自主神经系统(ANS)的平衡对于规避与心脏相关的疾病风险具有重要意义。本课题运用频域的线性参数模型和非线性信息分解方法,分析QT变异性(QTV)对于心率变异性(HRV)的响应,揭示心脏自主神经的调节状态。使用来自THEW数据库的Holter数据,选用其中的正常组(Normal,n=186)和高心律失常和心源性猝死风险组(ESRD,n=41)进行对比。提取昼夜安静态各5 min RR间期(RRI)和相对应的QT间期(QTI)序列,计算频域参数QTV与HRV相关的百分占比(LR)和信息分解的RRI对于QTI的可预测性(PI),并结合RRI序列的时域、频域和符号动力学分析,探讨QTV对于HRV的响应在两组人群中可能的差异和发生机制。对于LR和PI,Normal组均表现出显著的昼夜差异,而ESRD组则均不存在,反映出ESRD组ANS交互作用的缺失。两组间同时段同指标对比时,低频段LR无显著差异,而在高频段,Normal组的LR值均显著小于同时段ESRD组的LR值(白天:18.36%±17.38%vs 39.37%±23.80%,P<0.05;夜晚:28.63%±18.77%vs 42.31%±21.97%,P<0.05);Normal组夜晚的PI显著大于ESRD组夜晚的PI(0.310±0.155 vs 0.236±0.131,P<0.05),而在白天无显著差异。研究表明,线性参数模型和基于信息分解的非线性预测对自主神经活动的敏感性不同;高心律失常和心源性猝死风险人群中HRV对QTV的调控呈复杂度降低的特点。
从动态和稳态两个视角,研究直立倾斜(HUT)引起体位改变前后以及不同速度改变体位过程中RR间期(RRI)与收缩压(SBP)间耦合性的变化。所用数据来自Phsio Net发布的体位变化所引起的生理响应数据库(PRCP),含有10位健康受试者(5男5女)在HUT过程中记录的连续心电和动脉血压信号。慢速体位变化(ST)和快速体位(RT)变化分别为在50和2 s之间从水平仰卧升至75°倾斜。提取逐拍RRI和SBP数据后,运用交叉时频分析和信息分解方法,结合时域和短时分形指数(α1),进行RRI和SBP时间序列的联合分析。信息分解分析结果表明,所有的显著差异集中在压力反射导致心率变化的后向反馈回路(SBP→RRI),ST后心率的可预测性较平卧时显著增高(0.416±0.067 vs 0.626±0.127),压力反射支路的SBP-RRI耦合性升高。而在RRI→SBP方向,HUT对其几乎没有影响。ST和RT之前,所有的同类指标相比均无显著差异。ST和RT之后的稳态,虽然RRI无显著差异,但较之ST之后,RT之后RRI的变异系数显著升高(0.054±0.014 vs 0.074±0.027),α1显著降低(1.45±0.25vs 1.28±0.27)。同时,交叉时频分析结果揭示了ST和RT过程中自主神经不同的动态反应行为。研究证明了信息分解方法的有效性,可明确区分心率与血压相互作用时的前向反馈和后向反馈的主导因果方向,而且可反映HUT前后信号可预测性的变化。
