【摘 要】
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目的 提出基于滑动趋势模糊近似熵(ST-fApEn)的短时心率变异性(HRV)分析动态特征,以提高阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的检测精度及疾病状态的分析能力.方法 使用Physionet的Apnea
【机 构】
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中国科学院大学附属肿瘤医院(浙江省肿瘤医院),中国科学院肿瘤与基础医学研究所,浙江杭州310022;中山大学生物医学工程学院,广东省传感技术与生物医疗仪器重点实验室,广东广州510275
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目的 提出基于滑动趋势模糊近似熵(ST-fApEn)的短时心率变异性(HRV)分析动态特征,以提高阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的检测精度及疾病状态的分析能力.方法 使用Physionet的Apnea-ECG数据库中20例正常对照样本和40例OSA样本,分成一系列5 min的片段.根据该片段是否发生暂停分为正常对照组(N-N组,20例),OSA患者正常片段组(P-N组,40例)和OSA患者呼吸暂停片段组(P-OSA组,40例).通过使用经验模态分解(EMD)结合滑动窗的方法来获得RR序列的趋势斜率序列,并对其进行复杂度分析得到ST-fApEn,分析不同疾病状态.结果 与SD、RMS、PNN50和LF/HF等HRV静态特征相比,ST-fApEn不仅在3种不同疾病状态组的任意2组都有显著性差异,且OSA的检测精度显著提高到85.0%,敏感性和特异性也分别达到了82.5%和90.0%.结论 提出的ST-fApEn动态特征使OSA的检测精度得到显著提高,是鉴别健康人、OSA患者不发病时和发病时不同疾病状态的一个有效检测指标.
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