心率变异和RT变异频域分析的方法学研究*
作者：潘家普 朱宇杰 刘继纯 龚晓美
单位：(上海第二医科大学 生物医学工程学教研室，上海 200025)
关键词：心率变异；RT变异；频域分析；自主神经系统
生物医学工程学杂志980312 内容摘要 心率变异作为检测自主神经系统功能平衡状态的无创性指标，日益受到重视，已成为心电信号处理中的研究热点之一。QT是心室肌复极化时间，从另一方面来反映自主神经系统的平衡状态。QT变异分析在临床应用上与心率变异分析是否有互补作用，目前这方面研究工作开展得不多。由于QT间期检测困难，一般以RT间期代替QT间期。建立了心率变异和QT变异测定方法。在采集24h心电信号后，首先要完成标志点的检测。较好地实现了心电R波标志点的检测和异位心跳的剔除，并采用以相关系数为条件的模板匹配方法检测出T波标志点。频域分析方法分别通过快速傅里叶变换法(FFT)和自回归谱估计法(AR)实现了24h三维频谱显示图以及24h HF/LF和高频能量变化趋势图。以不同的频率控制受试者的呼吸，采集其心电数据，从RR间期和RT间期谱分析的结果可以看到，高频峰受到呼吸频率的调制，高频峰可能与迷走神经活动有关。这一过程也检验了心电信号采集、检测和谱分析方法的可靠性。建立的方法为今后进一步深入研究打下了基础。随着心率变异和QT变异的检测和分析技术的日趋成熟，一定会在一些疾病的早期诊断、监护及预后评估等方面发挥更大的作用。
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A Methodological Study of Frequency Domain Analysis on
Heart Rate Variability and RT Interval Variability
Pan Jiapu Zhu Yujie Liu Jichun Gong Xiaomei
(Department of Biomedical Engineering，Shanghai Second Medical University，Shanghai 200025)
Abstract Recently,heart rate variability (HRV) as a non-invasive measure for assessing the balance of autonomic nervous system has drawn more attentions and HRV analysis has become a focus of the ECG signal processing.QT interval represents the ventricular repolarization duration.QTV might reflect the balance of autonomic nervous system in other way.QTV analysis might complement HRV analysis.Because of the difficulty in detecting QT interval,RT interval is often used instead of QT interval.HRV and QTV detecting methods have been presented in this paper.After recording 24h ECG signals,R fiducial marks are detected correctly and ectopic beats are removed.T peaks are detected on the basis of templet matching and correlation.The analysis in frequency domain consists of 24h 3-dimensional frequency chart,as well as trends of HF/LF and HF,with fast Fourier tansform and autoregressive techniques.We acquired ECG signals from subjects under controlled respiration in different frequencies.The results of HRV and RTV spectral analysis have shown that HF peak is modulated at the frequency of controlled respiration,which proves that HF peak is dependent on the vagal activity and our method is correct.The establishment of these methods has provided a basis for further research,and the development of HRV and QTV analysis techniques will be more helpful for early diagnosis,monitoring and prognostic assessment of some diseases.
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Key words Heart rate variability RT interval variability Frequency domain analysis Autonomic nervous system
1 概 况
目前，心率变异作为检测自主神经系统功能平衡状态的无创性指标，越来越受到重视。心率变异是指窦性心跳间隔的微小差异。窦性心跳是由窦房结的冲动所引起的，窦房结受到交感神经系统和副交感神经系统的双重支配，自主神经系统又受到生理和病理因素的影响，(病理因素：例如一些心脏方面的疾病和与神经系统有关的疾病等；生理因素：例如呼吸、体温、运动状况、脑力心理紧张程度、吸烟状况、海拔高度等)[1]。所有这些因素，经过自主神经系统的反馈调节作用，达到交感神经系统和副交感神经系统的平衡状态。因此，24 h RR间期信号蕴含了有关心血管系统神经及体液调节等大量的信息，可以通过检测24 h心率的数据，定量和定性地得到可反映自主神经系统平衡状态指标的值。同时，得到许多反映人体生理和病理状态的信息。
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HRV分析对一些疾病的早期诊断、治疗及预后评估等均具有重要意义。许多疾病可以使心率变异性降低。心肌梗塞、心源性猝死、冠状动脉疾病、心肌缺血、充血性心脏病、糖尿病、高血压、脊髓损伤等病人，在HRV分析结果上都表现出明显的特征[1]。
频域分析法可以把复杂的心率波动信号按不同的频段来描述能量的分布情况，把各种生理因素的作用适量分离开进行分析，具有灵敏和准确的特点。高频段HF(0.4～0.15Hz)，与呼吸有关，主要受到副交感神经系统的调制，低频段LF(0.15～0.03Hz)与压力感受器有关，甚低频段(<0.03Hz)与体温调节、外周血管舒缩活动以及肾素-血管紧张素系统有关，甚低频和低频段受到交感和副交感活动的调制。如果作出24 h三维频谱显示图、24 h HF/LF和高频能量变化趋势图，可以直观地反映交感神系统和副交感神经系统的状况及其均衡性的变化趋势。
应用于HRV的谱分析方法主要有快速傅里叶变换法(FFT)和自回归谱估计法(AR)。虽然两种方法理论基础不同，但其实质是相同的，分析结果也应该是相似的。两种方法各有特点：FFT法物理意义明确，算法简单，运算速度快，可以很好地反映波谷，适用于长记录或信噪比小的数据；AR法曲线平滑，分辨率高，能够分辨十分靠近的谱峰，可以很好地反映波峰，但有可能产生并不存在的其它谱峰，定阶困难，适用于短数据或信噪比大的数据处理[2]。
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QT间期是指QRS波起点和T波终点之间的间隔时间，反映了心室肌除极和复极的全过程。
心血管系统对自主神经系统具有高度的敏感性，与对窦房结的作用一样，交感和副交感神经系统对心室肌也有支配调节作用。研究QT间期的变异可以从另一个方面来反映自主神经系统的平衡状态，在临床应用上与心率变异有互补作用。但QT间期同时受到心率和植物神经系统的影响，应以一定的校正式扣除心率对QT间期的影响。这样，才能真正反映自主神经系统对心室肌的支配调节作用。目前已建立了一些用RR间期来校正QT间期的公式，但都有相当的局限性。
另外，由于QT间期检测比较困难，在确定QRS波起点时会引入大量误差，一般以RT间期来代替QT间期作为心室复极化过程的可靠标志值，而且，T波峰值具有更好的检测率。
有理由推测，当有室性心律失常时，由于病理因素的影响，自主神经系统对窦房结的作用与对心室肌的作用会不一致[3～6]。
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可以设想，研究QTV和HRV的关系来测试心脏功能比单单以HRV分析具有更大的临床意义。某些心脏疾病可能会在QTV和HRV的关系上表现出不同的形态。
随着心电信号各标志点检测精确性的逐步提高以及校正心率对QT间期影响的技术的日趋成熟，QTV分析必将越来越受到重视，在临床上发挥更大的作用。
2 方 法
2.1 RR间期和RTm间期数据文件的建立
(1)本设计采用TEAC 10C-J四通道便携式调频磁带记录仪，记录经滤波和放大处理后的24 h模拟心电信号。再采用TEAC MR-10C回放机以32倍的速度把磁带中的心电信号，利用我们自行设计的采样板经A/D存入硬盘，回放时采样率为16 KHz，为使采集的数据写盘，使用了双CPU方式，由单片机控制数据采样，PC机控制存盘，采样与存盘通过共享RAM进行交替缓冲。这样、硬盘中数据文件的实际采样率为500 Hz。
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(2)RR间期数据文件的建立：①R波标志点的检测[7]。R波标志点的检测是HRV分析中的关键部分，采用1985年Pan建立的微分、平方移动窗积分来综合QRS复合波幅度、斜率和能量的检测方法，取得了良好的效果。该算法对MIT/BIH心律数据进行检测，准确率达到99.3%。②异位心跳的剔除[8]。心率变异更确切地说应该是指窦性心率变异，所以要剔除异位心跳。异位心跳若是室性的，QRS波形状改变，并随异位节律在心室不同的部位而不同，往往有一宽的QRS复合波，后一个RR间期代偿往往是完全的；异位心跳若是室上性的，QRS形状不变，后一RR间期代偿不完全，这样，按照以前我室建立的以QRS波的宽度、面积、高度和与正常QRS波匹配程度以及RR间期的范围来区分窦性心跳和异位心跳的方法，可以正确建立窦性心跳的RR间期的数据文件。剔出异位心跳的关键难点在于对QRS复合波宽度的测量，根据QRS波左右边界的特点，利用其微分波形和滤波后的波形，以一定的阈值，来回进行搜索，这样可以有效地定出QRS的左右边界。有了QRS复合波的左右边界，就可以算出QRS波的宽度、面积、高度等。为了以QRD波的这些特征判别QRS复合波是否异位，可以先在学习阶段人为地判定窦性QRS波的宽度、高度、面积等，同时建立QRS波的模板，通过对一系列正常QRS波形的人为判定，然后求其均值，算出这些特征的基准值，以便在检测阶段以这些基准值的一定范围为标准，剔除异位心跳，而且不断对这些基准值作自适应调整。
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在建立数据文件时，每个数据以整型格式存盘，根据以后分析的要求，在每个数据的头两位加上两个标志；①5 min时间到标志，用于5 min段分析。②上一个相邻心跳是否是窦性心跳标志，以满足分析中所要求的相邻二个或二个以上窦性心跳的条件，这样就保证了HRV分析的准确性。
(3)RTm间期数据文件的建立：由于T波的幅度相对比较小，而且其微分成份也不大，如果以幅度和微分波形检测T波，会误差比较大。受检测R波标志点和剔除异位心跳的方法启发，再加上目前计算机运算速度的迅速提高，我们采用了模板匹配的方法。T波标志点的检测分成学习阶段和检测阶段，在学习阶段，人为地移动光标来选定一定数目的T波模板和RTm间期，T波的模板以T波峰值为中心，然后求出模板的均值和RTm间期的均值，在检测阶段，用平均RTm间期为基准来定初值，在初值点的一定范围内进行搜索，采用以相关系数为条件的模板匹配方法，准确求出当时的RTm间期，然后再作自适应调整。在RTm间期存盘时，可以同时存入当时的RR间期，以便RTV的各种分析处理。
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2.2 频域分析法
频域分析方法可以描述信号的能量随频率变化的分布，它与时域分析方法有其内在联系，其结果必然存在一定的相关性，而且灵敏度和准确性更高。主要有快速傅里叶变换(FFT)和自回归谱估计(AR)两种方法。按照谱估计的要求，首先以数据文件中的RR间期或RT间期为结点，利用三次样条函数对数据进行等间隔内插。为确定采样间隔，在查阅文献后得知，HRV和RTV的能量成份集中于0.5 Hz以内，通过计算机谱估计分析也可以看到，在大于0.5 Hz处能量接近于零。这样，根据采样定理，我们以1000 ms为采样间隔，在每小时中取20分1024点的数据作功率谱分布图进行谱估计。
(1)快速傅里叶变换法：快速傅里叶变换法是一种经典谱估计法，傅里叶变换是它的基础，定义为：
利用FFT算法，用周期图法对1024点实现谱估计，所得结果再用五点平滑处理。
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(2)自回归谱估计法(AR)[9，10]：自回归谱估计法是一种现代谱估计的方法，也称线性预测谱估计法，对于一些短记录数据，可以改善分析结果的性能。它假设当前的输出由以前的输出和白噪声组成。
这样，自回归谱估计法隐含着全极点滤波器的假设，模型的系统传递函数是
要求出信号相应的频谱，关键是求出上式分母中所谓的预测器的系数(αk)，设
预测误差：
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达到极小。
经过实际分析，用FFT法和AR法实现的频谱曲线十分相似，AR法曲线平滑，分辨率高，能够分辨十分靠近的谱峰。FFT速度快，可以很好地反映波谷。
我们作了三维频谱显示图，直观地反映了24 h各频谱中能量的分布情况，分别以时间、频率和功率谱密度作为三维坐标轴，每小时显示一条曲线，可以看到与呼吸有关的高频峰，与压力感受器有关的低频峰，以及与体温调节、外周血管舒缩活动、肾素-血管紧张素系统有关的甚低频峰。
我们还作了24 h HF/LF和高频能量变化趋势图，以0.15 Hz到0.4 Hz作为高频段(HF)，它受到副交感神经的调制，以0.03 Hz到0.15 Hz作为低频段(LF)，它受交感和副交感神经的调制，分别求其比值和HF所占的百分比，可以直观地反映24 h副交感神经系统的变化趋势。
3 结 果
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(1)我们分别用快速傅里叶变换法(FFT)和自回归谱估计法(AR)进行HRV频谱分析，可以看到FFT法和AR法实现的频谱曲线十分相似，AR法曲线平滑，分辨率高，能够分辨十分靠近的谱峰，FFT法速度快，可以很好地反映波谷。这两种谱估计方法的结果是一致的(见图1(a)、(b))。
图1 24 h三维频谱显示图(a)FFT法(b)AR法
Fig 1 24 h 3-dimensional spectral diagram (a) with FFT (b)with AR
(2)如果分别按0.167 Hz和0.250 Hz频率的节拍器控制呼吸，同时采集受试者心电，从中检测RR间期，根据频谱分析结果来看，可以看到在相应的呼吸频率处呈现很高的波峰，而其它频谱成份减小，证明了HRV谱估计中的高频峰受到呼吸频率的调制，反映了高频峰与迷走神经活动有关(见图2(a)、(b))。
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图2 控制呼吸频率的HRV频谱图
(a)0.167Hz (b)0.25Hz
Fig 2 HRV spectral diagram controlled respiration (a) at 0.167Hz (b)at 0.25Hz
(3)从HRV三维频谱显示图来看，随着年龄增长，高频成份和低频成分逐渐减少(见图3(a)、(b)、(c))。
(4)频域分析趋势图结果表现出晚上睡觉时高频成份比较高。这与夜晚迷走神经张力较高是符合的(见图4)。
(5)如果以0.167 Hz和0.250 Hz的频率控制受试者的呼吸，同时采集其心电数据，检测RT间期，并作谱分析，也可以看到高频峰受到呼吸频率的调制，说明RTV谱估计中的高频峰也可能与迷走神经活动有关(见图5(a)、(b))。
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图3 正常受试者24 h三维频谱显示图
(a)30岁 (b)50岁 (c)80岁
Fig 3 24 h 3-dimensional spectral diagram for healthy subjects (a) 30 years old (b) 50 years old (c0 80 years old
4 讨 论
我们分别以0.167 Hz和0.250 Hz的频率控制受试者的呼吸，对其心电信号的RR间期作谱分析，可以看到在相应的呼吸频率处呈现很高的波峰，说明了高频峰与迷走神经活动有关，也反映出心电信号采集、RR间期检测和谱分析等的方法均是正确可靠的。
从医学角度来看，QT间期反映了心室肌除极和复极的全过程，是指QRS波起点和T波终点之间的间隔时间。由于QT间期检测比较困难，我们以R波峰值与T波峰值的间期代替QT间期。
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QTV和HRV及其关系在临床上对一些疾病的早期诊断、治疗及预后评估等的作用，还值得作进一步深入的研究。
图4 24 h HF/LF和HF变化趋势图
Fig 4 24 h trends of HF/LF and HF
图5 控制呼吸频率的RTV频谱图
(a)0.167 Hz (b)0.25 Hz
Fig 5 RTV spectral diagram controlled respiration (a) at 0.167 Hz (b) at 0.25 Hz
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参 考 文 献
1 Kamath MV, Fallen EL. Power Spectral Analysis of Heart Rate Variability:A Noninvasive Signature of Cardiac Autonomic Function.Critical Reviews in Biomed.Eng.1993;21(3)∶245
2 Cowan MJ,Burr RL,Narayanan SB et al. Comparison of autoregression and fast Fourier transform techniques for power spectral analysis of heart period variability of persons with sudden cardiac arrest before and after therapy to increase heart period variability.J Electrocardiol.1992;25 Suppl:234
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3 Sarma JS,Singh N,Schoenbaum MP et al.Circadian and power spectral changes of RR and QT intervals during treatment of patients with angina pectoris with nadolol providing evidence for differential autonomic modulation of heart rate and ventricular repolarization.Am J Cardiol.1994; 74,131
4 Antimisiaris M,Sarma JS,Schoenbaum MP et al. Effects of amiodarone on the circadian rhythm and power spectral changes of heart rate and QT interval:Significance for the control of sudden cardiac death.Am.Heart J.1994;128∶884
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5 Speranza G,Nollo G,Ravelli F et al. Beat-to -beat measurement and analysis of the R-T interval in 24h ECG Holter recordings.Med.and Biol.Eng.and Comput. 1993;31∶487
6 Merri M,Alberti M,Moss AJ.Dynamic analysis of ventricular repolarization duration from 24h Holter recordings.IEEE Trans.on Biomed.Eng.1993;40(12)∶1219
7 Pan JP,Tompkins WJ.A real-time QRS detection algorithm.IEEE Trans.on Biomed.Eng.1985;32(3)∶230
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8 Pan JP,Dong JC,Zhao X et al.An ambulatory arrhythmia monitor based on microcomputer.In:IEEE/Ninth Annual Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society
9 Burr RL,Cowan MJ.Autoregressive spectral models of heart rate variability.J Electrocardiol.1992;25∶224
10 马永沂，罗建平.语音谱分析及其在口腔修复中应用.上海第二医科大学学报，1990；10(2)∶152
*本文得到上海市教委科学技术基金项目资助。
(收稿：1997-03-27 修回：1997-08-25), 百拇医药
单位：(上海第二医科大学 生物医学工程学教研室，上海 200025)
关键词：心率变异；RT变异；频域分析；自主神经系统
生物医学工程学杂志980312 内容摘要 心率变异作为检测自主神经系统功能平衡状态的无创性指标，日益受到重视，已成为心电信号处理中的研究热点之一。QT是心室肌复极化时间，从另一方面来反映自主神经系统的平衡状态。QT变异分析在临床应用上与心率变异分析是否有互补作用，目前这方面研究工作开展得不多。由于QT间期检测困难，一般以RT间期代替QT间期。建立了心率变异和QT变异测定方法。在采集24h心电信号后，首先要完成标志点的检测。较好地实现了心电R波标志点的检测和异位心跳的剔除，并采用以相关系数为条件的模板匹配方法检测出T波标志点。频域分析方法分别通过快速傅里叶变换法(FFT)和自回归谱估计法(AR)实现了24h三维频谱显示图以及24h HF/LF和高频能量变化趋势图。以不同的频率控制受试者的呼吸，采集其心电数据，从RR间期和RT间期谱分析的结果可以看到，高频峰受到呼吸频率的调制，高频峰可能与迷走神经活动有关。这一过程也检验了心电信号采集、检测和谱分析方法的可靠性。建立的方法为今后进一步深入研究打下了基础。随着心率变异和QT变异的检测和分析技术的日趋成熟，一定会在一些疾病的早期诊断、监护及预后评估等方面发挥更大的作用。
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Heart Rate Variability and RT Interval Variability
Pan Jiapu Zhu Yujie Liu Jichun Gong Xiaomei
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Abstract Recently,heart rate variability (HRV) as a non-invasive measure for assessing the balance of autonomic nervous system has drawn more attentions and HRV analysis has become a focus of the ECG signal processing.QT interval represents the ventricular repolarization duration.QTV might reflect the balance of autonomic nervous system in other way.QTV analysis might complement HRV analysis.Because of the difficulty in detecting QT interval,RT interval is often used instead of QT interval.HRV and QTV detecting methods have been presented in this paper.After recording 24h ECG signals,R fiducial marks are detected correctly and ectopic beats are removed.T peaks are detected on the basis of templet matching and correlation.The analysis in frequency domain consists of 24h 3-dimensional frequency chart,as well as trends of HF/LF and HF,with fast Fourier tansform and autoregressive techniques.We acquired ECG signals from subjects under controlled respiration in different frequencies.The results of HRV and RTV spectral analysis have shown that HF peak is modulated at the frequency of controlled respiration,which proves that HF peak is dependent on the vagal activity and our method is correct.The establishment of these methods has provided a basis for further research,and the development of HRV and QTV analysis techniques will be more helpful for early diagnosis,monitoring and prognostic assessment of some diseases.
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Key words Heart rate variability RT interval variability Frequency domain analysis Autonomic nervous system
1 概 况
目前，心率变异作为检测自主神经系统功能平衡状态的无创性指标，越来越受到重视。心率变异是指窦性心跳间隔的微小差异。窦性心跳是由窦房结的冲动所引起的，窦房结受到交感神经系统和副交感神经系统的双重支配，自主神经系统又受到生理和病理因素的影响，(病理因素：例如一些心脏方面的疾病和与神经系统有关的疾病等；生理因素：例如呼吸、体温、运动状况、脑力心理紧张程度、吸烟状况、海拔高度等)[1]。所有这些因素，经过自主神经系统的反馈调节作用，达到交感神经系统和副交感神经系统的平衡状态。因此，24 h RR间期信号蕴含了有关心血管系统神经及体液调节等大量的信息，可以通过检测24 h心率的数据，定量和定性地得到可反映自主神经系统平衡状态指标的值。同时，得到许多反映人体生理和病理状态的信息。
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HRV分析对一些疾病的早期诊断、治疗及预后评估等均具有重要意义。许多疾病可以使心率变异性降低。心肌梗塞、心源性猝死、冠状动脉疾病、心肌缺血、充血性心脏病、糖尿病、高血压、脊髓损伤等病人，在HRV分析结果上都表现出明显的特征[1]。
频域分析法可以把复杂的心率波动信号按不同的频段来描述能量的分布情况，把各种生理因素的作用适量分离开进行分析，具有灵敏和准确的特点。高频段HF(0.4～0.15Hz)，与呼吸有关，主要受到副交感神经系统的调制，低频段LF(0.15～0.03Hz)与压力感受器有关，甚低频段(<0.03Hz)与体温调节、外周血管舒缩活动以及肾素-血管紧张素系统有关，甚低频和低频段受到交感和副交感活动的调制。如果作出24 h三维频谱显示图、24 h HF/LF和高频能量变化趋势图，可以直观地反映交感神系统和副交感神经系统的状况及其均衡性的变化趋势。
应用于HRV的谱分析方法主要有快速傅里叶变换法(FFT)和自回归谱估计法(AR)。虽然两种方法理论基础不同，但其实质是相同的，分析结果也应该是相似的。两种方法各有特点：FFT法物理意义明确，算法简单，运算速度快，可以很好地反映波谷，适用于长记录或信噪比小的数据；AR法曲线平滑，分辨率高，能够分辨十分靠近的谱峰，可以很好地反映波峰，但有可能产生并不存在的其它谱峰，定阶困难，适用于短数据或信噪比大的数据处理[2]。
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QT间期是指QRS波起点和T波终点之间的间隔时间，反映了心室肌除极和复极的全过程。
心血管系统对自主神经系统具有高度的敏感性，与对窦房结的作用一样，交感和副交感神经系统对心室肌也有支配调节作用。研究QT间期的变异可以从另一个方面来反映自主神经系统的平衡状态，在临床应用上与心率变异有互补作用。但QT间期同时受到心率和植物神经系统的影响，应以一定的校正式扣除心率对QT间期的影响。这样，才能真正反映自主神经系统对心室肌的支配调节作用。目前已建立了一些用RR间期来校正QT间期的公式，但都有相当的局限性。
另外，由于QT间期检测比较困难，在确定QRS波起点时会引入大量误差，一般以RT间期来代替QT间期作为心室复极化过程的可靠标志值，而且，T波峰值具有更好的检测率。
有理由推测，当有室性心律失常时，由于病理因素的影响，自主神经系统对窦房结的作用与对心室肌的作用会不一致[3～6]。
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可以设想，研究QTV和HRV的关系来测试心脏功能比单单以HRV分析具有更大的临床意义。某些心脏疾病可能会在QTV和HRV的关系上表现出不同的形态。
随着心电信号各标志点检测精确性的逐步提高以及校正心率对QT间期影响的技术的日趋成熟，QTV分析必将越来越受到重视，在临床上发挥更大的作用。
2 方 法
2.1 RR间期和RTm间期数据文件的建立
(1)本设计采用TEAC 10C-J四通道便携式调频磁带记录仪，记录经滤波和放大处理后的24 h模拟心电信号。再采用TEAC MR-10C回放机以32倍的速度把磁带中的心电信号，利用我们自行设计的采样板经A/D存入硬盘，回放时采样率为16 KHz，为使采集的数据写盘，使用了双CPU方式，由单片机控制数据采样，PC机控制存盘，采样与存盘通过共享RAM进行交替缓冲。这样、硬盘中数据文件的实际采样率为500 Hz。
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(2)RR间期数据文件的建立：①R波标志点的检测[7]。R波标志点的检测是HRV分析中的关键部分，采用1985年Pan建立的微分、平方移动窗积分来综合QRS复合波幅度、斜率和能量的检测方法，取得了良好的效果。该算法对MIT/BIH心律数据进行检测，准确率达到99.3%。②异位心跳的剔除[8]。心率变异更确切地说应该是指窦性心率变异，所以要剔除异位心跳。异位心跳若是室性的，QRS波形状改变，并随异位节律在心室不同的部位而不同，往往有一宽的QRS复合波，后一个RR间期代偿往往是完全的；异位心跳若是室上性的，QRS形状不变，后一RR间期代偿不完全，这样，按照以前我室建立的以QRS波的宽度、面积、高度和与正常QRS波匹配程度以及RR间期的范围来区分窦性心跳和异位心跳的方法，可以正确建立窦性心跳的RR间期的数据文件。剔出异位心跳的关键难点在于对QRS复合波宽度的测量，根据QRS波左右边界的特点，利用其微分波形和滤波后的波形，以一定的阈值，来回进行搜索，这样可以有效地定出QRS的左右边界。有了QRS复合波的左右边界，就可以算出QRS波的宽度、面积、高度等。为了以QRD波的这些特征判别QRS复合波是否异位，可以先在学习阶段人为地判定窦性QRS波的宽度、高度、面积等，同时建立QRS波的模板，通过对一系列正常QRS波形的人为判定，然后求其均值，算出这些特征的基准值，以便在检测阶段以这些基准值的一定范围为标准，剔除异位心跳，而且不断对这些基准值作自适应调整。
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在建立数据文件时，每个数据以整型格式存盘，根据以后分析的要求，在每个数据的头两位加上两个标志；①5 min时间到标志，用于5 min段分析。②上一个相邻心跳是否是窦性心跳标志，以满足分析中所要求的相邻二个或二个以上窦性心跳的条件，这样就保证了HRV分析的准确性。
(3)RTm间期数据文件的建立：由于T波的幅度相对比较小，而且其微分成份也不大，如果以幅度和微分波形检测T波，会误差比较大。受检测R波标志点和剔除异位心跳的方法启发，再加上目前计算机运算速度的迅速提高，我们采用了模板匹配的方法。T波标志点的检测分成学习阶段和检测阶段，在学习阶段，人为地移动光标来选定一定数目的T波模板和RTm间期，T波的模板以T波峰值为中心，然后求出模板的均值和RTm间期的均值，在检测阶段，用平均RTm间期为基准来定初值，在初值点的一定范围内进行搜索，采用以相关系数为条件的模板匹配方法，准确求出当时的RTm间期，然后再作自适应调整。在RTm间期存盘时，可以同时存入当时的RR间期，以便RTV的各种分析处理。
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2.2 频域分析法
频域分析方法可以描述信号的能量随频率变化的分布，它与时域分析方法有其内在联系，其结果必然存在一定的相关性，而且灵敏度和准确性更高。主要有快速傅里叶变换(FFT)和自回归谱估计(AR)两种方法。按照谱估计的要求，首先以数据文件中的RR间期或RT间期为结点，利用三次样条函数对数据进行等间隔内插。为确定采样间隔，在查阅文献后得知，HRV和RTV的能量成份集中于0.5 Hz以内，通过计算机谱估计分析也可以看到，在大于0.5 Hz处能量接近于零。这样，根据采样定理，我们以1000 ms为采样间隔，在每小时中取20分1024点的数据作功率谱分布图进行谱估计。
(1)快速傅里叶变换法：快速傅里叶变换法是一种经典谱估计法，傅里叶变换是它的基础，定义为：
利用FFT算法，用周期图法对1024点实现谱估计，所得结果再用五点平滑处理。
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(2)自回归谱估计法(AR)[9，10]：自回归谱估计法是一种现代谱估计的方法，也称线性预测谱估计法，对于一些短记录数据，可以改善分析结果的性能。它假设当前的输出由以前的输出和白噪声组成。
这样，自回归谱估计法隐含着全极点滤波器的假设，模型的系统传递函数是
要求出信号相应的频谱，关键是求出上式分母中所谓的预测器的系数(αk)，设
预测误差：
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达到极小。
经过实际分析，用FFT法和AR法实现的频谱曲线十分相似，AR法曲线平滑，分辨率高，能够分辨十分靠近的谱峰。FFT速度快，可以很好地反映波谷。
我们作了三维频谱显示图，直观地反映了24 h各频谱中能量的分布情况，分别以时间、频率和功率谱密度作为三维坐标轴，每小时显示一条曲线，可以看到与呼吸有关的高频峰，与压力感受器有关的低频峰，以及与体温调节、外周血管舒缩活动、肾素-血管紧张素系统有关的甚低频峰。
我们还作了24 h HF/LF和高频能量变化趋势图，以0.15 Hz到0.4 Hz作为高频段(HF)，它受到副交感神经的调制，以0.03 Hz到0.15 Hz作为低频段(LF)，它受交感和副交感神经的调制，分别求其比值和HF所占的百分比，可以直观地反映24 h副交感神经系统的变化趋势。
3 结 果
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(1)我们分别用快速傅里叶变换法(FFT)和自回归谱估计法(AR)进行HRV频谱分析，可以看到FFT法和AR法实现的频谱曲线十分相似，AR法曲线平滑，分辨率高，能够分辨十分靠近的谱峰，FFT法速度快，可以很好地反映波谷。这两种谱估计方法的结果是一致的(见图1(a)、(b))。
图1 24 h三维频谱显示图(a)FFT法(b)AR法
Fig 1 24 h 3-dimensional spectral diagram (a) with FFT (b)with AR
(2)如果分别按0.167 Hz和0.250 Hz频率的节拍器控制呼吸，同时采集受试者心电，从中检测RR间期，根据频谱分析结果来看，可以看到在相应的呼吸频率处呈现很高的波峰，而其它频谱成份减小，证明了HRV谱估计中的高频峰受到呼吸频率的调制，反映了高频峰与迷走神经活动有关(见图2(a)、(b))。
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图2 控制呼吸频率的HRV频谱图
(a)0.167Hz (b)0.25Hz
Fig 2 HRV spectral diagram controlled respiration (a) at 0.167Hz (b)at 0.25Hz
(3)从HRV三维频谱显示图来看，随着年龄增长，高频成份和低频成分逐渐减少(见图3(a)、(b)、(c))。
(4)频域分析趋势图结果表现出晚上睡觉时高频成份比较高。这与夜晚迷走神经张力较高是符合的(见图4)。
(5)如果以0.167 Hz和0.250 Hz的频率控制受试者的呼吸，同时采集其心电数据，检测RT间期，并作谱分析，也可以看到高频峰受到呼吸频率的调制，说明RTV谱估计中的高频峰也可能与迷走神经活动有关(见图5(a)、(b))。
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图3 正常受试者24 h三维频谱显示图
(a)30岁 (b)50岁 (c)80岁
Fig 3 24 h 3-dimensional spectral diagram for healthy subjects (a) 30 years old (b) 50 years old (c0 80 years old
4 讨 论
我们分别以0.167 Hz和0.250 Hz的频率控制受试者的呼吸，对其心电信号的RR间期作谱分析，可以看到在相应的呼吸频率处呈现很高的波峰，说明了高频峰与迷走神经活动有关，也反映出心电信号采集、RR间期检测和谱分析等的方法均是正确可靠的。
从医学角度来看，QT间期反映了心室肌除极和复极的全过程，是指QRS波起点和T波终点之间的间隔时间。由于QT间期检测比较困难，我们以R波峰值与T波峰值的间期代替QT间期。
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QTV和HRV及其关系在临床上对一些疾病的早期诊断、治疗及预后评估等的作用，还值得作进一步深入的研究。
图4 24 h HF/LF和HF变化趋势图
Fig 4 24 h trends of HF/LF and HF
图5 控制呼吸频率的RTV频谱图
(a)0.167 Hz (b)0.25 Hz
Fig 5 RTV spectral diagram controlled respiration (a) at 0.167 Hz (b) at 0.25 Hz
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参 考 文 献
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3 Sarma JS,Singh N,Schoenbaum MP et al.Circadian and power spectral changes of RR and QT intervals during treatment of patients with angina pectoris with nadolol providing evidence for differential autonomic modulation of heart rate and ventricular repolarization.Am J Cardiol.1994; 74,131
4 Antimisiaris M,Sarma JS,Schoenbaum MP et al. Effects of amiodarone on the circadian rhythm and power spectral changes of heart rate and QT interval:Significance for the control of sudden cardiac death.Am.Heart J.1994;128∶884
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5 Speranza G,Nollo G,Ravelli F et al. Beat-to -beat measurement and analysis of the R-T interval in 24h ECG Holter recordings.Med.and Biol.Eng.and Comput. 1993;31∶487
6 Merri M,Alberti M,Moss AJ.Dynamic analysis of ventricular repolarization duration from 24h Holter recordings.IEEE Trans.on Biomed.Eng.1993;40(12)∶1219
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8 Pan JP,Dong JC,Zhao X et al.An ambulatory arrhythmia monitor based on microcomputer.In:IEEE/Ninth Annual Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society
9 Burr RL,Cowan MJ.Autoregressive spectral models of heart rate variability.J Electrocardiol.1992;25∶224
10 马永沂，罗建平.语音谱分析及其在口腔修复中应用.上海第二医科大学学报，1990；10(2)∶152
*本文得到上海市教委科学技术基金项目资助。
(收稿：1997-03-27 修回：1997-08-25), 百拇医药