基于经验模态分解从心跳时间序列推导呼吸性窦性心律不齐
组织与器官
2015-06-26 v1 定量方法
摘要
心率变异性（HRV）是众所周知的现象，其特征是病理生理学研究中的重要临床相关量。特别是，呼吸是HRV的强大调制因素，贡献于最高频的振荡。像几乎所有自然现象一样，HRV是许多非线性相互作用过程的结果；因此任何线性分析都有潜在低估甚至遗漏大量信息内容的风险。近来经验模态分解（EMD）技术被提出作为分析非线性和非平稳数据的新工具。我们应用EMD分析将源自13名受试者单导联心电图（ECG）信号的心跳间隔序列分解为各分量，以识别与呼吸相关的模态。每次分解后，对显示最高频率的模态及对应呼吸信号作希尔伯特变换，提取瞬时相位后进行比较。所得结果表明两序列间1:1同步，证明在所有受试者中呼吸相关分量与呼吸信号自身间存在相位与频率耦合。
引用
@article{arxiv.q-bio/0310002,
title = {Deriving the respiratory sinus arrhythmia from the heartbeat time series using Empirical Mode Decomposition},
author = {R. Balocchi and D. Menicucci and E. Santarcangelo and L. Sebastiani and A. Gemignani and B. Ghelarducci and M. Varanini},
journal= {arXiv preprint arXiv:q-bio/0310002},
year = {2015}
}
备注
12 pages, 6 figures. Will be published on "Chaos, Solitons and Fractals"