信号处理技术在早产儿临床风险评估中的应用
定量方法
2014-04-24 v1
摘要
极低出生体重的早产儿面临脑室内出血 (IVH) 和其他严重疾病的高风险。为了改善早产儿的临床风险评估并开发针对不良结局的潜在临床标志物，本文第一部分开发了针对无创测量的心率变异性、血压变异性以及脑近红外光谱测量的频域光谱分析。从动脉压力反射和脑自动调节功能的各种光谱测量中，识别出与婴儿临床风险指数具有中度和高度相关性的指标。还观察到，脑 NIRS 与动脉血压的互谱传递函数分析能够提供若干参数，这些参数可能有助于区分患有或未患有 IVH 的早产儿。此外，还考察了量化生理信号分形相关特性的去趋势波动分析，以确定其是否能推导出用于识别患有 IVH 早产儿的标志物。心输出量 (CO) 和总外周阻力 (TPR) 是心血管系统的两个重要参数。测量这两个参数可为包括新生儿重症监护室 (NICU) 中早产儿在内的重症患者的评估和管理提供宝贵信息。为了进一步评估早产儿 CO 和 TPR 的变化，使用了基于 ABP 方法有用特征的多变量回归模型，以提高估计的准确性和鲁棒性。信号分析与多变量回归模型在 CO 估计中的结合已产生了一些成果，未来应在此类研究中投入更多精力，以改善对早产儿严重疾病的预测。
引用
@article{arxiv.1404.5725,
title = {Application of signal processing techniques in the assessment of clinical risks in preterm infants},
author = {Ying Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.5725},
year = {2014}
}