乐鱼体育- 乐鱼体育官方网站- 世界杯指定平台LEYU SPORTSHRV分析在心衰诊断和新生儿疼痛检测中的应用研究pdf

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　　连续窦性心拍之间的时间间隔存在微小涨落，这种现象称为心率变异性（HEARTRATEVARIABILITY,HRV）。HRV蕴藏了丰富的生理和病理信息，是评估自主神经系统功能的一个重要标志。HRV分析在疾病诊断、情绪识别和脑力负荷评估等诸多领域有着广泛的应用。本文对HRV信号的获取、分析和应用中的一些相关问题进行了研究。论文的主要研究内容如下1提出了基于小波系数模极大值序列跃变点的R波检测策略，实现了连续小波变换对心电信号R波的检测。利用复MORLET小波与MEXICANHAT小波对心电信号进行连续小波变换后，小波系数模极大值对应R波峰值的特点，通过基于小波系数模极大值序列跃变点的R波检测策略，在上述两种小波系数的线性组合中检测R波，平均灵敏度为9937％，平均阳性预测率为9935％。2提出了基于CEEMD分解的RR间期序列去趋势方法。从心电信号中提取的RR间期序列是HRV分析的信息来源，并且是非均匀采样的。为了得到准确的HRV分析结果，需要在预处理阶段将RR间期序列中缓慢的趋势予以去除。平滑先验方法SMOOTHNESSPRIORAPPROACH，SPA目前使用最为广泛，但这一方法需要将非均匀采样的RR间期序列通过重采样转换为均匀采样序列。这一过程将产生噪声，并使信号的质量受到损害。为了解决这一问题，引入了经验模态分解EMPIRICALMODEDECOMPOSITION，EMD。将分解后的信号通过部分重构，去除其趋势成分。这一方法可直接用于非均匀采样信号的处理。此外，为了能够采用标准指标评价去趋势方法的性能，提出了一个RR间期序列模型。采用以分贝计的信噪比ISNR、均方误差EMS和百分比均方根误差DPRS评价RR间期序列的去趋势性能。结果表明，与SPA方法相比，基于互补整体EMD（COMPLEMENTARYENSEMBLEEMD，CEEMD）的去趋势方法能得到更高的ISNR，更低的EMS和DPRS，说明其具有更好的性能，并能由此得到更准确的HRV分析结果。3比较了心衰病人和健康人的HRV指标，并建立了基于相关指标的心衰诊断模型。采用时域、频域和非线名心衰病人的心电数据进行了短时HRV分析，从而建立了基于不同指标组合和线性判别分析LINEARDISCRIMINANTANALYSIS，LDA，及支持向量机SUPPORTVECTORMACHINE，SVM的心衰诊断模型。结果表明，基于RR间期均值RR、RR间期标准差SDNN、去趋势波动分析（DETRENDEDFLUCTUATIONANALYSIS，DFA）短期波动斜率Α1、DFA长期波动斜率Α2、近似熵APEN等5个指标和LDA的诊断模型诊断正确率可达到925％基于RR、SDNN、RR间期差值的均方根RMSSD、POINCARÉ分析短轴参数SD1、APEN等5个指标和SVM的模型诊断正确率可达到95％。HRV的相关指标可揭示心脏的动力学特征，并可用于心衰的诊断。4研究了足跟取血造成的疼痛暴露对新生儿自主神经系统的影响，并建立了基于HRV指标组合的新生儿疼痛检测模型。采用时域、频域和非线名新生儿疼痛暴露前后心电数据进行了短时HRV分析，并建立了基于不同指标组合和LDA，及SVM的疼痛检测模型。结果表明，基于APEN、递归图分析最大对角线长度LMAX确定性DET等3个指标和LDA的新生儿疼痛检测模型检测正确率达到7875％，基于RR、相邻两个RR间期对差值大于50MS的百分比PNN50、APEN、关联维D2、递归率REC等5个指标和SVM的模型检测正确率达到8375％。HRV的相关指标可反映新生儿自主神经系统对疼痛暴露的应答，相关指标的组合可用于新生儿疼痛检测。