描述正常节律与心房颤动中心率变异性特征的统计模型
应用统计
2023-08-28 v1 机器学习
摘要
心率变异性（HRV）指标描述了心电图（ECG）中心动周期间期的特性。通常 HRV 仅在正常窦性节律（NSR）下测量，排除任何形式的阵发性节律。心房颤动（AF）是人类人群中最普遍的心律失常。通常此类异常节律不被分析，并被认为是混沌且不可预测的。尽管如此，AF 患者的 HRV 指标范围存在差异，但影响这些指标的生理特征尚不清楚。在本研究中，我们提出了一个统计模型，描述 NSR 与 AF 中 HRV 指标之间的关系。该模型基于马哈拉诺比斯距离、k-近邻方法和多元正态分布框架。使用从长期 Holter 心电图提取的 10 分钟 NSR 和 AF 区间对方法进行验证。对于验证，我们在 k 折过程中使用了巴塔查里亚距离和 Kolmogorov-Smirnov 双样本检验。该模型能够以高精度预测至少 7 个 HRV 指标。
引用
@article{arxiv.2207.08165,
title = {Statistical model for describing heart rate variability in normal rhythm and atrial fibrillation},
author = {Nikita Markov and Ilya Kotov and Konstantin Ushenin and Yakov Bozhko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08165},
year = {2023}
}
备注
Ural-Siberian Conference on Computational Technologies in Cognitive Science, Genomics and Biomedicine 2022 (CSGB 2022)