發(fā)布時間：2020-05-29 20:08

【摘要】：心臟是一個重要的人體器官,而心率則是用來檢測、判別人體是否健康的重要的指標。醫(yī)學上,可以采用心電信號來診斷心臟或者其他器官的疾病。心電信號中蘊藏大量的心率節(jié)律的動態(tài)學信息,它是由自主神經(jīng)系統(tǒng)對竇房結的自律性的調節(jié)所產(chǎn)生,是心血管系統(tǒng)正常進行穩(wěn)態(tài)調節(jié)下的重要機制。心臟疾病一直是醫(yī)療診斷的研究熱點,其中心肌缺血是冠心病的一個顯著的病癥,而且嚴重的心肌缺血很可能導致心肌梗死。心肌缺血能造成心臟的交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)異常變化的發(fā)生,該種異常的變化將引發(fā)心率節(jié)律也發(fā)生巨大變化。心肌缺血是一個關于心臟方面疾病的重要病癥,它可以導致心跳周期中ST段的偏移,但單純心率變化也可以引起ST段偏移,因此準確快速的判別造成ST段偏移的原因,在臨床醫(yī)學上有重要的意義。本文在聯(lián)合熵的基礎上,對聯(lián)合熵的替代序列進行變化,通過對兩組不同原因引起的ST段偏移的時間序列數(shù)據(jù)進行特征提取和研究分析,將造成ST段偏移的原因區(qū)別開來,為可臨床診療提供可靠的評價指標。另外,心肺耦合關系研究也是國內外眾多學者的研究熱點,在多個疾病的臨床檢測和治療中發(fā)揮重要作用。用聯(lián)合熵單一的分析心電信號或者呼吸信號,研究結果的準確性和穩(wěn)定性會受到序列非穩(wěn)性的嚴重影響。本文在原有聯(lián)合熵的研究基礎上,通過對20位志愿者在基礎狀態(tài)和音樂狀態(tài)下的心電圖信號和呼吸信號進行耦合分析,得到心血管循環(huán)系統(tǒng)和呼吸系統(tǒng)之間的耦合作用狀態(tài),能呈現(xiàn)出音樂對人體心肺耦合關系的調制作用。本文主要在聯(lián)合熵的基礎上對心電信號和心肺耦合作用進行了研究探討,主要創(chuàng)新點以及研究結論如下:(1)為了清晰判別出造成ST段偏移的不同原因的樣本個體,本文分別用聯(lián)合熵和改變替代序列的聯(lián)合熵計算結果,提取并分析心電信號序列的特征,來判別造成ST段偏移的原因,實驗結果發(fā)現(xiàn),本文提出的改變替代序列的聯(lián)合熵的結果更能明顯、精準的識別造成ST段偏移的原因。(2)將替代序列從自身樣本數(shù)據(jù)組抽取的樣本序列變?yōu)橐唤M健康年輕人的HRV信號序列,分別將健康年輕人的HRV信號序列和該健康年輕人的HRV信號序列去線性后作為替代序列應用到聯(lián)合熵的計算中,結果發(fā)現(xiàn)替代序列為健康年輕人的HRV信號序列時,替代序列中的線性成分不影響評估的結果。(3)分別將健康年輕人的HRV信號序列和該健康年輕人的HRV信號序列去線性后作為替代序列的聯(lián)合熵應用在針灸前和針灸中樣本的HRV信號檢驗判別中,識別了這兩種生理狀態(tài),為探索針灸治療和其他方式的心臟疾病的診療提供了可靠的評價指標。(4)本文應用經(jīng)驗模態(tài)分解法將心電圖信號進行分解后,再進一步運用聯(lián)合熵與呼吸信號進行耦合計算,發(fā)現(xiàn)心肺耦合關系研究中的聯(lián)合熵在不同的心電圖分量下對應相同的趨勢,并且實驗結果表明,在經(jīng)驗模態(tài)分解下的聯(lián)合熵能夠得到顯著的耦合作用和區(qū)分效果,能更敏銳、精準地捕捉信號中的動態(tài)信息的變化,從而有效的反映出音樂對人體心肺耦合關系的調制作用,可為以后進一步的耦合關系的研究和臨床醫(yī)學的應用提供一份更有價值的參考。
【圖文】：

圖２－１心臟系統(tǒng)傳導剖面圖逡逑Ｆｉｇ．２－１．邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｆｉｌｅ邋ｏｆ邋ｃａｒｄｉａｃ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑以心臟為中心的人體重要組成部分，的動作電位。竇房（ＳＡ）結發(fā)出興達心房，再快速地進入室房（ＡＶ）氏（Ｈｉｓ）束和其束支的另外一個傳應，從而使整個心臟進入興奮狀態(tài)。逡逑縮、舒張下，血液以一定的方向在將氧氣、營養(yǎng)等物質運輸送達身體物送達皮膚、肺和腎臟等器官或組所產(chǎn)生的體表電位差被的記錄，是９逡逑

定的幾個位置。多導聯(lián)的ＥＣＧ雖然每支導聯(lián)所記錄的ＥＣＧ信號有所不同，，但是逡逑這樣通過多角度、多方向記錄下的都是一組由特征波群和過渡期構成的波形。如逡逑下圖２－２所示，一個正常的心跳的周期一般包括以下幾個部分：逡逑Ｉ＊邋ｉｆｅｉ＊邋ｓ邋0邐１｜逡逑圖２－２正常心電圖波形逡逑Ｆｉｇ．２－２．邋Ｎｏｒｍａｌ邋ＥＣＧ邋Ｗａｖｅ逡逑Ｐ波（Ｐ邋Ｗａｖｅ）：邋—段低幅值呈半圓形的反映體表電位變化的波，存在于一個逡逑心電圖周期的起始階段，代表的是左、右心房在去極化的情況，說明竇房結是心逡逑臟興奮傳遞路徑的起點。其跨度不寬于０．１１ｓ，幅度一般不高于０．２５ｍｖ。逡逑ＱＲＳ波群（ＱＲＳ邋Ｃｏｍｐｌｅｘ）：—組陡峭尖銳的窄波，由“Ｑ”波、“Ｒ”波和“Ｓ”逡逑波一起組成，反映左、右心室除極情況，總共經(jīng)歷時長小于０．１０ｓ。逡逑Ｔ波（ＴＷａｖｅ）：邋—段緊跟在Ｓ波后的低鈍且寬的波，表示心室復極化過程的逡逑電激動情況。在正常情況下，其幅度一般會高于Ｒ波的１／１０。逡逑Ｕ波（ＵＷａｖｅ）：邋—段還正在被討論的波
【學位授予單位】：陜西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;R540.4

【參考文獻】

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2 楊靜;劉鳴;;動態(tài)心電圖導聯(lián)系統(tǒng)的前世今生[J];實用心電學雜志;2017年04期

3 樊蕾;;心肺耦合分析技術的臨床應用與研究進展[J];世界睡眠醫(yī)學雜志;2017年03期

4 陳偉偉;高潤霖;劉力生;朱曼璐;王文;王擁軍;吳兆蘇;李惠君;顧東風;楊躍進;鄭哲;蔣立新;胡盛壽;;《中國心血管病報告2015》概要[J];中國循環(huán)雜志;2016年06期

5 馬彥;孫書臣;Chung-Kang Peng;;心肺耦合分析:基于心電的睡眠分析方法[J];世界睡眠醫(yī)學雜志;2015年04期

6 劉冬冬;張玲;楊曉文;張博;武文芳;;基于經(jīng)驗模式分解的心肺耦合技術在睡眠分析中的應用[J];中國醫(yī)療設備;2015年06期

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9 沈椺;王俊;;基于符號相對熵的心電信號時間不可逆性分析[J];物理學報;2011年11期

10 王俊;王春龍;;心電病理信號的去趨勢波動分析[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2011年03期

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1 柴曉珂;心肺耦合分析研究[D];中國人民解放軍醫(yī)學院;2015年

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3 歐莉君;超聲波穴位刺激治療冠心病心絞痛的臨床研究[D];廣州中醫(yī)藥大學;2010年

本文編號：2687431