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<h1>利用LabVIEW进行心率变异分析</h1>
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<div class="ratings">2 评级 | <strong>3.00</strong> out of 5</div>
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<h3>概览</h3>
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<p>心率变异（HRV）分析是一项在研究和临床中广泛使用的重要应用。LabVIEW包含多个信号处理VI，使用户可以非常方便地创建自定义的HRV分析应用。本文介绍了利用LabVIEW进行HRV分析的应用与实践。</p>
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<h3>目录</h3>
<ol>
<li>
<a href="http://baitai.iteye.com/admin/blogs/#toc0">引言</a> </li>
<li>
<a href="http://baitai.iteye.com/admin/blogs/#toc1">什么是HRV？</a> </li>
<li>
<a href="http://baitai.iteye.com/admin/blogs/#toc2">采集RR间隔</a> </li>
<li>
<a href="http://baitai.iteye.com/admin/blogs/#toc3">HRV分析方法</a> </li>
<li>
<a href="http://baitai.iteye.com/admin/blogs/#toc4">应用</a> </li>
<li>
<a href="http://baitai.iteye.com/admin/blogs/#toc5">获取HRV分析起步工具</a> </li>
<li><a href="http://baitai.iteye.com/admin/blogs/#toc6">参考文献</a></li>
</ol>
<h3>下载</h3>
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<a name="toc0"></a>
<h2><strong>引言</strong></h2>
<p align="left"><strong>心电图（ECG）</strong>是一种由心电图仪产生的图形，提供了有关个人心脏健康的信息。ECG常在临床应用中帮助医生诊断心跳过速等心脏疾病。除了直接分析ECG信号，研究人员和医生们还可以从ECG信号中提取其他非直接的测量信息，最常见的测量之一便是<strong>心率变异（HRV）</strong>。本文描述了如何利用NI LabVIEW图形化开发环境提取并分析HRV测量结果，并同时介绍了LabVIEW HRV分析起步工具—— 一款基于LabVIEW的面向HRV分析的程序。本文所展示的HRV分析结果来自于该HRV分析起步工具。</p>
<a name="toc1"></a>
<h2><strong>什么是HRV？</strong></h2>
<p align="left">一个正常的单周期ECG信号由若干个波组成，如图1所示。</p>
<p align="center"><a><img src="http://baitai.iteye.com/cms/images/devzone/epd/image57496.jpg" border="0" alt="" width="525"></a><br><a>[+] 放大图片</a></p>
<p align="center"><strong>图1</strong>. ECG信号的R波峰与RR间隔</p>
<p align="left">具有最高峰值的波被称为R波。RR间隔是指两个相邻R波之间的时间间隔。波峰较小的波分别为P波、T波和U波。</p>
<p align="left">心率变异（HRV）测量可以分析出这些RR间隔（它们显示了连续心跳之间的变化）是如何随时间而变化的。例如，图2展示了一个典型的成人的HRV。</p>
<p align="center"><a><img src="http://baitai.iteye.com/cms/images/devzone/epd/image57536.jpg" border="0" alt="" width="525"></a><br><a>[+] 放大图片</a></p>
<p align="center"><strong>图2.</strong> 一个成人的HRV</p>
<p align="left">图2中的HRV分析显示了该RR间隔范围从0.6秒变化至1秒，其平均值为0.8秒。</p>
<p align="left">HRV分析提供了<strong>自主神经系统（ANS）</strong>的一个定量标记，因为HRV的调节机制源自交感和副交感神经系统[5]。迄今为止，许多研究人员和工程师们都致力于发掘HRV分析中对临床应用有价值的信息。在过去的十年中，已经发表了超过2000篇关于HRV的文章[1]。这些文章考察了HRV与血压、心肌梗塞、神经系统、心律失常、糖尿病、呼吸、肾衰竭、性别、年龄、疲劳程度、药物、吸烟、酒精等因素的关系[2]。目前，多个医学学科都已经在对HRV进行研究，相信HRV分析在未来的患者图形与数据分析中的应用将越来越多。</p>
<a name="toc2"></a>
<h2><strong>采集RR间隔</strong></h2>
<p align="left">为了进行HRV分析，首先必须获取RR间隔。图3展示了<a id="OLE_LINK2" name="OLE_LINK2"></a> <a id="OLE_LINK1" name="OLE_LINK1">RR间隔的采集过程</a>。</p>
<p align="center"><img src="http://baitai.iteye.com/cms/images/devzone/epd/image22756.jpg" alt="" width="513" height="88"></p>
<p align="center"><strong>图3.</strong> RR间隔的采集过程</p>
<a name="h30"></a>
<h3><strong>采集原始ECG信号</strong></h3>
<p align="left">ECG信号可通过各种心电图仪采集获得。这些仪器的带宽并不要求很高。可以利用NI多通道DAQ设备，如NI PCI-6221，从ECG记录设备的输出端采集原始ECG信号。典型的采样率设置为125 Hz或250 Hz。所采集的ECG信号可以以NI TDMS文件类型存储以便进行离线分析。一些在线数据库（如<a href="http://www.physionet.org/physiobank/database/#ecg">MIT-BIH数据库databa