心电谱的相空间分析

心脏疾病是现代工业化社会的主要死因之一，并给公共卫生系统造成高额支出。因此，开发分析方法以改进心脏诊断十分重要。心脏的电活动最初由一组非线性微分方程建模。后来，源于确定性动力学的心脏谱变化得到了研究。分析正常人类心脏功率谱呈现出具有分形类结构的希氏-浦肯野网络。相空间轨迹由 ECG 的时间序列图提取。分形维数 D 的较低值表明动力学更为相干。若 D 具有大于二的非整数值，则系统变为混沌或奇异吸引子。近来，报道了一种可应用于多通道生理信号的快速鲁棒方法的发展。本稿件研究由正常与异常人类心脏产生的两种不同 ECG 系统，以引入一种结合 ECG 信号用于心脏疾病诊断的辅助相空间方法。此处，每个人的数据包括分别基于 V_4 和修改的 III 导联(MLIII)的两个信号。对相空间中构建的轨迹采用分形分析方法，通过盒计数法获得分形维数 D。观察到 MLIII 信号比第一信号(V_4)具有更大的 D 值，预示更多随机性却有更多信息。D 的最低值(1.708)表明正常心脏的完美振荡，D 的最高值(1.863)呈现异常心脏的随机性。我们的显著发现是，相空间图像呈现了 ECG 谱中峰值高度的分布，结合 ECG 给出了关于心脏活动的有价值信息。