[发明专利]一种基于二元生理系统的动态相互作用网络分析方法

说明书

本发明公开一种基于二元生理系统的动态相互作用网络分析方法，属于动态生理网络技术领域。选定二元器官系统，同步采集睡眠阶段这一生理状态转变前后的生理信号，利用滚动时间窗口进行分段预处理；选定两生理信号段为相互作用对，使用相关系列参数得到相互作用对的时间延迟序列，在此基础上评估相互作用的强度、方向等属性；以各时间窗口为层，每一层网络中的节点定义为该层所对应时刻的生理信号段，借助时间延迟序列特征建立有向加权连边，构建层内、层间链接，使用图论方法表征多层时序生理网络；分析生理状态转变前后二元器官系统间相互作用的强度变化、总体因果效应。其结构简单，使用方便，通过相互作用变化检测人体睡眠阶段变化。

技术领域

本发明属于动态生理网络技术领域，具体涉及一种基于二元生理系统的动态相互作用网络分析方法。

背景技术

人体是由不同层次复杂生理器官系统组成的有机整体，从微小的分子、细胞到其构成的组织，从功能各异的器官到复杂的生理系统，它们之间广泛地存在着不同程度的相互作用。人体有机体的一个关键特征是器官系统和子系统之间存在复杂的信息传递和相互作用过程。这些相互作用通过不同的耦合反馈发生，在多个整合水平和跨时空尺度上优化和协调生理器官功能。因此，器官系统和子系统之间的动态相互作用对维持健康和产生不同的生理状态至关重要。破坏这种信息传递可以导致单个系统功能障碍，甚至整个生物体奔溃，如昏迷、多器官衰竭等。人体通过神经自主调节以抵抗外部或病理性干扰，其状态和功能可以从单个器官系统的动力学特征和器官系统相互作用时动力学特征的变化中定义。相较于外在的面部表情、肢体动作等，无偏的生理信号直接反映人体各生理系统的活动情况，在区分生理状态及识别其转换等方面更具有客观性。生理信号通常以信号来源命名，常用的生理信号包括脑电图(Electroencephalogram,EEG)、心电图(Electrocardiogram,ECG)、眼电图(Electrooculogram,EOG)、肌电图(Electromyogram,EMG)和皮肤电反应(Galvanic skin response,GSR)等。复杂系统之间的相互作用一直是一个开放性问题，其中的耦合不是先验已知的，并且唯一可用的信息包含在系统的输出信号中。人体每个器官系统都具有自己的结构组织，而在神经调节下的生理系统更表现出高度的功能复杂性，其对应的生理信号则具有多尺度的间歇性、非平稳性和非线性等特征，使得综合生理系统中的相互作用进一步复杂化。生物时间序列分析用于识别隐藏的动态模式，这些模式可以对潜在的生理机制可以产生重要的见解。考虑多器官或多生理系统之间的关联性时，可以通过复杂网络分析角度对复杂生理现象进行研究。