极短时心率变异性与脉率变异性指标一致性的分析

来源 :生物医学工程研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:beichensi
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本研究利用多导睡眠仪采集呼吸暂停、快速呼吸、慢速呼吸和平静呼吸四种状态下的心电、脉搏信号,来进行极短时15 s的心率变异性与脉率变异性六个指标计算.通过Bland-Altman一致性分析图与散点图、单样本K-S检验、Mann-Whitney U检验、Pearson相关性系数来比较心率与脉率的一致性程度,结果显示,MEAN,Lomb-nLF,Lomb-nHF,Lomb-nLF/nHF,DFA1五个指标在四个状态下具有较好的一致性.因此,可以用极短时内的脉率变异性来替代心率变异性,以反映自主神经功能变化.
其他文献
1 临床资料rn患者,女,53岁,因“头晕、发现血小板减少2 d”于2020年1月4日入院.入院前2 d,患者出现头晕、头痛,一过性的言语不清,无呕吐、抽搐及肢体活动障碍.于当地医院查血常规示Hb 91 g/L,PLT 12 ×109/L,输液后无缓解,遂至我院.查体:T 36. 9℃, P 111 次/min,R 20次/min,BP 101/63 mmHg.
期刊
针对目前增强CT图像中肾脏及肾肿瘤分割困难的问题,本研究提出一种基于级联卷积神经网络肾脏及肾肿瘤的定位分割方法.分别以Attention U-Net、Res U-Net、U-Net为基本网络结构,建立级联卷积神经网络模型.一级模型实现正常肾和肿瘤肾的定位,二级模型实现肾脏与肿瘤的精细分割.以影像医师手动勾画为金标准,通过精确度、召回率、F1得分评估定位结果,以Dice、体积相似度(volume similarity,VS)评估分割精度.由测试结果可见,一级定位模型中,U-Net的整体精确度最高为97.67