[发明专利]一种量化心肺系统交互作用的分析方法

摘要

一种量化心肺系统交互作用的分析方法，包括：采集受试者夜间睡眠多导生理信号；将信号进行睡眠分期标记并提取RR间期序列、PP间期序列、PTT序列、RA间期序列；相同睡眠状态下按5分钟时长同步切分所述4种序列，再提取其3个特征参数：低频香农熵、高频香农熵、传递熵；训练神经网络，确定神经网络参数，建立神经网络心肺交互作用评估模型；利用训练完成的神经网络评估受试者的心肺功能，输出评估结果。本发明利用多变量时间序列分析技术来分析心肺耦合，对心动周期，呼吸，血压等多个变量采用频域和信息学的分析方法进行分析，很好地弥补了单变量的分析不足，从而更精确更全面地量化心肺系统间的复杂的调节机制，而且这不仅量化心肺交互作用的耦合强度，还能对心肺交互作用的方向进行判断。

主权项

一种量化心肺系统交互作用的分析方法，其特征在于包括以下步骤：1）采集受试者夜间睡眠7小时的体表心电信号、呼吸气流信号及食指末端的脉搏波信号，并根据R&K标准进行睡眠分期标记：REM（快动眼睡眠期），NREM（非快动眼睡眠期）；2）对采集的体表心电信号逐拍提取RR间期序列{RRi，i=1,2,3，…，N}，对采集的脉搏波信号逐拍提取PP间期序列{PPi，i=1,2,3，…，N}，对采集的呼吸气流信号逐拍提取RA间期序列{RAi，i=1,2,3，…，N}，并根据同步的体表心电信号和脉搏波信号，计算脉搏波传导时间PTT序列{PTTi，i=1,2,3，…，N}；3）同步截取上述4种时间序列在REM或NREM睡眠状态下的连续5分钟片段序列；4）从截取的4种时间序列的连续5分钟片段序列中提取2个特征参数，作为受试者不同睡眠深度下的心血管及肺系统的功能变化的判断指标；5）将截取的4种时间序列的连续5分钟片段序列进行特定配对，并提取1个特征参数，作为受试者夜间睡眠的心血管及肺系统交互作用的判断指标；6）建立神经网络心肺系统交互作用评估模型，将上述提取的3个特征参数作为神经输入矢量，训练神经网络，确定神经网络参数；7）利用训练完成的神经网络对受试者进行心肺功能评估。