国家重点实验室开放基金(SMFA12B09)
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
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- 基于互信息和自相关函数的睡眠期间心率变异性研究被引量：1
- 2013年
- 目的:研究互信息和自相关函数在睡眠各阶段心率变异性(heart rate variability,HRV)分析中的应用。方法:采用网络公开数据库Sleep Heart Rate and Stroke Volume Data Bank,将RR序列分为30 s一段,并以每30 s数据为中心截取5 min RR序列作为待分析对象。提取5 min RR序列的互信息特征BD M、PDM和自相关函数特征BD C、PDC,然后用统计方法分析各特征在觉醒/REM/浅睡/深睡四种睡眠状态下的差异。结果:浅睡和深睡期间,BD M、PDM显著高于觉醒和REM睡眠(P<0.001),而BD C显著低于觉醒和REM睡眠(P<0.001),PD C无显著差异(P>0.05)。结论:①BD M、PDM和BD C从不同角度反映了不同睡眠阶段下RR序列的特征,它们或许与HRV不同的调节机制有关。②BD M、PDM和BD C可作为辅助HRV睡眠分期的新指标。
- 肖蒙严洪宋晋忠杨渝舟杨向林
- 关键词：互信息自相关函数睡眠心率变异性
- 睡眠期间心电变化规律研究进展被引量：5
- 2013年
- 中长期空间飞行中,航天员常会遇到失眠、睡眠时间缩短、觉醒次数增多等睡眠问题。研究睡眠期间心电信号的变化规律,对于深入了解睡眠时神经系统的调节机制和心血管系统的作用规律,以及发展基于心电信号的睡眠监测技术具有重要意义。本文从心率变异性和心电波形两方面对睡眠期间心电信号变化规律的研究进行综述,并对航天飞行中的相关研究进行论述。
- 肖蒙严洪
- 关键词：睡眠心率变异性心电监测
- 基于小波分解和过零点分析的睡眠期间心率变异性研究
- 2013年
- 目的提出一种简便的心率变异性(heart rate variability,HRV)分析方法,并将其用于研究睡眠期间的HRV特征。方法利用小波分解提取RR序列的低频(low frequency,LF)和高频(high frequency,HF)成分后,采用过零点分析法分别计算睡眠各阶段RR序列及其LF,HF分量的过零点特征(过零点间隔均值和归一化过零点间隔标准差),同时计算RR序列的频谱特征(LFn,HFn,LF/HF)和样本熵。分析各特征在不同睡眠阶段的差异性,以及过零点特征与其它特征的相关性。结果 RR过零点特征在觉醒、快速眼动(rapid eye movement,REM)和非快速眼动(non-REM,NREM)睡眠期间具有显著差异;三个过零点特征与频谱特征和样本熵具有较强相关性。结论本文提出的HRV分析方法计算简单,能同时反映频谱和复杂性特征,为研究睡眠期间自主神经活动和发展基于心电图的睡眠监测技术提供了新指标。
- 肖蒙严洪李延军
- 关键词：睡眠心率变异性小波分解
