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摘要:利用AR模型谱估计法对三种心动周期序列和同步的呼吸信号进行频谱分析,比较了三种心动周期序列用来分析心率变异性的异同,结果显示dRR(the difference between adjacent RR intervals)序列的功率谱主要表征了心率变异的HF,且改变呼吸条件时其HF/LF值比较敏感,RR序列对心率变异的LF和HF都有很好的反映,rRR(the remained RR sequence with the mean RR value removed)序列也反映了心率变异的LF和HF,但其LF不是很准确.
摘要:呼吸是心率变异性(HRV)的一个重要影响因素.简要介绍了呼吸影响HRV的机制,综述了呼吸频率、呼吸深度和呼吸模式对HRV各种参数的影响,以及病理条件下呼吸对HRV影响的变化.指出了用HRV判断心脏生理状态应考虑到呼吸的影响.
摘要:目的研究用小波变换去除心电图信号中呼吸信号的方法.方法采用db4小波对采样频率为200 Hz的心电图信号作离散小波变换的多层分解,并与呼吸信号的频率成分比较,发现呼吸信号分布在心电图信号分解后第8、9、10层细节中,去除这些成分和高频干扰,对剩下的分量重构.结果比较成功地纠正了心电信号的基线,去除了低频呼吸信号的干扰.结论小波变换的方法能够去除心电信号中的呼吸信号干扰.
[硕士论文] 刘雪红
生物物理学 南开大学 2005(学位年度)
摘要:逐次心跳间的微小涨落称为心率变异性,心率变异性分析已成为近几年来心电图分析的热点之一。对心率变异性的研究提示,变异性是心血管系统生理活动中的普遍现象。心率变异性是衡量自主神经系统平衡状态的重要指标。而心率变异性受很多因素的影响,其中呼吸就是一个很重要的影响因素,本文通过心电图RR、dRR(ThedifferencebetweenadjacentRRintervals)和rRR(TheremainedRRsequencewiththemeanRRvalueremoved)序列就呼吸对心率变异性的影响进行了时域、频域和非线性动力学分析研究,具体归纳如下: 1.研究了呼吸幅度、呼吸频率改变时dRR、RR序列时域指标的变化:当呼吸频率降低且呼吸幅度增大时,dRR的最大值和最小值向两边扩展,即最大值增大,最小值减小。RR的最大值和最小值亦向两边扩展,RR序列平均值变小,标准差和三角指数都变大。 2.研究了呼吸幅度、呼吸频率改变时dRR、RR序列频域指标的变化:呼吸对心率变异性的影响体现在dRR、rRR和RR序列频谱上的HF。当呼吸频率降低且呼吸幅度增大时,dRR和RR序列的HF、HFnu增大,LF/HF减小。当呼吸频率不变呼吸幅度略微增大时,dRR和RR序列的HF增大。 3.研究了呼吸幅度、呼吸频率改变时dRR、RR序列非线性动力学指标的变化:当呼吸频率降低且呼吸幅度增大时,dRR序列的复杂度变小,非趋势波动分析尺度指数增大;RR序列的复杂度和近似熵变小,矢量长度指数增大。当呼吸频率不变呼吸幅度略微增加时,dRR序列的复杂度变小,非趋势波动分析尺度指数变小;RR序列的复杂度和近似熵变大,矢量长度指数变小。 4.通过将吸气和呼气对心率的不同影响考虑到心电信号中去,首次提出了呼吸对心率变异性影响的数学模型,该模型很好地模拟了心动周期的变异,在时域、频域和非线性分析方面都与实验结果很吻合。改变呼吸幅度时,心率变异性的时域、频域和非线性参数的改变也大多与实验一致。这些模拟结果说明了呼吸对心率变异性的影响很可能是通过该模型的方式起作用的,这为临床上准确评价呼吸对心率变异性的影响提供了基础,为更准确地利用心率变异性诊断心血管疾病提供了可能。
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