心率变异性及其相关算法的实现

当前检测到的峰值PEAK(i)为噪声峰值时，更新NPK(i)：
初值设定： SPK(0)为前8个连续的1s 内各自最大值的平均； NPK(0)为0
阈值设定及判断
更新当前的阈值
时域参数的计算方法
均值（MEAN）旨在反映R-R间期的平均水平，其计算 公式为
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
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 VLF极低频段（0.0033~0.04Hz）的功率 参数意义 机制不明。可能是与体温调节、肾素血管紧 张素系统及体液因子等因素有关的长期的调 节机制有关 LF低频段（0.04~0.15Hz）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（0.15~0.4Hz）的功率 由迷走神经介导，代表呼吸变异
0.2 0.3
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
频域参数结果分析
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0.0033Hz~0.4Hz频段中没有采样点，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24h以上。
71 70 74 67 58 65 86 93 103
812.3288
849.7857 855.5797 811.4384 881.6667 1.0340e+003 911.4063 691.2941 641.4130 579.9510
49.8359
50.0317 33.0079 35.4470 97.9383 94.7038 268.0230 211.7645 41.6659 98.6092
疾病诊查与研究意义
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。 对胎儿发育及产程进行监测。 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。
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概念介绍
非线性 分析
仍然处于研究探 索阶段，还没有 实现临床应用
HRV的 分析方法
时域分析
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
频域分析
时域分析
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。
结题报告
心率变异性及其相关算法的实现
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报告内容
概念介绍
基本原理与具体算法 计算结果与结果分析 算法总结 疾病诊查与研究意义 附加功能与参考文献
概念介绍
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。
疾病诊查与研究意义
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。 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。 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。
时域参数的计算方法
均值标准差（SDANN）反映HRV中的慢变化成分，其 计算公式为
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
时域参数
SDNN 18~29岁 30~49岁 50~69岁
SDANN
r-MSSD
169.92±41.01 151.07±41.31 72.39±47.10 148.31±32.80 130.23±33.75 48.40±20.90 121.19±29.27 108.87±28.46 40.40±18.29
基本原理 具体算法
QRS波群提取的微分阈值法
低通滤波 高通滤波 微分 平方 加窗平均 阈值设定以及判断
低通滤波

低通滤波虽然滤除了高频 低通滤波旨在去除高频（肌电、高频电刀等）干扰，其传 干扰，但它带来了极大的 递函数为 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
0.8 0.6 0.7
0.4 0.5 0.3 0.4
0.4
0.8
0.5
0.6
0.6 0.5 0.4 10 20 0.3 30 40 50 60 70 80 90 100 0.1 0.2 0.4 0 0.2 0.4 30 0.340 0 10 20 50 60 70 80 90 100 0.3 0 0.1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0.1 0 0.2 0.2 0.2 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 0.1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0.1 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0
0
5
10
15
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算法总结
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。
2
3
计算心率变异 计算心率变异 性对数据长度 性对采样频率 有一定的要求。 也有一定的要 求。
采样频率太低，容易导致所需要频段（0.0033Hz~0.4Hz）的 数据长度过短，时域参数的计算结果误差大、准确度低；频 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 数据没有被采集到，影响最终分析结果。 时检测，且准确度较高，心率误判发生的概率低。 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2查与研究意义
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。 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。 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 血压的始动机制。
附加功能 参考文献
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： 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； 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. [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.
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
阈值设定及判断
阈值设定采用自适应迭代法 利用MATLAB的findpeaks函数对信号中的峰值进行检测 ，得到一组数据，设为PEAK(i) 当前检测到的峰值PEAK(i)为信号峰值时，更新SPK(i)：
对应的差分方程为
高通滤波
高通滤波旨在去除低频（基漂）干扰，其传递函数为
高通滤波有效的去除了基 漂，但是噪声部分的干扰 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
对应的差分方程为
微分
微分算法的传递函数为
微分使得正负半轴 的信号幅值近乎相 等
对应的差分方程为
频域分析
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、LF和HF的总和）。
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
频域参数结果分析
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5
0.9 0.8 0.7
0.9 0.8 1.4
1
0.7 0.7 1.2 0.9 0.6
0.6 1 0.5
80.0976
26.7842 30.1528 51.5658 48.5085 133.6006 497.3370 387.6543 60.3174 172.1738
时域参数结果分析
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。
TP信号总功率（VLF、LF和HF的总和）
信号总的变异性
计算结果 结果分析
时域参数结果分析
组号 心率（次/min） MEAN(ms) SDNN(ms) r-MSSD(ms) 本报告采用了10段ECG数据，每段1min，采样率 200Hz，幅度单位mV
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