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目的 利用基于复杂网络理论的心率变异性(heart rate variability,HRV)分析方法来探索高血压所致的心搏动力学变化,为评估高血压患者的心血管系统功能提供新思路.方法 分析了来自于中国人民解放军第414医院的17例原发性高血压患者以及17例健康老年人的HRV数据:首先利用相空间重构、内组合排列和替代数据方法将高血压患者组和健康对照组的极短时心率变异性序列(50点)从时间域转换至网络域,然后分析网络拓扑特性,计算了4个基本的网络特征参数,即效率、聚类系数、平均度和度分布熵.结果 高血压组的3个网络特征参数,即效率、平均度、度分布熵的值相比对照组存在着显著下降(P<0.05),其中尤以度分布熵参数最为明显;聚类系数相比对照组存在着接近显著的下降(P=0.055).结论 高血压患者的心跳动力系统可能发生了两个改变:一是既可以整体协作又能局部专注的经济型工作模式遭到破坏;二是在不同时刻之间的非线性耦合性减弱.

作者:郭艳平;侯凤贞

来源:北京生物医学工程 2016 年 35卷 3期

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作者:
郭艳平;侯凤贞
来源:
北京生物医学工程 2016 年 35卷 3期
标签:
心血管系统 复杂网络 非线性动力学 高血压 心率变异性 cardiovascular system complex network nonlinear dynamics hypertension heart rate variability
目的 利用基于复杂网络理论的心率变异性(heart rate variability,HRV)分析方法来探索高血压所致的心搏动力学变化,为评估高血压患者的心血管系统功能提供新思路.方法 分析了来自于中国人民解放军第414医院的17例原发性高血压患者以及17例健康老年人的HRV数据:首先利用相空间重构、内组合排列和替代数据方法将高血压患者组和健康对照组的极短时心率变异性序列(50点)从时间域转换至网络域,然后分析网络拓扑特性,计算了4个基本的网络特征参数,即效率、聚类系数、平均度和度分布熵.结果 高血压组的3个网络特征参数,即效率、平均度、度分布熵的值相比对照组存在着显著下降(P<0.05),其中尤以度分布熵参数最为明显;聚类系数相比对照组存在着接近显著的下降(P=0.055).结论 高血压患者的心跳动力系统可能发生了两个改变:一是既可以整体协作又能局部专注的经济型工作模式遭到破坏;二是在不同时刻之间的非线性耦合性减弱.