xué);2007年

8 王晨;基于非線性時(shí)間序列的胎兒心電信號分析與提取[D];北京工業(yè)大學(xué);2009年

9 劉克欽;心率變異性與Lorenz圖分析研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2009年

10 張靖;基于公共數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的心電圖間期序列符號動力學(xué)分析[D];中國協(xié)和醫(yī)科大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：心率變異性非線性動力學(xué)分析的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：258260