基于第四统计的房颤与正常窦性心律区分方法研究

作者：王星月; 陈兆学

来源：数据采集与处理, 2020, 35(04): 693-701.

DOI：10.16337/j.1004-9037.2020.04.010

• R-R间期
• 相空间重构
• 概率密度函数
• 第四统计力学

房颤(Atrial fibrillation,AF)的患病率会随年龄的增加而增加,复发率也极高,因此提出一种快速准确检测AF的算法十分必要。本文基于第四统计力学原理,结合心脏系统的混沌性质与阴阳特性,提出区分AF和正常窦性心律(Normal sinus rhythm,NSR)的量化方法。首先以R-R间期数据构建嵌入维度为6、延时从1至30的相空间,依次得到对应的概率密度函数(Probability density function,PDF)图;然后以PDF图的横轴作为强度ξ,纵轴概率的累加和作为分布函数x,利用ξ-x的对应关系拟合出第四统计力学参数k值;最后将得到的k值做微分累加得到Ksd值,发现Ksd=0.3可作为区分AF和NSR的重要参数。本研究不仅能以阴阳特性描述的方式区分出AF和NSR,也为第四统计力学的探索打开了新途径,并且对未来准确快速检测AF提供重要依据,对AF早期干预与改善患者预后至关重要。

• 单位
  上海理工大学