崔艷斌,張 平
(1.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,山西 長(zhǎng)治 046000;2.第三軍醫(yī)大學(xué)大坪醫(yī)院野戰(zhàn)外科研究所,重慶 400042)
心臟活動(dòng)受到自主神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)控作用[1],例如交感神經(jīng)的活性增強(qiáng)會(huì)釋放去甲腎上腺素,導(dǎo)致心率的增加;迷走神經(jīng)的活性增強(qiáng)會(huì)釋放乙酰膽堿,導(dǎo)致心率的降低,兩者相互依賴,共同維持人體生理環(huán)境的動(dòng)態(tài)平衡。對(duì)于自主神經(jīng)系統(tǒng)功能的測(cè)定有很多方法,但是心率變異性作為唯一一個(gè)可以定量測(cè)定自主神經(jīng)系統(tǒng)活性的方法[2],能夠測(cè)定自主神經(jīng)系統(tǒng)某一成分的變化情況,被廣泛用于醫(yī)療行業(yè)。心率變異性指的是連續(xù)心跳之間瞬時(shí)心率的微小變化,即相鄰RR間期的細(xì)微漲落。心率變異性反映了交感神經(jīng)、副交感神經(jīng)的張力以及兩者之間平衡的重要指標(biāo),與很多疾病尤其是心血管方面的疾病有著很大的關(guān)系,可以用來診斷甚至預(yù)防心血管疾病[3],是預(yù)測(cè)心臟性猝死以及心律失常的一項(xiàng)極其重要的指標(biāo)[4],對(duì)心率變異性的研究有著十分重要的臨床意義和科研意義。
心率變異性的分析方法有時(shí)域分析法和頻域分析法[5]。然而時(shí)域分析法丟掉了信號(hào)的時(shí)序信息,不夠全面,頻域分析法是研究史上的里程碑,它揭示了譜中高頻成份反映和呼吸相關(guān)的心臟迷走神經(jīng)的活動(dòng),低頻成份反映和血管舒縮系統(tǒng)的變化相關(guān)的心臟交感神經(jīng)活動(dòng)或交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)的共同活動(dòng)[6],故心率變異性的頻域指標(biāo)能夠較好地反映自主神經(jīng)系統(tǒng)活性的變化情況。
在臨床上,5 min時(shí)長(zhǎng)以內(nèi)的心率變異性分析稱為短時(shí)心率變異性。由于病人的不穩(wěn)定性無法采集長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,而隨著數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)的改變,心率變異性頻域指標(biāo)也會(huì)產(chǎn)生顯著差異[7]。對(duì)于心率變異性頻域指標(biāo)的求取有Welch和Lomb-scargle兩種算法,本研究通過設(shè)置不同時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)的對(duì)照組來分析心率變異性的頻域計(jì)算方法,得出可用于短時(shí)時(shí)長(zhǎng)心率變異性頻域指標(biāo)的求取方法。
共17名20~23歲的健康受試者參與了本研究的數(shù)據(jù)采集工作,實(shí)驗(yàn)期間要求所有受試者以平躺姿勢(shì)正常呼吸10 min。同時(shí)采集受試者的心電信號(hào),采樣率為200 Hz。
本研究中涉及的數(shù)據(jù)處理工作全部在Matlab 2015a平臺(tái)上完成。
心率變異性是基于RR間期進(jìn)行分析的,故為提取正確的R波位置尤為重要。然而在心電信號(hào)的采集過程中存在噪聲及因?yàn)樵O(shè)備本身原因有基線漂移等問題存在,使得信號(hào)上下浮動(dòng)和失真厲害,我們對(duì)其進(jìn)行小波變換[8]來去除噪聲。由于引入的是隨機(jī)噪聲,小波變換去噪對(duì)于隨機(jī)信號(hào)效果很好,相比于傳統(tǒng)帶通濾波器,小波變換不僅可以濾除噪聲基線漂移,而且還能凸顯信號(hào)的特征部分,方便R波的提取,如圖1。然后利用閾值法對(duì)R波進(jìn)行提取,如圖2。
圖1 心電信號(hào)的原始圖和小波變換去噪后的心電信號(hào)圖
圖2 R波提取圖,圖中小圓點(diǎn)為R波位置
我們對(duì)10 min時(shí)長(zhǎng)的信號(hào)分別按照5 min、2 min、1 min的數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行截取,然后分別求取兩種方法下的不同時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)的心率變異性頻域指標(biāo)nLF、nHF、LF/HF的值,并以10 min時(shí)長(zhǎng)下心率變異性的頻域指標(biāo)nLF、nHF、LF/HF的值作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比,心率變異性頻域指標(biāo)及其生理意義如表1。
表1 心率變異性頻域指標(biāo)及其生理學(xué)意義
利用Welch算法求取不同數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)下的心率變異性頻域指標(biāo)值如表2,利用Lomb-scargle算法求取不同數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)下的心率變異性頻域指標(biāo)值如表3。結(jié)果表明相比于10 min心率變異性頻域指標(biāo)值,利用Welch算法求取的2 min時(shí)長(zhǎng)下心率變異性指標(biāo)值nLF和nHF均有顯著性差異(P<0.05),在1 min時(shí)長(zhǎng)下的心率變異性指標(biāo)值nLF、nHF和LF/HF均有顯著差異(P<0.05),而利用Lomb-scargle算法求取的心率變異性指標(biāo)值不受數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)的影響(P>0.05)。
表2 Welch算法求取心率變異性指標(biāo)值(均值±標(biāo)準(zhǔn)差)
不同時(shí)長(zhǎng)組的HRV指標(biāo)分別與10min相比有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義:*(P<0.05)表示兩者有顯著性差異。
表3 Lomb-Scargle算法求取心率變異性指標(biāo)值
不同時(shí)長(zhǎng)組的HRV指標(biāo)分別與10 min相比有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義:*(P<0.05)表示兩者有顯著性差異。
在本研究中我們使用配對(duì)T檢驗(yàn)的方法對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行分析。所有的數(shù)據(jù)分析均使用SPSS(version22.0,Inc.Chicago,IL,USA)軟件進(jìn)行計(jì)算,數(shù)據(jù)結(jié)果以均值±標(biāo)準(zhǔn)差的形式展現(xiàn)。同時(shí)定義P=0.05,當(dāng)P<0.05表明兩組數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上有顯著差異,當(dāng)P>0.05表明兩組數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上無顯著差異。
本研究的結(jié)果表明,使用Welch算法求取的心率變異性頻域指標(biāo)nLF、nHF、LF/HF的值會(huì)隨著數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的變化而改變,使用Lomb-scargle算法求取的心率變異性頻域指標(biāo)nLF、nHF、LF/HF的值不會(huì)隨著數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的變化而改變。即使用Lomb-scargle算法求取短時(shí)心率變異性頻域指標(biāo)是可行的,這樣在臨床上不必對(duì)病人進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的監(jiān)測(cè)來計(jì)算心率變異性的頻域指標(biāo)值,可以更加快速地發(fā)現(xiàn)發(fā)病原因。
由于Lomb-scargle算法是基于最小二乘法的原理,不需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行插值和重采樣,故可以避免頻譜的失真[9]。所以,當(dāng)我們將其應(yīng)用于不同時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)的分析時(shí),結(jié)果能夠不受數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的影響,使得同一指標(biāo)無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。
本研究還存在一些局限。第一,由于自身數(shù)據(jù)采集原因,沒有采集更長(zhǎng)久的數(shù)據(jù)來進(jìn)行對(duì)比。第二,實(shí)驗(yàn)的受試者人數(shù)不是很多。在未來的研究中我們打算增加受試者人數(shù)以及監(jiān)測(cè)時(shí)間來使結(jié)果更有說服力。
綜上所述,利用Lomb-scargle算法可以用于求取短時(shí)心率變異性指標(biāo)的頻域指標(biāo)。當(dāng)在臨床上應(yīng)用時(shí),不需要對(duì)病人進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的監(jiān)測(cè)來獲取數(shù)據(jù),可以大大縮短對(duì)病人情況的監(jiān)測(cè)時(shí)間,同時(shí)結(jié)果準(zhǔn)確可靠,具有一定的實(shí)際意義。