心率变异性及其相关算法.pdf

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1、结题报告心率变异性及其相关算法的实现介绍了心率变异性的基本概念、临床研究意义和具体算法；利用MATLAB实现对心率变异性时域以及频域参数的计算；对计算结果做误差分析，并基于该分析对心率变异性的算法实现进行总结。目录1.概念介绍-----------------------------------------------------------------------------32.疾病诊查与研究意义-------------------------------------------------------

2、-----43.基本原理与具体算法------------------------------------------------------------53.1QRS波群提取的微分阈值法---------------------------------------------53.2时域参数的计算方法-----------------------------------------------------103.3频域参数的计算方法--------------------------------------

3、---------------114.计算结果与结果分析-----------------------------------------------------------124.1时域参数结果分析--------------------------------------------------------124.2频域参数结果分析--------------------------------------------------------135.算法总结------------------------

4、--------------------------------------------------156.附加功能--------------------------------------------------------------------------167.参考文献--------------------------------------------------------------------------16-2-【概念介绍】心率变异性（heartratevariability,HRV）是

5、指连续心跳间R-R间期的微小涨落。HRV反映了心脏交感神经和迷走神经活动的紧张性和均衡性，是一种检测自主神经性活动的非侵入性指标。近十年来的大量研究已充分肯定了自主神经活动与多种疾病有关系，特别是与某些心血管疾病的死亡率，尤其是猝死率有关。通过心电图（ECG）对心率的微小涨落的变换和处理来获得心血管系统、自主神经系统等有关信息的的信号分析过程即HRV分析，是近年来的研究热点之一。针对HRV的研究对心血管疾病的早期诊断、病中监护以及预后评估等都有重要的意义。目前HRV的分析方法主要有基于线性分析的时域分析、频域

6、分析和非线性分析这三类。其中时域分析法和频域分析法理论成熟、算法简单、各项指标意义明确，因此较广泛的应用于临床和医学实验中。然而，HRV的非线性分析仍然处于研究探索阶段，还没有实现临床应用。本报告主要针对HRV时域和频域算法的MATLAB实现。时域分析是通过计算一系列有关R-R间期的数理统计指标，来评价心率变异性的临床价值。常用的统计参数指标有均值（MEAN）、总体标准差（SDNN）、均值标准差（SDANN）和差值均方的平方根（r-MSSD）等。基于时域的分析方法，计算简单意义直观，易于为临床医生所接受，但是

7、它的灵敏度、特异性低，不能进一步区分心脏交感、迷走神经的张力及其均衡性的变化，因此在实际中还要结合频域的分析方法。频域分析是将连续正常的R-R间期进行基于FFT的经典谱估计或基于自回归AR模型的现代谱估计获得的功率谱密度，可以作为定量的指标来描述HRV信号的能量分布情况，它将各种生理因素作适当分离后进行分析，因而有较大的临床应用价值。常用的谱参数有VLF极低频段（0.0033~0.04Hz）的功率、LF低频段（0.04~0.15Hz）的功率、HF高频段（0.15~0.4Hz）的功率、TP信号总功率（VLF、L

8、F和HF的总和）。-3-【疾病诊查与研究意义】心率变异性的测定在以下疾病的诊查中具有一定的作用：1.检测冠心病病人猝死的发生。凡副交感神经张力降低的冠心病人，其心室颤动的阈值低，容易发生心脏性猝死，而且心肌梗塞后的死亡率也增高。2.了解副交感神经的受损情况。充血性心力衰竭患者植物神经机能普遍受损害而降低，但副交感神经受损更显著，可运用频域分析法进行监测。3.探讨高血压的始动机制。现已查明，原发性高血