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机构地区:[1]南京邮电大学通信与信息工程学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室,南京210003 [2]南京邮电大学地理与生物信息学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室,南京210003
出 处:《生物医学工程学杂志》2010年第4期753-756,762,共5页Journal of Biomedical Engineering
基 金:国家自然科学基金青年基金资助项目(60701002)
摘 要:运用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法,研究心脏房性、室性早搏信号及正常心电信号的多重分形特征。通过分析赫斯特指数、Renyi指数和多重分形谱得出:三种信号都具有不同程度的长程相关性和多重分形特性;正常心电信号的分形程度最强,室性早搏信号次之,房性早搏信号最弱;在波动函数的阶数为正值时,三种信号的长程相关特性区别明显;对比三种信号的多重分形谱,发现正常信号的多重分形强度最强,室性早搏信号次之,房性早搏信号最弱。此研究对临床医学诊断区分房、室性早搏信号有很好的借鉴意义。In this paper,the multifractal detrended fluctuation analysis method was used to study the multifractal characteristics of atrial premature beat(APB) signals,of premature ventricular contraction(PVC) signals and of normal ECG signals.By analyses of Hurst index,Renyi index and multifractal spectrum,three kinds of signals were noted to have different degrees of long-range correlation and multifractal characteristics.Normal ECG signals had the strongest fractality,the PVC beats had stronger fractality and the APB beats had the weakest fractality.When the fluctuations function order was positive,the three kinds of signals showed distinct long-range correlation properties.These findings are of good reference to diagnosing and distinguishing between PVC and APB signals in clinical medicine.
关 键 词:早搏信号 多重分形 消除趋势波动分析 标度不变性
分 类 号:R318.5[医药卫生—生物医学工程]
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