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《中南大学》 2014年
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HRV分析在心衰诊断和新生儿疼痛检测中的应用研究

曾超  
【摘要】:摘要: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(Heart Rate Variability, 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Mexican-hat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99.37%,平均阳性预测率为99.35%。 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问期序列是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(Smoothness Prior Approach, 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(Empirical Mode Decomposition, 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(Complementary Ensemble EMD, 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、频域和非线性方法对40名健康人和40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(Linear Discriminant Analysis, LDA),及支持向量机(Support Vector Machine, 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(Detrended Fluctuation Analysis, 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92.5%;基于RR、SDNN、RR间期差值的均方根RMSSD、Poincare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、频域和非线性方法对40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78.75%,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83.75%。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。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:R722.1;R541.6

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 何欣,张永红,白净;基于小波变换模板的QRS检测方法[J];航天医学与医学工程;2003年06期
2 廖禹林,贾世纯,付真,赵玉,马茂儒,冯维;慢性充血性心力衰竭患者心率变异分析[J];临床心血管病杂志;1995年06期
3 刘少颖,卢继来,郝丽,胡广书;基于数学形态学和小波分解的QRS波群检测算法[J];清华大学学报(自然科学版);2004年06期
4 王济舟;陈俊琦;黄焕琳;岑曦;李雨捷;潘洪权;黄泳;Gustav Wik;;基于情绪对自主神经功能调节作用的恐怖音频对心率和心率变异性的影响研究[J];中国全科医学;2013年09期
5 曹细武,邓亲恺;心电图各波的频率分析[J];中国医学物理学杂志;2001年01期
6 王正伦,杨磊,丁嘉顺;心率变异性在脑力负荷评价中的应用[J];中华劳动卫生职业病杂志;2005年03期
7 ;An efficient method of addressing ectopic beats:new insight into data preprocessing of heart rate variability analysis[J];Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology);2011年12期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴亚楠;李鸿雁;王玉新;;第二松花江流域近75年降水量变化特征分析[J];安徽农业科学;2012年04期
2 桑更生;冯燕娴;石世强;汤风英;解霞;张隽;;雷米普利对原发性高血压患者心率变异性的影响[J];安徽医药;2008年05期
3 李鹏飞;张庆国;周晓飞;严力蛟;朱雅莉;;Morlet小波在铜陵降水序列分析中的应用[J];安徽农业大学学报;2011年04期
4 郑绍坤;郑坚;熊超;张军;;小波变换及AR模型谱估计在履带车辆振动信号处理中的应用[J];兵工自动化;2008年06期
5 高立新;殷海晨;张建宇;胥永刚;;第二代小波分析在轴承故障诊断中的应用[J];北京工业大学学报;2009年05期
6 黄民;刘秀丽;谢厚正;;高档数控机床刀具磨损故障监测方法及实验系统[J];北京信息科技大学学报(自然科学版);2012年01期
7 冀翔;夏洁;;基于短时傅里叶变换的飞控纵向频域等效拟配[J];北京航空航天大学学报;2011年07期
8 陈涛;徐小力;王少红;;基于小波包惩罚函数的烟机振动信号软阈值降噪[J];北京理工大学学报;2010年08期
9 刘宏;郭秀花;李坤成;孙延奎;姚新宇;梁志刚;;基于离散小波变换的JPEG 2000标准对肺部CT图像的无损压缩[J];北京生物医学工程;2008年04期
10 夏晨曦;杨军;李顺波;陈大勇;;最优小波包基算法在爆破振动信号去噪中的应用[J];爆破;2011年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘俊星;章新华;周波;李茂林;;新阈值及阈值函数的小波去噪研究[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
2 李洋;李双田;;小波图像去噪算法分析[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
3 杜鹏;孙智;;单自由度结构地震激励下瞬时均方根响应的小波变换估计[A];第18届全国结构工程学术会议论文集第Ⅲ册[C];2009年
4 江川;王炳和;陈玙;;基于小波降噪和频域积累的生命信号检测[A];2010’中国西部声学学术交流会论文集[C];2010年
5 任旭虎;綦耀光;宋珊珊;;傅立叶变换轮廓术中有效信息提取方法的研究[A];第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会(MCMI'2007)论文集(上册)[C];2007年
6 王江萍;鲍泽富;;小波变换在柴油发动机故障诊断中的应用[A];2006年石油装备学术研讨会论文集[C];2006年
7 龚敏;王林泓;龚卫国;杨利平;;基于DSP的心电检测及自诊断系统的设计[A];2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集(下册)[C];2009年
8 王文;夏耘;;基于小波变换的医学图像去噪[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
9 杜鹏英;任国海;江皓;姚立海;;心电QRS复合波检测方法研究[A];2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2009年
10 曹洪福;石立华;蔡建;邵哲;;基于小波变换的Lamb波混叠波包的区分方法[A];第八届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 彭俊;黄河水沙变化过程及其三角洲沉积环境演变[D];华东师范大学;2011年
2 杜健辉;基于旋转电弧传感的水下焊缝成形及自动跟踪的研究[D];华南理工大学;2011年
3 黄丹飞;基于生理信号关联分析的可组合多通道监护系统的研究[D];长春理工大学;2011年
4 孙懿;小波包多载波通信系统的符号定时同步与自适应均衡问题研究[D];天津大学;2010年
5 张景川;分布式光纤油气管道安全检测信号处理技术研究[D];天津大学;2010年
6 李孟麟;融合叶尖定时信号的旋转机械转子故障诊断技术研究[D];天津大学;2011年
7 韩文念;光纤环腔激光腔内吸收光谱气体传感技术的研究[D];天津大学;2012年
8 关山;基于声发射信号多特征分析与融合的刀具磨损分类与预测技术[D];吉林大学;2011年
9 石红;声纳图像处理关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
10 赵海滨;脑—机接口的特征提取和分类方法研究[D];东北大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陆英北,张增芳,蔡坤宝;基于小波变换的心电信号基线矫正方法[J];北京生物医学工程;2000年04期
2 姬军,董秀珍,王海滨,漆家学,王丹,张鹏;心电信号QRS波的识别算法及程序设计[J];北京生物医学工程;2001年02期
3 李增勇,焦昆,陈铭,杨渝书,王成焘;汽车驾驶员模拟精神负荷与心率变异性的相关性分析[J];北京生物医学工程;2002年03期
4 刘晓芳,叶志前;心率变异性的分析方法和应用[J];国外医学.生物医学工程分册;2001年01期
5 葛伟庆;;心电图学中的最小采样率[J];国外医学.生物医学工程分册;1996年02期
6 孙京霞,白延强,杨玉星;一种抑制心电信号50Hz工频干扰的改进Levkov方法[J];航天医学与医学工程;2000年03期
7 孙京霞,白延强;心率变异分析方法的研究进展[J];航天医学与医学工程;2001年03期
8 费小英,王培康;基于双向小波变换的心电图压缩算法[J];航天医学与医学工程;2002年02期
9 廖旺才,胡广书,杨福生,张利民;精神负荷对心率变异性影响的非线性动力学分析[J];航天医学与医学工程;1996年02期
10 王旭高;高国舁;;心电信号的频谱及应用[J];南京大学学报(自然科学版);1980年04期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈锦秀,叶天惠;新生儿疼痛的研究进展[J];中华护理杂志;2005年10期
2 徐春苗;吴瑶瑶;;新生儿疼痛干预措施的探讨[J];福建医药杂志;2008年02期
3 于果;周燕霞;候新琳;刘云峰;;缓解有创护理操作所致新生儿疼痛的方法研究[J];中国新生儿科杂志;2008年05期
4 王小永;魏艳;;新生儿疼痛的评价和管理[J];中国疼痛医学杂志;2012年08期
5 宏宇;重视新生儿疼痛的处理[J];中华医学信息导报;2002年20期
6 袁大华;新生儿疼痛的研究进展[J];中国当代儿科杂志;2003年04期
7 陶莉,周伟,陈克正;新生儿疼痛[J];中华围产医学杂志;2004年02期
8 徐东娟,王克芳;新生儿疼痛的评估工具[J];中华护理杂志;2005年10期
9 周欣;江泽熙;;新生儿疼痛反应的诊断与治疗[J];继续医学教育;2006年18期
10 王晓东;罗先琼;;新生儿疼痛的管理[J];国际护理学杂志;2006年09期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 孙里;;新生儿疼痛的观察和护理[A];全国儿科护理学术交流暨专题讲座会议论文汇编[C];2002年
2 陈锦秀;叶天惠;罗薇;秦秀丽;;新生儿疼痛[A];全国儿科护理学术交流暨专题讲座会议论文汇编[C];2005年
3 赵磊;;新生儿疼痛管理[A];河南省妇产科护理风险管理研讨班暨学术会议论文集[C];2008年
4 徐月静;;新生儿疼痛的观察和护理[A];全国儿科护理学术交流会议论文汇编[C];2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 袁显文;新生儿疼痛评估及其干预措施探讨[D];青岛大学;2006年
2 王松;非药物干预缓解侵入性护理操作所致新生儿疼痛效果的系统评价[D];宁夏医科大学;2011年
3 高海霞;袋鼠式护理对足月新生儿疼痛干预的效果研究[D];中国协和医科大学;2008年
4 刘淼;知信行教育模式在新生儿疼痛评估与干预教育中的应用[D];山东大学;2014年
5 谈晓轶;非药物性止痛措施缓解新生儿疼痛的研究[D];南京医科大学;2009年
6 王欣;不同吸吮物缓解早产儿静脉穿刺疼痛效果的研究[D];吉林大学;2013年
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