心率变异性及其相关算法.pdf

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。 - 2 - 目 录 1. 概念介绍 - 3 2. 疾病诊查与研究意义 - 4 3. 基本原理与具体算法 - 5 3.1 QRS 波群提取的微分阈值法 - 5 3.2 时域参数的计算方法 - 10 3.3 频域参数的计算方法 - 11 4. 计算结果与结果分析 - 12 4.1 时域参数结果分析 - 12 4.2 频域参数结果分析 - 13 5. 算法总结 - 15

2、 6. 附加功能 - 16 7. 参考文献 - 16 - 3 - 【概念介绍 】 心率变异性（ heart rate variability, HRV）是指连续心跳间 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

3、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

4、法，计算简单意义直观，易于为临床医生所接受，但是它的灵敏度、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（ 0.00330.04Hz）的功率、 LF 低频段（ 0.040.15Hz）的功率、 HF 高频段（ 0.150.4Hz）的功率、 TP 信号总功率（ VLF、

5、LF 和 HF 的总和）。 - 4 - 【 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，原发性高血压患者的交感神经张力增高，而副交感神经的张力降低，且与高血压的严重程度呈明显的正相关。但是，老年高血压患者的上述变化不甚明显。通过植物神经功能测定，可以了解高血压的

6、始动机制。 4. 监测和评价糖尿病患者的植物神经机能状况。糖尿病患者的植物神经和周围神经均受损害，且两者呈平行关系。通过心率变异性检查，可以了解植物神经机能的受损害程度。 5. 通过评价交感神经张力亢进情况，用于诊断年轻患者的血管迷走性晕厥。 6. 监测心肌病患者病情。无心力衰竭的扩张型心肌病患者，植物神 经功能普遍受损。通过心率功率谱分析，可以了解心肌病患者的病情。 7. 监测心脏移植术后的排斥反应。心脏移植术后，患者心脏心率变异性显著降低甚至消失，一旦发生排斥反应，心率变异性则明显增高，因此，心脏移植术后应定期检查心率变异性，以了解和预防心脏排斥反应的发生，及时采取相应措施。 8. 对胎儿

7、发育及产程进行监测。 9. 判断吸烟者植物神经功能受损害的程度。长期吸烟者，其植物神经功能均可受到损害，受损的严重程度与烟量及烟龄呈显著正相关。一般表现为交感神经张力增加和副交感神经张力降低。对嗜烟者监测心率变异性，可以 对多种相关疾病进行预测。 - 5 - 【基本原理与具体算法】 A. QRS 波群提取的微分阈值法 QRS波群提取的方法为微分阈值法，其算法分为 7个步骤：低通滤波、高通滤波、微分、平方、加窗平均、阈值设定以及判断。具体步骤内容如下所述： 一、低通滤波 低通滤波旨在去除高频（肌电、高频电刀等）干扰，其传递函数为 对应的差分方程为 以第 1 组 数据为例， 为了说明低通滤波的效果

8、，将滤波前与滤波后的心电信号作图，结果如 图 2.1 所示： 图 2.1 低通 滤波前与滤波后的心电信号 - 6 - 将第 2 张图放大后： 图 2.2 低通滤波后的心电信号 从图中可以看出，低通滤波虽然滤除了高频干扰，但它带来了极大的基漂，所以仅仅进行低通滤波是不够的，还必须利用高通滤波来消除这些基漂。 二、高通滤波 高通滤波旨在去除低频（基漂）干扰，其传递函数为 对应的差分方程为 以第 1 组数据为例， 为了说明高通滤波的效果，将滤波前与滤波后的心电信号作图，结果如 图 2.3 所示： - 7 - 图 2.3 高 通 滤波前与滤波后的心电信号 从图中可以看出，高通滤波有效的去除了基漂，但是

9、噪声部分的干扰依然较大，为了更有效的提取 QRS 波群，必须对信号进行微分计算。 三、微分 微分算法的传递函数为 对应的差分方程为 以第 1 组数据为 例，为了说明微分的效果，将微分前与微分后的心电信号作图，结果如图 2.4 所示： - 8 - 图 2.4 微分 前与微分 后的心电信号 从图中可以看出，微分使得正负半轴的信号幅值近乎相等。 四、平方及加窗平均 平方旨在将幅值为负的信号变为幅值为正的信号， 32 点加窗平均旨在对平方后的信号进行平滑处理，其传递函数为 对应的差分方程为 以第 1 组数据为例，为了说明 平方以及加窗平均的效果，将处理前与处理后的心电信号作图，结果如 图 2.5 所示

10、： - 9 - 图 2.5 平方与加窗平均 前 后的心电信号 从图中可以看出，加窗平均确实有平滑信号的效果。 五、阈值设定及判断 阈值设定采用自适应迭代法，根据当前检测到的峰值属性，得到信号、噪声峰值的实时估计。当前检测到的峰值 PEAK(i)为信号峰值时，更新 SPK(i)： 当前检测到的峰值 PEAK(i)为噪声峰值，更新 NPK(i)： 更新当前的阈值 其中 SPK(i)的初值 SPK(0)为前 8 个连续的 1s 内各自最大值的平均； NPK(0)为 0。 以第 1 组数据为例，信号峰值与阈值 T1 的关系如 图 2.6 所示，其中红色曲线为阈值曲- 10 - 线， 蓝色曲线为信号峰值

11、： 图 2.6 信号峰值与阈值 T1 的关系 在对 QRS 复波进行判断时，还必须有回检的步骤，防止因阈值 T1 设定过大而漏掉个别的 QRS 复波。 B. 时域参数的计算方法 1. 均值（ MEAN）旨在反映 R-R 间期的平均水平，其计算公式为 2. 总体标准差（ SDNN）可以用来评估 24h 长程 HRV 的总体变化，其计算公式为 不同年龄段 人群 SDNN 的正常范围如下表所示： 年龄组 SDNN 1829 岁 169.9241.01 - 11 - 3049 岁 148.3132.80 5069 岁 121.1929.27 3. 均值标准差（ SDANN） 反映 HRV 中的慢变化成

12、分，其计算公式为 不同年龄段人群 SDANN 的正常范围如下表所示： 年龄组 SDANN 1829 岁 151.0741.31 3049 岁 130.2333.75 5069 岁 108.8728.46 4. 差值均方的平方根（ r-MSSD）反映 HRV 中的快变化成分，其计算公式为 不同年龄段人群 r-MSSD 的正常范围如下表所示： 年龄组 r-MSSD 1829 岁 72.3947.10 3049 岁 48.4020.90 5069 岁 40.4018.29 C. 频域 参数的计算方法 本报告是基于 FFT 的经典谱估计的方法计算频域参数的。各频域参数及其生理意义如下表所示： 频域参数

13、 参数意义 VLF 极低频段（ 0.00330.04Hz）的功率 机制不明。可能是与体温调节、肾素血管紧张素系统- 12 - 及体液因子等因素有关的长期的调节机制有关 LF 低频段（ 0.040.15Hz）的功率 解释仍然有争议，但是大多数学者认为它是交感神经活动的标志 HF 高频段（ 0.150.4Hz）的功率 由迷走神经介导，代表呼吸变异 TP 信号总功率（ VLF、 LF 和 HF 的总和） 信号总的变异性 【计算结果与结果分析】 1. 时域参数结果分析 本报告采用了 10 段 ECG 数据 ， 每段 1min，采样率 200Hz，幅度单位 mV。 每段数据的时域参数计算如下表所示，由于

14、 SDANN 需要至少 5 分钟以上的 ECG 数据，所以未计算 SDANN的值： 组号 心率（次 /min） MEAN(ms) SDNN(ms) r-MSSD(ms) 1 74 812.3288 49.8359 80.0976 2 71 849.7857 50.0317 26.7842 3 70 855.5797 33.0079 30.1528 4 74 811.4384 35.4470 51.5658 5 67 881.6667 97.9383 48.5085 6 58 1.0340e+003 94.7038 133.6006 7 65 911.4063 268.0230 497.3370

15、 8 86 691.2941 211.7645 387.6543 9 93 641.4130 41.6659 60.3174 10 103 579.9510 98.6092 172.1738 从上表可以看出， MEAN 和 r-MSSD 的计算结果基本正常，但是 SDNN 的值除了第 5、 6、10 组正常外， 其余组都不正常，造成这个结果可能原因有 2 个： 不正常组的数据提供者自身的心率变异性存在问题； 由于 SDNN 是一个受个体差异、时空差异干扰很大的参数，所以如果数据的样本容- 13 - 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 3

16、0 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 90 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 9量太小， 则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证 SDNN 推算结果的精确度和可靠性 。对于时域参数来说， 本报告中数据长度只有 1min 是远远不够的，一般计算 SDNN 的数据长度都必须是 24h 以上。 第 7、 8、 10 组 r-MSSD 的计算结果不正常，也同样可能是 样本容量过小导致的。 2. 频域 参数结果分析 所用的数据相同， 每段数据的 功率谱如 图 3.1

17、 所示： 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 90 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 9- 14 - 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 20 . 40 . 60 . 811 . 21 . 40 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 7

18、0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 7 图 3.1 每段数据的功率谱 由于样本容量和心率采集分辨率的限制，导致 数据的功率谱 在 0.0033Hz0.4Hz 频段中没有采样点 （如图 3.2） ，所以我们无法计算频域参数 VLF、 LF、 HF 和 TP。对于频域参数来说， 本报告中数据长度只有 1min 也是远远不够的，一般计算频域参数的数据长度都必须是0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 .

19、80 . 90 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 910 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 6. 7- 15 - 24h 以上。 图 3.2 第 1 组数据的功率谱散点图 【算法总结 】 1. 在计算心率变异性之前，必须对待处理的心电信号进行 QRS 波群的提取 。 微分阈值法是较为有效的提取方法之一， 该算法可以进行实时检测，且准确度较高，心率误判发生的概率低。然而，该算法也有一定的问题，就是

20、在某些点上的阈值设定不够合理 （ 如图 4.1 的红圈所示）， 所以在利用这个方法时还必须加上回检步骤。 0 5 10 15 20 2500 . 0 20 . 0 40 . 0 60 . 0 80 . 10 . 1 20 . 1 40 . 1 6- 16 - 图 4.1 第 4 组数据 信号峰值与阈值 T1 的关系 2. 计算心率变异性对数据长度有一定的要求。数据长度过短，时域参数的计算结果误差大、准确度低；频域参数的计算结果灵敏度差。 计算心率变异性的数据长度往往要在 24h以上。 3. 计算心率变异性对采样频率也有一定的要求。 采样频率太低，容易导致 所需要频段（ 0.0033Hz0.4H

21、z） 的数据没有被采集到，影响最终分析结果。 【 附加 功能】 该算法除了可以计算心率变异性之外，还有以下 2 种附加 功能： 1. 对心率的正常与否进行判断， 输出 有心率正常、心动过速、心动过缓 3 种情况； 2. 对心脏的早搏情况进行判断，输出有无早搏、室性早搏、房性早搏 3 种情况，并且能给出 1 分钟内的早搏次数。 【参考文献】 1 腾轶超老师课件，第 3 章 设计案例 _心电监护仪器， 2012. - 17 - 2 刘晓芳，叶志前 . 心率变异性的分析方法和应用 . 国外医学生物医学工程分册， 2001,24(1): 42-48. 3 王步青，王卫东 . 心率变异性分析方法的研究进展 . 北京生物医学工程， 2007,26(5): 551-554. 4 牛德金，赵瑞红，黄佳 . 检查心率变异性的意义 . 家庭医生 .