本文關(guān)鍵詞：基于熵法的心率變異性分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：摘要：通過研究健康人群的心率變異性和年齡的關(guān)系,能夠進(jìn)一步了解老年人的自主神經(jīng)的功能狀況,可以為防治人類的心腦血管疾病提供更多的依據(jù)。本文主要基于熵分析法探討兩者之間的關(guān)系。文中介紹了近似熵、樣本熵和多尺度熵,并將其應(yīng)用于心率變異性的分析與研究。圖20幅,表9個(gè),參考文獻(xiàn)64篇 本文的研究內(nèi)容主要分為兩部分：第一部分,用多尺度熵對健康人群的心率變異性和年齡的關(guān)系進(jìn)行探討。取尺度因子1-5,在老年組和年輕組各20名健康受試者的RR間期序列中分別選取前4800個(gè)點(diǎn)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),分別計(jì)算它們在不同尺度下的樣本熵�？傻卯�(dāng)尺度因子為2時(shí),老年組和年輕組的樣本熵分別為1.0255±0.2377,1.3594±0.1631,經(jīng)t檢驗(yàn)得老年組明顯小于年輕組(P0.01)。與其他尺度因子下的結(jié)果相比,此時(shí)兩組的熵值差異最為明顯。第二部分,將符號序列及其熵應(yīng)用到健康人群的心率變異性和年齡的關(guān)系研究中。在將RR間期序列轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制序列時(shí),提出了一種確定閾值的新方法,采用該方法將RR間期序列進(jìn)行二值化處理后,分別計(jì)算了兩組各20名健康受試者的RR間期原序列和轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制序列的近似熵和樣本熵,得到年輕組與老年組的二進(jìn)制序列的近似熵分別為0.5923±0.1071、0.3270±0.2057,樣本熵分別為0.5315±0.1528、0.2238±0.1993。經(jīng)t檢驗(yàn),兩個(gè)指標(biāo)都是年輕組明顯大于老年組(P0.01)。結(jié)果表明：隨著年齡的增長,人類的心率變異性逐漸降低,且轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制序列后兩組的熵值差異較轉(zhuǎn)化前更為明顯。研究表明了熵值是度量心率變異性的有效指標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：心率變異性 近似熵 樣本熵 多尺度熵 符號序列
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R311
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景及研究意義9-10
• 1.2 心電圖簡介10-11
• 1.3 混沌系統(tǒng)簡介11-12
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容及目的12-14
• 2 HRV分析主要方法14-26
• 2.1 時(shí)域分析14-15
• 2.2 頻域分析15
• 2.3 HRV的非線性分析方法15-22
• 2.3.1 近似熵16-18
• 2.3.2 樣本熵18-19
• 2.3.3 多尺度熵19-20
• 2.3.4 復(fù)雜度20-22
• 2.3.4.1 復(fù)雜度算法及算例20-21
• 2.3.4.2 復(fù)雜度分析時(shí)間序列21-22
• 2.4 奇異值的來源與去除22-24
• 2.5 HRV的某些時(shí)域分析指標(biāo)與年齡的關(guān)系24-26
• 2.5.1 數(shù)據(jù)來源及處理24-25
• 2.5.2 HRV的某些時(shí)域分析指標(biāo)結(jié)果25-26
• 3 多尺度熵的應(yīng)用26-33
• 3.1 多尺度熵與Logistic映射26-29
• 3.1.1 Logistic映射簡介26-27
• 3.1.2 多尺度熵在Logistic映射中的應(yīng)用27-29
• 3.2 多尺度熵與Lorenz方程29-30
• 3.3 多尺度熵與HRV分析30-33
• 3.3.1 多尺度熵應(yīng)用于健康人的HRV分析30-31
• 3.3.2 多尺度熵應(yīng)用于健康人和MI患者的HRV分析31-33
• 4 符號序列及其熵的應(yīng)用33-47
• 4.1 時(shí)間序列符號化簡介33-35
• 4.1.1 時(shí)間序列符號化定義及應(yīng)用33-34
• 4.1.2 時(shí)間序列符號化方法34-35
• 4.2 Logistic映射序列的近似熵與復(fù)雜度35-37
• 4.2.1 Logistic映射序列的近似熵與u值的關(guān)系35
• 4.2.2 Logistic映射序列的復(fù)雜度與u值的關(guān)系35-36
• 4.2.3 Logistic映射序列的復(fù)雜度與近似熵的相關(guān)性36-37
• 4.3 Lorenz方程的復(fù)雜度分析37-38
• 4.4 RR間期序列二進(jìn)制化方法討論38-41
• 4.5 二進(jìn)制序列及其熵在HRV分析中的應(yīng)用41-44
• 4.6 二進(jìn)制序列的推廣44-45
• 4.7 復(fù)雜度在HRV分析中的應(yīng)用45-47
• 5 論文工作總結(jié)及展望47-49
• 5.1 本文工作總結(jié)47
• 5.2 進(jìn)一步的工作展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-54
• 攻讀碩士期間的主要成果54-55
• 致謝55

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：344261