基于最大Lyapunov指数的心音信号混沌特性分析

目的寻求无创伤的且能自适应信号变化的方法区分正常和异常的心音信号,为临床诊断提供更简捷的参考方法。方法本文以心音信号非线性时间序列最大Lyapunov指数为主线,根据心音信号不同阶段特性的统一性,提出了对信号分阶段进行研究的方法。首先对7种具有代表性的正常和异常心音信号的S1、S2心音分别分3阶段进行相空间重构,然后结合各阶段求得的相空间重构参数计算对应的最大Lyapunov指数,最后对正常、异常心音信号最大Lyapunov指数均值进行比较分析。结果正常S1心音信号的最大Lyapunov指数均值0.1450,远大于异常S1心音信号,正常S2心音信号的最大Lyapunov指数均值也比异常S2心音信号大很多。结论心音信号中确实存在混沌现象,且正常(健康)心脏运动到S1和S2阶段的混沌程度要比异常(病态)时高。

基于肢体和心脏功能储备动用趋势的运动员体能评估五线图方法的初步研究

提出和探讨一种安全、易于普及的、基于运动员肢体和心脏功能储备评估的方法。方法:15名足球运动员(A组)和18名非运动员(B组)自愿参加该项研究。所有受试者进行登梯试验,根据总运动量7 000J,平台高度(0.23m)和体重(kg)确定登梯次数;试验按运动量1 750J,3 500J,5 250J和7 000J分为4个阶段。运动前和每一运动阶段结束即刻记录心音图。用肢体和心脏功能储备的5个指标进行综合分析:1)登梯运动中的人体功率输出(Power);2)登梯运动的代谢当量的评估值,公式(美国运动医学学会,ACSM):VO2(ml.kg-1.min-1)=0.2(steps.min-1)+(step height,m×steps.min-1×2.4)+3.5,代谢当量(MET)=VO2/3.5;3)第1心音幅值/第2心音幅值比值(S1/S2);4)心脏舒张期时限与收缩期时限的比值(D/S);5)心率(HR)。以运动量作横坐标,上述5个指标作纵坐标,绘制5个测试点数据的五线图。测量对应于1 750J的线段与横坐标轴(X轴)的夹角;比较5线的走向和点数据的大小,进行受试者运动能力的分析。结果:生成了受试者运动量递增的登梯试验的Power,MET,S1/S2,D/S和HR五线图。A组和B组受试者完成1 750J运动量时Power,MET,S1/S2,D/S和HR五线与X轴夹角的平均值分别是76°,72°;75°,71°;38°,35°;-8°,-6°;55°,54°。不同受试者在相同运动量下Power,MET,S1/S2,D/S和HR数据呈现有一定趋势的差异,与非运动员比较,运动员的Power,MET,S1/S2和D/S水平较高,而HR水平较低,上升较慢。结论:完成1 750J运动量时,Power线,MET线,S1/S2线与X轴的夹角可能有益于评估受试者的爆发力;5条线的走向和点数据的大小可能有益于评估受试者的耐力。