基于短时心电图时间间期序列和血压序列的耦合性分析

摘要

目的：自主神经系统(ANS)在心血管的生理调节方面扮演着重要角色。ANS失衡可能使心血管功能受到损伤，导致多种心血管疾病的发生、发展。心电图间期信号和动脉血压信号受自主神经的调节，呈现出一定的动力学特性，如心率变异性(HRV)和血压变异性(BPV)。这些心血管生理信号的动力学相互作用包含着自主神经调节的重要信息。本研究拟以连续心电图间期序列和收缩压序列(SBP)为基础，分别进行RR间期(RRI)与SBP以及RRI与QT间期(QTI)的短时联合分析，通过表征RRI-SBP以及RRI-QTI的因果相互作用，探讨自主神经状态的无创评估方法。
　　方法：选用PhysioNet数据库的PRCP子数据库（n=10）作为RRI-SBP联合分析的数据源。从动态和稳态两个视角，研究直立倾斜(HUT)引起体位改变前后，以及不同速度改变体位之后，RRI与SBP间耦合性的变化。慢速体位变化(ST)和快速体位（RT）变化分别为在50和2s之间从水平仰卧升至75°倾斜。提取逐拍RRI和SBP数据后，运用交叉时频分析和信息分解方法，结合时域和短时分形指数(α1），进行RRI和SBP时间序列的联合分析。
　　选用THEW数据库中的Normal子数据库和ESRD子数据分别作为RRI-QTI联合分析的对照组（n=189）和病理实验组（n=43）数据源。采用基于自回归(AR)模型的短时因果交叉谱方法，通过分析从RRI到QTI(RRI→QTI)方向的线性耦合，探讨在生理和病理条件下，基于昼夜节律的自主神经行为刻画方法。
　　结果：针对RRI-SBP分析，信息分解分析结果表明，所有的显著差异集中在压力反射导致心率变化de后向反馈回路(SBP→RRI)，ST后心率的可预测性较平卧时显著增高(0.416±0.067vs0.626±0.127)，压力反射支路的SBP-RRI耦合性升高。而在RRI→SBP方向，HUT对其几乎没有影响。ST和RT之前，所有的同类指标相比均无显著差异。ST和RT之后的稳态，虽然RRI无显著差异，但较之ST之后，RT之后RRI的变异系数显著升高(0.054±0.014vs0.074±0.027)，α1显著降低(1.45±0.25vs1.28±0.27)。同时，交叉时频分析结果揭示了ST和RT过程中自主神经不同的动态反应行为。研究证明了信息分解方法的有效性，可明确区分心率与血压相互作用时的前向反馈和后向反馈的主导因果方向，而且可反映HUT前后信号可预测性的变化。
　　针对RRI-QTI分析，因果交叉谱结果表明，Normal组的低频和高频段的传递函数增益(GLF、GHF)以及LF/HF的昼夜结果之间存在显著性差异，而相应指标在ESRD组中均无昼夜差异;Normal组的昼夜指标之比GLF-d/GLF-n以及(LF/HF)d/(LF/HF)n指标均显著大于ESRD组的结果，而GHF-d/GHF-n则无统计学差异。研究结果提示，相较于正常人(Normal组)，ESRD组出现昼夜节律的消失意味着夜间交感神经异常活跃的病理现象。
　　结论：本课题从RRI-SBP以及RRI-QTI的短时联合分析两个方面，结合时域和频域分析以及线性和非线性分析，探索基于动态心电图间期时间序列和逐拍血压序列的心脏自主神经行为的评估方法，为临床应用心脏自主神经状态评估心脏安全提供可靠依据。

目录

摘要

第一章 前言

1．1 HR-BP联合分析

1．1．1 HR与BP的因果性

1．1．2 HR-BP因果相互作用的分析方法

1．1．3 呼吸作用对HR-BP联合分析的影响

1．2 RRI-QTI联合分析

1．3 研究目标与技术路线

第二章 RRI和SBP的联合分析

2．1．1 数据来源

2．1．2 ECG和ABP波形的提取和转换

2．1．3 逐拍RRI和BP序列的获取和预处理

2．2 方法

2．2．1 去趋势波动分析

2．2．2 交叉时频分析

2．2．3 信息分解

2．2．4 统计分析

2．3．1 ST前后心率血压及其耦合性

2．3．2 体位变化速度的影响

2．3．3 动态分析

2．4 讨论

2．5 小结

第三章 RRI和QTI的短时因果交叉谱分析

3．1 数据源

3．2 方法

3．2．1 因果交叉谱分析

3．2．2 相干函数与传递函数

3．2．3 统计方法

3．3 结果

3．4 讨论

3．5 小结

第四章 总结与展望

4．1 本研究的主要工作

4．1．1 挑选适用的数据库并提取和预处理数据

4．1．2 针对RRI-SBP联合分析的时域分析和DFA分析

4．1．3 采用交叉时频分析评估HUT条件下BRS的动态变化

4．1．4 采用信息理论方法分析RRI-SBP的双方向的因果相互作用

4．2 本研究的主要结论

4．3 本研究的创新点

4．3．1 多种方法的双变量联合分析评估自主神经状态

4．3．2 慢速倾斜和快速倾斜条件下探讨自主神经的动态调节

4．4 展望

参考文献

发表论文

致谢

声明