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申请/专利权人：东南大学;江苏华康信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于RR间期频域参数的隐匿性房颤检测分析系统及方法，包括如下步骤采集待分析的心率变异信号并保存；对心率变异数字信号RR间期进行频域分析计算，得到频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的功率数值和频谱包络图；基于功率数值和频谱包络图判断隐匿性房颤的风险等级并进行分类。本发明采集待分析的心电信号，对心电信号心率变异性RR间期进行频域分析，分别得到频域参数的功率数值和频谱包络图，然后基于频域参数的功率数值和频谱包络图分别分析并判断隐匿性房颤的风险的等级，保障风险预判的准确性，提高监测的灵敏性。

主权项：1.一种基于RR间期频域参数的隐匿性房颤检测分析方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）采集待分析的心率变异信号并保存；（2）对心率变异数字信号RR间期进行频域分析计算，通过平均周期法计算自主神经功能频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的功率数值，通过AR模型法获得待分析心电数据的自主神经功能频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的频谱包络图；其中步骤（2）中通过平均周期法计算自主神经功能频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的功率数值的具体步骤为：通过对RR间期的数据进行快速傅里叶变换，计算出功率谱密度PSD，其中功率谱密度PSD可表示为频率的一个函数，记为，表示如下：，式中，n=0,1,……,N-1表示心脏跳动的RR间期序列，为待分析的RR间期序列长度，=256或=512；为RR间期序列的平均采样间隔，即本段RR间期序列的平均值，为的离散傅里叶变换；将功率谱密度PSD分为以下四个频带：超低频带ULF：0.003HZ，即为PSDULF，极低频带VLF：0.003~0.04HZ，即为PSDVLF，低频带LF：0.04~0.15HZ，即为PSDLF，高频带HF0.15~0.40HZ，即为PSDHF，总频带：≤0.4HZ，即为PSD总；总频带的功率谱密度PSD总＝PSDULF＋PSDLF＋PSDHF＋PSDVLF，LFnorm＝100×PSDLFPSD总－PSDVLF，HFnorm＝100×PSDHFPSD总－PSDVLF，LFHF＝PSDLFPSDHF；其中步骤（2）中通过AR模型法获得自主神经功能频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的频谱包络图的具体步骤为：AR模型即自回归模型的差分方程可表示为：，式中，为心脏跳动的RR间期序列，是一个均值为零，方差为的白噪声序列；p为模型阶数，取p=15，为AR模型的系数，k=1,2,3,…,p；n为RR间期序列的序号n=0,1,……,N-1；根据的自相关函数构建AR模型的正则方程，即Yule-Walker方程，求解后获得各系数及的估计值；则最终的功率谱可表示为：，得到RR间期的每5分钟一条的功率密度谱曲线的待分析心电数据的包络图，即为自主神经功能频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的频谱包络图；其中步骤（2）中模型阶数p确定值的选取方法为：心率变异数字信号RR间期进行频域分析计算，通过平均周期法计算自主神经功能频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的功率数值，并绘制对应的功率密度谱曲线图；设定模型阶数p的初始值，通过AR模型法获得RR间期的功率密度谱曲线的包络图，即自主神经功能频域参数LFnorm、HFnorm、LFHF的频谱图；若功率密度谱曲线图与频谱包络图相匹配，则该模型阶数p即为确定值，若功率密度谱曲线图与频谱包络图不相匹配，则调整模型阶数p的数值，重新通过AR模型法获得RR间期的功率密度谱曲线的包络图，直至功率密度谱曲线图与频谱包络图相匹配，得到模型阶数p的确定值；（3）若待分析心率变异信号的频谱包络图在第一标准群体图内，则表明隐匿性房颤的风险等级为低风险，若待分析心率变异信号的频谱包络图在第二标准群体图内，则表明隐匿性房颤的风险等级为中风险，若待分析心率变异信号的频谱包络图在第三标准群体图内，则表明隐匿性房颤的风险等级为高风险。

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