基于函数数据分析方法的心电图T波形状建模以测量心血管行为
应用统计
2010-09-30 v1 医学物理
摘要
心电图（ECG）的T波代表心室复极化，这对于心肌在下次心跳前恢复到收缩前状态至关重要。T波的改变反映了各种心脏状况；异常（延长）的心室复极化与恶性心律失常之间的联系已有文献记载。任何新药在获批前的心脏安全性测试目前依赖于心电图波形的两个点：Q波起点和T波终点；并且仅测量几个心跳。利用函数数据分析，一种统计方法从一系列心跳中提取每个受试者的共同形状（参考曲线），然后将序列中每条曲线相对于该参考曲线的偏差建模为一个四维向量。这种表示可用于区分心跳之间的差异，或对受试者T波随时间变化的形状进行建模。该模型提供了表征T波形状的物理可解释参数，并且对T波终点的确定具有鲁棒性。因此，这种降维方法为定义比目前使用的QT（或校正QT）间期更稳健、信息量更大的心脏异常生物标志物提供了巨大潜力。
引用
@article{arxiv.1009.5742,
title = {Functional data analytic approach of modeling ECG T-wave shape to measure cardiovascular behavior},
author = {Yingchun Zhou and Nell Sedransk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.5742},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-AOAS273 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)