医学工程专题课件

醫學工程專題姓名：陳政宏班級：自控碩一日期：4/13生理模式模擬&控制睡眠呼吸障礙之心血管呼吸動態調控模型研究醫學工程專題姓名：陳政宏生理模式模擬&控制睡眠呼吸障礙之心血縁由與目的睡眠呼吸障礙主要是由於睡眠過程中呼吸道阻塞所引起，但長期的呼吸障礙可能會影響心臟血管系統之正常運作。一般臨床睡眠檢測大都只針對病患量測呼吸障礙指標，判定是否有呼吸障礙的發生。人體的自主神經系統、心臟血管系統及呼吸循環系統之間具有相當高的相互作用關係。縁由與目的縁由與目的（續）本研究主要是以心率、血壓及呼吸活動這三個生理參數來解析生理控制系統。心率變異度(Heartratevariability,HRV)頻譜可以定義出三個與神經作用或生理系統相關之頻帶。1.高頻部分(約0.15-0.4Hz)代表副交感神經的作用範圍，且與呼吸活動同步。2.低頻部分(0.1Hz附近)則可反應交感神經系統及副交感神經作用，並且與血管運動活動相關。

縁由與目的（續）本研究主要是以心率、血壓及呼吸活動這三個生理縁由與目的（續）3.在更低頻部分(低於0.05Hz)，目前尚未有明確的作用機制。

縁由與目的（續）3.在更低頻部分(低於0.05Hz)縁由與目的（續）若將低頻能量除以高頻能量則可計算出一個自主神經作用平衡指標。指標變小代表副交感神經作用增強。

指標變大交感神經作用增強。血壓變異度(bloodpressurevariability,BPV)，BPV的頻譜如同HRV頻譜具有三個與自主神經系統或生理系統相關的頻帶

縁由與目的（續）若將低頻能量除以高頻能量則可計算出一個研究方法資料收集及訊號前處理針對10名睡眠呼吸障礙的病患進行研究。心電圖的QRS波予以自動偵測及辨認是否為正常之QRS波，並由偵測出的QRS複合波位置同時偵測血壓波的位置，偵測出之QRS複合波及血壓波並顯示在電腦螢幕確認是否為正常之波形。血壓變異訊號則是針對每個血壓波之收縮壓、舒張壓及平均血壓計算其等距取樣訊號，重新取樣頻率設定在4Hz。同時為減少計算量，所有呼吸訊號均進一步降頻至4Hz。研究方法資料收集及訊號前處理研究方法（續）呼吸狀態辨認睡眠呼吸障礙發生時，鼻道的呼吸流量會因呼吸道阻塞而產生呼吸量減少或消失，同時之胸腹呼吸位移量之減少幅度小於鼻道呼吸量。發展一種簡單的自動狀態辨認法則

研究方法（續）呼吸狀態辨認研究方法（續）在狀態辨認方面，將呼吸訊號經過一個具有磁滯效應的比較器，分類成正常呼吸狀態(Normal)及呼吸障礙狀態(SRBD)。

研究方法（續）在狀態辨認方面，將呼吸訊號經過一個具有磁研究方法（續）時頻域分佈及小波轉換短時間傅利業轉換(short-timeFouriertransform)雖然也可以解析時變訊號，但呼吸障礙發生的時間相當短，所對應到的心率及血壓訊號點數少，可能會產生時變特性模糊化的現象。時頻域分佈採用smoothedpesudoWigner-Villedistribution(SPWVD)

研究方法（續）時頻域分佈及小波轉換研究方法（續）連續小波轉換(continouswavelettransform)係以小波母函數當成基底函數，藉由平移(translation)可解析不同時間點的訊號，以及利用刻度變換(scaling)改變小波函數的分析頻率刻度。研究方法（續）連續小波轉換(continouswavele研究方法（續）由於連續小波轉換不同刻度間之頻帶彼此有重疊，故可用離散小波轉換(Discretewavelettransform)來降低重疊性。並可針對每個等級(level),j的小波係數進行訊號重建

研究方法（續）由於連續小波轉換不同刻度間之頻帶彼此有重疊，故研究方法（續）為使得小波頻帶能夠接近有意義之心率變異頻帶，本研究將心率變異及血壓變異訊號重新以2.4Hz取樣，並以6等級的離散小波轉換，小波基礎函數使用Daubechiesdb20。研究方法（續）為使得小波頻帶能夠接近有意義之心率變異頻帶，本結果與討論

心率變異度及血壓變異度之時變特性

在呼吸障礙發生，心博週期減少(心率上升)，以及血壓上升。從對應的時頻域分析圖可發現血壓變異及心率變異之高頻波動幅度隨著恢復正常呼吸而上升，主要是高頻變異特性主要受副交感神經影響，並與呼吸動作連動。呼吸恢復正常後，低頻波動幅度也隨之上升。結果與討論心率變異度及血壓變異度之時變特性結果與討論（續）結果與討論（續）結果與討論（續）統計結果發現發生呼吸障礙時，心率變異度之全頻功率、低頻功率會明顯降低，高頻能量略為下降，代表呼吸障礙發生，自主神經對心率的調控受到抑制。結果與討論（續）統計結果發現發生呼吸障礙時，心率變異度之全頻結果與討論（續）時頻域分佈的優點可同時呈現良好的時間及頻率解析度，並可由三維的時間－頻率－頻譜網狀圖(3-Dmeshplot)或是二維的頻譜能量等高輪廓映像圖(2-Dcontourplot)，顯示訊號在每個時間頻率點的頻譜特性。時頻域分佈的缺點

為了降低交互干擾項，會產生局部特性平均的現象。結果與討論（續）時頻域分佈的優點結果與討論（續）小波轉換的優點計算量少，可分解成不同頻帶的訊號成分，而且因不須乘上視窗，故分析視窗內的訊號均獲得相同權重，對於呼吸障礙發生時間較為短暫(即分析訊號點數較少)時，可充分解析訊號特性。小波轉換的缺點

高頻訊號的解析度差，無法顯現高解析度的頻率特性。結果與討論（續）小波轉換的優點結果與討論（續）時頻域分布來顯示訊號間的特性變化關聯。計算心率變異及血壓變異之頻率能量參數時則以小波轉換為主。使用心率、血壓及呼吸來研究睡眠呼吸障礙發生，解析心血管呼吸調控方式，可比一般臨床睡眠檢查只針對病患量測呼吸障礙指標，能夠提供臨床醫師了解病患之心血管呼吸調控狀態，以做為進一步診斷及呼吸治療的參考。

結果與討論（續）時頻域分布來顯示訊號間的特性變化關聯。結果與討論（續）尤其在許多研究均指出自主神經系統對心血管訊號變異度的調節在心血管疾病會降低，因此藉由將來更長時間的資料紀