| 【中文题名】 | DFA在分析冠心病和高血压病人的PRV信号中的应用 |
| 【英文题名】 | Detrended Fluctuation Analysis of PRV Signal of Coronary Heart Disease and Hypertension |
| 【学科专业】 | 生物医学工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-5-11 |
| 【中关键词】 | 光电容积描记技术,动脉硬化,脉搏变异信号,非线性动力学,去趋势波动分析,标度指数 |
| 【英关键词】 | Pulse Rate Variability （PRV）,Nonlinear Dynamics,Detrended Fluctuation Analysis （DFA）,Arteriosclerosis Scaling Exponent, |
| 【分类导航】 | 医药、卫生>基础医学>医用一般科学>其他科学技术在医学上的应用>> |
| 【论文摘要】 |
中国不仅是人口大国,也是世界上老年人口最多的国家。伴随着中国老龄化的发展,老年人易发的老年性疾病带来的社会问题也日益突出,老年人易得的高血压和冠心病这类心血管疾病成为老年人的大敌。本文用光电容积描记技术采集脉搏波信号,并从脉搏波信号中提取出脉搏变异信号(PRV),并试图在脉搏变异信号中找到合适的指标去检测和监测冠心病和高血压。
根据脉搏波的形成机理和动脉硬化的相关理论,脉搏波信号蕴涵了人体心血管各种状态信息。因此,通过对脉搏波的分析,可以反映血管的生理和病理信息及其变化情况。
本文使用非线性动力学的相关知识,采用去趋势波动分析(DFA)的方法,研究了冠心病,高血压和正常人的脉搏变异信号,并利用DFA方法所提取出的标度指数来刻画PRV信号的定量特征。通过比较冠心病,高血压和正常人三种人群的标度指数的变化情况,得到了一些有益的结果。实验结果表明这种方法能够良好的区分冠心病病人和正常人,但是不能区分高血压病人和正常人。这为我们将来无创的检测和监测冠心病提供了可靠的依据。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-7 |
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ABSTRACT |
7-13 |
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第一章 概述 |
13-19 |
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1.1 引言 |
13-15 |
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1.2 PRV 信号简介 |
15-16 |
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1.3 论文的目的和意义 |
16-17 |
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1.4 论文的主要研究内容及创新点 |
17-19 |
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第二章 脉搏波的产生机制和动脉硬化相关理论 |
19-29 |
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2.1 脉搏波的产生机制 |
19-20 |
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2.2 脉搏波特征点对应的生理学意义 |
20-22 |
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2.3 动脉硬化理论 |
22-24 |
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2.4 脉搏波信号的特点 |
24 |
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2.5 脉搏波波形特征的时域分析方法简介 |
24-29 |
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第三章 非线性与混沌 |
29-35 |
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3.1 非线性动力学理论基础 |
29-30 |
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3.2 混沌的基本特征 |
30-31 |
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3.3 混沌的识别 |
31-32 |
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3.4 生命科学与混沌 |
32-35 |
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第四章 分形与去趋势波动分析（DFA） |
35-53 |
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4.1 分形的引出及其哲理 |
35-38 |
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4.2 一个简单的分形集－KOCH 曲线 |
38-40 |
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4.3 分形理论与混沌的关系 |
40 |
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4.4 分形的性质 |
40-42 |
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4.5 分形的数学基础和方法 |
42-45 |
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4.6 分形的基本研究方法 |
45-46 |
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4.7 去趋势波动分析 |
46-53 |
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第五章 脉搏波信号的采集系统和脉搏波的采集 |
53-57 |
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5.1 脉搏波信号采集系统 |
53-56 |
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5.2 实验数据的采集 |
56-57 |
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第六章 PRV 信号的实验数据分析与讨论 |
57-65 |
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6.1 脉搏变异信号的提取 |
57-58 |
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6.2 脉搏变异信号的处理 |
58-59 |
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6.3 LOG(F)/LOG(N)的基本特征 |
59-61 |
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6.4 结果分析 |
61-64 |
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6.5 讨论 |
64-65 |
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第七章 结论与展望 |
65-67 |
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7.1 总结 |
65 |
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7.2 展望 |
65-67 |
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参考文献 |
67-70 |
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攻读学位期间发表的学术论文 |
70-71 |
|
致谢 |
71 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.180399 |
