fluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot Heart Rate Variability) je jev, který

Podobné dokumenty
Hodnocení variability srdečního rytmu pomocí rekurentní analýzy. Evaluation of Heart Rate Variability by Using Reccurence Analysis

Katedra biomedicínské techniky

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

Úvod do zpracování signálů

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Laboratorní úloha č. 8: Polykardiografie

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni

Náhodné signály. Honza Černocký, ÚPGM

HRV Biofeedback Léčby Deprese

ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU

VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ

8. Sběr a zpracování technologických proměnných

VYUŽITÍ MATLABU VE VÝUCE SIGNÁLŮ A SOUSTAV A V BIOMEDICÍNCKÉM INŽENÝRSTVÍ NA KATEDŘE MĚŘICÍ A ŘÍDICÍ TECHNIKY NA VŠB - TU OSTRAVA

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů

Kepstrální analýza řečového signálu

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Číslicové zpracování a analýza signálů (BCZA) Spektrální analýza signálů

vzorek vzorek

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Klasifikace hudebních stylů

Porovnání tří metod měření QT intervalu

4. MĚŘENÍ HARMONICKÝCH Úvod

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel:

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška

" Furierova transformace"

Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram

ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. Institut biostatistiky a analýz

UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU

Fouriérova transformace, konvoluce, dekonvoluce, Fouriérovské integrály

Spectral Analysis System Sport Assessment System

Signál v čase a jeho spektrum

ZDATNOST AUTONOMNÍ REGULACE URČUJE VŠE

Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II.

QRS DETEKTOR V PROSTŘEDÍ SIMULINK

SPIROERGOMETRIE. probíhá na bicyklovém ergometru, v průběhu zátěže měřena spotřeba kyslíku a množství vydechovaného oxidu uhličitého

Polykardiografie. Cíle. Pulsní pletysmografie měří optickou transparentnost/odrazivost, která se mění se změnou pulzního tlaku v cévkách měkkých tkání

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma

Elektronický systém a programové vybavení pro detekci a optimalizaci pulzů kardiostimulátoru

Multimediální systémy

Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí

Zvuk. 1. základní kmitání. 2. šíření zvuku

Struktura a typy lékařských přístrojů. X31LET Lékařskátechnika Jan Havlík Katedra teorie obvodů

Jiří Brus. (Verze ) (neupravená a neúplná)

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

Chyby měření 210DPSM

ANALÝZA VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU KRÁTKODOBOU FOURIEROVOU TRANSFORMACÍ

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

ANALÝZA VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU POMOCÍ FRAKTÁLNÍ DIMENZE

Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ MODELOVÁNÍ RR INTERVALŮ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Kombinatorická minimalizace

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM

Komplexní obálka pásmového signálu

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt

2 Teoretický úvod Základní princip harmonické analýzy Podmínky harmonické analýzy signálů Obdelník Trojúhelník...

SIMULTÁNNÍ EEG-fMRI. EEG-fMRI. Radek Mareček MULTIMODÁLNÍ FUNKČNÍ ZOBRAZOVÁNÍ. EEG-fMRI. pozorování jevu z různých úhlú lepší pochopení

Biostatistika Cvičení 7

Zápočtová práce STATISTIKA I

Detekce korové aktivity vyvolané míšním neurostimulátorem u pacientů trpících nezvladatelnou neuropatickou bolestí

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

VARIABILITA SRDEČNÍ FREKVENCE U DĚTÍ VLEŽE A VSTOJE HEART RATE VARIABILITY IN CHILDREN AT SUPINE AND STANDING POSITION

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Náhodné chyby přímých měření

MĚŘENÍ AKUSTICKÝCH VELIČIN. Ing. Barbora Hrubá, Ing. Jiří Winkler Kat. 225 Pozemní stavitelství 2014

Nejvyšší přípustné hodnoty a referenční hodnoty

PSK1-5. Frekvenční modulace. Úvod. Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka. Název školy: Vzdělávací oblast:

ANALÝZA AKUSTICKÝCH PARAMETRŮ ZVONU Z KOSTELA SV. TOMÁŠE V BRNĚ. Smutný Jaroslav, Pazdera Luboš Vysoké učení technické v Brně, fakulta stavební

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011

Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

Normální (Gaussovo) rozdělení

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Spektrální analyzátory

Teoretický úvod: [%] (1)

Protokol č. 5. Vytyčovací údaje zkusných ploch

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

Základy a aplikace digitálních. Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722

magnetizace M(t) potom, co těsně po rychlé změně získal vzorek magnetizaci M 0. T 1, (2)

P7: Základy zpracování signálu

Transkript:

BIOLOGICKÉ A LÉKAŘSKÉ SIGNÁLY VI. VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU

VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU, tj. fluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot okamžité srdeční frekvence (HRV Heart Rate Variability) je jev, který reprezentuje stav autonomního nervového systému řídicího srdeční činnost.

VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU Heart Rate Variability: Standards of Measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology. European Heart Journal, vol. 17 (1996), p.354-381. North American Society of Pacing and Electrophysiology. Standards of Professional Practice for the Allied Professional in Pacing and Electrophysiology (Policy Statement). PACE, vol. 26 (2003), p.127-131 Didier C. Combatalade, D. C.: Basics of Heart Rate Variabilty. Applied to Psychophysiology. Thought Technology Ltd., Feb. 2010, http://www.emfandhealth.com/hrvthoughttechnology.pdf

SOUVISLOSTI v závislosti na stavu a zatížení nervového a kardiovaskulárního systému se srdeční rytmus mění v rozsahu 5 15 % vnější faktory (svalové a psychické zatížení, trávení, poloha, hluk, podnebí, počasí); vnitřní faktory (dány autonomní fyziologickou aktivitou dýchání, oscilace tlaku krve, termoregulace);

VNITŘNÍ FAKTORY dýchání (respirační arytmie x sinová arytmie) frekvence 10 30 vdechů/min, tj. 0,15 0,5 Hz krevní tlak spontánní oscilace o frekvenci ~0,1 Hz termoregulace oscilace do 0,08 Hz

MĚŘENÍ VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU odvození od signálu EKG referenční bod počátek vlny P (?) začátek QRS změny PR intervalů < 5 ms (při záteži i bez ní) x přesnost měření

HRV ZÁKLADNÍ METODY POPISU popis naměřených intervalů RR pomocí statistických parametrů popis průběhu posloupnosti intervalů RR v časové nebo frekvenční oblasti

STACIONARITA časová stálost vybraných sledovaných parametrů (závisí na charakteru podmínek vyšetření) minimálně 100 200 intervalů RR (prokazatelně stanovuje složky o periodě 10 až 60 s (90 120 s) maximálně -? praxe 200 s, 256 intervalů, 2 5 minut

POPIS POMOCÍ STATISTICKÝCH PARAMETRŮ RR i střední hodnota standardní odchylka frekvence lokálních extrémů F[(RR i+1 <RR i >RR i-1 ) V (RR i+1 >RR i <RR i-1 )] střední hodnota absolutních hodnot rozdílů mezi dvěma sousedními intervaly 1 n 1 RR i RR i + n i= 1 1

POPIS POMOCÍ STATISTICKÝCH PARAMETRŮ RR i střední hodnota kladných, resp. záporných hodnot rozdílů mezi dvěma sousedními intervaly : 1 n 1 ( RR ) i RR i + 1 n : ( ) : : i= 1 histogramy RR i < RR počet relativních maxim přesahujících stanovené prahy + 1 i

POPIS POMOCÍ STATISTICKÝCH PARAMETRŮ parametry vyšších řádů parametry lineárních autoregresivních systémů 1. a 2. řádu modelujících změřenou posloupnost (komplementární spektrálním metodám)

POPIS V ČASOVÉ OBLASTI stavový popis

POPIS V ČASOVÉ OBLASTI

POPIS V ČASOVÉ OBLASTI

MODEL VARIABILITY RYTMU

MODEL VARIABILITY RYTMU

MODEL VARIABILITY RYTMU

VZORKOVÁNÍ INTERVALOVÉ FUNKCE

VZORKOVÁNÍ INTERVALOVÉ FUNKCE

VÝPOČET SPEKTRA náhodný charakter konečná délka zkoumaného úseku výkonnová spektrální hustota odhad FFT spektrum vypočtené FT není statisticky konzistentní odhad skutečného spektra (variabilita spektra neklesá s rostoucím počtem vzorků), ve spektru se mohou objevit vzorky s vysokou variabilitou a malou statistickou významností váhování okny

VÝPOČET SPEKTRA řídká diskrétní Fourierova transformace hodnoty jednotkové intervalové funkce jsou většinou rovny nule; není třeba počítat hodnoty všech spektrálních čar, nýbrž pouze v rozsahu zajímavém z hlediska analyzované úlohy; protože hodnoty jednotkové intervalové funkce nabývají pouze hodnot 1, nepoužívá se při výpočtu spektra operace násobení; hodnoty goniometrických funkcí potřebných pro výpočet lze tabelizovat (?)

VÝPOČET SPEKTRA řídká diskrétní Fourierova transformace pracnost 200 s, 1 khz ŘDFT: 6,4.10 4 a 6,4.10 4 hledání v tabulkách DFT: 4.10 6 komplexních a FFT (pro nízký počet vzorků): 1,76.10 6 komplexních a FFT (tachogram):

HRV - experimenty

HRV - experimenty

HRV - experimenty

HRV - experimenty

HRV - experimenty

HRV - experimenty

HRV - experimenty

HRV - experimenty

HRV - experimenty

Za týden nashledanou