基于近似熵的不同狀態(tài)心電信號的分析

【作 者】焦方惠，郭永新，焦青

1 山東省泰安市寧陽縣第一人民醫(yī)院心電圖室，山東，泰安，271400

2 山東泰山醫(yī)學院，山東，泰安，271016

0 引言

心血管疾病是當今危害人類健康的主要疾病之一。我國心血管疾病發(fā)病率很高，而且呈逐年遞增的趨勢，其中心源性猝死在中老年人中發(fā)生的比例可達到56%～80%[1]，研究表明，心源性猝死中多數(shù)為室性期前收縮引起的室性心動過速(ventricular tachycardia,VT)繼發(fā)心律失常(ventricular fibrillation,VF)而死亡[2]。因此，如何運用可靠的檢測手段來識別和篩選高危患者，快速地區(qū)別VT與VF患者，從而進行積極的治療與處理，在未誘發(fā)心律失常之前對患者進行干預，具有重要的臨床價值。

心電信號具有混沌性，即心電信號是出于周期性和隨機性之間的一種信號，因此采用非線性混沌指標對心電信號進行刻畫。在眾多反映心電信號混沌性變化的指標中，近似熵是一種可對時間序列的不規(guī)則性、復雜性進行測度的計算方法，是由Pincus于二十世紀九十年代提出的[3]。它包含著時間順序信息，實質上是時間新模式的發(fā)生率隨著嵌入維數(shù)而改變的情況，反映了數(shù)據的結構復雜性。對于非線性時間序列，它并不企圖完全重構吸引子，而是從統(tǒng)計學的角度來區(qū)別各種過程，因此可以使用較短的數(shù)據來進行估測。

近似熵在心電研究中有許多應用，如可利用它進行冠心病患者的心率調制機制評價[4]，及心律失常患者進行電子除顫后的效果評價[5]。另外，水浸應激狀態(tài)下的大鼠會出現(xiàn)RR間期時間序列的ApEn上升[6]，可反映出自主神經系統(tǒng)的調制狀況。因此，使用近似熵對正常、VT和VF下的心電信號進行分析，可能會有助于這三種狀態(tài)下心電信號的辨別。本研究擬分別提取正常、VT和VF下的心電信號的RR間期，計算其近似熵，并進行方差分析，以觀察近似熵在不同心臟狀態(tài)下的表現(xiàn)。

1 方法

1.1 近似熵

對于原始時間序列x(1),x(2),…x(N)，共N點，以時間延遲τ進行重建m維相空間，得到一組m維矢量[3]：

其中i取從1到N-m+1的值。定義u(i)與u(j)之間的距離d[u(i),u(j)]為兩者對應元素中差值最大的一個，

對于給定的閾值r，統(tǒng)計對應每一個i值的d[u(i),u(j)]小于r的數(shù)目，并求該數(shù)目值與距離總數(shù)N-m的比值，記作(r)，有：

近似熵的數(shù)值大小反映系統(tǒng)復雜性的高低。ApEn數(shù)值越大，說明系統(tǒng)越趨近于隨機狀態(tài)，其復雜性增大，規(guī)律性減少，包含頻率成分越豐富。ApEn數(shù)值越低，則信號越趨于周期性，復雜性降低，意味著隨機性降低和規(guī)律性的增加，即混沌性的降低?；煦缧缘慕档鸵馕吨β首V頻帶變窄。

1.2 數(shù)據處理

本研究所采用的數(shù)據來自于PhysioNet[7]網站上的數(shù)據庫群(PhysioBank)，正常人心電信號取自MITBIH Normal Sinus Rhythm Database(MIT-BIH NSR數(shù)據庫)，心動過速心電信號取自Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database(CUVT數(shù)據庫)，心律失常心電信號來自MIT-BIH Arrhythmia Database數(shù)據庫(MIT-BIH Arrhythmia數(shù)據庫)[8]，從MIT-BIH NSR、CUVT及MIT-BIH Arrhythmia數(shù)據庫中分別提取了18個成年人的信號，對數(shù)據庫中的R波標記進行手工檢查，排除野點(outlier)后提取這些心電信號的RR間期時間序列，按照前述近似熵公式進行計算，選取嵌入維數(shù)為2，閾值設為時間序列標準差的0.15倍，并對三組數(shù)據進行方差分析。

2 結果

圖1所示為正常心率(NSR)、心動過速(VT)及心律失常(VF)狀態(tài)下一個選取者的RR間期時間序列，可以看出三種狀態(tài)下的RR間期分布有差異。

圖1 正常心率(NSR)、心動過速(VT)及心律失常(VF)的心電RR間期時間序列Fig.1 The RR interval time series of the three state of NSR,VT and VF

表1列出了各組ApEn的均值與標準差。圖2為NSR、VT及VF狀態(tài)下的ApEn的方差分析結果，可以看出三組間的ApEn數(shù)值存在顯著差異(F=19.92，P<0.0001)。

表1 NSR、VT及VF狀態(tài)下的RR間期的ApEn數(shù)值Tab.1 The ApEn values of RR interval time series of the state of NSR,VT and VF

圖2 NSR、VT及VF狀態(tài)下RR間期的ApEn比較Fig.2 ApEn of RR interval series of NSR,VT and VF

3 討論

近似熵的意義為一個時間序列中相同模式重復出現(xiàn)的幾率大小[9]，其數(shù)值大小反映系統(tǒng)復雜性的高低。ApEn數(shù)值越低，信號越趨于周期性，復雜性降低，意味著隨機性降低和規(guī)律性的增加，即混沌性的降低。本研究中的ApEn數(shù)值在正常心率、心動過速及心律失常不同狀態(tài)下具有顯著的差異，從正常組到心動過速組再到心律失常組RR間期ApEn的數(shù)值逐次顯著升高，反映出心動過速與心律失?；颊咝碾娦盘朢R間期的不規(guī)律性增加，復雜度上升。一項近期研究采用近似熵來表示心率變異性二值信號的規(guī)律性，從而反映自主神經系統(tǒng)的調制狀況，繼而可以對心率變異性的模式進行辨別[10]。我們的結果支持該項研究，從另一角度說明了近似熵是一個可以區(qū)分不同心臟狀態(tài)的指標。

基于ApEn的計算過程，可看出它有下述特點。第一，因為抗瞬態(tài)干擾產生的數(shù)據(即野點)與相鄰點聯(lián)成的二或三點線段與第i個數(shù)據x(i)的距離必定較大，因而在閾值檢測中會被去除，所以ApEn有較好的抗瞬態(tài)大干擾的能力。第二，由于簡單的統(tǒng)計參數(shù)(如均值、方差、標準差等)丟失了數(shù)據蘊含在時間順序中的信息，而ApEn則包含時間模式的信息，它反映時間新模式發(fā)生率隨維數(shù)而增減的情況，因而ApEn可反映數(shù)據結構上的復雜性。第三，由于ApEn并不企圖描述或重建吸引子的全貌，而只從統(tǒng)計角度區(qū)別各種過程。重建吸引子來描述全面的非線性性質需要較多數(shù)據來估計。因此ApEn僅需要較短的數(shù)據即可較準確地分析信號的復雜度。

由于上述優(yōu)勢，近似熵在心電信號分析方面得到了越來越廣泛的應用。后續(xù)研究可以繼續(xù)挖掘近似熵在反映不同心電狀態(tài)動態(tài)轉換過程中的作用，或者結合其他非線性指標對心電信號的混沌特性進行深入描述，必將有助于心臟疾病的臨床診斷與治療方案的確定。

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