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基于rr间期的非线性特征预测房颤终止

中国生物医学工程学报 2008年第2期27卷 213-217,254页

作者：孙荣荣汪源源复旦大学电子工程系上海200433

识别和描述房颤有可能自发终止或持续,不仅可以更好地了解心律不齐终止的机制,还可以更有效地治疗持续房颤。本研究从两种非线性分析的角度提取房颤信号rr间期的特征,并预测房颤是否能自发终止。一是计算心电信号rr间期序列的Lempel-Zi... 详细信息

识别和描述房颤有可能自发终止或持续,不仅可以更好地了解心律不齐终止的机制,还可以更有效地治疗持续房颤。本研究从两种非线性分析的角度提取房颤信号rr间期的特征,并预测房颤是否能自发终止。一是计算心电信号rr间期序列的Lempel-Ziv复杂度,二是基于符号动力学将rr间期序列转换成符号串,对符号串编码得到符号码,计算各符号码的发生概率,取符号码110的发生概率和符号码发生概率的香农熵作为rr间期序列的特征参数。基于从rr间期提取的上述三个非线性参数,建立模糊分类器来预测房颤是否能终止。实验研究了一个由Holter心电信号组成的房颤数据库,它包括一个训练集和两个测试集(A和B)。结果表明:本方法可正确分类90%的测试集A和80%的测试集B,和以前方法相比,预测房颤终止的准确率提高了约10%。可见,本方法对Holter心电信号预测房颤的自发终止是有效的。

关键词：房颤终止预测 rr间期非线性分析

QT间期对rr间期变化的响应及HRV与QTV的关联性分析

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中国生物医学工程学报 2013年第1期32卷 93-98页

作者：朱逸杨啸林彭屹中国医学科学院基础医学研究所北京协和医学院基础学院北京100005

体表心电图作为无创和连续的监测手段,在心脏安全评测方面具有重要而不可替代的位置。心电图中的间期时间序列包含着重要信息,其中以反映心动周期的rr间期序列,以及以QT间期为代表的反映心室复极化时程的间期序列,在临床上最为基础,相... 详细信息

体表心电图作为无创和连续的监测手段,在心脏安全评测方面具有重要而不可替代的位置。心电图中的间期时间序列包含着重要信息,其中以反映心动周期的rr间期序列,以及以QT间期为代表的反映心室复极化时程的间期序列,在临床上最为基础,相关的研究具有更为重要的意义。文中从应用基础研究的角度,就QT间期对于rr间期变化的响应,以及心率变异性(HRV)和QT间期变异性(QTV)关联性分析,分别介绍了其分析方法和研究进展,并且展望了可能的应用前景。

关键词： QT间期 rr间期适应性心脏自主神经

rr间期不齐的室上性心动过速六例发生机制分析

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中国全科医学 2013年第26期16卷 3133-3134页

作者：王建勇陈元禄陈庆华李翠韩丽英徐薇泰达国际心血管病医院电生理科天津市300457

目的探讨rr间期不齐的室上性心动过速的发生机制。方法分析来我院就诊的6例rr间期不齐的室上性心动过速患者的心电图及其发生机制。结果 3例确诊为房室结折返性心动过速,3例确诊为房室折返性心动过速。发生rr间期不齐室上性心动过速的... 详细信息

目的探讨rr间期不齐的室上性心动过速的发生机制。方法分析来我院就诊的6例rr间期不齐的室上性心动过速患者的心电图及其发生机制。结果 3例确诊为房室结折返性心动过速,3例确诊为房室折返性心动过速。发生rr间期不齐室上性心动过速的原因分别为:患者1和患者2受折返环路组织不应期的影响;患者3和患者4是由于折返环路发生改变;患者5是由于窦性心律干扰了折返激动;患者6是由于折返环路以下的双侧束支发生了传导阻滞。结论心动过速时组织不应期的影响,折返环路的改变,折返环路内、外心律的变化,折返环路以下部位传导的异常等均可导致rr不齐的发生。

关键词：心动过速,室上性心动过速,房室结折返性心动过速,折返性 rr间期经食管心房调搏

心电三维rr间期散点图的构建及其与临床疾病的关联

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中国循环杂志 2018年第5期33卷 469-472页

作者：温川雪毕志升李洪锋广州医科大学信息技术教研室广东省广州市511436

目的:绘制和分析不同疾病的心电三维rr间期散点图,寻找图形特征与疾病的关联。方法:使用PhysioBank网站提供的心电数据,以正常窦性心律、心律失常、心房颤动、心脏性猝死、慢性心力衰竭为例,使用MATLAB平台编程和Kmeans聚类算法,绘制和... 详细信息

目的:绘制和分析不同疾病的心电三维rr间期散点图,寻找图形特征与疾病的关联。方法:使用PhysioBank网站提供的心电数据,以正常窦性心律、心律失常、心房颤动、心脏性猝死、慢性心力衰竭为例,使用MATLAB平台编程和Kmeans聚类算法,绘制和分析三维rr间期散点图。结果:正常窦性心律、心律失常、心房颤动、心脏性猝死、慢性心力衰竭的三维rr间期散点图都收敛成若干个分类,均具有终极、稳定和吸引的特性。但不同的病例在聚类个数、每类的聚集程度、分布范围等方面均有显著差异。结论:不同疾病的三维rr间期散点图均呈现多分布,可以划分出多个类,有着不同的分布特点。三维rr间期散点图可以清晰地看到二维散点图重叠的部分,能更准确地区分不同的疾病,有着丰富的参数待研究。

关键词：三维 rr间期散点图聚类

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基于心电长时rr间期序列的心房颤动检测

中国医学物理学杂志 2023年第8期40卷 1009-1015页

作者：方东申叶琪瑶石少波刘涛李立武汉大学电子信息学院湖北武汉430072 武汉大学人民医院湖北武汉430060

为解决当前深度学习模型进行心房颤动检测泛化能力差的问题,提出了一种基于长时rr间期的心房颤动检测算法。基于心电信号的一维时序特性以及心房颤动的特殊rr间期,设计了CNN与LSTM结合的深度学习模型,深度挖掘长时rr序列的时间与空间特... 详细信息

为解决当前深度学习模型进行心房颤动检测泛化能力差的问题,提出了一种基于长时rr间期的心房颤动检测算法。基于心电信号的一维时序特性以及心房颤动的特殊rr间期,设计了CNN与LSTM结合的深度学习模型,深度挖掘长时rr序列的时间与空间特征,使得它能够在未知数据集上取得良好的结果。使用MIT-BIH心房颤动数据集的全部可用样本划分训练、验证与盲法测试集(3名个体)。通过10倍交叉验证后在盲法测试集上的准确率为99.11%、敏感性为98.86%、特异性为99.47%、阳性预测率为99.62%、F1分数为99.24%。模型与现有方法进行了对比,证实所提模型用于心房颤动检测的可行性,能够有效识别出未知数据集的心房颤动病例,泛化能力强。

关键词：深度学习心房颤动心电信号 rr间期卷积神经网络长短时记忆网络

基于长短期记忆网络和梯度提升的高血压患者rr间期时间序列预测方法

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中国医疗器械杂志 2024年第4期48卷 392-395页

作者：喻文杰陈宏文齐宏亮潘智林李翰威胡德斌南方医科大学生物医学工程学院广州市510515 南方医科大学南方医院广州市510515

目的对高血压患者的rr间期进行预测,帮助临床医生对患者心脏状况进行分析和预警。方法以8位患者数据为样本,通过长短期记忆网络(LSTM)和梯度提升树(XGBoost)分别对患者的rr间期进行预测,将2个模型的预测结果通过方差倒数法进行组合,... 详细信息

目的对高血压患者的rr间期进行预测,帮助临床医生对患者心脏状况进行分析和预警。方法以8位患者数据为样本,通过长短期记忆网络(LSTM)和梯度提升树(XGBoost)分别对患者的rr间期进行预测,将2个模型的预测结果通过方差倒数法进行组合,克服单一模型预测的劣势。结果提出的组合模型相较于单一模型在8位患者rr间期的预测上具有不同程度的改善效果。结论 LSTM-XGBoost模型为高血压患者rr间期预测提供了方法,具有一定的临床价值。

关键词： rr间期长短期记忆网络梯度提升时序预测高血压

动态心电图rr间期的Lyapunov指数谱

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浙江大学学报（自然科学版） 1999年第6期33卷 654-659页

作者：张辉葛霁光杨明静浙江大学生物科学技术系浙江杭州310027 浙江大学生命科学与医学工程系浙江杭州310027

非线性动力学以复杂动力系统为研究对象，心脏是最为复杂的动力系统之一，心电图中ＲＲ间期序列反应了心脏活动的重要信息，是诊断疾病的重要依据．Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱是处理复杂系统中非线性信息的重要方法，它可以反映复杂系... 详细信息

非线性动力学以复杂动力系统为研究对象，心脏是最为复杂的动力系统之一，心电图中ＲＲ间期序列反应了心脏活动的重要信息，是诊断疾病的重要依据．Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱是处理复杂系统中非线性信息的重要方法，它可以反映复杂系统多项重要的特性．本文介绍了计算Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱的方法，利用ＭＩＴ－ＢＩＨ心电数据库，计算了其中正常心律、起搏心律、室性失常心律和束支传导阻滞心律四组共２４例心电图数据中ＲＲ间期序列的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱，提出了收敛发散比的定义，并以此来衡量系统整体特性．研究结果表明，正常心律和异常心律以及这三种异常心律之间，ＲＲ间期的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱和收敛发散比是有差异的，显示了这四种状态下心脏的不同动力学特征．为研究心脏的活动状态和进一步临床应用于心脏疾病的早期诊断提供帮助．

关键词： rr间期心电图李雅普诺夫指数早期诊断

房颤患者动态心电图的rr间期表现及其临床回顾性研究

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房颤患者动态心电图的RR间期表现及其临床回顾性研究

作者：杨光延边大学

学位级别：硕士

目的：对心房颤动（简称房颤）患者动态心电图rr间期的表现及其临床资料进行回顾性研究，分析房颤时rr间期的特点、分布、影响因素及转归，为临床治疗房颤提供理论依据。方法：对2000.12～2002.12期间296例接受Holter心电监测的住院及... 详细信息

目的：对心房颤动（简称房颤）患者动态心电图rr间期的表现及其临床资料进行回顾性研究，分析房颤时rr间期的特点、分布、影响因素及转归，为临床治疗房颤提供理论依据。方法：对2000.12～2002.12期间296例接受Holter心电监测的住院及门诊房颤患者进行动态心电图回放分析，并对其人口统计学特征、基础心脏疾病、超声心动图、抗心律失常药物应用及1年的随访结果等情况进行临床回顾。记录最长、最短rr间期及发生时间、逐个记录rr≥1.5s发生时间、个数及24小时的心搏总数、平均心率、最高与最低心率及发生时间。分别比较在rr≥1.5s组和rrrr≥3.0s组和rrrr间期的临床影响因素。结果： 296例房颤患者中男性163例（55.1％），女性133例（44.9％），高血压 185例（62.5％），冠心病96例（32.4％），风湿性瓣膜病52例(16.2%)，既往有脑卒中病史54例（18.2％），2型糖尿病48例（15.5％）。在Holter中共记录到217例（64.23％）出现rr间期≥1.5s，rr间期≥1.5s共有106343次，其中有148例（50％）rr间期在2～3s之间，有23例（7.77％）rr间期≥3.0s以上。长rr间期在23：00～5：00有一分布高峰。rr间期≥1.5s（217例，73.3％）和rr间期rr间期≥1.5s组中应用地高辛多于rr间期rr间期≥3.0s 和rr间期rr间期rr间期1.5～3.0s组15例（83.3％），rr间期≥3.0s组没有死亡病例，有无长rr间期两组

关键词：心房颤动 rr间期动态心电图

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心电rr间期谱用于社交焦虑情感识别的研究

心电RR间期谱用于社交焦虑情感识别的研究

作者：黄文金西南大学

学位级别：硕士

社交焦虑是指在真实或想象的社交场景中,个体主观认为他人会对自己作出无法避免的负面评价,进而产生过激的负面认知和负面情感。如何有效的识别社交焦虑状态、判断社交焦虑程度,对于改善个体身心健康是一项有意义的研究。本文通过提取3... 详细信息

社交焦虑是指在真实或想象的社交场景中,个体主观认为他人会对自己作出无法避免的负面评价,进而产生过激的负面认知和负面情感。如何有效的识别社交焦虑状态、判断社交焦虑程度,对于改善个体身心健康是一项有意义的研究。本文通过提取30个被试在公共演讲各个状态下的rr间期谱的涨落特征,探究了涨落特征与社交焦虑情感之间的内在机制。公共演讲焦虑是社交焦虑最具代表性的一个亚型。论文首先通过安排包含一个实验组和两个对照组的实验,获取了被试在公共演讲四个状态下的心电生理信号,分别为平静基线状态、演讲准备状态、无观众公共演讲状态和有观众公共演讲状态。其次,将心电生理信号的R波顶点视为是在一个时间维度{ti}上的分形随机点过程,通过自动定位和手动编辑R点,形成rr间期;运用放大{ti}心跳谱的数学模型使rr间期的平均邻间距一致,使之形成标准的rr间期谱,并使之能用能谱能级涨落统计的特征量度方法——邻间距分布进行分析。然后,通过构建能谱邻间距分布两极限（Poisson分布与Wigner分布）模型的“内插”模型——Brody分布模型,对rr间期谱的邻间距分布进行近似拟合;通过控制拟合的残差平方和与拟合精度,确定了rr间期谱邻间距分布的能级斥力参数α。最后,通过比较实验组和对照组四个状态下的α数值的值域特征,探讨了能级斥力参数α与社交焦虑情感的内在机制。实验结果表明,平静基线状态与演讲准备状态下的α值存在显著差异;连续两个平静基线状态的α值不存在显著差异;将平静基线状态与演讲准备状态作为实验组,连续两个平静基线状态作为对照组,发现实验组α值的显著差异是由于被试的社交焦虑情感导致的。有观众公共演讲状态较无观众公共演讲状态的α值也存在显著差异。同时将α作为一个特征对有无社交焦虑情感进行二分类识别,可以达到95%的识别率,且与其它特征相比,α的Gini重要度量级达到了最高。证明了能级斥力参数α可以作为衡量有无社交焦虑情感的有效指标。进一步通过被试的GUI自我评价得分来量化各状态的社交焦虑程度,证明可以通过比较α数值的大小来判断社交焦虑程度的高低。

关键词： rr间期能谱统计社交焦虑情感识别