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冠心病严重威胁我国居民健康，给家庭和社会带来沉重负担。如何在患病前控制冠心病的发生，如何在患病后降低冠心病的危害，已成为亟需认真研究解决的重大课题。心电图检查是冠心病临床诊断最基本和最常用的无创性方法。由于心肌缺血可造成心室复极异常和心室肌跨壁复极离散度升高，反映心室复极变化的心电学标志物受到普遍关注，具有代表性的包括QT间期变异性(QTV)、TpTe间期变异性(TpTeV)、校正QT间期、TpTe/QT比值。本文将以上四类标志物称为心室复极化指标;将QTV和TpTeV称为心室复极变异性指标，分别表示心室复极时程和跨室壁复极离散度的逐搏变化。
在诸多变异性分析方法中，虽然基于符号动力学的排列熵应用广泛，但存在三点不足。尽管学者们相继提出了多种改进算法，然而这些算法只针对某一点或两点不足进行改进，缺乏综合改进方案。现有冠心病心室复极变异性研究主要关注健康个体与无心梗冠心病或心梗患者之间，缺乏对于无心梗冠心病与心梗患者之间的心室复极变异性分析。对于健康个体与无心梗冠心病或心梗患者之间的心室复极变异性研究也存在较多空白。另外，虽然许多临床研究已证实上述心室复极化指标和反映心室复极过程的心电图ST-T段形态异常(如T波倒置、ST段抬高或压低)与心肌缺血或梗死之间的联系以及在冠心病危险分层和指导预后中的作用，但它们在辅助基于静息心电图的冠心病自动诊断方面的效果尚未明确。
本文围绕以上三方面问题展开，以心室复极变异性研究为核心，提出了排列熵综合改进算法，系统分析了上述心室复极化指标在健康人群、无心梗冠心病和心梗患者之间的变化、心室复极变异性指标与校正QT间期和TpTe/QT比值的关系、性别和冠状动脉狭窄程度对上述心室复极化指标的影响，评估了心室复极化指标和ST-T段形态特征在辅助基于静息心电图的冠心病自动诊断方面的效果。主要工作及创新点总结如下。
(1)提出了排列熵综合改进算法——边沿散布熵，并引入多尺度理念，将边沿散布熵扩展为多尺度边沿散布熵。边沿散布熵是在边沿排列熵基础上结合散布熵理念发展而来的。边沿散布熵不仅考虑到了元素幅值信息和序列整体波动情况，还消除了幅值相等元素的影响。本文研究表明，在不同参数取值情况下，边沿散布熵和多尺度边沿散布熵可分别有效衡量序列不规则度和复杂度;边沿散布熵的辨识能力较排列熵和边沿排列熵都有较大幅度的提升;在低维度高类别数情况下，边沿散布熵的辨识性能较散布熵也有所提高。
(2)系统分析了心室复极变异性在健康个体、无心梗冠心病与心梗患者之间的变化，以及它们与心率变异性、性别、冠状动脉狭窄程度的关系。本文研究表明，心肌缺血与TpTeV升高存在一定联系;与心肌缺血相比，心梗可使QTV进一步升高，这与心梗后左室重构有关;单纯的心肌缺血并不能显著影响QT-RR耦合性，而心梗可使QT-RR耦合程度显著降低;QTV和TpTeV时域和频域指标表征心肌缺血和梗死的能力较非线性指标更强，作为风险评估因子的效果也更好;在不同人群中，QTV和TpTeV与校正QT间期和TpTe/QT比值的相关性不同;女性校正QT间期和TpTe/QT比值均比男性显著升高，而其他心室复极化指标均无显著性别差异;冠状动脉狭窄程度与以上心室复极化指标的相关性较小。
(3)分别设计了基于心室复极化指标以及融合其与ST-T段波形特征的冠心病自动诊断系统，证实了心室复极化指标和ST-T段波形特征均可有效提升冠心病自动诊断精度。基于特征融合的系统取得了96.16％、95.75％和96.40％的准确性、敏感性和特异性，明显优于单独使用心率变异性特征、心室复极化指标特征或ST-T段波形特征的分类效果。
本文填补了冠心病患者心室复极变异性研究部分空白，不仅为心室复极变异性研究的临床应用提供了更多客观依据和有力技术支持，还为基于静息心电图的冠心病自动诊断研究提供了新思路。
在诸多变异性分析方法中，虽然基于符号动力学的排列熵应用广泛，但存在三点不足。尽管学者们相继提出了多种改进算法，然而这些算法只针对某一点或两点不足进行改进，缺乏综合改进方案。现有冠心病心室复极变异性研究主要关注健康个体与无心梗冠心病或心梗患者之间，缺乏对于无心梗冠心病与心梗患者之间的心室复极变异性分析。对于健康个体与无心梗冠心病或心梗患者之间的心室复极变异性研究也存在较多空白。另外，虽然许多临床研究已证实上述心室复极化指标和反映心室复极过程的心电图ST-T段形态异常(如T波倒置、ST段抬高或压低)与心肌缺血或梗死之间的联系以及在冠心病危险分层和指导预后中的作用，但它们在辅助基于静息心电图的冠心病自动诊断方面的效果尚未明确。
本文围绕以上三方面问题展开，以心室复极变异性研究为核心，提出了排列熵综合改进算法，系统分析了上述心室复极化指标在健康人群、无心梗冠心病和心梗患者之间的变化、心室复极变异性指标与校正QT间期和TpTe/QT比值的关系、性别和冠状动脉狭窄程度对上述心室复极化指标的影响，评估了心室复极化指标和ST-T段形态特征在辅助基于静息心电图的冠心病自动诊断方面的效果。主要工作及创新点总结如下。
(1)提出了排列熵综合改进算法——边沿散布熵，并引入多尺度理念，将边沿散布熵扩展为多尺度边沿散布熵。边沿散布熵是在边沿排列熵基础上结合散布熵理念发展而来的。边沿散布熵不仅考虑到了元素幅值信息和序列整体波动情况，还消除了幅值相等元素的影响。本文研究表明，在不同参数取值情况下，边沿散布熵和多尺度边沿散布熵可分别有效衡量序列不规则度和复杂度;边沿散布熵的辨识能力较排列熵和边沿排列熵都有较大幅度的提升;在低维度高类别数情况下，边沿散布熵的辨识性能较散布熵也有所提高。
(2)系统分析了心室复极变异性在健康个体、无心梗冠心病与心梗患者之间的变化，以及它们与心率变异性、性别、冠状动脉狭窄程度的关系。本文研究表明，心肌缺血与TpTeV升高存在一定联系;与心肌缺血相比，心梗可使QTV进一步升高，这与心梗后左室重构有关;单纯的心肌缺血并不能显著影响QT-RR耦合性，而心梗可使QT-RR耦合程度显著降低;QTV和TpTeV时域和频域指标表征心肌缺血和梗死的能力较非线性指标更强，作为风险评估因子的效果也更好;在不同人群中，QTV和TpTeV与校正QT间期和TpTe/QT比值的相关性不同;女性校正QT间期和TpTe/QT比值均比男性显著升高，而其他心室复极化指标均无显著性别差异;冠状动脉狭窄程度与以上心室复极化指标的相关性较小。
(3)分别设计了基于心室复极化指标以及融合其与ST-T段波形特征的冠心病自动诊断系统，证实了心室复极化指标和ST-T段波形特征均可有效提升冠心病自动诊断精度。基于特征融合的系统取得了96.16％、95.75％和96.40％的准确性、敏感性和特异性，明显优于单独使用心率变异性特征、心室复极化指标特征或ST-T段波形特征的分类效果。
本文填补了冠心病患者心室复极变异性研究部分空白，不仅为心室复极变异性研究的临床应用提供了更多客观依据和有力技术支持，还为基于静息心电图的冠心病自动诊断研究提供了新思路。