心脏状态的实时趋势动力学特征分析方法

摘要

本发明公开了一种心脏状态的实时趋势动力学特征分析方法。由高输入阻抗、低噪声、高共模抑制比多通道心电放大器，12位A/D转换板获得心电波形；采用时空相关技术和散点图技术，形成时间序列相关心率变异时空散点图；自动和人工交互提取时序相关特征参数，短时－实时特征转变图谱参数，提取特征图谱时空量化参数指标；对上述图谱及其量化参数指标进行人工神经网络分类：参数指标在两个分别由9个准静态时序离散度特征参数集合和5个动态趋势特征参数集合构成的9维与5维空间来刻画时序心率变异的动力学特征和相关不变性特征，存在两个独立曲面及其交界来表征心脏功能的正常，异常和关键的临界状态。用于早期心脏病理动力学趋势的分类预测。

主权项

1、一种心脏状态的实时趋势动力学特征分析方法，其特征在于：用体表电极和高输入阻抗、低噪音、高共模抑制比以及宽带多通道心电放大器得到心电模拟信号，再由12位A/D转换器获得数字心电波形；采用小波变换和极值获得QRS复杂波形位置，并通过RR波峰的时间间隔形成RR(n)/RR(n+1)的表达心率变异率的散点图；再从散点图中生成不同时间间隔的短时散点图形成时序散点图，以分钟作为短时散点图的最小间隔，通过时序散点图提取丰富的心脏动力学状态特征参数和趋势特征参数；时间序列节点内离散度参数；时间序列节点间离散度参数；时间序列节点内离散度描述了心脏动力学状态的稳定度；时间序列节点间离散度距离描述了心脏动力学状态的迁移转换特性；状态稳定度和迁移转换特性表征了心脏的适应性以及体液、交感—副交感神经系统活动影响。