文摘
评价运动周期性呼吸(PB)的心肺运动试验(CPET)是一种重要的诊断证据来判断慢性心力衰竭的预后情况。在这项研究中,我们提出一个方法的定量分析测量通风信号从一个练习测试。我们使用了一个自回归(AR)模型来过滤通风的breath-by-breath测量运动测试。然后,到达最通风的信号被分解成固有模态函数(IMF)通过简要地变换(HHT)。国际货币基金组织代表了一种简单的振荡模式捕获一个原始通风信号在不同频带的一部分。国际货币基金组织(IMF)为每个组件,我们计算数量的峰值作为其振荡模式用的特点 。在我们的实验中,61名慢性心脏衰竭患者有或没有PB模式进行了研究。第三和第四国际货币基金组织(IMF)的峰值计算组件,和 ,被显著的两组(两p值< 0.02)。总之,我们的研究显示了HHT分析之间的紧密联系和内在能量水平对肺通气。第三和第四国际货币基金组织(IMF)组件是高潜力表明慢性心力衰竭的预后。
1。介绍
患者的康复治疗慢性心力衰竭(CHF)是一个缓慢的过程,有时,一些患者难以获得良好的进展。锻炼呼吸周期(EPB)被发现不良预后的一个重要的证据(1- - - - - -6]。因此,物理治疗医师通常检查锻炼呼吸模式的瑞郎CHF患者通过使用心肺运动试验(CPET;图1(一))指导患者的药物和非药物治疗。CPET涉及测量通风(VE)呼吸耗氧量(签证官2生产(VCO)和二氧化碳2)symptom-limited练习测试期间7]。增加自行车工作负载在CPET测试,同时呼吸汇率和潮气量增加。呼吸呼吸交流,一个周期(PB)模式可能发生在一些瑞郎CHF患者。PB(图1 (d)),在1970年代第一次描述了8),是一个交替的现象异常换气过度呼吸暂停和呼吸不足。在这项研究中,我们调查了不同通风PB和non-PB病人之间的信号(9]。
(一)心肺运动试验(CPET)系统
(b) Eupneic呼吸
(c)喘气呼吸
(d)运动性周期性呼吸
心肺运动试验(CPET)分析的测量,在文献中研究了两个重要指标,即峰值签证官2和VE / VCO2斜率。峰值耗氧量(VO峰值2)被认为是黄金标准评估参数预测的瑞士法郎(10,11]。然后,ventilation-to-carbon二氧化碳生产(VE / VCO的比率2斜率)也研究后与签证官峰值相同的重要性2(12,13]。最近,PB模式的量化研究在空间和频率域(3- - - - - -5]。这里,我们努力联系CPET测量和PB的量化模式通过简要地变换(HHT) [14]。简要地变换已经应用在许多生物医学分析(15),包括血压(16,17),鼻流(18)和脑电图(19,20.]。应用前景变换在分析通风测量,我们提出两个重要的预处理步骤。在第一步中,我们从CPET检查通风测量测试。一些通风测量噪声和异常测试病人喘气。发生这样的异常信号是由CPET系统的局限性造成的。通风VE breath-by-breath计算得到的值是气体交换的嘴。nonrebreathing阀连接到一个喉舌,防止混合启发和过期的空气。因此,一个不规则的喘息呼气可能记录为两个或两个以上的呼吸。因此,我们过滤掉那些异常的测量。
此外,并不是所有的测量整个CPET测试被用于我们的分析。确定有意义的差异心肺PB和non-PB病人之间的反应,我们只选择前的一小段时间内病人的通风达到最大体积。常见的呼吸速率在休息是为一个成人12-20每分钟呼吸,这将增加到30 - 50每分钟呼吸在运动测试。因此,PB模式最有可能出现在峰值呼吸量。因此,200通风测量,峰值卷前一段4 - 6分钟,被用于分析。
2。材料和方法
2.1。Breath-by-Breath通风信号61慢性心力衰竭患者
锻炼通风信号记录从瑞郎CHF病人康复的长庚Hospital-Keelung分支在台湾。所有研究受试者按照之前协议经当地伦理委员会批准和注册ClinicalTrials.gov网站ID。NCT01053091。呼吸信号是使用气流速度计连接到一个面具和分析使用机器MasterScreen CPX代谢车。在普通情况下,信号,包括签证官2和VCO2输出每30秒,尽管他们测量呼吸的气息。CPET收集数据的更多信息可以在傅et al。(2017)。在这项研究中,我们输出的原始breath-by-breath信号通风。总测量时间是10 - 15分钟。我们获得61份鉴定通风样本标记为PB (n = 20)或non-PB (n = 41)物理治疗医师。
2.2。过滤通风的自回归模型
许多观测biosignal系列的展览序列自相关,可以用自回归(AR)模型建模。加尔达et al。表明通风信号也可以安装通过AR模型(18]。他们用AR模型的系数来描述PB或non-PB病人的呼吸模式。然而,平均每分钟通风测量在他们的研究。在我们的研究中,我们分析了breath-by-breath信号和应用AR模型的曲线拟合的方法,锻炼通风如图2。
AR模型预测yt作为过去的观测,的函数 。AR模型的形式 在哪里pAR模型的程度,用AR (p),是预测的术语。
分析铅或non-PB运动通风,200系列测量通风体积最大的选择之前,和一个基于“增大化现实”技术(6)模型应用于系列。通过使用方程适合锻炼通风,我们过滤掉的观察测量通风yt如果 。本系列过滤通风信号被称为“最疲惫的运动通风(MEE-Ve)”。
2.3。选择通风的分解信号的简要地变换
简要地变换(HHT)是一个信号分解方法由诺顿大肠黄在1990年代(14]。通过使用这种处理方法,生物分解为一组货币基金的经验模态分解(EMD)的过程。瞬时频率和振幅的货币可以用来识别嵌入式信号结构。
系列的HHT表示X (t)是 在哪里Cj(t),Yj(t),分别j届国际货币基金组织的组成部分X(t)。
为了获得货币,EMD (14),这是一个迭代的过程,输出一组信号组件称为货币基金,执行。图3显示了一个示例的分解为一系列MEE-Ve货币基金。原始信号分解为国际货币基金组织(IMF)的组件1,国际货币基金组织2…,国际货币基金组织5。不同的国际货币基金组织的组件可能意味着特定的因素。我们计算的峰值振荡在每个国际货币基金组织(IMF)与MATLAB的“mspeaks”功能(21]。国际货币基金组织的估计的峰值的组件被表示为比较PB和non-PB样本。
2.4。统计分析
学生的t被用来确定统计学意义差异PB和non-PB样本的两组特征。
3所示。结果
3.1。货币基金的计算最疲惫的运动通风(MEE-Ve) PB和Non-PB病人
通风的测量(VE)从心肺运动试验(CPET)使用该方法进行了分析。用MATLAB编写程序。本节我们分析提取的运动通风通过遗传性出血性毛细血管扩张症患者20或没有PB根据物理治疗医师。经验模态分解(EMD)过程应用于数据和一些货币基金中提取。图3描述了IMF1-IMF5 HHT分解的结果。此外,我们将展示相应的瞬时频率分解国际货币基金组织(IMF)1国际货币基金组织4在图4。所有61名患者的遗传性出血性毛细血管扩张症分解结果可以在Github库(https://github.com/htchu/EpbAnalysis)。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.2。货币的数量的峰值的特征
我们使用MATLAB的“mspeaks”功能来执行货币的峰值拟合和源通风。图5说明了计算的峰值位置相同的实验数据图3。显然,峰源通风配件和第一个国际货币基金组织(数字5(一个)和5 (b))不如其他货币(数据的峰值配件5 (c)- - - - - -5 (f))。表1列表计算峰国际货币基金组织(IMF)的数量1国际货币基金组织5第一个20例(10 PBs和10 non-PBs)。补充表1提供所有计算峰值为整个测试数据集。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
3.3。货币基金的统计显著性检验
统计显著性检验得到了吴和黄22)如图6。五个提取首先显示95%和99%置信区间。所有的货币都是超过99百分位限制除了IMF5信心。因此,只能从噪声IMF5不是统计学意义(22]。
3.4。山峰的国际货币基金组织3和国际货币基金组织4为了更好的慢性心力衰竭的预后情况
学生的t被用来确定两组差异统计学意义(PB和non-PB病人)。表2列出了值比较的两组计算货币的山峰。的前两个货币值大于0.1,国际货币基金组织(IMF)的峰值计算并不显著1和国际货币基金组织2。相比之下,国际货币基金组织(IMF)的值3和国际货币基金组织4小于0.02,国际货币基金组织(IMF)的峰值计算是显著的吗3和国际货币基金组织4。
4所示。讨论和结论
本文进行了新的分析运动通风信号预测心力衰竭患者的预后。我们定义MEE-Ve breath-by-breath通风过滤测量使用AR模型。我们跑通过货币基金相关分析,从EMD提取过程,发现铅模式是国际货币基金组织高度相关3和国际货币基金组织3。澄清相关,我们介绍了国际货币基金组织(IMF)的峰值计算3和国际货币基金组织4(Δ3,Δ4)通风的特点从心肺运动试验(CPET)信号。
然而,该方法的有效性在未来需要更多的临床检查。与此同时,选择的运动范围通风是另一个问题进行更多的研究。我们计划更心肺检查该方法与测试。
数据可用性
这个工作的MATLAB程序组件和数据是可用的https://github.com/htchu/EpbAnalysis/。
信息披露
本文的初步研究已在会议ICS2014 (http://ics2014.thu.edu.tw/)。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
Tieh-Cheng Fu和Hsueh-Ting楚协调项目和准备测试数据集。编写的程序以线性和Hsueh-Ting楚。Hsueh-Ting楚,傅Tieh-Cheng Hen-Hong Chang和以Ching-Mao常讨论项目,共同写的手稿。Ching-Mao Chang和傅Tieh-Cheng解释分析结果。
确认
这项工作由科技部支持,台湾,在批准号102 - 2628 b - 182 a - 001 my3和长庚医疗研究项目(CMRPG2A0162和CMRPG2C0402)。
补充材料
补充表1:计算峰分解固有模式函数(首先从运动通风61慢性心脏衰竭患者的信号。(补充材料)