一种心率变异性的预测度指标检测分析方法及仪器技术

本发明专利技术为一种心率变异性的预测度指标检测分析方法及仪器。本发明专利技术将预测度ＰＩ作为心率变异性的分析检测指标，其分析检测方法包括用动态心电仪器记录心电信号，在人工辅助下自动识别动态心电ＲＲ间期，构成时间序列ＲＲ↓［ｉ］，再运用记录的时间序列，给出非线性预测度ＰＩ的计算方法。本发明专利技术提出的检测指标能够较好地反应心率变化的动力学行为性和生理、病理特征，该指标区分能力强，显著性高，具有广泛的临床应用价值。（*该技术在2024年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种动态心电图中心率变异性预测度指标的检测分析方法以及测量仪器。
技术介绍
心率变异的临床指标是一种定量的、可重复应用的指标，它既是对窦性心律不齐的程度的定量指标，也是评价自主神经调节功能的重要定量指标。正确测定心率变异的种种指标，无论是对生理、病理研究，还是对临床的诊断和防治，都具有指导性的意义。特别对分析和观察交感神经和迷走神经的调控功能、对界定心肌梗死病人预后的危险因子、对糖尿病、阵发性心律失常、高血压病、睡眠呼吸暂停综合症等的诊断具有重要的临床应用价值。目前最为常用或者常见的方法是(1)线性的时域指标，主要包括检测动态心电全程心电RR间期的标准差SDNN、短程每5分钟间期的SDANN/SDANN的均值，相邻间期的参数SDSD/NN50/PNN90、微分/对数指数等；(2)线性的频域指标，主要包括短程(每5分钟)的总功率、极低频、低频、高频、低频高频正态以及低频高频比值；长程(24小时)的超低频、极低频、低频、高频以及对数坐标中的频谱的线性内插值斜率；(3)非线性分析方法，目前运用最多的是RR间期、RR间期差值的庞加莱(Poincaré)散点图，主要依靠肉眼直观图形特征来进行区分。对于现行时域、频域线性方法的进一步临床运用，其主要症结是难以准确刻画和分析心率变化——这一受到血流动力学，电生理及激素的变化及自主神经和中枢系统等多项因素影响的非常复杂的过程。所以现行的线性方法过于粗糙，对外界噪声干扰比较敏感，其数学模型并不符合心率调控系统本身是非线性系统的这一基本事实。对于现行的非线性散点图分析方法，主要还是凭借肉眼的观察和一些简单数值定量指标的分析，而这是远远不够的，也不十分符合心率变化这一高维非线性系统的基本事实。所以无论是现行的那一类方法，都有其显著的局限性，对心率变异性指标的临床运用和推广带来了阻碍。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种在动态心电图中更能客观反应心率变异过程和非线性特征的心率变异性检测分析方法，并提供一种相应于上述方法的原理清楚、结构简单的心率变异性非线性指标的检测仪器。本专利技术提出的动态心电图中心率变异性检测分析方法称为预测度PI(Predictability Index)检测方法，即把预测度PI作为心率变异性的分析检测指标。预测度PI的检测分析方法如下(1)利用动态心电仪器记录K小时心电信号ECG；(2)将采集的心电信号ECG在计算机中回放，其中考虑滤波、数字信号压缩等环节，从而显示K小时动态心电波形；(3)基于人工辅助下的自动识别动态心电RR间期，构成时间序列RRi＝{ri1，ri2，…，rij，…rin}，其中i＝1，2，…，K；(4)基于人工辅助下的自动识别动态心电R峰的跃度(以水平基线为准)，构成时间序列RLi＝{li1，li2，…，lij，…lin}，其中i＝1，2，…，K；(5)通过上述记录的时间序列，分析测量相应的心率变异性的非线性预测度PI的值。上述这种非线性预测度指标完全是基于建立合适的理论模型以及严格的计算方法。下面我们给出这种指标的相关模型和计算方法。我们将得到的每一小时的RR 间期时间序列RRi(i＝1，2，…，K)前后平均分成两段，即RRi＝LRRin/2∪TRRin/2，且每段中序列的次序保持不变。其中，LRRin/2作为指导段(Supervised-Part)用于构造非线性模型，而TRRin/2作为检测段(Test-Part)用于计算预测度，K是动态心电记录时间，K一般取值为20-32之间的自然数，通常取K＝24，为一昼夜。在充分考虑到动态心电RR间期时间序列中的非线性机制后，我们可以建立如下非线性映射(函数)关系ΦRRimLRRin/2Rm→R来刻画动态心电RR间期时间序列的前后迭代关系。其中，自变向量所属空间的维数m一般取值于10-50之间的自然数。为了构造这个多对一的非线性函数Φ，利用函数逼近原理，我们给出了如下算法，以期得到非线性函数Φ限制在动态心率间期时间序列LRRin/2上的近似表达式ξ。于是，我们首先假设近似表达式ξ具有如下的形式 其中，符号“°”表示函数的复合，对于任意j＝1，2，…，h，每个函数fj=(zj1,zj2,···zjmi),]]>特别地Z0p＝Xp，p＝1，2，…，m；而 zjk=f(Σp=1mj-1wjkpzj-1,p-δjk)·f(Σp=0mj-1wjkpzj-1,p)--(1.2)]]>k＝1，2，…，mj，j＝1，2，…，h，fh+1=f(Σp=1mhwh+1,1,pzhp-δh+1,1)·f(Σp=0whwh+1,1,pzhp),--(1.3)]]>其中，wjkp是权重系数，δjk为阈值系数，同样记为权重系数wjk0，常数-1记为常值输入zj-1，0；函数f是Sigmoid类函数，例如可以取作f(x)＝tanh(θx)，f(x)=11+e-θx,]]>θ是取值于区间(0，1]上的衰减参数。如果能够确定出权重系数wjkp的值，那么我们也就把近似函数ξ构造了出来。下面，我们将根据动态心电RR间期的时间序列LRRin/2给出确定权重系数Wjkp的一种方法，从而确定函数ξ的表达式，构建出非线性映射模型。(1)赋初值利用随机函数随机生成权重系数wjkp的初值(包括记为权重系数的阈值参数的初值)，衰减参数θ选为区间(0，1)上的实数；(2)以LRRin/2中的心电序列rip+1，rip+2，…，rp+m(p＝0，1，2，…n/2-m-1)作为函数ξ的m个自变量的初值输入，于是根据公式(1.1)、(1.2)与(1.3)，可以得到函数ξ的(n/2-m)个取值yp+m+1(p＝0，1，2，…n/2-m-1)；(3)计算如下误差函数Olderror=Σp=0n/2-m-1(yp+m+1-y*p+m+1)2,]]>其中y*p+m+1＝rip+m+1. (4)对于权重系数wjkp给定迭代增量Δwjkp，并且置w*jkp＝wjkp+Δwjkp，通过步骤(2)、(3)计算相应的函数ξ的(n/2-m)个取值以及误差函数，并记由此误差函数给出的值为Newerror；(5)如果Newerror＜Olderror，那么置wjkp＝w*jkp，Olderror＝Newerror，并到转向步骤(4)；否则转向步骤(6)；(6)置w*jkp＝wjkp-Δwjkp，通过步骤(2)、(3)计算相应的函数ξ的(n/2-m)个取值以及误差函数，并记由此误差函数给出的值为Newerror；(7)如果Newerror＜Olderror，那么先置wjkp＝w*jkp，Olderror＝Newerror。然后再转向步骤(4)；否则的话，直接转向步骤(4)；(8)经过多次的循环迭代，得到一族相对最优的{wjkp}。这样我们就可以构造函数Φ限制在动态心率间期时间序列LRRin/2上的近似表达式ξ。我们知道，心本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种心率变异性的预测度指标检测分析方法，其特征在于（１）利用动态心电仪器记录Ｋ小时心电信号ＥＣＧ；（２）将采集的心电信号ＥＣＧ在计算机中回放，显示Ｋ小时动态心电波形；（３）基于人工辅助下的自动识别动态心电ＲＲ间期，构成时间序列ＲＲ↓［ｉ］＝｛ｒｉ↓［１］，ｒｉ↓［２］，…，ｒｉ↓［ｊ］，…ｒｉ↓［ｎ］｝，ｉ＝１，２，…，Ｋ；（４）基于人工辅助下的自动识别动态心电Ｒ峰的跃度，构成时间序列ＲＬ↓［ｉ］＝｛ｌｉ↓［１］，ｌｉ↓［２］，…，ｌｉ↓［ｊ］，…ｌｉ↓［ｎ］｝，ｉ＝１，２，…，Ｋ；（５）通过上述记录的时间序列，分析测量相应的心率变异性的非线性预测度ＰＩ的值，这里Ｋ为动态心电记录时间，Ｋ取值为２０－３２之间的自然数。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：阮炯，蔡志杰，顾凡及，林伟，
申请(专利权)人：阮炯，蔡志杰，顾凡及，林伟，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]