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RR间期缺失数据插值及心率变异分析

作　者: 戴雪梅
导　师: 张佃中
学　校: 中南大学
专　业: 应用数学
关键词: HRV 混沌 Bootstrap 近似熵样本熵
分类号: R54
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 22次
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内容摘要

完整的RR间期序列不但反映心率变异的状况,还可以准确预测、及时诊断一些常见的心血管疾病。在实际的信号测量中,心电信号瞬间发生突变或出现残缺,导致信号出现误差的情况经常存在。因此,对残缺的RR间期进行模拟插值处理并进行HRV分析具有重要的意义。本文提出了一种用logistic混沌序列对RR间期缺失数据插补的新方法,并与几种常规插值方法进行了比较和分析。采用年老组和年轻组各13名健康受试者的完整RR间期序列为实验数据,随机除去部分连续数据段,构造模拟的数据缺失序列,然后分别以线性插值、样条插值、Bootstrap法以及logistic混沌序列法得到插值序列。以RR序列的MEAN、SDANN、RMSSD以及近似熵和样本熵为分析指标,分别计算出插值序列和原始序列的五个分析指标进行研究。在同一年龄组,同一缺失率(20%)下,对13名个体的四种不同的插值RR序列进行计算分析。结果表明：采用混沌序列法和Bootstrap法得到插值序列的近似熵、样本熵与原始序列无明显差异(p>0.4),而线性插值和样条插值序列与原始序列有明显差异(p<<0.05)。在不同的缺失率(1%-20%)下,采用类似方法计算其它指标,绘出了每个指标t检验p值的结果对照图。经过心率变异的多指标分析,得出结论：混沌序列插值方法、随机模拟方法插值方法的模拟插值效果优于线性插值和样条插值法。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 课题背景  8
  1.2 研究意义和课题进展  8-10
  1.3 ECG与RR间期信号  10-11
  1.4 论文的主要内容及相关研究  11-13
2 完整RR序列的心率变异分析方法  13-26
  2.1 HRV概述  13
  2.2 HRV的线性时域分析的介绍和定义  13-14
  2.3 HRV的非线性分析  14-18
    2.3.1 近似熵和样本熵的介绍和定义  15-17
    2.3.2 Poincare散点图的介绍  17-18
  2.4 小波分析理论与奇异值检测  18-21
    2.4.1 小波分析理论  18
    2.4.2 小波分析在检测奇异值中的应用  18-21
  2.5 数据的来源及预处理  21-22
  2.6 完整RR序列的HRV分析  22-26
    2.6.1 HRV的各指标结果分析  22-23
    2.6.2 HRV的几何图形分析  23-25
    2.6.3 结论  25-26
3 含缺失数据的RR间期的统计模拟方法理论  26-36
  3.1 概述  26-27
  3.2 两种统计模拟方法的理论介绍  27-36
    3.2.1 Monte Carlo方法  27-28
    3.2.2 Bootstrap方法  28-31
    3.2.3 两种统计方法模拟结果的比较  31-36
4 RR间期缺失数据的插值方法探讨  36-48
  4.1 RR间期缺失数据的模拟产生  36
  4.2 Logistic混沌序列插值介绍  36-40
    4.2.1 混沌的发展和意义  36-37
    4.2.2 Logistic混沌序列介绍  37-38
    4.2.3 RR序列混沌性的简单验证  38-40
  4.3 RR间期缺失数据的不同函数插值模拟理论  40-41
  4.4 HRV的模拟指标结果及分析  41-48
    4.4.1 模拟信号的HRV熵指标的具体分析  41-42
    4.4.2 不同插值法的模拟结果分析及比较  42-48
5 总结和展望  48-50
  5.1 本文工作的总结  48
  5.2 进一步的工作展望  48-50
参考文献  50-55
攻读硕士期间主要的研究成果  55-56
致谢  56

RR间期缺失数据插值及心率变异分析

内容摘要

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