專利名稱：植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試系統(tǒng)及其方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種對人體植物神經(jīng)系統(tǒng)功能進行測試的系統(tǒng)及其方法，更具體地，涉及一種用于通過對心率變異性進行譜分析，進而對交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)的功能狀況進行檢測的系統(tǒng)，以及對交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)的功能狀況進行檢測和分析的方法。
在人的身體之中，包括交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)組成的植物神經(jīng)系統(tǒng)，有如自動控制系統(tǒng)中之控制器，控制著人體內部生理和生化活動，調整不隨意器官的活動，進而達到身體的內外環(huán)境的平衡。所以對植物神經(jīng)系統(tǒng)功能的檢測是對人體的心血管系統(tǒng)的活動、乃至對受到植物神經(jīng)系統(tǒng)控制的全身內臟器官興奮性強弱進行評價和診斷的重要內容。
在人體這樣一個控制系統(tǒng)中，位于延髓的付交感神經(jīng)中樞和在脊髓旁的交感鏈及其神經(jīng)纖維直接控制著心血管系統(tǒng)和一些不隨意器官的活動狀態(tài)。一般說來，交感神經(jīng)興奮性過強的病人會出現(xiàn)心跳加快、心慌盜汗、腹瀉、臉潮紅、情緒煩躁等癥狀;而付交感神經(jīng)興奮性過強的病人，則往往出現(xiàn)相反的癥狀。但是，到目前為止，在醫(yī)學界還沒有找到一種方法或儀器，能夠直接對交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)的功能狀態(tài)，即興奮性強弱，進行定性乃至定量的分析和測量。因為除了在實驗室中做動物實驗以外，不可能僅為了測試目的而手術切開受試者的交感及付交感神經(jīng)對其進行檢測。目前所能夠做到的，是根據(jù)上述機理，靠醫(yī)生詢問被懷疑患有植物神經(jīng)系統(tǒng)功能紊亂的病人的主訴，然后讓病人去做各器官系統(tǒng)的全面檢查。當排除了各臟器的器質性改變之后，憑主觀認定是自主神經(jīng)系統(tǒng)紊亂(或稱為植物神經(jīng)系統(tǒng)紊亂)。而至于是交感神經(jīng)還是付交感神經(jīng)興奮性強，則只靠推測而已。這使診斷周期延長、診斷費用昂貴，而且這種在排他法的基礎上得出的診斷，其準確率也是不理想的。
人們已經(jīng)認識到，人體心臟跳動的快慢受到交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)的興奮性的控制。交感神經(jīng)興奮性強，會導致心跳速度加快;而付交感神經(jīng)興奮性強，則會導致心跳速度的減慢。所以可以通過心跳速度作為一個窗口，對交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)的功能狀態(tài)進行檢測和判斷。特別是近年來，心率的變異性(HeartRateVariability(HRV))越來越成為人們所重視和研究的目標。心率的變異性(HRV)被認為與心臟的生理和病理狀態(tài)有關，是心血管系統(tǒng)對內、外環(huán)境變化的反應以及對心臟疾病的一個表現(xiàn)。因此，心率變異性的分析、特別是近年來發(fā)展的譜分析技術，為評價心血管系統(tǒng)的生理、病理狀態(tài)，尤其是心血管自主神經(jīng)系統(tǒng)功能，提供了一種無創(chuàng)的研究方法和重要的定量指標。
早期在實驗室中對心率變異性的分析主要采用統(tǒng)計學的方法，如R-R間期的均值和標準差、各種長度R-R間期出現(xiàn)的頻度直方圖等。這些方法可以鑒別自主神經(jīng)活動總的變化，但不能區(qū)分交感和付交感神經(jīng)之間的相互作用情況。因此，近年來，人們又發(fā)展為采用功率譜分析方法，包括快速傅立葉變換(FFT)法、周期圖和自回歸模型的譜估計方法。由于對于短時數(shù)據(jù)，自回歸模型法能得到的頻率分辨率比經(jīng)典的FFT和周期圖法有更好的估計效果，因此現(xiàn)在更多地采用自回歸模型法進行心率變異性的功率譜分析。但是這種研究也都只停留在學術討論的水平，還沒有一種根據(jù)心率變異性譜分析來檢測植物神經(jīng)系統(tǒng)功能的儀器設備被制作出來用于醫(yī)學臨床之中。
因此，本發(fā)明的目的在于，提供一種能夠無創(chuàng)傷地測試人體植物神經(jīng)系統(tǒng)功能狀態(tài)的系統(tǒng)和方法，徹底改變現(xiàn)有技術中通過對各生理系統(tǒng)進行繁鎖復雜的檢測進行排除和推斷來進行診斷的方法。
本發(fā)明進一步的目的在于，提供一套完整的植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試設備，它能夠通過對受試者心率變化趨勢的測試，而區(qū)分受試者交感神經(jīng)與付交感神經(jīng)之間的相互作用，并且能夠給出交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)中哪一個興奮性強，以及強多少的定性及定量的診斷數(shù)據(jù)。
本發(fā)明再進一步的目的在于，提供一套能夠在植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試系統(tǒng)中運行、通過對心率變異性的測試數(shù)據(jù)進行分析處理、而作出受試者交感神經(jīng)與付交感神經(jīng)之間的相互作用、功能狀態(tài)的定量性結論的軟件。
根據(jù)本發(fā)明，提供了一種通過對心電信號的采集以及對心率變異性進行分析進而檢測植物神經(jīng)系統(tǒng)功能的系統(tǒng)和方法。本發(fā)明系統(tǒng)包括一個心電信號存貯器，將在一定時間內所采集到的受試者的心電圖存貯于該存貯器內，這個存貯器可以是便攜式或單片機式的，它可以帶有一個紅外發(fā)射器，用于輸出所存貯的心電信號，相應地，該系統(tǒng)還可以包括一個用于接收并通過接口電路，將所述輸出的心電信號送入計算機進行處理的紅外接收器;一個微計算機，用于對心電信號進行功率譜分析，以得出對受試者交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)系統(tǒng)的進行測試后的定性報告;一個輸出裝置，用于打印出檢測分析結果。同時本發(fā)明的系統(tǒng)還提供有指導受試者動作、調整不同體位狀態(tài)以便在對交感和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行所需要的刺激的狀態(tài)下采集心電信號的語音單元和揚聲器。
本發(fā)明的基本原理是，一方面利用體位和呼吸狀態(tài)的不同、另一方面利用藥物(不給藥、給藥、給不同的藥)的不同作用，分別對交感神經(jīng)系統(tǒng)和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行刺激，檢測刺激前后的心率變性，利用這個窗口，進行一系列將要論及的信號控制理分析，從而得出人體中交感神經(jīng)系統(tǒng)和付交感神經(jīng)系統(tǒng)的互相作用及功能狀態(tài)的診斷結論。
根據(jù)本發(fā)明，利用譜分析法來分析心率變異性。首先就是從原始的ECG信號中提取每一個R-R間期，組成R-R間期序列。通常采用一等間隔序列，其幅度值等于R-R間期值，也可以采用插值法進行等時間間隔采樣。曾有人證明這兩種方法是等效的，對于偶然的涌跳，早搏和其它干擾，可通過濾波、插值等辦法進行預處理。
對準隨機的心率變異性信號，通?？山普J為是一平穩(wěn)隨機過程，因此，可以看成由譜密度＝No的白噪聲W(n)激勵某一沖激響應為h(n)的線性系統(tǒng)所產(chǎn)生。
Xn＝Wn＊hn其中hn為總激響應，＊為卷積，Wn為白噪聲。
Z＝ejw則Sx(ejw)＝Sw(ejw)｜H(ejw)｜2＝No｜H(ejw)｜2其中Sw，Sx分別為輸入和輸出的功率譜，H是系統(tǒng)的頻率特性或傳遞函數(shù)，因此，只要H(Z)可知，隨機信號的功率譜Sx(ejw)便可求。H(Z)即是隨機信號的參數(shù)模型。本發(fā)明采用的是自回歸(AR)模型(又稱全極點模型)，其表達式如下
X(n)＝-ΣK=M]]>a(k)X(n-k)+W(n)(X(Z))/(W(Z)) ＝H(Z)＝11+ΣK=1Ma(K)Z·k]]>其中M為AR模型階次，可根據(jù)某些準則，如AIC或FPE準則及信號性質來確定。通過模型參數(shù)估計算法，即可求得AR模型的參數(shù)a(k)，及白噪聲譜密度No，于是可以通過下式估計功率譜的密度SX(f)=NoΔt/|1+ΣK+1MaM,Kexp(-j2πfkΔt)|2]]>利用本發(fā)明的系統(tǒng)和方法，在一定時間內，采集和記錄受試者不同的姿式(平臥和站立)以及不同的呼吸狀態(tài)(自由呼吸和受控呼吸)下的連續(xù)變化的心電信號(ECG)。首先對這些ECG信號進行R波的識別，采用自適應判據(jù)，用一階導數(shù)來識別R波，找出R-R間期，從而給出R波序列信號。對ECG信號進行預處理采用低通差分，求得ECG的一階導數(shù)，其公式為d(t)＝ECG(t)-ECG(t-4)然后進行一階低通濾波，其經(jīng)低通濾波的一階導數(shù)為f(t)＝f(t-1)+d(t)-d(t-6)在經(jīng)過一段時間(例如5秒)的心電圖自學習，即對受試者的一般ECG進行學習和適應之后，對上述f(t)找出最大絕對值PK及兩個R-R間隔。例如將H0(O)＝0.7＊PK作為識別R波的閾值、兩個R-R的平均值作為平均R-R間隔(RRAV)的初始值。順序地計算f(t)，找出PK(n)＞H0(n)的點，并且判定其是否R波及R波位置。這里，閾值的自適應遞歸為 經(jīng)過以上預處理并根據(jù)上述體位及呼吸狀態(tài)的不同，對信號進行分段。對于每段信號進行自回歸(AR)模型譜估計，以求得AR模型參數(shù)。對AR模型參數(shù)的估計包括模型系數(shù)a1-aM的估計、白噪聲譜密度No的估計，以及模型的階次M的估計，從時域中變換到頻域，以求得各段被測ECG信號的功率譜，找出各特征值，最終經(jīng)過統(tǒng)計學理論分析，得出對不同狀態(tài)下交感神經(jīng)及付交感神經(jīng)系統(tǒng)興奮性狀況的比較和結論。
本發(fā)明改變了現(xiàn)有的對植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試的手段，使學術上迄今為止利用心率變異性(HRV)的功率譜方法與臨床研究相結合，第一次將心率變異性(HRV)功率譜分析方法成功地運用到臨床上對植物神經(jīng)系統(tǒng)功能的測試之中。為植物神經(jīng)系統(tǒng)功能的測試提供了更加直接和準確的手段。
利用本發(fā)明，不但可以了解心率變化的趨勢，還可以區(qū)分某個交感神經(jīng)與付交感神經(jīng)之間的相互作用，改變了已有技術中利用排除推斷法，靠檢測判斷是交感神經(jīng)還是付交感神經(jīng)興奮性強的狀態(tài)，利用本發(fā)明的測試系統(tǒng)進行植物神經(jīng)系統(tǒng)功能診斷，僅需十五分鐘，就可以得到交感神經(jīng)與付交感神經(jīng)功能狀態(tài)的定量的診斷結果，例如得到是交感神經(jīng)系統(tǒng)還是付交感神經(jīng)系統(tǒng)興奮性強、強多少等參數(shù);并且治療后是否有好轉、好轉程度如何，也能夠很容易地從測試曲線及數(shù)字上獲得結論。
通過下面結合附圖對實施例的詳細說明，本發(fā)明以上及其它的目的、特征及優(yōu)點能夠變得更加明確。在附圖中

圖1為根據(jù)本發(fā)明的植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試系統(tǒng)的示意圖。
圖2為根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)和方法的測試過程的一個實施例的示意圖。
圖3為在根據(jù)本發(fā)明的植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試系統(tǒng)中運行的軟件流程圖。
圖4為根據(jù)本發(fā)明的測試系統(tǒng)中心電信號存貯器電原理圖。
圖5為圖1所示系統(tǒng)中紅外接收器的示意性原理圖。
圖6-圖12分別為不給藥的對照實驗中四種狀態(tài)下所得到的HRV曲線，其中圖6是在平臥體位自由呼吸狀態(tài)下(即圖2中A段中)的曲線;
圖7是在平臥體位受控呼吸狀態(tài)下(即圖2中B段中)的曲線;
圖8是在站立體位自由呼吸狀態(tài)下(即圖2中C段中)的曲線;
圖9是在站立體位受控呼吸狀態(tài)下(即圖2中D段中)的曲線;
圖10是整個平臥體位時自由呼吸和受控呼吸的狀態(tài)下(即圖2中A+B＝E段中的曲線;
圖11是整個站立體位時自由呼吸和受控呼吸的狀態(tài)下(即圖2中C+D＝F段中)的曲線;
圖12是全部15分鐘測試過程中包括平臥體位和站立體位下的自由和受控呼吸狀態(tài)下(即圖2中A+B+C+D＝E+F＝R段)的曲線。
圖13-18是與圖6-12分別對應的各段時域X信與濾除直流成份后的曲線與經(jīng)過AR模型變換后的頻域功率譜信號S的對照圖;其中圖13是與圖6所示不給藥對比實驗中平臥自由呼吸的A段中X信號與功率譜信號S的對照圖;
圖14是與圖7所示的B段對應的X信號與S信號的對照圖;
圖15是與圖8所示的C段對應的X信號與S信號的對照圖;
圖16是與圖9所示的D段對應的X信號與S信號的對照圖;
圖17是與圖10所示的E段對應的X信號與S信號的對照圖;
圖18是與圖11所示的F段對應的X信號與S信號的對照圖;
圖19是以分段狀態(tài)為Z軸做出的A、B、C、D四條曲線的三維曲線圖。
圖20是以分段狀態(tài)為Z軸做出的A、B、C、D、E、F六條曲線的三維曲線圖。
圖21是依照本發(fā)明測試系統(tǒng)分析計算后給出的體位對植物神經(jīng)功能影響的定量結論報告實例。
圖20是依照本發(fā)明測試系統(tǒng)分析計算后給出的呼吸對植物神經(jīng)功能影響的定量結論報告實例。
參見圖1，示出了根據(jù)本發(fā)明的植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試系統(tǒng)的原理圖。在本發(fā)明的系統(tǒng)中，包括一個單片機式ECG信號采集存貯裝置10，以一定的心電導聯(lián)方式從受試者身上采集到不同體位狀態(tài)和不同呼吸狀態(tài)(圖2)下的ECG信號被存貯于心電信號存貯器11之內。圖4示出了心電信號存貯器的電原理圖，其中U1為中央處理器CPU，U2為只讀存貯器ROM，U3為地址鎖存器，U4為隨機存貯器RAM，U5為模數(shù)轉換器A/D，U6為線路驅動器，U7為二輸入四或非門，U8為由四個運算放大器組成的心電信號放大器，LEAD為心電信號輸入端。通過此端采集到的心電信號經(jīng)過心電放大器U8后送至A/D轉換器U5，送到CPU(U1)進行處理，存貯在隨機存貯器(RAM)U4和只讀存貯器(ROM)U2之中。
在本實施例中，采集和存貯15分鐘心電信號。參見圖2，因為平臥的體位和比自由式呼吸速度快的受控呼吸分別刺激付交感神經(jīng)系統(tǒng)，而站立的體位和自由式呼吸則分別刺激交感神經(jīng)系統(tǒng)。所以本發(fā)明將15分鐘分成這樣四個分別對交感和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行不同刺激的階段在第一段時間A中，受試者采取平臥體位(刺激付交感神經(jīng))自由地呼吸(刺激交感神經(jīng));第二段時間B，受試者體位仍為平臥(刺激付交感神經(jīng))，但改成受控呼吸，即在由語音單元給出的一個快于自由呼吸的節(jié)拍的引導下進行呼吸(刺激付交感神經(jīng));在第三段時間C中，受試者體位由平臥改為站立(刺激交感神經(jīng))，自由式呼吸(刺激交感神經(jīng));第四段時間D為受試者為站立(刺激交感神經(jīng))的受控式呼吸(刺激付交感神經(jīng))。在本實施例中，A段為3分鐘;B段為4分鐘;C段為4分鐘且其中第一分鐘內的信號為人體由平臥體位變?yōu)檎玖Ⅲw位過程中的信號，在處理中特殊對待;D段也為4分鐘。心電信號存貯器在15分鐘內連續(xù)地測試這四種不同體位呼吸方式下的心電信號。通過一個紅外發(fā)射器12(參見圖4)，將所存貯的心電信號傳輸給微型計算機23。微機23是通過接口22與紅外接收器21相連接，進而接收由紅外接收器21所接受到的心電信號(ECG)。
圖5示出了可用于本發(fā)明系統(tǒng)的紅外接收器21的原理圖。其中經(jīng)紅外接收管D1所接收的信號通過運算放大器IC1進行運算放大，在比較器IC2進行比較運算之后被反相器IC3反相，再經(jīng)由線驅動器IC4驅動而輸出，該輸出信號Dout經(jīng)插座S2送至微機23的RS232口。圖中S1、S2、S3為插座。當然，也可以不采用紅外線傳輸而采用有線傳輸?shù)姆绞綄崿F(xiàn)心電信號存貯器與微計算機之間的信號傳送，這時可以利用驅動芯片與微機的串行通信接口相連。
在本發(fā)明的測試系統(tǒng)中，還提供有一個由微機23控制的語音單元和揚聲器，用以發(fā)出指揮受試者動作(從臥位到站立、從自由呼吸到受控呼吸等)的命令。當然，這個語言單元和揚聲器也可以與便攜式心電信號采集和存貯裝置10做在一起。
微機23中可以包括語音卡、多功能卡、顯示卡硬盤、軟驅、主板、電源等。還帶有一個輸出裝置24，用以打出不同段中的時域X信號和頻域的S信號的曲線和分析報告(參見圖6-圖22)。
圖3示出了微機處理ECG信號，進行功率譜分析，從而作出交感神經(jīng)、付交感神經(jīng)系統(tǒng)功能狀態(tài)的定量結果的軟件流程圖。
參見圖3，由心電信號采集和存貯裝置10送出的心電信號經(jīng)紅外傳輸之后送入微計算機32。在微計算機32中，首先進行一定時間例如5秒鐘的心電圖自學習，進入R波識別步驟S12，采用自適應判據(jù)，用一階導數(shù)來識別R波，送出R波序列信號(即按先后順序采集的R-R間期值)。它包括用低通差分來求得ECG的一階導數(shù)d(t)＝ECG(t)-ECG(t-4)對ECG信號的一階導數(shù)進行低通濾波，得到f(t)＝f(x-1)+d(t)-d(t-6)然后對f(t)找出最大絕對值PK及兩個R-R間隔。將H0(O)＝0.7＊PK作為識別R波的閾值，兩個R-R間期的平均值作為平均R-R間隔RRAV的初始值。經(jīng)過順序計算f(t)找出PK(n)＞H0(n)的點，以便確定是否R波及R波的位置。這里，閾值自適應的遞歸公式為 然后，在步驟S13對所得到的R-R間期時域信號進分段和預處理。即按照圖2所示的分段(A、B、C、D和代表整個平臥體位的E段及代表整個站立體位的F段)對所得到的R-R間期時域信號(R波序列信號)進行截取和處理，在這里將每一段被分出的R波序列信號稱作X信號，它即為分段的R-R間期時域信號。圖16-18是在對受試者不施加藥物時所做的對照實驗記錄的R-R間期波形。其中圖18是整個R-R間期波形圖，而圖16-17則分別為A、B、C、D、E、F段的R-R間期波形。在圖中標明的符號“XA1200A”，“XB1200A”……中，第二個字母表示該曲線所取自的分段標號，最后一個字母表示實驗的性質，即有否給藥。這里A代表未給藥的實驗。如圖17中標明“XB1200A”表示該曲線為B段即平臥受控呼吸階段、未給藥的對照實驗;又如圖10中標明的“XE1200A”則代表該曲線為E段即整個平臥自由呼吸加受控呼吸段的未給藥的對照實驗，等等，其余類推。
還應當指出的是，為了測試的準確性，防止漏檢，在系統(tǒng)的處理步驟中還提供有回檢功能，當R-R＞1.8RRAV時，對中間可能的漏檢進行回檢，回檢的閾值為H1(n)＝0.5＊H0(n)在對R-R間期進行上述分析處理之后，從步驟S21開始，利用自回歸(AR)模型進行譜估計。
下面說明本發(fā)明所采用的自回歸(AR)模型譜估計的基本原理。
根據(jù)Wold分解定理，一平段的隨機信號X(n)可以看成由譜密度＝No的白噪聲W(n)激勵某一沖激響應為h(n)的線性系統(tǒng)所產(chǎn)生，即Xn＝Wn＊hn(＊-卷積) Z＝ejw則Sx(ejw)＝Sw(ejw)｜H(ejw)｜2＝No｜H(ejw)｜2其中Sw，Sx分別為輸入和輸出的功率譜，H是系統(tǒng)的頻率特性或傳遞函數(shù)。因此，只要H(Z)已知，隨機信號的功率譜Sx(ejw)便可求。H(Z)即是隨機信號的參數(shù)模型。
自回歸(AR)模型又稱全極點模型，其表達式如下Xn=-ΣK=1MaKXn-k+Wn]]>(1)作Z變換(X(Z))/(W(Z)) ＝H(Z)＝11+ΣK=1MaKZ·K]]>(2)求得AR模型參數(shù)及白噪聲譜密度No后，就很容易估計信號的功率譜密度
SX(f)=NoΔt/|1+ΣK=1MaM,Kexp(-j2πfk)|:2]]>其中f為頻率(Hz)，△t為采樣間隔。
AR模型參數(shù)的估計包括模型系數(shù)a1-aM、白噪聲譜密度No，和模型的階次M。
估計的方法不只一種，這里只舉例說明程序中采用的雙向LS(最小平方)預測的MARPLE法。此種方法比較典型的Busg算法，具有更高的頻率分辨率，沒有譜成分分裂觀察，而且頻率漂移較小，在計算量上具有相等程度，同AR的平方成正比?；舅惴ㄈ缦略O有一全極點平段隨機過程，從(1)式中引伸出前向及后向預測誤差分別如下式所示前向預測誤差fM,K=XK+M+Σi=1MaM,iXK+M-i;1≤K≤N-M]]>(3)bM,K=Σi=0MaM,iXK+i;1≤K≤N-M]]>(4)aM，0＝1;MAR模型階次;NX數(shù)據(jù)長度根據(jù)最小均方準則，使前、后向預測誤差之和eM為最小來求得AR模型參數(shù)，aM1，aM2，…，aM，M， (5)求導
這里rM(i,j)=ΣK=1N-M(XK+M-jXK+M-i+XK+jXK+i)0≤i,j≤M]]>(7)由(6)，(7)推出eM=Σj=0MaMjrM(O,j)]]>(8)由式(6)，(8)可以組成一個(M+1)×(M+1)的矩陣。
RMAM＝EM(9)其中 顯然，只要求得RM，用線性代數(shù)的方法，可由(9)式求出AR模型參數(shù)AM＝R-1MEM(11)但若采用直推計算法，所需計算量大，這里利用RM矩陣的埃爾米特及反埃爾米特特性進行推導。
首先，增設兩個誤差值em’，em” (12)eM′=ΣK=1N-M-1[|fM,K|2+|bM,K+1|2]]]>(13)
根據(jù)最小均方準則，與前述的eM同樣處理，即RM’AM’＝EM’(14)RM”AM”＝EM”(15) rM′(i,j)=ΣK=1N-M-1[XK+M+l-jXK+M+l-i+XK+jXK+i]]]>(17)rM′(i,j)=ΣK=1N-M-1[XK+M-jXK+M-i+XK+l+jXK+l+i]]]>(18)最后推導出AM’的時域更新公式AM’＝aM(AM+β1CM+γ1DM)(19)以及AR模型系數(shù)迭代公式aM+1，i＝a’M，i+aM+1，M+1(a’M，M+1-i)，1≤i≤m(20)在式(19)中
式(20)具有同Levinson迭代同樣的形式，由此可求得AR模型參數(shù)，及白噪聲譜密度No。
eM+1＝e′M(1-｜aM+1，M+1｜2)(23)對M階AR模型最后得到其參數(shù)a1＝aM，1，a2＝aM，2，…aM＝aM，MNo＝em，則功率密度為SX(f)=eM/|1+ΣK=1Makexp(-j2πfkΔt)|2]]>在模型參數(shù)估計中，另外一個關鍵的問題就是模型階次M的選擇，這是一個重要但又尚未解決好的問題。階次過低，作出的譜估計會使實際存在的譜峰變得模糊;階次過高，又會產(chǎn)生虛假的細節(jié)。在本發(fā)明程序中，本發(fā)明人經(jīng)過反復試驗，計算、比較、結合，發(fā)現(xiàn)選擇在11-19階之間能夠滿足信息論準則的階次，得到了滿意的結果。這里所指信息論的準則是AICM＝lneM+ (α(M+1))/(N)根據(jù)前述，預測的均方誤差em總是隨階次M的增加而下降，而α(M+1)/N則隨M增加而上升，這樣就有可能在某一M值下取得極小。這個極小點的M值便被選為最佳階次。
在求得AR模型參數(shù)及白噪聲譜密度No后，就很容易在步驟S22利用下式來估計信號的功率譜密度(PSD)SX(f)=NoΔt/|1+ΣK=1MaM,Kexp(-j2πfkΔt)|2]]>其中f為頻率(Hz)，Δt為采樣間隔。
圖13至18示出了一個未給藥的對照實驗的各X信號波形和經(jīng)過以上AR模型變換之后得到的各段對應的功率譜S信號曲線的對比。其中圖13為對應于受試者取臥位自由呼吸的階段A的功率譜密度，圖14為對應于受試者取臥位受控呼吸的階段B的功率譜密度，圖15為對應于受試者取立位自由呼吸的階段C的功率譜密度，圖16為對應于受試者取立位受控呼吸的階段D的功率譜密度，圖17為對應于受試者取臥位自由呼吸和受控呼吸的階段E的功率譜密度，而圖18則是對應于受試者取立位自由呼吸和受控呼吸的階段F的功率譜密度。
在步驟S23，根據(jù)上述功率譜密度結果，計算出各特征值，給出如圖21和由22所示的結論報告，以供醫(yī)生作為診斷的依據(jù)。在表中以及各條曲線中所用的符號意義如下T-R-R間期平均值(ms)VARI(有時標為V)-R-R間期均方差(ms2)P-總功率(歸-化后等于均方差)(ms2)PL-低頻功率(0.02-0.15Hz)(ms2)
PH-高頻功率(0.15-0.40Hz)(ms2)LF-低頻中心頻率(Hz)HF-高頻中心頻率(Hz)rPLH-PL/PH低頻功率/高頻功率rSLH-SL/SHPSD低頻峰值/PSD高頻峰值PSD-功率密度譜參見圖19和20，本發(fā)明還作出了以分段作為Z軸的各段功率譜密度比較圖?？梢郧宄庇^地看出在各種刺激狀態(tài)下交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)的興奮性情況。在兩圖中，曲線的第一組尖峰示出了交感和付交感神經(jīng)總的活動強度，第二組尖峰則是付交感神經(jīng)單獨興奮時的強度。這為醫(yī)生提供了對病人植物神經(jīng)系統(tǒng)功能狀態(tài)直觀的和其中交感和付交感神經(jīng)相互作用的直接的證據(jù)和報告。
以上各處理裝置及過程可以由計算機軟件程序來完成，在本發(fā)明中，提供了一種特別適用于在本發(fā)明的植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試系統(tǒng)中運行的應用軟件。
為了了解人體植物神經(jīng)系統(tǒng)的功能，本發(fā)明對如下四種實驗結果進行比較實驗1對照實驗。它是不對人體施加外界藥物，即不擾動植物神經(jīng)系統(tǒng)的情況;
實驗2注射阿托品(atropine)，以刺激交感神經(jīng)系統(tǒng)的興奮性;
實驗3服用心得寧(propranolol)，以刺激付交感神經(jīng)系統(tǒng)的興奮性;
實驗4同時給藥阿托品和心得寧，對交感和付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行擾動。
表1是對20例進行實驗而獲得的關于體位運動和藥物對R-R間期變異性的影響的統(tǒng)計結果。這里及后續(xù)表中所用的字母符號的意義與前面提及的規(guī)定相同。
表1狀態(tài) T(ms) V(ms2) PL(%) LF(Hz)1.未給藥:
E.平臥(m)891399230.00.099(sd)123243110.60.019F.站立 (m)***727 3400***46.4**0.083(sd)96150611.90.0152.Atropine:
E.平臥 (m) 937*5662*28.3 0.094(sd)145349614.00.020F.站立 (m)***644*****2926**37.7 0.084(sd)114184116.70.0213.Propranolol:
E.平臥 (m) 955*5417 35.1*0.103(sd)133358210.70.017F.站立 (m)***828*****3794**43.5***0.084(sd)10524459.70.0164.以上2和3中的藥同時給:
E.平臥 (m) 1026***5817*32.2 0.094(sd)124279113.10.022F.站立 (m)***795***3515 37.2*0.090(sd)126232611.40.022表1(續(xù))狀態(tài)PH(%)HF(Hz)PL/PHSL/SH1.未給藥:
E.平臥(m)27.00.2801.3881.535(sd)11.90.0620.9871.463F.站立 (m)***11.1 0.259***4.999***9.862(sd)5.30.0652.2206.4072.Atropine:
E.平臥 (m) 20.6*0.275 1.986*3.664*(sd)13.40.0651.5875.272F.站立 (m)***7.3**0.248***5.702**12.336(sd)3.10.0662.82510.0363.Propranolol:
E.平臥(m)22.70.2741.9701.738(sd)9.90.0661.3521.668F.站立 (m)***11.7 0.253***4.190**8.149(sd)4.60.0701.5939.2624.以上2和3中的藥同時給:
E.平臥(m)21.60.2771.8971.592(sd)11.20.0741.2491.053F.站立 (m)***10.3 0.241***4.365***7.512*(sd)5.10.0632.1755.395其中，數(shù)據(jù)前標明的星號表示各狀態(tài)下E(平臥體位的自由呼吸加受控呼吸段)與F(站立體位的自由呼吸加受控呼吸段)的比較(即體位變化的情況統(tǒng)計);數(shù)據(jù)后的星號分別表示在第2(給藥阿托品)、第3(給藥心得寧)及第4(同時給阿托品和心得寧)的狀態(tài)與對照狀態(tài)1(不給藥狀態(tài))的比較(即藥物影響的情況統(tǒng)計)。其中一個星號“＊”表示統(tǒng)計值P＜0.05;兩個星號“＊＊”表示P＜0.01，三個星號“＊＊＊”表示P＜0.001，它們表明有顯著性差異的強度。
首先看體位對心率譜的影響從表1的統(tǒng)計結果可以看出，利用本方法，當人體從臥位到立位時，其心率譜上的變化可以明顯地檢測出來。在對照實驗1中(不用藥)，在臥位時，有兩個主要的頻率分量低頻(～0.099Hz)30.0±10.6%，高頻(～0.280Hz)27.0±11.9%;PL/PH為1.4±1。在立位時，低頻(～0.083Hz)46.4±11.9%，高頻(0.259Hz)11.1±5.3%;PL/PH為5.0±2.2?？梢?，正常人從臥位到立位時，代表交感和付交感神經(jīng)共同作用的低頻分量增加，代表付交感神經(jīng)單獨作用的高頻分量減小。表明從臥位到立位時，交感神經(jīng)活性增加，付交感神經(jīng)活性相對減弱。從R-R間隔上看，付交感神經(jīng)也是減少的，即心率增快。從統(tǒng)計上看，幾種變化的P值均小于0.001，說明有很明顯的差異。
另外，在其余三組用藥的情況下，從臥位到立位，R-R均值(T)、PL、PH、PL/PH、SL/SH也都有顯著性差異，只是其變化與對照實驗有所不同，這給出這樣一個提示，即正常人中體位對心率譜的影響是比較大的，在一般較小的藥物擾動下，仍能夠表現(xiàn)出來。而在心肌梗塞及糖尿病已影響到神經(jīng)系統(tǒng)的病人中，從臥位到立位，其低頻分量則無明顯增加。
表2給出了對20例進行實驗而獲得的關于呼吸及藥物對R-R間期變異性的影響的統(tǒng)計結果。
表2A/C:自由呼吸頻率B/D:受控呼吸頻率(0.33Hz)狀態(tài) T(ms) V(ms2) PL(%) LF(Hz)1.不給藥:
A.平臥(m)901342441.80.100(sd)119198212.40.021B.平臥 (m) 887 2956**31.3 0.095(sd)128206412.80.019C.站立(m)728369955.00.088(sd)95210812.90.026
D.站立 (m) 721**2642 50.8 0.086(sd)102137113.30.0162.Atropine:
A.平臥 (m) 956△△5076△△42.0 0.096(sd)154325612.30.026B.平臥 (m) 922**3469**31.7 0.091(sd)14725969.70.021C.站立 (m) 667△△3144 51.0 0.079(sd)112211714.30.017D.站立 (m)***625△△△***1690△△47.8 0.083(sd)115126517.10.0233.Propranolol:
A.平臥 (m) 961△5145△43.3 0.098(sd)13538239.20.017B.平臥 (m) 956△4061 39.2△△0.102(sd)136309712.40.021C.站立 (m) 830△△△3943 54.0 0.090(sd)110261011.60.024D.站立 (m) 828△△△**2957*45.4 0.081(sd)109195711.30.0174.同時給2和3中的兩種藥:
A.平臥 (m) 1036△△△6031△42.1 0.094(sd)115359010.70.022
B.平臥 (m) 1017△△△*3664*34.4 0.084(sd)133268313.50.025C.站立 (m) 801△△3520 46.4 0.090(sd)125211712.60.017D.站立 (m) 787△2902 37.3△△0.086(sd)128256713.60.021表2(續(xù))狀態(tài)PH(%)HF(Hz)PL/PHSL/SH1.不給藥:
A.平臥(m)26.60.2371.9582.172(sd)12.70.0621.1291.771B.平臥 (m)*35.1***0.336**1.235 1.376(sd)15.70.0171.0541.976C.站立(m)10.10.2176.3529.685(sd)4.30.0592.9849.917D.站立 (m)*13.6***0.336*4.655 9.586(sd)7.10.0202.5007.7302.Atropine:
A.平臥 (m) 21.7 0.249 3.024△4.104(sd)12.50.0762.6666.473B.平臥 (m)**31.9***0.333**1.306*1.769(sd)16.20.0170.7952.567
C.站立 (m) 8.7 0.255△7.557 16.047(sd)4.90.0514.14416.804D.站立 (m) 9.3△***0.332 6.180△18.921(sd)3.90.0473.46919.1353.Propranolol:
A.平臥(m)25.30.2492.2622.067(sd)9.30.0531.9871.775B.平臥 (m) 28.2***0.337 2.022 1.764(sd)14.20.0121.9521.516C.站立(m)10.10.2356.1248.691(sd)4.90.0692.3716.679D.站立 (m)**16.1***0.330**3.614 7.605(sd)7.80.0192.1147.7344.以上2和3中的藥同時給:
A.平臥(m)22.20.2582.6282.746(sd)11.60.0631.7182.812B.平臥 (m)*29.3***0.338**1.396 1.864(sd)11.80.0170.8752.295C.站立(m)10.30.2465.5617.337(sd)4.80.0723.2456.320D.站立 (m) 13.1***0.335 4.068 8.408(sd)8.80.0273.0748.786其中，數(shù)據(jù)前的星號表示A/B、C/D(自由呼吸段/受控呼吸段)的比較;數(shù)據(jù)后的三角號分別表示第2(給藥阿托品)、第3(給藥心得寧)及第4(同時給藥阿托品和心得寧)的狀態(tài)與對照實驗1(不給藥)狀態(tài)時的比較。其中一個星號“＊”表示P＜0.05;兩個星號“＊＊”表示P＜0.01;三個星號“＊＊＊”表示P＜0.001，它們表明有顯著的特異性;一個三角號“△”表示P＜0.05;兩個三角號“△△”表示P＜0.01;三個三角號“△△△”表示P＜0.001，它們表明有顯著的特異性。
參見表2可以看到呼吸對心率譜的影響呼吸對心率譜的影響一般而言，高頻分量的中心頻率是與呼吸頻率一致的。在實驗中將自由呼吸與受控呼吸(20次/min，即0.33Hz)對心率譜的影響作了比較。在對照實驗1中，受控呼吸使高頻分量的中心頻率由0.22～0.24Hz移到0.33Hz，與呼吸頻率相同。在臥位與立位狀態(tài)，均使低頻分量降低，高頻分量增加，從而使PL/PH分別由2.0±1.1變?yōu)?.2±1.0(臥位時)，6.4±3.0變?yōu)?.7±2.5(立位時)，且P值均小于0.05，統(tǒng)計學上有顯著差異。
這說明，進行受控呼吸，使呼吸運動加強，刺激付交感興奮，使付交感神經(jīng)活性增加，交感神經(jīng)活性相對減弱。這一結果與理論研究的結果相同。
讓我們再來看看藥物對心率譜的影響在藥物條件下進行心率譜的研究，是為了確認心率譜的特征量對交感神經(jīng)、付交感神經(jīng)系統(tǒng)活性的反映，以及這種分析方法對交感、付交感神經(jīng)活動變化的敏感度。
從表1和表2我們可以看出，藥物對于心率譜的影響。
在肌注阿托品1.0-1.5mg后，在臥位及立位狀態(tài)下，均使高頻分量有顯著下降，分別由27.0±11.9降到20.6±13.4(臥位時)，由11.1±5.3降至7.3±3.1(立位時)。這一結果與國外研究的動物實驗中，用大劑量阿托品阻斷付交感(迷走)神經(jīng)，使高頻分量消失或減小的結果一致。這說明心率譜中高頻分量確實反映付交感(迷走)神經(jīng)的活動，可以作為臨床上的一個指標。
在口服40mg心得寧后，從表1中可以看出，由于心得寧對交感神經(jīng)的阻斷作用，使從臥位變?yōu)榱⑽粫r，低頻分量的增加相比對照實驗1的增加少。對照實驗1中30.0±10.6變?yōu)?6.4±11.9，心得寧實驗(3)中35.1±10.7變?yōu)?3.5±9.7。因而得到這樣一個提示心得寧對于體位的改變對交感神經(jīng)的增強刺激有一定的阻斷，但由于口服心得寧，大部分被代謝掉，且個體差異較大，所以統(tǒng)計上差異不顯著。
從下面特例的情況看，也可以證明這種心率譜的方法是對自主(植物)神經(jīng)功能的一種有效的研究方法。如在前幾例做過心電圖的對象中，其中No.4號，從其心電圖中診斷出竇性心動過緩，但仍屬于正常心電圖范圍。在對照實驗(1)中，他的各特征值與20例統(tǒng)計值對比如下表3
表3狀態(tài) T(ms) V(ms2) PL(%) LF(Hz)E.平臥1016437623.30.05920例mean891399230.00.099sd123243110.60.019F.站立889523940.50.06520例mean727340046.40.083sd96150611.90.015表3(續(xù))狀態(tài)PH(%)HF(Hz)PL/PHSL/SHE.平臥43.50.3390.5350.71820例mean27.00.2801.3881.535sd11.90.0620.9871.463F.站立15.90.3192.5554.89220例mean11.10.2594.9999.862sd5.30.0652.2206.407從他與20例統(tǒng)計值的對比看，他的付交感神經(jīng)活動明顯強于其他人，而交感神經(jīng)較弱。這與其竇性心動過緩的心電圖是相吻合的，從而證明這種方法是有效的和靈敏的。
從目前對心率譜已有的研究看，臨床上的某些病癥，如心肌梗塞、慢性充血性心力衰竭、糖尿病、高血壓等;對心率譜的改變遠比竇性心動過緩大得多，因此，通過對心率譜的研究，為在臨床上進行診斷的分類、疾病的預測和療效的觀察，特別是評價心臟病患者的自主神經(jīng)系統(tǒng)，提供了一種有效的手段。
雖然以上結合本發(fā)明的實施例以及實驗對本發(fā)明進行了描述，本領域的熟練技術人員應當能夠理解到，在本發(fā)明的精神和范圍之內，可以做出各種修改和改變。
權利要求
1.一種植物神經(jīng)系統(tǒng)功能測試系統(tǒng)，其特征是包括便攜式心電信號采集和存貯裝置，用于在一預定時間內連續(xù)地采集和記錄受試者處于一些不同狀態(tài)以對交感神經(jīng)系統(tǒng)和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行刺激時產(chǎn)生的心電信號；含有一揚聲器的語音單元，用于與所述預定時間相協(xié)調地指導受試者處于所述一些不同狀態(tài)以獲得所需要的對交感神經(jīng)系統(tǒng)和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)的刺激；微計算機，用于對所述心電信號采集和存貯裝置存貯的每一不同狀態(tài)時的心電信號相應分段地進行功率譜分析以便得到交感神經(jīng)和付交感神經(jīng)系統(tǒng)對所受刺激的響應，進而獲得它們興奮性狀況的結論；其進一步包括R波識別裝置，用于對ECG信號中的R波進行識別，找出R-R間期，以輸出R波序列信號；分段和預處理裝置，相應于所述一些不同狀態(tài)對R波序列信號進行分段和預處理，送出每一不同刺激狀態(tài)下的分段的R波序列信號作為X信號；自回歸(AR)模型譜估計裝置，用于找出包括模型系數(shù)、白噪聲譜密度和模型階次M的模型參數(shù)，對時域的所述X信號進行Z變換，以便對其進行頻域的功率譜估計；功率譜密度計算裝置，用于根據(jù)所述模型參數(shù)計算各段心電信號的功率譜；以及輸出裝置，用于打印輸出心電信號的有關圖形及其功率譜分析和比較報告。
2.根據(jù)權利要求1的系統(tǒng)，其特征在于所述心電信號采集和存貯裝置進一步包括一個紅外發(fā)射器裝置，所述微計算機進一步與一個紅外接收器裝置相連接，用以完成所述心電信號采集和存貯裝置與微計算機之間的心電信號傳輸。
3.根據(jù)權利要求1的系統(tǒng)，其中所述一些不同刺激狀態(tài)分別為以下四段不同狀態(tài)第一段A，在此段時間內，受試者處于平臥體位和自由呼吸狀態(tài)，用以刺激付交感神經(jīng)系統(tǒng)和交感神經(jīng)系統(tǒng);第二段B，在此段時間內，受試者處于平臥體位和受控呼吸狀態(tài)，用以刺激付交感神經(jīng)系統(tǒng);第三段C，在此段時間內，受試者變?yōu)檎玖Ⅲw位和自由呼吸狀態(tài)，用以刺激交感神經(jīng)系統(tǒng);第四段D，在此段時間內，受試者處于站立體位和受控呼吸狀態(tài)，用以刺激交感和付交感神經(jīng)系統(tǒng);其中受控呼吸的頻率高于自由呼吸的頻率。
4.根據(jù)權利要求3的系統(tǒng)，其特征在于所述預定時間為15分鐘，其中所述A段為3分鐘，B段為4分鐘，C段為4分鐘，D段為4分鐘。
5.根據(jù)權利要求4的系統(tǒng)，其特征在于所述R波識別裝置和分段預處理裝置進一步包括用于求出心電信號一階導數(shù)的低通差分裝置和用于求出經(jīng)低通濾波的ECG-階導數(shù)的一階低通濾波裝置，其函數(shù)分別為d(t)＝ECG(t)-ECG(t-4)和f(t)＝f(t-1)+d(t)-d(t-6);所述R波識別裝置還包括心電圖自學習裝置，用于對心電信號進行一段時間的自學習之后，對f(t)找出最大絕對值PK及兩個R-R間隔，這兩個R-R間隔的平均值作為平均R-R間隔的初始值;其中R波識別的裝置采用的R波識別閾值為H0(O)＝0.7＊PK其閾值自適應遞歸函數(shù)為
6.根據(jù)權利要求5的裝置，其特征在于所述系統(tǒng)還包括用于根據(jù)R波識別裝置的結果，做出R-R間期的R波序列信號曲線圖的裝置，并通過所述輸出裝置打印輸出所述的信號曲線圖。
7.根據(jù)權利要求5的裝置，其特征在于所述系統(tǒng)還包括用于根據(jù)R波識別裝置和分段預處理裝置的結果，做出各段(A、B、C、D、以及E＝A+B、F＝C+D段和R＝E+F段)的R波序列信號曲線圖的裝置，并通過所述輸出裝置打印輸出。
8.根據(jù)權利要求5的系統(tǒng)，其特征在于所述R波識別裝置還進一步包括一回檢裝置，當R-R＞1.8RRAV時，對該段再次進行R波識別，其回檢閾值為H1(n)＝0.5＊H0(n)
9.根據(jù)權利要求1和5的系統(tǒng)，其特征在于所述自回歸(AR)模型譜估計裝置和功率譜計算裝置利用以下變換式進行譜分析Xn＝Wn＊hn其中hn為沖激響應;＊為卷積，Wn為白噪聲; 若Z＝ejw則Sx(ejw)＝SW(ejw)｜H(ejw)｜2＝No｜H(ejw)｜2其中AR模型的表達式為X(n)＝ a(k)X(n-k)+W(n)變至頻域有(X(Z))/(W(Z)) =H(Z)=1/(1+ΣK=1Ma(K)Z·k)]]>其中所找到的模型系數(shù)a(k)為a1＝aM，1，a2＝aM，2，…aM＝aM，M;所找到的白噪聲譜密度為N0＝eM;模型階次M則依照信息論準則AICM＝lneM+ (α(M+1))/(N)取極小點時的M值作為最佳階次值，所述階次M在11-19之間選擇;以及所述功率譜密度計算裝置的功率譜密度計算依下式進行SX(f)=NoΔt/|1+ΣK=1MaM,kexp(-j2πfkΔ⊥)|2]]>其中f為頻率(Hz)，△t為采樣間隔。
10.根據(jù)權利要求7和9的系統(tǒng)，其特征在于所述系統(tǒng)還包括根據(jù)自回歸(AR)模型的變換估算結果，分別作出對應各段及全部R波序列信號和其功率譜分析信號相對照的曲線圖。
11.根據(jù)權利要求10的系統(tǒng)，其特征在于所述的微計算機所包括的各所述裝置由軟件來完成。
12.一種檢測植物神經(jīng)系統(tǒng)的功能的方法，包括步驟a.在一預定時間內，在對受試者交感神經(jīng)系統(tǒng)和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行刺激的同時，采集和存貯受試者的心電信號ECG;b.對ECG進行R波識別，找出R-R間期，給出R波序列信號;c.依照步驟a中對交感神經(jīng)系統(tǒng)和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行刺激的不同，分段截取所述R波序列信號作為X信號;d.利用自回歸(AR)模型，對所述X信號作Z變換，以便對其作頻域分析;f.計算心電信號的功率密度譜;g.求出特征值，從而給出交感神經(jīng)系統(tǒng)和付交感神經(jīng)系統(tǒng)的定量的分析結果。
13.根據(jù)權利要求12的方法，其特征在于所述步驟a中對受試者交感神經(jīng)系統(tǒng)和付交感神經(jīng)系統(tǒng)進行刺激的方式分為以下四段ⅰ.受試者處于平臥體位并且自由呼吸狀態(tài)A;ⅱ.受試者處于平臥體位且受控呼吸的狀態(tài)B;ⅲ.受試者變?yōu)檎玖Ⅲw位且進行自由呼吸的狀態(tài)C;以及ⅳ.受試者處于站立體位且進行受控呼吸的狀態(tài)D;其中受控呼吸的頻率高于自由呼吸的頻率。
14.根據(jù)權利要求13的方法，其特征在于所述預定時間為15分鐘，其中狀態(tài)A(ⅰ段)持續(xù)3分鐘;狀態(tài)B(ⅱ)段持續(xù)4分鐘;狀態(tài)C(ⅲ段)持續(xù)4分鐘;以及狀態(tài)D(ⅳ段)持續(xù)4分鐘。
15.根據(jù)權利要求14的方法，其特征在于所述對交感神經(jīng)系統(tǒng)和/或付交感神經(jīng)系統(tǒng)的刺激包括向受試者施以特定的藥物。
16.根據(jù)權利要求15的方法，其特征在于所述特定的藥物是阿托品(Atropine)和/或心得寧(Propranolol)。
17.根據(jù)權利要求14的方法，其特征在于所述步驟b是采用自適應判據(jù)進行的，進一步包括步驟b1.利用公式d(t)＝ECG(t)-ECG(t-4)求出心電信號一階導數(shù);b2.利用公式f(t)＝f(t-1)+d(t)-d(t-6)對心電信號的一階導數(shù)進行低通濾波;b3.在一段時間內進行心電自學習，然后對f(t)找出最大絕對值PK及兩個R-R間隔，后者的平均值作為平均R-R間隔RRAV的初始值，其中R波識別閾值為H0(O)＝0.7＊PKb4.順序計算f(t)，找出PK(n)＞H0(n)，并確定是否為R波及R波的位置，其中閾值自適應遞歸函數(shù)為
18.根據(jù)權利要求17的方法，其特征在于所述步驟b還包括再次識別R波的回檢步驟，其判定條件是，當R-R＞1.8RRAV時，對其進行回檢，回檢閾值為H1(n)＝0.5＊H0(n)。
19.根據(jù)權利要求12和17的方法，其特征在于所述步驟d和f作譜分析的變換公式為Xn＝Wn＊hn其中hn為沖激響應，＊為卷積，Wn為白噪聲; 若Z＝ejw則Sx(ejw)＝Sw(ejw)｜H(ejw)｜2＝No｜H(ejw)｜2其中AR模型的函數(shù)為Xn＝-ΣK=M′]]>akXn-k+Wn作Z變換后(X(Z))/(W(Z)) ＝H(Z)＝11+ΣK=1MakZ·K]]>其中模型系數(shù)ak為a1＝aM，1，a2＝aM，2，…aM＝aM，M;白噪聲譜密度N0＝eM;其中所述步驟d還包括對模型階次M進行估計的步驟，即利用式AICM＝lneM+ (α(M+1))/(N)取其極小時的M值為最佳階次;所述M值在11-19之間選擇。
20.根據(jù)權利要求18的方法，其特征在于所述步驟f中計算心電信號功率譜密度的公式為SX(f)=NoΔt/|1+ΣK=1MaM,Kexp(-2πfkΔt)|2]]>其中f為頻率(Hz)，Δt為采樣間隔。
21.根據(jù)權利要求12-16的方法，其特征在于進一步包括對多例所述不同刺激方式的測試結果進行比較和統(tǒng)計并給出比較和統(tǒng)計結果的步驟。
22.根據(jù)權利要求12和20的方法，其特征在于其中所述各步驟由軟件完成。
23.根據(jù)權利要求21的方法，其特征在于其中所述各步驟由軟件完成。
全文摘要
一種對人體植物神經(jīng)系統(tǒng)功能進行測試的系統(tǒng)及其方法，包括對交感和/或副交感神經(jīng)系統(tǒng)進行刺激，根據(jù)刺激的不同來分段地對心電信號ECG進行R波分析，利用自回歸(AR)模型對其作功率譜分析，從而得到受試者交感神經(jīng)系統(tǒng)和副交感神經(jīng)系統(tǒng)興奮性強弱、強多少等方面的定量的分析結果。
文檔編號A61B5/0452GK1113739SQ9410757
公開日1995年12月27日 申請日期1994年6月23日 優(yōu)先權日1994年6月23日
發(fā)明者王湘生 申請人:王湘生