（生物医学工程专业论文）统计物理理论在心电信号研究中的应用.pdf

a b s t r a c t a b s t r a c t c o m p r i s e db ym a n ys u b - s y s t e m s ，l i f es y s t e mi s t h em o s tc o m p l i c a t e ds y s t e mi n w o r l d t h ec i r c u l a t i o ns y s t e mi so n eo ft h ep r i m a r ys u b s y s t e m s h e a r ti st h ek e y p a r to ft h ec i r c u l a t i o ns y s t e m ，w h i c hi sac o m p l e xo s c i l l a t i n gs y s t e mc o u p l e db ys e v e r a lo s c i l l a t o r s ，a n di tp r o v i d e sp o w e rf o rt h ew o r ko fm ec i r c u l a t i o ns y s t e m i nm e n o r m a ls i t u a t i o n ，t h es i n u sn o d ei sd o m i n a t i n gm eo s c i l l a t i o n ，a n dt 1 1 e r e f o r eh e a l t h y h u m a nh e a r t b e a ti su s u a l l yc a l l e ds i n u sh e a r t b e a t t h ee l e c 廿i c a lp o t e n t i a l sm e a s u r e d a n dr e c o r d e do nt h eb o d ys u r f a c ei sc a l l e de l e c t r o c a r d i o g r a m ( e c g ) c u r r e n t l y m e n o n l i n e a r i t yo f h e a r te l e c t r i c a ls i g n a l i so n eo ft h em a i nr e s e a r c h6 e l d so fm el i f es y s - t e m n o wt h em a jo rm e t h o d sf o rs t u d y i n gt h en o n l i n e a r i t yo fh e a r t b e a ts i g n a l ( h r v e c g ) a r e ：c o r r e l a t i o nd i m e n s i o n ，l y a p u n o ve x p o n e n t ，k o l m o g o r o ve n 缸o p y f r a c t a l p a r a m e t e r s 。i nt h i st h e s i s ，w ef i r s t l ys u m m a r i z et h ea b o v e m e n t i o n e dr e s e a r c h e s a n d t h e nw eu s es e v e r a js t a t i s t i c a lp h y s i c sa p p r o a c h e st oa n a l y s i sh r vs i g n a ld u r i n gs l e e p w et r yt ou n d e r s t a n dt h eu n d e r l y i n gr e g u l a t i n gm e c h a n i s mo fm et w ob r a c h e so fm e a u t o n o m i cn e r v o u ss y s t e m ：t h ep a r a s y m p a t h e t i ca n ds y m p a t h e t i cn e r v o u ss y s t e m t h e f o l l o w i n gi si n v o l v e di nt h i st h e s i s ： 1 w ef i n dt h es t r o n gl o n g - r a n g ec o r r e l a t i o nd u r i n gt h ed i f f e r e n ts t a g e so fs l e e p ( l i g h t ，d e e p ，r a p i d e y e m o v e m e n t ( r e m ) s l e e pa n dw a k e ) i na d d i t i o n ，w ef i n dt h a t t h ed e g r e eo f1 0 n g r a n g ec o r r e l a t i o no fr e ms l e e pi s1 0 w e rm a nt h a to fn o n r e m s l e e p t h i sf i n d i n gi sq u i t ed i f f e r e n tf r o mp r e v i o u s 丘n d i n g su n ( 1 e rh e a l t h yc o n d i t i o n s w 色d i s c u s s e dt h ei r r e g u l a rp h e n o m e n o ni na d v a n c e 2 w ee s t a b l i s hm em u l t i f r a c t a ln a t u r eo fh r v s i g n a ld u r i n gs l e e p ，w h i c hm e a n s t h eh e a nb e a t si r r e g u l a u r l ya n dm a y b et h ei r r e g u l 撕t yi sas i g no fh e a l t l l yh e a r t 3 w ef i r s t l yf i n dt h a tt h ew i d t ho fs i n g u l a r i t ys p e c t r u mi sr e l a t e dt ot l l es t 】旧n g t l l o fn e u r o a u t o n o m i cc o n t r o l i ns o m ew a y i tp r e s e n t st h em a x i m a lw i d t hd u r i n gr 口 s l e e p ，s u g g e s t i n gt h es t r o n g e s td e g r e eo fm u l t i f r a c t a l i t ya n d t h ea u g m e n t e d s y m p a t h e t i c a c t i v i t i e sa s s o c i a t e dw i t hr e ms t a t er e l a t i v et on o n r e ms l e e p i i i a bs 下r a c t i naw o r d ，o u rr e s u l t sd e m o n s t r a t et h ec o m p l e x i t yo fh e a nr a t ed u r i n gw a k e s l e e p t r a n s i t i o n s ，a n da r eo fh e l pt ou n d e r s t a n dt h ei n t r i n s i cr e g u l a t i n gm e c h a n i s mo fa u t o n o m l cn e r v 0 u ss y s t e m k e y w o r d s ：e 1 e c t r o c a r d i o g r a p h y ，h e a r tr a t e i a b i l i t y ( h r v ) ，s l e e pa p n e a ，f r a c t a l ， a u t o n o m o u sn e r v o u ss y s t e m ( a n s ) i v 插图 插图 心脏结构图。 1 典型的心电信号 4 心肌梗塞的频率 7 强制非同步方案的结果 8 睡眠分期示意图，1 0 用自相关函数处理非稳态信号的结果。 1 7 d f a 算法2 0 双标度c a n t o r 集合构造示意图2 8 双标度c a n t o r 集合的仇一口曲线 3 1 双标度c a n t o r 集合的厂( q ) 一q 曲线 3 1 e c g 的混沌吸引子 3 9 心电图e c g 的多重分形特性4 0 m m b i h 多通道睡眠监测数据库中的一幅心电记录 4 2 对记录s l p 5 9 中的h r v 数据进行d f a 2 分析后得到的结果 4 3 由记录s l p l 4 中h r v 数据得到的多重分形谱7 - ( q ) 4 4 由记录s l p l 4 中h r v 数据得到的奇异谱，( q ) 4 5 其他六组记录中h r v 数据产生的奇异谱，( 口) 4 6 j 2 3 4 5 2 2 3 2 3 4 5 石一 l 1 1 1 1 2 2 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 表格 表格衣怡 4 1 奇异谱，( 口) 在各个睡眠分区内的开口宽度 4 2 奇异谱，( q ) 在各个睡眠分区内的顶点位置 v 4 6 4 7 中国科学技术大学学位论文原创性和授权使用声明 本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工 作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包 含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。 本人授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即： 学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位 论文。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 作者签名忑盎选 叶厢圹日 吲彩 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1心脏结构 生命体系是自然界中最复杂的系统，由多个子系统组成。循环系统为其主 要的子系统之一，而心脏又是循环系统中的核心部分。我们可以把心脏想象 成向身体供应血液的水泵。心脏是一个中空的肌性脏器，内部分为四个腔室： 两个心房和两个心室，如图1 1 所示。心脏被纵行的心房间隔和心室间隔分成 左右两部分，互不相通。左心部分流动着富含氧的动脉血，右心部分流动着乏 氧的静脉血。左心壁稍厚，右心壁稍薄。心腔包括右心房、右心室、左心房和 左心室，具有储血和射血的功能。全身的血液经上、下腔静脉汇集到右心房， 经右心室、肺动脉进入肺部进行氧合，再经肺静脉进入左心房、左心室，由左 心室泵入主动脉，到全身的各器官、组织。其中，三尖瓣、肺动脉瓣、二尖瓣 和主动脉瓣起着单向阀们的作用，使血液按一定方向流动 1 1 。 图1 1 心脏结构图。 心脏主要由心肌细胞组成，按结构和功能，可将其分为普通心肌细胞和特 殊分化的心肌细胞两类。普通心肌细胞包括心房肌和心室肌，主要功能是收 缩泵血；特殊分化的心肌细胞包括p 细胞和浦肯野氏细胞，其构成心脏传导系 统，完成兴奋传导的功能，具有自动产生节律性兴奋的功能，缺乏收缩能力。 1 第1 章绪论 1 1 1 心脏的生理特性 心脏具有兴奋性、自律性、传导性和收缩性等特性，它们共同构成心脏活 动的基础。 兴奋性 心肌细胞具有对刺激发生反应的能力，即具有兴奋性。心肌细胞也和其它 可兴奋细胞一样，发生一次兴奋后，兴奋性也要经历各个时期的变化之后，才 恢复正常。 1 有效不应期从o 期去极化到3 期复极化达6 0 m v 这段时间内，给予任何 强度的刺激都不能引起再次兴奋，即这段时期不能再次产生动作电位，不能 引起心室的再次收缩，这段时期称为有效不应期。 2 相对不应期3 期复极化末期从6 0 m v 到8 0 m v 这段时期，阈上刺激能引 发动作电位，称为相对不应期。 3 超常期3 期复极化从一8 0 m v 到一9 0 m v 这段时期，稍弱予阈值的刺激也能 引发动作电位，即心肌细胞的兴奋性较高，称为超常期。到3 期复极末期，膜 电位恢复正常，兴奋性也恢复正常。 自律性 心肌细胞在没有外来刺激的条件下，能自动地发生节律性兴奋的特性，称 为自动节律性，简称自律性。高等动物心脏的自律性组织包括窦房结、房室交 界、房室束及浦肯野氏纤维。这些组织的节律性高低不一，以窦房结最高，房 室交界次之，浦肯野氏纤维最低。正常情况下，窦房结发出的兴奋依次传导给 心房、房室交界及心室传导组织等，引起整个心脏的兴奋和收缩。可见窦房结 是主导整个心脏兴奋和跳动的正常部位，故称正常起搏点。所形成的心脏节 律称为窦性心律。其他自律性较低的组织，总是处于窦房结控制下，只起传导 兴奋的作用而不表现其自身的节律性，故称潜在起搏点。但在某些情况下，如 窦房结起搏点功能不全，冲动下传受阻，或某些心肌组织兴奋性异常升高时， 潜在起搏点也可表现其自律性，引发部分或全部心肌细胞活动，而成为异位 起搏点，所形成的节律称为异位节律。 传导性 心肌细胞具有传导兴奋的能力，称为传导性。正常起搏点( 窦房结) 发出的 2 第1 章绪论 兴奋，主要是通过心脏的特殊传导系统传布到整个心脏，引起心房肌、心室肌 的兴奋和收缩。在生理情况下，窦房结发出的兴奋先沿心房肌和结间柬迅速 传向左、右心房和房室交界，引起左、右心房几乎同时收缩。兴奋还从房室交 界继续沿房室束及左、右束支和浦肯野纤维迅速传到心室肌，引起左、右心室 同时收缩。 心脏各部分传导兴奋的速度不一，房室交界处兴奋传导的速度最慢，形成 一个时间延搁，称为房室交界延搁( 房室延搁) 。其生理意义在于心房兴奋收缩 后，要经过较长时间才引起心室兴奋收缩，这样，心房收缩可进一步将血液挤 入心室，使心室在收缩前有充分的血液充盈，有利于射血。 收缩性 心肌的收缩性是指心房和心室工作细胞具有接受刺激产生收缩反应的能 力。正常情况下，心肌工作细胞仅接收来自窦房结节律兴奋的刺激。心肌细胞 收缩机理与骨骼肌相同，但有其特点，主要表现在心肌不产生强直收缩。心肌 在发生一次兴奋后，其有效不应期比自身收缩时的缩短期还长，只有进入舒 张期之后，才能接受新的刺激发生又一次收缩。在窦性节律收缩的基础上，如 在相对不应期或以后给予一次阈上刺激( 额外刺激) ，则可提前引发一次兴奋， 并促发心脏收缩，称为期前收缩( 早搏) 。而随即到来的正常起搏点兴奋，却恰 好落在这一次兴奋的有效不应期中，只有等到再一次传来正常起搏点兴奋时， 才能引起心肌再次兴奋和收缩。于是心肌在期前收缩之后，出现一次较长的 舒张期，称为代偿间歇。 1 2 心脏信号 1 2 1心电图 心电图( e c g ) 指的是在身体表层上对心脏活动产生的电信号活动的记 录。它首先为洲1 e r 在1 8 9 9 年所观察到【2 】o 在1 9 0 3 年，e i n t h o v e n 用字母对不同 的波形进行标注，这些标注直到现在仍为人们所用。他选取的字母从p 到u 以 避免和当时经常研究的其他生理现象上的波形冲突【2 】。图1 2 描述了一个典型 的心电信号。 心电信号的峰峰值基本在2 m v 之内，带宽为0 0 5 到1 5 0 h z 。下面逐一介绍： 3 第1 章绪论 r l o r s j i n t e r v a l l 一一( k - t 一一j i n t e n 慵i l 一0 8 j s e o o n d - n o n m le l e c 汀f 崩r d i o g r a m 图i 2 典型的心电信号。 p 波心脏的兴奋发源于窦房结，晟先传至心房，故心电图各波中最先出 现的是代表左右两心房兴奋过程的p 波。兴奋在向两心房传播过程中，其心电 去极化的综合向量先指向左下肢，然后逐渐转向左上肢。如将各瞬间心房去极 的综合向量连结起来，便形成一个代表心房去极的空间向量环，简称p 环。p 环 在各导联轴上的投影即得出各导联上不同的p 波。p 波形小而圆钝，随各导联 而稍有不同。p 波的宽度一般不超过o 1 1 秒，电压( 高度) 不超过0 2 5 毫伏。 p r 段是从p 波终点到q r s 波起点之间的曲线，通常与基线同一水平。p r 段由电活动经房室交界传向心室所产生的电位变化极弱，在体表难于记录 出。 p r 间期是从p 波起点到q r s 波群起点的时间距离，代表心房开始兴 奋到心室开始兴奋所需的时间。一般成人约为o 1 2 o 2 0 秒，小儿稍短。超 过0 2 1 秒为房室传导时间延长。 q r s 复合波代表两个心室兴奋传播过程的电位变化。由窦房结发生的 兴奋波经传导系统首先到达室间隔的左侧面，以后按一定路线和方向，并由内 层向外层依次传播。随着心室各部位先后去极化形成多个瞬间综合心电向量， 4 第l 章绪论 在额面的导联轴上的投影，便是心电图肢体导联的q r s 复合波。典型的q r s 复 合波包括三个相连的波动。第一个向下的波为q 波，继q 波后一个狭高向上的 波为r 波，与r 波相连接的又一个向下的波为s 波。由于这三个波紧密相连且总 时间不超过0 1 0 秒，故合称q r s 复合波。q r s 复合波所占时问代表心室肌兴奋 传播所需时间，正常人在o 0 6 o 1 0 秒之间。 s t 段由q r s 波群结束到t 波开始的平线，反映心室各部均在兴奋而 各部处于去极化状态，故无电位差。正常时接近于等电位线，向下偏移 不应超过o 0 5 毫伏，向上偏移在肢体导联不超过o 1 毫伏，在单极心前导程 中v l ，v 2 ，v 3 中可达o 2 0 3 毫伏；v 4 ，v 5 导联中很少高于0 1 毫伏。任何正常 心前导联中，s t 段下降不应低于0 0 5 毫伏。偏高或降低超出上述范围，便属异 常心电图。 t 波是继q r s 波群后的一个波幅较低而波宽较长的电波，反映心室兴奋 后再极化过程。心室再极化的顺序与去极化过程相反，它缓慢地从外层向内 层进行，在外层己去极化部分的负电位首先恢复到静息时的正电位，使外层 为正，内层为负，因此与去极化时向量的方向基本相同。连接心室复极各瞬 间向量所形成的轨迹，就是心室再极化心电向量环，简称t 环。t 环的投影即 为t 波。再极化过程同心肌代谢有关，因而较去极化过程缓慢，占时较长。t 波 与s t 段同样具有重要的诊断意义。 v 波在t 波后o 0 2 o 0 4 秒出现宽而低的波，波高多在0 0 5 毫伏以下，波 宽约0 2 0 秒。一般认为可能由心舒张时各部产生的负后电位形成，也有人认为 是浦肯野氏纤维再极化的结果。血钾不足，甲状腺功能亢进和强心药洋地黄 等都会使v 波加大。 心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究 方面，具有重要的参考价值。心电图可以分析与鉴别各种心律失常；也可以反 映心肌受损的程度和发展过程和心房、心室的功能结构情况。在指导心脏手 术进行及指示必要的药物处理上有参考价值。然而，心电图并非检查心脏功 能状态必不可少的指标。因为有时貌似正常的心电图不一定证明心功能正常； 相反，心肌的损伤和功能的缺陷并不总能显示出心电图的任何变化。心电图 在科学研究方面应用相当广泛。已在多种动物描记出它们的心电图，并对其 生理意义进行了初步研究。 s 第l 章 绪论 1 2 2 心率变异 心率变异性是指心脏节律随机体状况和昼夜时间的规则性变化，间接反 映心脏自主神经的调节功能。常用的测定方法有线性分析法和非线性分析法， 前者包括时域分析法和频域分析法。时域分析是对采集到的窦性心律的r r 间 期的时问序列信号，按时间顺序或心搏顺序排列的r r 问期的数值，直接进行 统计学或几何学的分析：是自主神经系统对心率的调控作用作出总的概括性的 评价。频域分析是将r r 间期的时间序列信号采用数学变换的方法变换到频 率域形成频谱曲线，并对频谱曲线的形状进行分析。以上两种方法都是将自 主神经对心率的调控看成是一个线性系统来进行分析的，属于线性分析方法。 实际上，心率调控的过程是很复杂的，是一个非线性系统。采用非线性数学方 法及模型对心率变异性进行分析和描述方法称为心率变异性非线性分析。 正常人白天清醒时交感神经活动增强，夜间迷走神经活动占优势。睡眠 是一种主动状态，是自主神经对冠状动脉、血压和心率的控制快速变化的过 程【3 ，4 1 。对睡眠阶段自主神经活动的理解主要源于动物实验，而人类睡眠时 心血管功能的自主控制是通过对心率和血压的观察结果而推断的f 5 】，正常 人2 4 小时h r v ( h e a i tr a t e 、7 撕a b i l i t y ) 分析显示夜间心率平均r r 间期标准差增 高f 6 】。总的说来，正常入睡眠时除了i 也m 期交感神经活性一过性增高外，迷走 神经活性相对增高而交感神经活性相对静止。 研究显示，睡眠时h 】5 的变化可能是心脏自主神经活动的特征性标志， 因为这一时期不存在体力活动、增高的垂体功能等因素的影响阴。分析心脏 的自主神经功能、评价h r v 的研究很多，但至今为止，睡眠期间自主神经控 制还不十分明确。z e m a i t y t e 等人【8 1 的动物实验结果显示，非快速眼动( n r e m ， n o n r a p i de y em 0 v e m e n t ) 期心率下降，与呼吸有关的窦性心律失常增多，在整 个睡眠阶段没有发现交感神经频谱带的变化，应用药物阻断交感及迷走神经 后，观察心率的变化结果发现r e m ( r a p i de y em o v e n l e n t ) 期心率增加和呼吸 性窦性心律失常减少的主要原因是迷走神经功能下降所致。o l i 等【7 】对人 类各睡眠阶段的心率变异性研究显示，r e m 期和n 刚姒期相比，心率没有差 别，但h r v 分析结果显示，由安静觉醒期到n i 迮m 期移行过程中，肝( h i g h f r e q u e n c y ) 几乎增加了两倍，到r e m 期时，盯又下降到觉醒水平，整体来 看，正常入n r e m 期睡眠时迷走神经活性增高，r i 、m 期迷走神经活性下 降。e h r h a n 等f 9 】用脑电图和h r v 研究发现，n r e m 期时交感神经张力下降， 6 第l 章绪论 而r e m 期时则与之相反。 1 3 心脏风险 1 3 1与心脏风险相关的各种因素 心血管疾病在美国是造起死亡人数最多的原因【1 0 1 。这些病症并不是随机 发生的。在病理学研究上人们发现了心肌梗塞【l l - 1 6 1 ，心绞痛【1 6 】，心率不齐【1 7 】和 心脏猝死者【1 8 2 0 】的心脏活动有2 4 小时的昼夜模式；大约在早晨9 ：o o 时，是这 些病症的主要发生时间。这个时间段内心脏疾病发作的高概率被认为是外部 因素的作用，比如：睡眠清醒周期和身体活动，但是这些假设并没有被充分 地予以证明；也有人认为病理学本身资料在报告时间上有一定的偏差【1 1 ，2 1 】，例 如，有些症状会等到清晨发现时才会被报告给医院。在后续的研究中，有人评 估了植入了去纤颤器的心室性心律失常患者的发病频率【1 7 】，在这项没有报告 时间偏差的研究中也发现了在早上9 点左右患者的发病率比其他时间段为高。 在进一步的研究中，通过测量心肌梗塞病人的肌氨酸酐酶的方法证实了在早 晨发病的概率比晚间打2 至3 倍【2 2 1 ( 图1 3 ) 。这些研究中获得的数据也揭示了 睡眠或者与睡眠有关的某些要素( 比如，睡眠姿势和睡眠中的运动) 对心脏都 有保护作用。另一方面，许多研究者也研究了对这些疾病可能会产生刺激的 某些行为在一天中发生的时间，比如，睡眠中的觉醒f 2 3 ，2 4 1 ，姿势变化f 2 5 2 6 1 ，行 动f 2 0 1 等等。 o2 1 0 1 2l 1 i1 8ia2 0l o 2 1 1 61 e2 0篮 * 糟酬附州一。嘲畜蕊再赢而鬲赢r 一 图1 3 心肌梗塞的频率，用二次谐波回归拟合可以看到峰值约在上午9 到1 l 点。 7 惦 弱 器 俘 5 j=oci臣芎jgc 第1 章绪论 近年来，神经生理学家已经确定了一些策划睡眠和昼夜周期的要素，举例 来说，前脑基底f 3 1 3 ，下丘脑的v e n t e r o 1 a t e r a l 视前区【3 3 】，食欲素神经元( 下丘 脑外侧周围地区) f 3 4 1 ，节律正常睡眠情形的t u b e r o m a 嘶l l a 巧神经核【3 5 1 和下丘 脑的节律心脏的上交叉神经核f 3 6 ，3 7 1 。除此而外，许多生理系统也被发现会被 睡眠或者心脏节律影响【3 8 埘1 。也有研究确认了心脏节律和自治神经系统之间 的基本反馈功能m 4 5 1 。最近，内源性节律起搏器影响交感和副交感自主神经 输出的神经通路被发现了【4 6 1 。然而，心脏起搏器和心脏自治神经控制相互作 用的机制还不明朗。 1 3 2 估测内在生理因素的方法 因为行为因素和生理因素都可能导致心脏风险，所以将两种因素区别开 变得非常重要。有些研究者通过研究心脏起搏器对生理昼夜节奏的影响来研 究1 3 ，他们发现了下丘脑神经核功能会在2 4 小时模式内驱动许多神经认知系 统【4 7 4 9 1 ，行为系统【5 0 ，5 1 】和生理系统【4 5 - 5 2 1 。特别的，b r i 曲a ma n d w 0 m e n 医院的 c a c z e i s l e r 和s a s h e a 博士和他们的同事两个估测生理节律的方案。 首先，一个固定日常常规的方案用来测量固定的行为和环境条件【5 2 5 3 1 。被 测者在保持清醒，在一个暂时隔绝的环境里3 5 。头向上斜躺；被测不允许移动 到窗外，运动被严格限制，在4 0 小时内控制饮食的摄入。房间的温度被保持在 2 3 士l 。c ，光线很暗且恒定在3 勒克斯。这样，生理参数的变化就可以被认为 是独立的睡眠清醒节律，姿势便或或者运动造成的。 图1 4 强制非同步方案的结果，实线所示的生理运动周期为2 4 小时而虚线所示 睡眠，清醒周期为2 8 小时。 第二个方案是强制非同步方案( 图1 4 ) 。这个方案用来检测生理睡眠情 形周期与其他具有每日节律的生理功能：如温度，血浆皮质醇，褪黑激素，警 8 第1 章绪论 觉，睡眠模式，之间的相关效果f 3 9 1 。在这个方案里，被测与外部可能会造成 时间暗示的物体，如：钟表，广播，电视，电脑，访客和日照，隔绝开了。但 是与研究组成员仍保持联系。室内温度控制在2 3 士1 。c ，周围的光强在清醒 时保持3 勒克斯( 非常微弱的室内光) ，在床上休息时小于o 0 2 勒克斯。在6 天 内，被测的睡眠情形周期被测出为2 8 小时，睡眠黑暗阶段是9 3 3 小时，清醒 时间是1 8 6 7 小时。这样整个的生理循环就发生在睡眠清醒循环之内了，反之 亦然。用这种方案，c z e i s l e r 和s h e a 博士和他们的同事发现了成人生理节律约 为2 4 1 8 小时f 5 3 1 。这个结果与以前认为的2 5 小时有很大的不同，产生以前结果 的实验由于暴露在光下，可能会重新设置生物钟而导致数据的不准确。这个 结果对分配时间长度来采集生理数据很有帮助。 1 4 睡眠分期 睡眠医学与研究涉及与睡眠有关的各种生理与病理领域，如睡眠的神经 学和内分泌的机制，睡眠综合症，自然或人工的因素及药物对睡眠的影响，清 醒睡眠的正常与异常节律，婴幼儿睡眠与大脑发育的关系，某些导致睡眠紊 乱的精神或心理疾病，睡眠时发生的一些疾病如睡眠呼吸暂停综合症，及从 物种发展的角度研究睡眠过程等等。睡眠医学与研究内容的广泛性决定了其 方法的多样化。通过解剖学、药理学、心理与认知等各种实验方法和途径，人 们对睡眠生理与病理特性认识有了长足的进展。睡眠涉及到机体的各个生理 过程，通过观察、记录、分析睡眠过程中机体的一些宏观、微观的生理信息变 化成为睡眠研究的一种直接、简单、有效的途径。这些生理信息包括电信号， 如脑电、心电、肌电、眼电等，以及非电信号，如呼吸、血压、血氧饱和度等。 通过各种技术把它们采集、记录下来，供专家或计算机分析。基于生理参数分 析的睡眠研究主要集中在三个方面：利用多种生理参数进行睡眠分期；研究以 脑电为主的多种生理参数，揭示睡眠的特性、规律；利用多种生理参数进行睡 眠疾患、睡眠障碍的监测与诊断。 由于睡眠涉及到心理、生理、环境等众多环节，因此睡眠过程和结构复杂 多样。人们很早就认识到睡眠过程表现为不同的阶段，各阶段的生理机制、睡 眠效果有较大区别，而睡眠障碍、疾患一般也在特定的睡眠阶段发生、发展。 因此睡眠分期一开始就受到人们的重视，它是睡眠医学与研究的基础。 1 9 6 8 年，a u a nr e c h t s c h a f e n 和a n 吐1 0 n yk a l e s 发表了重要文献“am a n u a io f 9 第l 章 绪论 “ u t y p t c ls l e e pc y c l e 坠苎苎! 苎! ! 息卿 r _ i ii | fi- a il，s0， t e r m d 图1 5 睡眠分期示意图。 s t a n d a r d i z e dt e r m m o l o g y ，t e c h n l q u e sa n ds c o r i n gs y s t e mf o rs l e e ps t a g e so fh u m a n s u b j e c t s ”，系统定义了人类睡眠手工分期的技术标准，奠定了睡眠生理研究的 方法、技术基础。睡眠的手工( 人工) 分期由经验丰富的医学专家根据睡眠过 程中的生理、行为的综合表现进行划分。r & k 方法主要按照2 0 3 0 秒内脑电 图的特征、并参考眼球的运动情况( 由e o g 反映) 和肌张力的变化( 由e m c 反 映) ，将睡眠分成所谓的“快速眼动r a p i de y em o v e m e n t ，砌三m ) 睡眠”和“非快速 眼动( n o n r a p i de y em o v e m e n t ，n r e m ) 睡眠”两大类。而n r e m 睡眠又按睡眠深 浅分为一期( s 1 ) 、二期( s 2 ) ，三期( s 3 ) 和四期( s 4 ) 。加上睡前清醒期州) ，睡眠共 分为入个期( 时相) 。正常的睡眠过程具有周期性，从w 期依次经历一、二、三、 四期，以后睡眠又渐转浅，从四期、三期，再回到一期，然后转入r e m 期。随 着时间推移，睡眠周期渐渐变短，结构变得不完整( 图1 5 ) 。 人工分期耗时费力，效率低，必须由专家承担，准确性可能受主观影响。 随着计算技术的迅猛发展，人们希望利用计算机的快捷和智能实现睡眠自动 分期。自动分期涉及到两个方面，即特征提取和分类识别，其中如何选择、提 取睡眠各期的特征参数是睡眠自动分期的关键。睡眠自动分期结果一般还要 接受专家的检验。 从1 9 7 0 年代起，国际上开始了计算机自动睡眠分析的研究。目前睡眠自动 分期的实现途径主要是将r k 规则可靠地自动化。人幻通过不断的探索，对 r k 规则进行改进，也在尝试用单一脑电信号进行睡眠分期，或者从其它睡 眠生理信号巾提取睡眠分期信息。 一些工作集中在提取脑电的非线性特征作为睡眠分期的依据。研究表明， 脑电的复杂性能反映大脑的功能状态，不同导联之间信息传输情况也能反映 】0 第l 章绪论 大脑功能状态的变化，因此度量脑电序列的复杂性，或者度量不同导联之间 信息传输时间序列的复杂性，可望区分不同的睡眠状态。文献【州中单独以脑 电的近似嫡为特征，对6 名被试分期，符合率为7 0 ；文献【5 5 1 中通过动态计算睡 眠脑电四个导联之间的互信息时间序列的l z 复杂度。并利用一个三层的人工 神经网络进行六个级别的分类，6 例7 2 0 个不同时期的睡眠片段的测试表明，系 统睡眠分级与人工分级的总相符率达到9 0 8 3 。 由于r k 标准的时间分辨率较低( 2 0 3 0 秒) ，缺少对睡眠微结构的了解， 易受主观影响，人们也尝试采用新的分期方法。文献【5 6 】设计了基于隐马尔 可夫模型的自动连续睡眠分期系统。采用高斯观测隐马尔科夫模型( g a u s s i a l l o b s e r v a t i o nh i d em a r k o vm o d e l ，g o h m m ) 建模，以c 3 ，c 4 导脑电的a r ( a u t 0 r e g r e s s i v e ) 模型系数和时问序列复杂度以及e m g 信号的功率作为输入特征， 测试了9 个被试，清醒期、深睡期和r e m 期的符合率分别为8 6 ，8 1 和2 6 。 该系统的时间分辨率仅为1 秒，基于概率论而不是r & k 规则，结果更客观。隐 马尔可夫模型在睡眠分期中有着良好的应用前景。 脑电以外的其他生理信号中也蕴含着睡眠分期信息，利用其他生理信号 进行睡眠分期，不仅是对传统方法的补充，同时由于信号采集比脑电更方便， 也具有实用价值。心电信号与睡眠分期的联系很早就得到人们极大的关注【5 7 1 。 睡眠过程中自主神经的调节与中枢神经的功能变化是协调的，心率变异性受 自主神经调控，被认为是反映自主神经对心脏调节活动的变化的敏感指标， 因而心率变异性中可能隐含着睡眠结构的信息。文献【5 8 】从工程分析的角度探 索通过分析心率变异性推知健康人夜间睡眠结构的可行性，针对心率变化在 睡眠过程中的特点，对心动问期信号作基于小波变换的多分辨率分析，深入 考察了不同睡眠时相中的r r v ( r ri n t e n r a lv a r i a b i l i 哆) 多分辨率信号，尤其在睡 眠时相转换时的变化特点，建立了关于健康人睡眠规律和睡眠r r 规律的规则 库，综合分析r r v 在多分辨率下的信息，用模糊逻辑推理系统对某时间段不同 睡眠时相的隶属度进行推理。经对2 6 例健康入睡眠r r v 分析，与脑电人工分析 结果比较，睡眠基本结构的平均符合率达到8 5 ，醒觉和睡眠状态的平均符合 率达到9 3 。 还有很多生理参数可被用于睡眠分期。例如，利用心电和呼吸信号可 对婴儿进行自动睡眠分期；醒觉和睡眠时心率和呼吸具有相关性；用简单的体 动描记仪( a c t o g r a p h y ) 能得到清醒睡眠周期，与多导睡眠仪的结果一致；睡 1 1 第1 章绪论 眠中间发性腿动( p e r i o d i cl e gm o v e m e n t ，p l m ) 、皮肤阻抗水平( s b nr e s i s t a n c e l e v e l ，s r l ) 等都与睡眠时期有着不同程度的联系。 1 5 睡眠呼吸暂停 阻塞性睡眠呼吸暂停综合症( o b s t r u c t i v es l e e pa p n e as y n d r o m e ，o s a s ) 是 一种以睡眠时反复呼吸暂停、严重打鼾、白天嗜睡为特征的睡眠障碍性疾患。 它可引起严重低氧血症和睡眠紊乱，由此导致白天嗜睡、工作能力及学习成 绩下降、意外事故危险性增加，并与高血压、心律失常、缺血性心脏病和脑血 管意外等疾病密切相关，是严重危害人类健康的疾患。 国外资料显示，o s a s 在中年人的发病率为2 4 暇删，老年人的发病率 更高，美国的一项社区研究表明8 1 的老年入睡眠呼吸暂停低通气指数( a h d 5 ，a h i 2 0 的也高达4 4 f 6 1 1 ；至今我国尚缺乏这方面的系统调查，据不完 全统计我国约为4 f 6 2 】。 o s a s 是指每夜7 小时睡眠过程中呼吸暂停及低通气反复发作在3 0 次以上， 或睡眠呼吸暂停低通气指数( a m ，即平均每小时睡眠中的呼吸暂停加上低 通气次数) 大于或等于5 次小时：睡眠呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻呼吸气流 均停止1 0 秒以上，低通气是指睡眠过程中呼吸气流强度( 幅度) 较基础水平降 低5 0 以上并伴有血氧饱和度( s a 0 2 ) 较基础水平下降大于或等于4 【6 3 1 。 医学界一直在寻找判断阻塞性睡眠呼吸暂停综合征危害程度和防治有效 的力法，近年来学者们普遍采用心率变异性( h r v ) 来反映自主神经张力的变 化规律，并认为h r v 是反映自主神经张力最敏感的指标。心率变异性是指心 脏节律随机体状况和昼夜时问的规则性变化；心率变异性分析是公认的判断自 主神经活动的常用定量指标。 1 2 第2 章分析生理信号的方法 第2 章分析生理信号的方法 2 1统计物理中的一些概念和方法 2 1 1生理波动 传统的方法认为生理系统是被经典的动态平衡法则作用的，此种法则假 定生理系统在扰动发生后会自动的回到平衡状态，并且生理上的相互作用存 在线性的因果控制关系【】。人们主要会用单一的时问尺度来刻画这样的系 统。 然而实证研究者们却发现即使在健康的前提下，生理系统仍然会在多时 间尺度上展现出噪音的波动【6 7 - 7 0 】，这种行为与物理学上发现的远离平衡态的 动力学系统上的表现非常相似。在传统的生理学和临床研究中，更多的考虑 的是平均值，这种行为基本被忽略掉了。这种波动是生理系统被外部或内部 的刺激而产生的? 他们是否反映了生理系统内在控制机制的隐藏信息呢? 最近，利用统计物理和非线性数学上的方法研究后认为，生理系统动力学 是由非线性反应反馈网络产生的一个整体结果。这样的系统永远不会产生固 定的输入，相反，展现出来的是复杂的波动【7 1 - 7 8 】。这些波动展现出没有主要的 时间或空间尺度的特征；而且在大尺度上展现出无标度的幂率行为【7 9 】。这样 的无标度行为还伴随着多重输入和相互作用的复杂网络，而且与某种特定的 生理节律机制有关【8 0 】。最近的研究也表明生理波动，如：人体的心跳信号，肌 肉活动信号，有一些有趣的动力学特征，包括：分布的标度不变性【8 1 1 ，长程幂 率关联性f 8 2 8 3 l ，非线性【溯6 1 和多重分形特性f 8 7 1 。有入相信标度不变特性对理 解生理系统内在的机制非常重要，可能会提供一些诊断和预测上的信息。 2 1 2 标度不变的长程关联性 当一个系统的某种物理属性在不同的位置( 或者时间轴) 上是相关的，此 时相关函数衰减的比指数衰减慢的多，这种系统就会被认为具有长程关联性。 长程关联性是由不同( 无限) 的相关长度引起的；没有一个特定的长度( 无标 度) 来刻画这种关联性。在无标度的情况下，关联通常伴随着指数衰减。产生 1 3 第2 章分析生理信号的方法 长程关联的机制目前还不是很清楚，但是绝大部分都在两种情况下发生： ( 1 ) 长程关联性由系统内某种物理上的相互作用产生，相互作用虽然范 围很小但是在特定的条件下可以是自己产生出长程关联性。一个著名的例子 就是处在临界点的磁系统。 ( 2 ) 长程关联性仅仅是对系统内在其他标度不变性的反映。在这种情况 下，我们需要检查整个系统标度行为的原因。 具有特征标度的系统 为了更好地理解无标度长度，讨论具有特征标度的系统是很有必要的。我 们首先讨论关联长度的特征标度。 考虑一个描述系统某些属性的物理量( 测量值) 。它可能在不同的地 点( 或者时间) 具有不同的值。如果此系统不能被分成许多独立子系统，那值 上的波动就不可能完全的不相关，即使他们可能属于同一种随机过程。但是， 如果随机性的影响很强而且此物理量在空问上分隔得足够远，那么它就可以 被看成是一个独立变量。因此，关联长度的标度就和使得上述物理属性不相 关的距离有关( 或者能被当成独立子系统的最小标度) 。 特征标度可以在描述系统时简化问题方面有其实际意义。好几种研究物 理系统的第一级模型就是利用度的存在，然后再假设整个系统可以被分为许 多不相干的子系统。举例如下：经典的气体可以被认为是一个由硬质球形粒 子组成的系统，而球形粒子的半径被认为是实际分子作用距离的特征长度。 这样的模型可以用来描述实际系统的一些常用属性，特征标度在这样的模型 中被认为是有效的。 对于许多物理系统来说，时间上的标度同样存在。进一步说，我们注意到 特征标度常常和某种特定的物理量的指数衰减有关。比如，半衰期是一个有 关放射性粒子活跃性的特征时问标度。指数衰减的物理机制非常易于理解： 考虑一个在时间芒上测量信息量( 或者其他物理属性) 的函数z ( t ) ，在许多情 况下，假设信息量的损失与当时的信息量成比例是有道理的，即： 掣o c z ( t ) ( 2 1 ) n c 等式的解为： z ( ) o ( e x p ( 一r ) ， ( 2