一种基于心电图的睡眠期间心肺耦合评价技术

• 作 者: RobertJosephThomas[1]JosephE.Mietus[2]Chung-KangPeng[2]AryL.Goldberger[2]
• 机 构: 马萨诸塞州波士顿市Beth Israel Deaconess医疗中心肺、重症监护与睡眠医学科
• 出 处: 2015第六届生活方式与健康国际论坛暨世界健康生活方式促进会总会第六次年会
• 发表日期: 2015年期

目的:利用单导联心电图信号评价睡眠期间心肺耦合的新自动测定法.
方法:利用从SDB患者获得的数据训练本技术，因为这些受试者的稳定和不稳定NREM睡眠期特别明显。然后，利用从SDB患者获得的测试数据集评价心肺耦合测定法的准确度。
结果:所有患者均患有阻塞性呼吸障碍，其中大量周期性呼吸患者6例。没有任何患者患有显性或纯中枢性睡眠呼吸暂停。测试数据集也有35个多导睡眠图，并且提供了共计11，461分钟的数据，其中清醒时间占6.3％、REM占14.3％、CAP占36.8％、非CAP占42.5％。呼吸分期总结为AHI-4%时中值为22±7，AHI-O%时中值为36±16。最低睡眠血氧饱和度为81%±9%。所有患者均患有阻塞性呼吸障碍。标准数据集由15个多导睡眠图组成，提供了共计6474分钟的数据，其中清醒时间占10.5%、REM期占21%、第l阶段占10.2%、第2阶段占52.1%、第3阶段占4.1%、第4阶段占1.9%。呼吸分期总结为AHI-4%时中值为0，AHI-O%时中值为9±8。实际上，所有分期事件都是轻度流量限制型。最低睡眠血氧饱和度为94%±2％。
结论:本研究有5个关键发现：(1)ECG含有心肺交互作用“隐藏”信息。由基于EDR信号的心搏—心搏心率变异性和呼吸—呼吸动力学组成的傅里叶技术能够提取该信息，并生成心肺耦合频谱图。(2)应用这种新的频谱法可以揭示健康和患病受试者在睡眠期间低频与高频心肺耦合模式之间的突然转换。(3)这种双峰模式与成人的CAP／非CAP可视化确定之间具有一定的相关性。(4)健康受试者高频耦合占主导，而未治疗SDB的那些受试者低频耦合占主导。(5)睡眠稳定状态与常规划分的慢波睡眠或EEG ΔP无关，它提供了一种睡眠调节与生理学补充观点。