【摘 要】
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本文从非线性动力学角度对房颤R-R间期进行了深入分析,证明了房颤R-R间期为6.2~7.5维混沌动力学系统.鉴于房颤R-R间期的复杂性,有必要在已有的非线性动力学方法的基础上发展
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本文从非线性动力学角度对房颤R-R间期进行了深入分析,证明了房颤R-R间期为6.2~7.5维混沌动力学系统.鉴于房颤R-R间期的复杂性,有必要在已有的非线性动力学方法的基础上发展非线性信号处理理论,为房颤R-R间期及其它生理信号的分析提供新的手段,找出定量刻划房颤R-R间期的非线性特征量,从而产生新的诊断和治疗方法.在心率变异性的动力学分析方面,本文在Lempel-Ziv(L-Z)复杂度的基础上提出细粒化复杂度算法,定义细粒化复杂度C<,4> 、C<,8> 、C<,16> ,并证明了算法的正确性.通过研究Logistic映射,考察房颤病人、正常窦性心律(NSR)年轻人和NSR老人R-R间期的复杂度,证明细粒化复杂度比L-Z复杂度描述系统的动力学更加精确.在求相关维数的Grassberger和Procaccia(GP)算法基础上,提出概率密度函数法(PDF)研究重构吸引子的空间结构,并在研究重构R-R间期吸引子概率密度函数分布的基础上,定义特征量—最大概率尺度以 .与GP算法比,计算r<,pmax> 所需数据少(约2000点),且计算量大大减小(是GP算法的1/200~1/300),算法实时性较强.数值分析表明,细粒化复杂度 C<,16> 和最大概率尺度r<,pmax>识别41段房颤病人、41段NSR年轻人和41段NSR老人R-R间期的准确率为100%.在房颤R-R间期的混沌控制方面,本文提取了房颤R-R间期的不稳定不动点,证明了比例扰动反馈(PPF)混沌控制算法控制房颤R-R间期GRBF网络模型方法可行.在上述研究的基础上,提出心室单腔感知和起搏心脏起搏器PPF混沌控制房颤R-R间期以抑制房颤快室率的新思路,与传统的射频消融阻断房室结或希氏束后植入起搏器控制房颤快室率相比,保留房室传导功能.混沌起搏是在房颤R-R间期混沌动力学基础上施加的控制,利用混沌系统的敏感性和可控性,只需少量起搏就能实现控制,可大大减少对心脏的电击,从而减轻对心脏组织的伤害,大大延长起搏器电池使用寿命.单腔起搏器比双腔起搏器便宜很多,更省电,植入方便可靠.
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