一种自主神经系统动态变化的连续监测方法技术方案

本发明专利技术一种自主神经系统动态变化的连续监测方法，包括下述步骤，首先采集心电信号或体表的光电容积脉搏波信号，采集的信号是未经滤波处理、采样频率在500Hz及以上的原始信号；对采集信号按照一定的计算窗长度进行截取；对截取信号采用去基线和去工频干扰等预处理；对所得的预处理信号检测心电信号的R波波峰或光电容积脉搏波的峰值点；计算每拍的RR间期或峰峰值间期；对提取的间期序列计算三个彭家莱参数SD1、SD2、SD1/SD2；不断向后移动计算窗重复彭家莱参数的计算操作，直至所有数据处理完毕；对得到的三个彭家莱参数分别绘制变化曲线以表征自主神经系统的连续动态变化，在较为精细的时间尺度上实现连续监测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字信号处理方法，具体为一种自主神经系统动态变化的连续监测方法。
技术介绍
自主神经系统对于心血管系统的调节是一个动态变化的过程。当人体生理状态发生变化、受到外部刺激或受到病理因素影响时，出于满足新的新陈代谢需要或出于对机体的保护，自主神经系统会做出快速的响应，一般而言，迷走神经分支的响应速度在1秒钟以内，而交感神经分支的响应速度相对较慢，但也在4、5秒之内。比如人体从静息状态进入运动状态时，迷走神经活性陡然衰减，从而导致运动伊始心率便迅速上升，而随着运动强度的增加，交感神经活性会抑制迷走神经对心率的调节作用，使得心率主要受交感神经作用而上升；再如冷加压实验中，将手放入冰水中，交感神经活性在30秒后会不断增加；而像睡眠呼吸暂停综合征患者睡眠呼吸事件发生的10秒-1分多钟的时间内，自主神经系统也会产生相应的快速应激反应。当环境、条件变化时自主神经系统的这些动态响应包含了丰富的生理和病理信息，对其进行连续的量化监测无疑对于掌握人体自身的调节能力、健康状况有着十分重要的意义。现有关于自主神经系统的无创检测主要是采用心率变异性分析方法。它的原理在于由于自主神经系统的交感和迷走两个分支共同作用于心脏窦房结，从而使得每一拍心率都会因两者相互作用而出现微小的涨落，而这些微小的涨落可以通过心率变异性指标加以量化表征。传统的心率变异性分析方法都基于一个假设，即认为在分析的时长范围内，自主神经系统处于一种稳定的状态，交感和迷走的相互作用关系保持不变。从信号的角度而言，其认为分析的心拍间期序列是一个平稳过程。在这个前提下，为便于规范比较，临床往往采用两种不同时长作为检测标准，即长时程(24小时)或短时程(5分钟)。并在时域、频域、非线性等不同领域定义了一系列心率变异性指标，用以表征迷走、交感以及两者之间平衡状态的变化。很显然，传统的心率变异性分析方法无法对自主神经的动态变化有效检测评估。为捕获自主神经系统的快速变化，近年来极短时心率变异性方法备受关注。通过研究发现，在平稳状态下，对于小于1分钟时间长度的数据计算的一些心率变异性指标，如时域的RMSSD,SDNN；频域的低频(0.04-0.15Hz)功率，高频(0.15-0.4Hz)功率及其衍生的指标；以及非线性彭家莱参数SD1,SD2以及其比值都能达到和标准时长心率变异性指标一样的检测效果。但是频域指标，在一些特定生理状态下，如中度运动时，由于一些非神经因素引起的振荡成分变得显著，会严重影响和改变原有与自主神经活动相对应的高低频成分，因而造成测量上的错误。而对于时域指标，彭家莱参数与其有着很强的对应关系，却比它们包含有更丰富的信息，且作为一种非线性分析手段，彭家莱方法更加适于非平稳过程分析。因此，在众多的心率变异性指标中，彭家莱三个典型参数已成为在评测自主神经系统动态变化方面最具优势的指标。尽管极短时分析相较传统方法已能对自主神经系统的动态变化有一定程度的表征。但从统计意义出发，现有心率变异性分析对于自主神经系统动态变化检测存在局限性，现有心率变异性指标只能从整体上反映某一个时间段内自主神经系统的整体状态。心率变异性指标的计算对于数据长度总有一定的要求，对于小于1分钟的极短时分析，较为合适的数据分析长度约为30秒左右。在这个时间尺度上，显然自主神经系统的一些快速瞬态变化仍然难以有效反映出来，比如静息到运动状态转变时自主神经功能的跳变，或短至10秒的呼吸暂停事件过程中自主神经系统的瞬态变化。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种自主神经系统动态变化的连续监测方法，采用滑动窗技术计算连续变化的彭家莱参数来表征自主神经系统快速动态变化从而进行连续监测，使用简便无创能够及时捕获自主神经系统瞬变或渐变的动态趋势。本专利技术是通过以下技术方案来实现：一种自主神经系统动态变化的连续监测方法，包括下述步骤：步骤1，采集心电或体表微血管床光电容积脉搏波原始信号；步骤2，对采集到的原始心电信号或光电容积脉搏波信号，截取时间长度为N的数据段作为计算窗宽，其中，10秒≤N≤60秒；步骤3，对通过计算窗截取的心电信号或光电容积脉搏波信号进行预处理；步骤4，对预处理后的心电信号检测每拍R波，或对预处理后的光电容积脉搏波信号检测每拍的峰值点；步骤5，根据检测的每拍R波提取RR间期，或根据检测的峰值点提取峰值点间期；步骤6，根据提取的RR间期或峰值点间期序列计算彭家莱参数SD1、SD2和SD1/SD2；并对所得的参数值进行保存或实时显示；步骤7，将数据截取段的起始点向后移n个时间单位，对后续数据进行处理；其中，1秒≤n≤5秒；步骤8，若后续数据长度不小于N，则重复步骤2—7；步骤9，若后续数据长度小于N，则全部数据处理完毕，分别绘制三个彭家莱参数的连续变化曲线图，实现自主神经系统动态变化的连续监测。优选的，步骤1中，采集的心电信号或光电容积脉搏波原始信号为采样率在500Hz以上且未经滤波处理的信号。优选的，步骤3中，对原始心电信号或光电容波脉搏波预处理包括去除基线和去工频干扰操作。优选的，步骤5中，RR间期为心电信号相邻两个R波波峰之间的时间间隔，峰值点间期为光电容积波脉搏波信号相邻两个峰值点间的时间间隔。优选的，步骤6中，彭家莱参数SD1、SD2和SD1/SD2的计算方法如下：设离散序列x(j),j＝1,2,…,N；该序列的均值为其自相关函数定义为：彭家莱横坐标为x(n)，纵坐标为x(n+1)；则相邻点差值的标准差SD1按以下公式求得，SD12＝RX(0)-RX(1)；沿着y＝x轴的标准差SD2为，SD1/SD2为两者的比值。优选的，步骤6中，对三个参数进行保存或实时显示时，三个参数分别放入数组存放，或者在显示屏上以图表方式实时显示出来。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：本专利技术在极短时的基础上进一步引入滑动窗技术，即以N秒(10秒-1分钟)作为计算窗宽，将计算窗沿着数据序列以n秒(1秒≤n≤5秒)为步长向后滑动，依次计算所在窗口的彭家莱参数。如此就可以将与自主神经活动直接相关的心率变异性指标检测的时间分辨率精确到1-5秒，从而能够在更精细的程度上得到彭家莱参数的连续变化。通过将滑动窗与极短时分析技术结合起来，计算得到的连续极短时彭家莱参数，能够在一个更为精细的尺度上反映自主神经系统的动态变化，从而达到对自主神经系统状态的实时监测。本专利技术所述方法可在现有的心电检测或光电容积脉搏波检测系统基础上实现，检测方式简单易操作，成本低廉，该方法既可以开发为专用的自主神经系统连续监测装置，也可以作为现有心电图机或脉搏血氧仪等设备的功能升级，还可以作为中间件处理程序，便于无线检测及网络化应用。在临床监护、高危预警、日常健康监护、运动训练监测等应用领域都有明显的技术优势。附图说明图1为本专利技术方法的步骤流程示意图。图2为采集到的原始心电信号和光电容积脉搏波信号的示例图。其中图2(a)为采样率为500Hz心电原始信号示例，图2(b)为采样率为500Hz的光电容积脉搏波原始信号示例。图3为经过预处理后的信号示例图。其中图3(a)为对图2(a)中ECG信号预处理后的波形；图3(b)为对图2(b)中PPG信号预处理后的波形。图4为峰值点检测示例图。其中4(a)为ECG信号R峰检本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自主神经系统动态变化的连续监测方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1，采集心电或体表微血管床光电容积脉搏波原始信号；步骤2，对采集到的原始心电信号或光电容积脉搏波信号，截取时间长度为N的数据段作为计算窗宽，其中，10秒≤N≤60秒；步骤3，对通过计算窗截取的心电信号或光电容积脉搏波信号进行预处理；步骤4，对预处理后的心电信号检测每拍R波，或对预处理后的光电容积脉搏波信号检测每拍的峰值点；步骤5，根据检测的每拍R波提取RR间期，或根据检测的峰值点提取峰值点间期；步骤6，根据提取的RR间期或峰值点间期序列计算彭家莱参数SD1、SD2和SD1/SD2；并对所得的参数值进行保存或实时显示；步骤7，将数据截取段的起始点向后移n个时间单位，对后续数据进行处理；其中，1秒≤n≤5秒；步骤8，若后续数据长度不小于N，则重复步骤2—7；步骤9，若后续数据长度小于N，则全部数据处理完毕，分别绘制三个彭家莱参数的连续变化曲线图，实现自主神经系统动态变化的连续监测。

【技术特征摘要】
1.一种自主神经系统动态变化的连续监测方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1，采集心电或体表微血管床光电容积脉搏波原始信号；步骤2，对采集到的原始心电信号或光电容积脉搏波信号，截取时间长度为N的数据段作为计算窗宽，其中，10秒≤N≤60秒；步骤3，对通过计算窗截取的心电信号或光电容积脉搏波信号进行预处理；步骤4，对预处理后的心电信号检测每拍R波，或对预处理后的光电容积脉搏波信号检测每拍的峰值点；步骤5，根据检测的每拍R波提取RR间期，或根据检测的峰值点提取峰值点间期；步骤6，根据提取的RR间期或峰值点间期序列计算彭家莱参数SD1、SD2和SD1/SD2；并对所得的参数值进行保存或实时显示；步骤7，将数据截取段的起始点向后移n个时间单位，对后续数据进行处理；其中，1秒≤n≤5秒；步骤8，若后续数据长度不小于N，则重复步骤2—7；步骤9，若后续数据长度小于N，则全部数据处理完毕，分别绘制三个彭家莱参数的连续变化曲线图，实现自主神经系统动态变化的连续监测。2.如权利要求1所述的一种自主神经系统动态变化的连续监测方法，其特征在于，步骤1中，采集的心电信号或光电容积脉搏波原始信号为采样率在500Hz以...

【专利技术属性】
技术研发人员：李津，陈翔，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61