RR间期缺失数据插值及心率变异分析

摘要

完整的RR间期序列不但反映心率变异的状况，还可以准确预测、及时诊断一些常见的心血管疾病。在实际的信号测量中，心电信号瞬间发生突变或出现残缺，导致信号出现误差的情况经常存在。因此，对残缺的RR间期进行模拟插值处理并进行HRV分析具有重要的意义。
　　本文提出了一种用logistic混沌序列对RR间期缺失数据插补的新方法，并与几种常规插值方法进行了比较和分析。采用年老组和年轻组各13名健康受试者的完整RR间期序列为实验数据，随机除去部分连续数据段，构造模拟的数据缺失序列，然后分别以线性插值、样条插值、Bootstrap法以及logistic混沌序列法得到插值序列。以nn序列的MEAN、SDANN、RMSSD以及近似熵和样本熵为分析指标，分别计算出插值序列和原始序列的五个分析指标进行研究。在同一年龄组，同一缺失率(20％)下，对13名个体的四种不同的插值nn序列进行计算分析。
　　结果表明:采用混沌序列法和Bootstrap法得到插值序列的近似熵、样本熵与原始序列无明显差异(p＞0.4)，而线性插值和样条插值序列与原始序列有明显差异(p＜＜0.05)。在不同的缺失率（1％-20％）下，采用类似方法计算其它指标，绘出了每个指标t检验p值的结果对照图。经过心率变异的多指标分析，得出结论:混沌序列插值方法、随机模拟方法插值方法的模拟插值效果优于线性插值和样条插值法。