基于AR模型的过速型室性心律失常的短时心率变异性预测分析.pdfVIP

基于AR模型的过速型室性心律失常的短时心率变异性预测分

析

董红生;刘青;苏芳;林娟

【摘要】目的:基于短时(5min)心率变异信号的频域分析,探究过速型室性心律失

常[包括室性心动过速(ventriculartachycardia,VT)和室颤(ventricular

fibrillation,VF)]的发生机理及有效预测方法.方法:以78名患者体内心脏复律除颤

器记录的VT/VF事件发生前5min的RR间期序列(作为VT/VF样本组)和来自同

一患者的正常窦性节律(作为正常对照组)构成的样本对为分析序列,对分析序列预处

理后,基于AR模型方法计算其功率谱,提取相应的频谱能量特征,并进行统计分析.结

果:与正常对照组序列相比较,VT/VF样本组的功率谱总功率、甚低频功率、低频功

率、高频功率及低频功率峰值显著降低,统计检验概率分别为P＜0.003、P＜0.003、

P＜0.002、P＜0.005、P＜0.002.结论:研究表明VT/VF发生前患者的心率变异性

明显降低,说明其自主神经系统调节功能受损和失衡,频谱能量特征的改变或许是

VT/VF发生的某种生理预兆,对于短时预报恶性室性心律失常有重要意义.

【期刊名称】《医疗卫生装备》

【年(卷),期】2019(040)005

【总页数】6页(P1-6)

【关键词】过速型室性心律失常;VT/VF;短时心率变异性;AR模型;频谱能量特征;预

测分析

【作者】董红生;刘青;苏芳;林娟

【作者单位】兰州工业学院电气工程学院,兰州730050;兰州工业学院电气工程学

院,兰州730050;兰州工业学院电气工程学院,兰州730050;兰州工业学院电气工程

学院,兰州730050

【正文语种】中文

【中图分类】R318

0引言

我国每年超过50多万人突发心脏性猝死（suddencardiacdeath，SCD），其中

80%以上是由自发性过速型室性心律失常[包括室性心动过速（ventricular

tachycardia，VT）和心室颤动（ventricularfibrillation，VF）]诱发所致[1]。因

此，研究过速型室性心律失常的发生机理及有效的预测方法对提高心脏病患者的生

存率和防治突发性心脏疾病具有非常重要的意义。

目前，对有心脏骤停病史、低射血分数等心血管疾病患者体内植入埋藏式心脏复律

除颤器（implantablecardioverterdefibrillators，ICD）是预防SCD较为有效

的方法，但对于一般患者，特别是普通人群的致命性心律失常的有效预测及SCD

风险评估仍面临巨大挑战[2]。利用左室射血分数（leftventricularejection

fraction，LVEF）、QRS间期、QT间期、T波改变、心室晚电位、心率变异性

（heartratevariability，HRV）等心脏功能指标无创预测VT/VF事件是目前使

用较多的方法[3-6]，但这些方法都存在一定局限性，需要临床进一步的评价[7]。

HRV指逐次心跳间期（RR间期）之间的微小差异，可反映心脏交感神经和迷走神

经活动的紧张性和均衡性，是检测自主神经性活动的非侵入性指标[8-9]。已往研

究已充分肯定了自主神经活动与多种疾病有关，特别是与某些心脏疾病的死亡率密

切相关[10-11]。因此，HRV分析对于揭示心脏性猝死的发生机制以及重大心脏疾

病的防治都具有重要意义。HRV信号的分析方法较多，但线性时域和频域分析法

仍是临床应用的主要方法[12]。频域分析以定量的指标描述了HRV信号的频谱能

量分布，可以在一定程度上分离各种生理因素对HRV的影响作用，清楚地反映心

脏自主神经系统的调节作用，有较高的准确性和灵敏度。基于VT/VF事件发生前

短时HRV信号的频谱分析预测VT/VF的研究已有文献报道，文献[13-14]指出

VT/VF发生前数分钟患者的心率明显增加，HRV信号的低频功率（low

frequency，LF）（0.03～0.15Hz）、高频功率（highfrequency，HF）

（0.15～0.4Hz）明显减小，低、高频功率比值（ratiooflow-tohigh

frequency，LF/HF）增加。Vybiral等[15]分析了24例患者在VF事件发生前5