【心电信号ECG】心电信号RR间期序列上特征提取计算心率变异性标量参数附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、基础概念：RR 间期与心率变异性（HRV）

1.1 RR 间期的定义与获取

心电信号（ECG）中，RR 间期指连续两个 QRS 波群顶点（R 波峰）之间的时间间隔，单位通常为毫秒（ms）。它直接反映心脏跳动的周期，是分析心脏节律稳定性的核心指标。

获取 RR 间期的前提是准确检测 ECG 中的 R 波：

• 传统方法：通过阈值法（如设定 R 波幅度阈值）、差分法（突出 R 波陡峭变化）或模板匹配法（与标准 R 波模板对比）定位 R 波；

• 现代方法：结合深度学习模型（如 CNN、LSTM）提升噪声干扰下（如肌电、工频干扰）的 R 波检测精度，确保 RR 间期序列的完整性和准确性。

1.2 心率变异性（HRV）的意义

心率变异性指逐次心跳 RR 间期的微小波动，本质是自主神经系统（交感神经与迷走神经）对心脏节律的调控作用体现。

HRV 分析可用于评估心血管健康（如高血压、冠心病风险）、精神状态（如焦虑、疲劳）及睡眠质量，是无创心血管功能监测的重要手段。而标量参数是 HRV 分析中最直观、最常用的指标，可从时域、频域两个维度量化 RR 间期的波动特征。

二、RR 间期序列的特征提取：预处理与关键特征筛选

在计算 HRV 标量参数前，需对 RR 间期序列进行预处理，同时提取核心特征，为后续分析奠定基础。

2.1 RR 间期序列的预处理

原始 RR 间期序列可能存在异常值（如早搏、漏检导致的过长 / 过短 RR 间期），需通过以下步骤净化数据：

1. 异常值检测：

• 基于统计法：设定 RR 间期正常范围（通常为均值 ±3 倍标准差，或相邻 RR 间期差值＞50ms），超出范围的视为异常值；

• 基于生理意义：正常成年人静息状态下 RR 间期约为 600-1000ms（对应心率 60-100 次 / 分），显著偏离此范围的需标记。

1. 异常值处理：

• 剔除：若异常值占比＜5%，直接删除（需保证剩余序列长度≥200 个数据点，满足短时 HRV 分析要求）；

• 插值修复：采用线性插值、样条插值或相邻均值替换异常值，避免序列断裂影响频域分析。

1. 序列标准化：将 RR 间期序列转换为心率序列（心率 = 60000/RR 间期，单位：次 / 分），或对 RR 间期进行 Z-score 标准化，消除个体基线差异。

2.2 核心特征提取方向

RR 间期序列的特征围绕 “波动规律” 展开，主要分为两类：

• 时域特征：直接描述 RR 间期的统计分布（如均值、标准差）；

• 频域特征：通过傅里叶变换或小波变换，将 RR 间期的时间波动转换为频率域的能量分布（如低频、高频成分）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% *****************************************************************

% to compute the classical scalar HRV parameters (SDNN, pNN50, RMSSD)

% there is no need for the instantaneous heart rate, only inter-beat RR

% intervals

%% Load examples of RR interval series 

% (that were used in Supplementary Material in Figures S5, S6 and S7 and 

% that correspond to the first seizure of patient 8902).

load_window = 0;

if load_window

    % RR interval series located from 78 to 73 minutes before seizure onset

    load('RRI_series_segment_pat_8902_seiz_1_win_1940.mat')

    % corresponding irregularly-sampled time vector

    load('time_RRI_series_segment_pat_8902_seiz_1_win_1940.mat')

    RRI_series_segment = RRI_series_segment_pat_8902_seiz_1_win_1940;

    time_RR_intervals = time_RRI_series_segment_pat_8902_seiz_1_win_1940;

else

    % RR interval series located from 26 to 21 minutes before seizure onset

    load('RRI_series_segment_pat_8902_seiz_1_win_2569.mat')

    % corresponding irregularly-sampled time vector

    load('time_RRI_series_segment_pat_8902_seiz_1_win_2569.mat')

🔗 参考文献

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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