基于RR间期的非线性特征预测房颤终止

摘要

识别和描述房颤有可能自发终止或持续,不仅可以更好地了解心律不齐终止的机制,还可以更有效地治疗持续房颤.本研究从两种非线性分析的角度提取房颤信号RR间期的特征,并预测房颤是否能自发终止.一是计算心电信号RR间期序列的Lempel-Ziv复杂度,二是基于符号动力学将RR间期序列转换成符号串,对符号串编码得到符号码,计算各符号码的发生概率,取符号码110的发生概率和符号码发生概率的香农熵作为RR间期序列的特征参数.基于从RR间期提取的上述三个非线性参数,建立模糊分类器来预测房颤是否能终止.实验研究了一个由Holter心电信号组成的房颤数据库,它包括一个训练集和两个测试集(A和B).结果表明:本方法可正确分类90%的测试集A和80%的测试集B,和以前方法相比,预测房颤终止的准确率提高了约10%.可见,本方法对Holter心电信号预测房颤的自发终止是有效的.