基于多尺度熵的冠心病脉象分析.PDF

基于多尺度熵的冠心病脉象分析 1 1 2 1 1 郭睿， 燕海霞，颜建军 ，员凤英， 杨育慈， 王忆勤* 上海中医药大学四诊信息综合实验室 1,上海 201203 华东理工大学机械电子工程中心 2 ，上海 200237 通讯作者*，王忆勤, 电子邮箱: wangyiqin2380@ 摘要： 目的：通过分析冠心病组与正常组脉诊信号的多尺度熵（Multiscale Entropy），阐明多尺度熵表征的脉诊信号的复杂度能较好的区分脉象的疾病与健 康状态，为发展和推广脉诊这一无创性诊断技术奠定基础。方法：采用窗口移动 策略计算 22 例冠心病患者和 117 例正常人的脉诊信号的窗口多尺度熵值，并将 其转换成秩次后进行方差分析，用箱线图（BoxPlot）观察脉诊信号多尺度熵参数 的 分 布 ， 最 后 绘 制 多 尺 度 上 熵 的 接 受 者 工 作 曲 线 （ receiver operating characteristic ,ROC ）来评估参数区分冠心病组和正常组的诊断价值。结果：冠心 病组的窗口多尺度熵值显著小于正常组，并且它们的 ROC 曲线下面积均大于 0.8 。 ：表明冠心病脉诊信号系统的复杂度显著低于正常组；从脉诊多尺度 结论 的 ROC 曲线图可知，多尺度熵值能较好的区分冠心病脉象和正常人脉象。多尺 度熵为脉象的病理状态提供了一种较好的表征方法。 关键词: 冠心病，脉图，多尺度熵，复杂度 引言: 脉诊是中医临床极具特色的诊察方法之一。经数千年的临床应用证实，脉诊 有其独特的临床应用价值，是临床辨证论治的重要参考依据之一。传统中医脉诊 依赖于医生的经验、主观判断及描述，其临床应用与继承发扬受到限制。由于脉 象的复杂度，通过脉图研究脉象仍然是脉象科学化的必然过程，是揭示中医脉象 现代科学本质所走出的第一步。现代医学研究表明，动脉搏动是心脏收缩引起的 搏动。左心室将血液通过主动脉瓣射入主动脉，导致动脉树上的流速、压力和直 径的脉动[1] 。中医脉诊中常用的寸口诊法即是这种脉搏波在桡动脉处显现的部位 （深浅）、速度（快慢）、振幅 （强度）、周期 （节律性）和波形 （形态）的综合 [2] 反映 。因此通过检测中医脉象对应的压力脉图，可 以无创、便捷的获得脏腑病 变尤其是心血管系统的病变。 很多研究表明, 人 生理状态的变化所引起的生理信号参数变化存在非线性 特征。桡动脉处脉搏波信号 同样具有非线性特性， 它的非线性效应主要来源于 心脏的非线性激励、血管系统几何形状及力学性质非线性、血管壁运动的非线性、 血流流动的非线性流体等因素[3] 。以往对脉搏波所作的工程分析就是把人 动脉 管系看作一个线形的力学系统。其中，心脏的搏动是该系统的输入，而脉搏波就 基金项目：国家自然科学基金(NoNo.，No.No. 通讯作者：王忆勤, 电子邮箱: wangyiqin2380@ 是该系统某处的输出，然后根据其输入和输出关系寻求并估计该系统的结构及参 数。最后，根据这些参数来识别和研究脉搏波的特性[4] 。工程上系统分析已经有 一套比较完整和成熟的线形分析方法，如时域法与频域法等。 而真实的生物系 统更适宜于非线性动态分析，传统的线形方法 已经不足于刻画脉象信号的非线性 特征。 现在越来越多的学者尝试用非线性的方法对生物信号进行分析，并在心 律变异、脑电信号和肌电信号得到广泛的应用[5-7] 。 目前生物医学信号的非线性 分析方法主要有分形维数、Lyapunov 指数的估算和非线形预测等。这些方法均存 在需要足够长的数据和易受噪声影响的问题， 而实际测量的脉诊信号很难满足 上述要求。非线性时间序列分析方法样本熵（Sample Entropy ）克服了这些缺陷， 但是无法避免随机信号之类的信号在样本熵分析中被认定为产生新模式的能力 高，