基于近似熵的不同状态心电信号的分析

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1、万方数据sdicalInstrumentaUon201：研究与论著文章编号：1671-7104(2012)01—0019-03基于近似熵的不同状态心电信号的分析年36誊第1期【作者l焦方惠’，郭永新2焦青21山东省泰安市宁阳县第一人民医院心电图室山东泰安2714002山东泰山医学院．山东泰安．271016【捕要】本研究从PhysioNetl司站上的数据库群中各提取18倒正常窦性心律【NSR)心动过速(VT)及心律失常(VF)的心电信号的RR间期时间序列计算其近似熵．并进行方差分析。结果标明．三组间的近似熵具有显著差异从NSR到vT到VF．近似熵逐渐显著增加。近似熵可望作为一种识别

2、不同心脏状态的指标。I关t词】近似熵正常窦性心律．心动过速．心律失常【中田分类号lR5404+1I文献标志码lAdoi：103969／j．issn1671—7104201201006TheAnalysisalfECGafDifferentStateBasedonApproximateEntropy[Keywords】JiaoFanghu”，GuoYongxin2．JiaoQin矿1TheFirstPeople’sHospitalofNingyangCounty,Taian，2714002TaishanMedicaJUniversity,Taian．271016Inthisslu“

3、ECGsignalsofnormalsinusrhythm(NSR)，ventriculartachycardia(VT)andventricularfibdlla*on(VF)weretakenouttoextracttheRRintervalsedesApproximateentropy(ApEn)valuesoftheRRintervalsedeswerecalculatedandcomparedamongthethreegroupsbyANOVAmethodsItwasfoundthatthevaluesofApEnwereincreasedsignificantlyfr

4、omNSRtowrandthentoVEApproximateentropymayberegardedasanindextodiscriminatetheECGsignalsofdifferentstateapproximateentmp弘normalsinusrhylhm，ventriculartachycardia．venthcularfibrillation0引言心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一。我国心血管疾病发病率很高，而且呈逐年递增的趋势，其中心源性猝死在中老年人中发生的比例可达到56％～80％⋯，研究表明，心源性猝死中多数为室性期前收缩引起的室性心动过速(v

5、entriculartachycardia，VT)继发心律失常(ventricularfibrillation，VF)而死亡”J。因此，如何运用可靠的检测手段来识别和筛选高危患者，快速地区别VT与vF患者，从而进行积极的治疗与处理，在未诱发心律失常之前对患者进行干预，具有重要的临床价值。心电信号具有混沌性，即心电信号是出于周期性和随机性之间的一种信号，因此采用非线性混沌指标对心电信号进行刻画。在众多反映心电信号混沌性变化的指标中，近似熵是一种可对时间序列的不规则性、复杂性进行测度的计算方法，是由Pincus于二十世纪九十年代提出的”】。它包含着时间顺序信息，实质上是时间新模式的发

6、生率随着嵌入维数而改变的情收稿日期：2011-10-17基金项目：国家自然科学基金资助项目(81171328)，泰安市科技计划资助项目(20071023)。作者简介：蒜方惠．主管技师．主要从事心电图诊断与分析通信作者：郭永新．E-mail：davidgyx@163COll]19况，反映了数据的结构复杂性。对于非线性时间序列，它并不企图完全重构吸引子，而是从统计学的角度来区90各种过程，因此可以使用较短的数据来进行估测。近似熵在心电研究中有许多应用，如可利用它进行冠心病患者的心率调制机制评价”1，及心律失常患者进行电子除颤后的效果评价”1。另外，水浸应激状态下的大鼠会出现RR间期时

7、间序列的ApEn上升”】，可反映出自主神经系统的调制状况。因此，使用近似熵对正常、VT和VF下的心电信号进行分析，可能会有助于这三种状态下心电信号的辨别。本研究拟分别提取正常、VT和VF下的心电信号的RR间期，计算其近似熵，并进行方差分析，以观察近似熵在不同心脏状态下的表现。·方法1．1近似熵对于原始时间序列缸1)，坤)，⋯缸M，共N点，以时间延迟r进行重建m维相空间，得到一组m维矢量91：“(f)={z(f)，x(i+T)，．x(i4-(m一1)T)}其中i取从1到N-m+l的