R_R间期分析与睡眠分期

生物医学工程研究

JournalofBiomedicalEngineeringResearch

                                       

R-R间期分析与睡眠分期

江朝晖 李继伟 冯焕清 王 涛

(中国科学技术大学电子科技系,合肥230026)

Ξ

摘要 研究心脏节律与睡眠结构之间的关系。以MIT/BIH睡眠数据库记录的R-R间期为分析对象,采用典型的心率变异分析方法以及计算RRI序列的平均频率、搏间自相关系数、LZ复杂度,将结果与数据库中睡眠分期标注进行比对。结果显示时域、频域及非线性分析从不同角度、不同程度上反映了心率变异与睡眠分期之间的联系,并且有些方法能较好地表达睡眠状态的变迁。本文结果有助于利用多生理参数研究睡眠分期。

关键词 睡眠分期 心率变异 RR间期

中图分类号 R318  文献标识码 A  文章编号 1672-6278(20032R-RIntervalsLiHuanqing WangTao

(,UniversityofScience&TechnologyofChina,Hefei230026)

Abstract Inordertoexploretherelationshipbetweencardiacrhythnmandsleepstages,weanalyzedR-Rinterval(RRI)sequencesob2tainedfromrecordsinMIT/BIHsleepdatabase.Severaltypicalanalysismethodsforheartratevariation(HRV)andsomeothermethodsincludespectralanalysis,inter-beatcorrelationanalysisandcomplexityanalysiswereadopted,theresultswerecomparedwiththesleepscoringanno2tationsmarkedbyphysiologicalexpertsinthesleepdatabase.Theresultsshowthattimefieldanalysis,frequencyfieldanalysisandnonlinearanalysisrevealtherelationshipindifferentdegreebetweenRRintervalsandsleepstagesfromdifferentpointofview,somemethodswellexpressthechangeofsleepstages.Theseresultsareusefulinsleepscoringusingmulti-parameters.

Keywords Sleepscoring Heartratevariation(HRV) RRinterval(RRI)

1 引言

  睡眠分期是睡眠研究的基础。主要参照脑电(EEG),并考察颈肌电(EMG)、眼电(EOG)的不同形

心搏间的距离(或时间)叫RR间期(RRI),由相邻

RR间期组成的时间序列叫RR间期序列,一般通过分析RR间期序列来分析心率变异。心率变异分析主要应用于心血管疾病诊断以及评价自主神经系统(ANS)功能[2]。研究也发现睡眠与控制心脏动力学特性的交感/副交感调制有关,心率、RR间期或HRV在一定程度上反映睡眠状态。RRI散点图(PoincarePlot)在不同睡眠状态具有明显不同的模式[3];正常成人夜间HRV的谱分析发现,HRV是睡眠状态、时间和EEG觉醒的函数,进行多分辨率分析,在低分辨率下HRV存在着与睡眠结构关系密切的节律[4~6];文献[7]认为睡眠脑电的α波活性和心脏活动之间有三种可区分的联系模式;文献[8]得出RRI低频成分与高低频成分之比LF/(LF+HF)具有80~120min的次昼夜(Ultradian)节律,此振荡节律与整夜δ波活性节律基本上镜像耦合,而δ波活性被

态和特征,把睡眠分为清醒期(W)、快速眼动期(REM)、非快速眼动期(NREM,包括S1、S2、S3和S4

期)[1]。人体是一个统一的有机整体,不同睡眠状态必然还会影响人体的其它一些生理参数,如心电(ECG)、血压、体温、呼吸以及血氧饱和度等。因此

研究这些生理参数和睡眠分期之间的关系,或者从这些生理信号中提取睡眠状态信息,是很有意义的工作。

心率变异(Heartratevariation,HRV)是指瞬时心率或瞬时心动周期的微小变化,主要受控制心脏节律的交感神经和副交感神经的影响。心电图中相邻

Ξ国家自然科学基金(60071023)资助项目。

)男,生物医学工程专业博士生,研究方向生物医学信号处理。 作者简介:江朝晖(1968年—

                        生物医学工程研究                     第22卷18

认为能反映睡眠深浅。

为了运用多生理参数研究睡眠和进行睡眠分期,希望从RRI序列中寻找睡眠状态信息。本文考察典型的HRV分析方法,如计算心率变异均值、标准差、心率变异系数、心率变异指数、定量分析散点图等,应用于睡眠分析的效果,并进一步计算RRI序列的平均频率、搏间自相关系数以及LZ复杂度,寻找心脏节律与睡眠结构之间的关系。

客观地反映心率变异的程度。

(2)心率变异指数HRVI。若以RRI为横坐标,以心搏次数为纵坐标,则得到RRI直方图。RRI分布近似于一个等边三角形,其底边相当于RRI的变异数,即心率变异指数HRVI,它等于RR间期总个数除以占比例最大的RR间期的个数。HRVI越大,心率变异越大。

(3)向量长度指数VLI和向量角度指数VAI。散点图综合反映HRV的形象,定量分析时采用向量长度指数

N

2 方法与结果

  RRI序列取自MIT/BIH睡眠数据库中不同记录。由于数据库中很多记录取自睡眠呼吸暂停综合症(SAS)患者,睡眠结构不完整,势必会影响人体正常的生理规律,进而影响我们的分析结果,析。的窗口,RRI,并将结果与数据库中的睡眠分期标注进行比对。

HRV典型分析方法 典型的心率变异分析方

VLI=([

i=1

∑(li-L2]/N)1/2

(2)

,li。L是N

N个数据点的向RR间期的变化程度。N

VAI=(

i=1

∑|θi-45|)/N

(3)

法有计算心率变异均值、标准差、心率变异系数、心率变异指数以及定量分析散点圈,较少应用于睡眠分期。本文比较了如下三种参数和睡眠分期的关系:

(1)变异系数CV。其定义是:

(1)CVRR=STD/MEAN其中STD为RRI标准差,MEAN为均值。CV可

用于比较平均水平相差悬殊的指标的变异程度,更

式中θ,i为数据点的向量角,VAI衡量RRI散点图在45度线两边的散开程度。图1是记录slp01a的分析结果,从上到下依次为睡眠分期、心率变异系数CV曲线、RRI直方图中峰值对应的RRI(即RRI最频值)、向量长度指数VLI曲线。向量角度指数与睡眠状态之间没有发现明显关系。可以看出这三个特征较好反映睡眠时相跃变,而对于相邻期的缓慢变化较不敏感。具体说,当从深睡到浅睡或从睡眠进入清醒、REM期时,RRI变小,而且变异增大;反之RRI增大,变异较小。数据库中各个记录都具有这样的特点

图1 CV、MAX-RRI、VLI与睡眠分期

Fig1 CV、MAX-RRI、VLIvs.sIeepstages

第3期                    江朝晖等1R—R间期分析与睡眠分期                     19

  RRI的频域分析 在HRV谱中,高频成分HF(0.15~0.4Hz)是植物神经系统调制的标志,低频成分LF(0.03~0.15Hz)与压力感受器有关,甚低频与体温调节、外周血管舒缩活动以及肾素—血管紧张素系统有关,低频与甚低频成分主要受交感/副交感活动的调制。LF与HF的比例反映交感/植物神经系统平衡程度[8,9]。将RRI谱分析应用于睡眠分期的基本设想是:把复杂的心率波动信号按不同频段来描述其能量的分布情况,把各种生理因数的作用适量分离进行分析,从中找出与睡眠阶段的联系。我们用AR谱求出RRI中低频成分与低、高频成分之比,结果与文献[8]描述相同,即LH/(LH+HF)随着睡眠从W期到REM、S1、S2、S3、S4期而逐渐减小,反之则逐渐增大。

为了更简单地描述RRIRRI序列为S1,窗口右移一个心搏,取同样长度的RRI序列为S2,求S1和S2的自相关系数,即博间自

相关系数rRR[3,7]。计算每分钟的rRR,得随时间动态变化的rRR曲线。发现rRR与睡眠分期变化基本同步,在NREM期幅度低,在REM期和清醒期幅度高。这种方法对心率变异进行搏间动态测量,反映了神经系统自律活动,优于通常的心率变异分析方法。

RRI的复杂度 心脏是个非线性动力学系统,睡眠与控制心脏动力特性的交感/副交感调制有关,因此对RRI序列进行非线性分析,应该可以发现与睡眠结构的联系。近似嫡、复杂度、关联维数、Lyapunov指、ECG等生物医~12],。Lem-Ziv状态的关系,我们计算RRI。速率。此处采用Kasper和Schuster算定义为:法[13]计算RRI序列复杂度。结果表明复杂度的值在

W期和REM期大,随着睡眠加深而变小。这与用复fii

(4)=

杂度分析睡眠EEG所得结论相同[13]。复杂度反映∑Mi

其中Mi是频率fi处的功率谱值。计算了0~系统复杂性,值越大,系统越趋近于随机状态,值越35Hz频段内的平均频率,发现RRI序列的平均频率

小,系统越趋近于周期性,混沌度降低。睡眠时,神经

曲线围绕10Hz上下变化,W、REM期频率减小,睡眠系统并不是完全停止活动,但与清醒状态比较,大脑加深频率增大,基本上与分期曲线成镜像。从外界接受的信息量必然要减少。神经细胞活动的

由于睡眠阶段的变迁较缓慢,睡眠对心率的影响有序性增加,脑电的类周期活动增强,导致复杂度的也许体现在心率变异的低频、超低频成分上,因此可值下降。RE

M期虽然处于深睡,但大脑又恢复一定以设想心率变异的低频、超低频分量包含更多的睡眠的思维活动,80%时间做梦,复杂度的值较大。由于信息。睡眠和心率的相互影响,RRI序列也反映出相同的规

RRI的自相关分析 取一定宽度时间窗内的律。图2显示了记录alp02a的分析结果。

图2 RRI序列平均频率、搏间自相关系数、RRI复杂度与睡眠分期

Fig2 RRIsequencemeanfrequency,beattobeatauto-correlationcoefficientandcomplexityvs.sleepstages

                        生物医学工程研究                     第22卷20

  图中从上到下分别是睡眠分期、RRI的平均频率(为了便于比较,进行了坐标变换,即-MF+10)、博间自相关系数rRR和LZ复杂度的动态曲线。其它记录的情况与此类似。

参考文献

1 RechtschaffenA.,etal.Amanualofstandardizedterminology,tech2

niquesandscoringsystemforsleepstagesofhumansubjects[M].Wash2ington:U.S.Dept.Health,EducationandWelfare,1968.

2 孙京霞,白延强.心率变异分析方法的研究进展[J].航天医学与

3 讨论

  本文运用一些典型的心率变异分析方法并结合

RRI序列的平均频率、搏间自相关系数以及LZ复杂度,从ECG中提取睡眠分期信息。从结果可以看出,时域、频域及非线性分析从不同角度、不同程度上反映了心率变异与睡眠分期之间的联系,并且表明有些分析方法能较好地表达睡眠状态的变迁。心率受中枢神经系统影响,睡眠时交感神经活性降低,不同睡眠阶段心率降低、心率变异的程度应有所不同,在时域上表现为RRI差异;HRV系,;的动力学系统,/副交感调制有关,RRI序列的复杂性与睡眠状态有关。不过,从本文的结果以及其它一些文献报道的结果看,仅仅利用ECC提供的信息进行睡眠分期,只能大致区分清醒-睡眠,或W-REM-NREM等基本循环,难以准确表达不同睡眠状态,因此进行不同睡眠状态下的参数统计没有太大的意义。只有把ECG与EEG、EMG、EOG、呼吸等多种生理参数有机结合,才有可能得到较理想的睡眠分期结果。需要说明的是,MIT/BIH睡眠数据库中很多记录取自睡眠呼吸暂停综合症(SAS)患者,必然对人体正常的生理规律有所影响,另外也有迹象表明数据库中睡眠分期标注不尽正确,也会影响对结果的评判。

医学工程,2001,14(3):230~234.

3 OtzenbergerH,etal.Temporalrelationshipbetweendynamicheartrate

variabilityandEEGactivityduringsleepinman[J].NeuroscienceLet2ters,1997,229:173~176.

4 BonnetMH,etal.Heartratevariability:sleepstage,timeofnight,and

arousalinfluences[J].EEGandclinicalNeurophysiology,1997,102:390

~396.

5 杨军,俞梦孙,张春燕,等.[J].北京生物医

学工程,17(1)64.

6 ,.[J].中华航空

,1999(1)7activityandcardiaccorrelates:threetypesofrela2duringnocturnalsleep[J].ClinicalNeurophysiology,2000,111:940~946.

8 BrandenbergerG,etal.Inversecouplingbetweenultradianoscillationsin

deltawaveactivityandheartratevariabilityduringsleep[J].ClinlcalNeurophysiology,2001,112:992~996.

9 ScholzUJ,etal.Monitoringofthevegetativebackgroundofsleepby

meansofspectralanalysisofheartratevariability[J].IEEEComputersinCardiolotyProceedings,1993,321~324.

10 FellJ,etal.NonlinearanalysisofcontinuousECGduringsleepⅡ.Dy2

namicalmeasures[J].BiolCybern,2000,82:485~491.

11 TogoF,etal.Decreasedfractalcomponentofhumanheartratevariability

duringnon-REMsleep[J].AmJPhysiolHeartCircPhysiol,2000,280:H17~H21.

12 董国亚,吴祈耀.近似熵和复杂度应用于睡眠脑电研究的比较

[J].中国医疗器械杂志,1999,23(6):311~315.

13 SchusterKF.EasilycalculablemeasureforthecomplexityofSpatio-temporalpatterns[J].PhysicalRev,1987,A36:842.

(2003-03-20收稿)

《生物医学工程研究》广告征集

《生物医学工程研究》于1982年创刊,为季刊大16开,每季末月25日出版。本刊杂志社经山东省工商局批

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生物医学工程研究

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R-R间期分析与睡眠分期

江朝晖 李继伟 冯焕清 王 涛

(中国科学技术大学电子科技系,合肥230026)

Ξ

摘要 研究心脏节律与睡眠结构之间的关系。以MIT/BIH睡眠数据库记录的R-R间期为分析对象,采用典型的心率变异分析方法以及计算RRI序列的平均频率、搏间自相关系数、LZ复杂度,将结果与数据库中睡眠分期标注进行比对。结果显示时域、频域及非线性分析从不同角度、不同程度上反映了心率变异与睡眠分期之间的联系,并且有些方法能较好地表达睡眠状态的变迁。本文结果有助于利用多生理参数研究睡眠分期。

关键词 睡眠分期 心率变异 RR间期

中图分类号 R318  文献标识码 A  文章编号 1672-6278(20032R-RIntervalsLiHuanqing WangTao

(,UniversityofScience&TechnologyofChina,Hefei230026)

Abstract Inordertoexploretherelationshipbetweencardiacrhythnmandsleepstages,weanalyzedR-Rinterval(RRI)sequencesob2tainedfromrecordsinMIT/BIHsleepdatabase.Severaltypicalanalysismethodsforheartratevariation(HRV)andsomeothermethodsincludespectralanalysis,inter-beatcorrelationanalysisandcomplexityanalysiswereadopted,theresultswerecomparedwiththesleepscoringanno2tationsmarkedbyphysiologicalexpertsinthesleepdatabase.Theresultsshowthattimefieldanalysis,frequencyfieldanalysisandnonlinearanalysisrevealtherelationshipindifferentdegreebetweenRRintervalsandsleepstagesfromdifferentpointofview,somemethodswellexpressthechangeofsleepstages.Theseresultsareusefulinsleepscoringusingmulti-parameters.

Keywords Sleepscoring Heartratevariation(HRV) RRinterval(RRI)

1 引言

  睡眠分期是睡眠研究的基础。主要参照脑电(EEG),并考察颈肌电(EMG)、眼电(EOG)的不同形

心搏间的距离(或时间)叫RR间期(RRI),由相邻

RR间期组成的时间序列叫RR间期序列,一般通过分析RR间期序列来分析心率变异。心率变异分析主要应用于心血管疾病诊断以及评价自主神经系统(ANS)功能[2]。研究也发现睡眠与控制心脏动力学特性的交感/副交感调制有关,心率、RR间期或HRV在一定程度上反映睡眠状态。RRI散点图(PoincarePlot)在不同睡眠状态具有明显不同的模式[3];正常成人夜间HRV的谱分析发现,HRV是睡眠状态、时间和EEG觉醒的函数,进行多分辨率分析,在低分辨率下HRV存在着与睡眠结构关系密切的节律[4~6];文献[7]认为睡眠脑电的α波活性和心脏活动之间有三种可区分的联系模式;文献[8]得出RRI低频成分与高低频成分之比LF/(LF+HF)具有80~120min的次昼夜(Ultradian)节律,此振荡节律与整夜δ波活性节律基本上镜像耦合,而δ波活性被

态和特征,把睡眠分为清醒期(W)、快速眼动期(REM)、非快速眼动期(NREM,包括S1、S2、S3和S4

期)[1]。人体是一个统一的有机整体,不同睡眠状态必然还会影响人体的其它一些生理参数,如心电(ECG)、血压、体温、呼吸以及血氧饱和度等。因此

研究这些生理参数和睡眠分期之间的关系,或者从这些生理信号中提取睡眠状态信息,是很有意义的工作。

心率变异(Heartratevariation,HRV)是指瞬时心率或瞬时心动周期的微小变化,主要受控制心脏节律的交感神经和副交感神经的影响。心电图中相邻

Ξ国家自然科学基金(60071023)资助项目。

)男,生物医学工程专业博士生,研究方向生物医学信号处理。 作者简介:江朝晖(1968年—

                        生物医学工程研究                     第22卷18

认为能反映睡眠深浅。

为了运用多生理参数研究睡眠和进行睡眠分期,希望从RRI序列中寻找睡眠状态信息。本文考察典型的HRV分析方法,如计算心率变异均值、标准差、心率变异系数、心率变异指数、定量分析散点图等,应用于睡眠分析的效果,并进一步计算RRI序列的平均频率、搏间自相关系数以及LZ复杂度,寻找心脏节律与睡眠结构之间的关系。

客观地反映心率变异的程度。

(2)心率变异指数HRVI。若以RRI为横坐标,以心搏次数为纵坐标,则得到RRI直方图。RRI分布近似于一个等边三角形,其底边相当于RRI的变异数,即心率变异指数HRVI,它等于RR间期总个数除以占比例最大的RR间期的个数。HRVI越大,心率变异越大。

(3)向量长度指数VLI和向量角度指数VAI。散点图综合反映HRV的形象,定量分析时采用向量长度指数

N

2 方法与结果

  RRI序列取自MIT/BIH睡眠数据库中不同记录。由于数据库中很多记录取自睡眠呼吸暂停综合症(SAS)患者,睡眠结构不完整,势必会影响人体正常的生理规律,进而影响我们的分析结果,析。的窗口,RRI,并将结果与数据库中的睡眠分期标注进行比对。

HRV典型分析方法 典型的心率变异分析方

VLI=([

i=1

∑(li-L2]/N)1/2

(2)

,li。L是N

N个数据点的向RR间期的变化程度。N

VAI=(

i=1

∑|θi-45|)/N

(3)

法有计算心率变异均值、标准差、心率变异系数、心率变异指数以及定量分析散点圈,较少应用于睡眠分期。本文比较了如下三种参数和睡眠分期的关系:

(1)变异系数CV。其定义是:

(1)CVRR=STD/MEAN其中STD为RRI标准差,MEAN为均值。CV可

用于比较平均水平相差悬殊的指标的变异程度,更

式中θ,i为数据点的向量角,VAI衡量RRI散点图在45度线两边的散开程度。图1是记录slp01a的分析结果,从上到下依次为睡眠分期、心率变异系数CV曲线、RRI直方图中峰值对应的RRI(即RRI最频值)、向量长度指数VLI曲线。向量角度指数与睡眠状态之间没有发现明显关系。可以看出这三个特征较好反映睡眠时相跃变,而对于相邻期的缓慢变化较不敏感。具体说,当从深睡到浅睡或从睡眠进入清醒、REM期时,RRI变小,而且变异增大;反之RRI增大,变异较小。数据库中各个记录都具有这样的特点

图1 CV、MAX-RRI、VLI与睡眠分期

Fig1 CV、MAX-RRI、VLIvs.sIeepstages

第3期                    江朝晖等1R—R间期分析与睡眠分期                     19

  RRI的频域分析 在HRV谱中,高频成分HF(0.15~0.4Hz)是植物神经系统调制的标志,低频成分LF(0.03~0.15Hz)与压力感受器有关,甚低频与体温调节、外周血管舒缩活动以及肾素—血管紧张素系统有关,低频与甚低频成分主要受交感/副交感活动的调制。LF与HF的比例反映交感/植物神经系统平衡程度[8,9]。将RRI谱分析应用于睡眠分期的基本设想是:把复杂的心率波动信号按不同频段来描述其能量的分布情况,把各种生理因数的作用适量分离进行分析,从中找出与睡眠阶段的联系。我们用AR谱求出RRI中低频成分与低、高频成分之比,结果与文献[8]描述相同,即LH/(LH+HF)随着睡眠从W期到REM、S1、S2、S3、S4期而逐渐减小,反之则逐渐增大。

为了更简单地描述RRIRRI序列为S1,窗口右移一个心搏,取同样长度的RRI序列为S2,求S1和S2的自相关系数,即博间自

相关系数rRR[3,7]。计算每分钟的rRR,得随时间动态变化的rRR曲线。发现rRR与睡眠分期变化基本同步,在NREM期幅度低,在REM期和清醒期幅度高。这种方法对心率变异进行搏间动态测量,反映了神经系统自律活动,优于通常的心率变异分析方法。

RRI的复杂度 心脏是个非线性动力学系统,睡眠与控制心脏动力特性的交感/副交感调制有关,因此对RRI序列进行非线性分析,应该可以发现与睡眠结构的联系。近似嫡、复杂度、关联维数、Lyapunov指、ECG等生物医~12],。Lem-Ziv状态的关系,我们计算RRI。速率。此处采用Kasper和Schuster算定义为:法[13]计算RRI序列复杂度。结果表明复杂度的值在

W期和REM期大,随着睡眠加深而变小。这与用复fii

(4)=

杂度分析睡眠EEG所得结论相同[13]。复杂度反映∑Mi

其中Mi是频率fi处的功率谱值。计算了0~系统复杂性,值越大,系统越趋近于随机状态,值越35Hz频段内的平均频率,发现RRI序列的平均频率

小,系统越趋近于周期性,混沌度降低。睡眠时,神经

曲线围绕10Hz上下变化,W、REM期频率减小,睡眠系统并不是完全停止活动,但与清醒状态比较,大脑加深频率增大,基本上与分期曲线成镜像。从外界接受的信息量必然要减少。神经细胞活动的

由于睡眠阶段的变迁较缓慢,睡眠对心率的影响有序性增加,脑电的类周期活动增强,导致复杂度的也许体现在心率变异的低频、超低频成分上,因此可值下降。RE

M期虽然处于深睡,但大脑又恢复一定以设想心率变异的低频、超低频分量包含更多的睡眠的思维活动,80%时间做梦,复杂度的值较大。由于信息。睡眠和心率的相互影响,RRI序列也反映出相同的规

RRI的自相关分析 取一定宽度时间窗内的律。图2显示了记录alp02a的分析结果。

图2 RRI序列平均频率、搏间自相关系数、RRI复杂度与睡眠分期

Fig2 RRIsequencemeanfrequency,beattobeatauto-correlationcoefficientandcomplexityvs.sleepstages

                        生物医学工程研究                     第22卷20

  图中从上到下分别是睡眠分期、RRI的平均频率(为了便于比较,进行了坐标变换,即-MF+10)、博间自相关系数rRR和LZ复杂度的动态曲线。其它记录的情况与此类似。

参考文献

1 RechtschaffenA.,etal.Amanualofstandardizedterminology,tech2

niquesandscoringsystemforsleepstagesofhumansubjects[M].Wash2ington:U.S.Dept.Health,EducationandWelfare,1968.

2 孙京霞,白延强.心率变异分析方法的研究进展[J].航天医学与

3 讨论

  本文运用一些典型的心率变异分析方法并结合

RRI序列的平均频率、搏间自相关系数以及LZ复杂度,从ECG中提取睡眠分期信息。从结果可以看出,时域、频域及非线性分析从不同角度、不同程度上反映了心率变异与睡眠分期之间的联系,并且表明有些分析方法能较好地表达睡眠状态的变迁。心率受中枢神经系统影响,睡眠时交感神经活性降低,不同睡眠阶段心率降低、心率变异的程度应有所不同,在时域上表现为RRI差异;HRV系,;的动力学系统,/副交感调制有关,RRI序列的复杂性与睡眠状态有关。不过,从本文的结果以及其它一些文献报道的结果看,仅仅利用ECC提供的信息进行睡眠分期,只能大致区分清醒-睡眠,或W-REM-NREM等基本循环,难以准确表达不同睡眠状态,因此进行不同睡眠状态下的参数统计没有太大的意义。只有把ECG与EEG、EMG、EOG、呼吸等多种生理参数有机结合,才有可能得到较理想的睡眠分期结果。需要说明的是,MIT/BIH睡眠数据库中很多记录取自睡眠呼吸暂停综合症(SAS)患者,必然对人体正常的生理规律有所影响,另外也有迹象表明数据库中睡眠分期标注不尽正确,也会影响对结果的评判。

医学工程,2001,14(3):230~234.

3 OtzenbergerH,etal.Temporalrelationshipbetweendynamicheartrate

variabilityandEEGactivityduringsleepinman[J].NeuroscienceLet2ters,1997,229:173~176.

4 BonnetMH,etal.Heartratevariability:sleepstage,timeofnight,and

arousalinfluences[J].EEGandclinicalNeurophysiology,1997,102:390

~396.

5 杨军,俞梦孙,张春燕,等.[J].北京生物医

学工程,17(1)64.

6 ,.[J].中华航空

,1999(1)7activityandcardiaccorrelates:threetypesofrela2duringnocturnalsleep[J].ClinicalNeurophysiology,2000,111:940~946.

8 BrandenbergerG,etal.Inversecouplingbetweenultradianoscillationsin

deltawaveactivityandheartratevariabilityduringsleep[J].ClinlcalNeurophysiology,2001,112:992~996.

9 ScholzUJ,etal.Monitoringofthevegetativebackgroundofsleepby

meansofspectralanalysisofheartratevariability[J].IEEEComputersinCardiolotyProceedings,1993,321~324.

10 FellJ,etal.NonlinearanalysisofcontinuousECGduringsleepⅡ.Dy2

namicalmeasures[J].BiolCybern,2000,82:485~491.

11 TogoF,etal.Decreasedfractalcomponentofhumanheartratevariability

duringnon-REMsleep[J].AmJPhysiolHeartCircPhysiol,2000,280:H17~H21.

12 董国亚,吴祈耀.近似熵和复杂度应用于睡眠脑电研究的比较

[J].中国医疗器械杂志,1999,23(6):311~315.

13 SchusterKF.EasilycalculablemeasureforthecomplexityofSpatio-temporalpatterns[J].PhysicalRev,1987,A36:842.

(2003-03-20收稿)

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封三4000元(彩色)封四5000元(彩色)插页3500元(彩色) 医疗信息3元/字,医院、厂方介绍3~5元/字。

上述价格含制作费。


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