專利名稱：推估心率變異的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種推估心率變異的方法，尤其涉及一種高準確度的推估心 率變異的方法。
背景技術：
隨著生活型態(tài)的改變，慢性疾病高居國人死亡率前幾名，其衍生的社會 經濟問題，讓降低慢性疾病的發(fā)生更顯重要。通過各種儀器監(jiān)控生理狀況也
行之有年，而各種生理參數中，心率變異(heart rate variability, HRV)是反 應生理狀況的一大指標。
心率變異分析是一種測量連續(xù)心跳速率變化程度的方法，其以心跳區(qū)間
(相鄰心跳的間隔時間)為基礎計算而得，主要是分析借由心電圖或脈搏測 量所得到的連續(xù)心跳區(qū)間序列，而心跳區(qū)間的數據可能來自數分鐘或數小時 的連續(xù)心跳記錄。心臟除了本身的節(jié)律性放電引發(fā)的跳動之外，也受到自律 神經系統(tǒng)(autonomic nervous system, ANS)所調控。過去二十年己有不少 文獻顯示自律神經系統(tǒng)的調控與心血管疾病相關的死亡率有顯著的關系，例 如心因性猝死、高血壓、出血性休克、敗血性休克等。心率變異分析也被發(fā) 現可作為預測發(fā)生心肌梗塞后的死亡率的指標。
心率變異分析最常用以計算的是心電圖中的R波，借由計算R-R區(qū)間
(R-R interval)序列而得。目前心率變異分析方式可分為時域(Time domain) 分析及頻域(Frequency domain)分析。時域分析通常利用連續(xù)測量到的心 電圖波形，直接計算與分析其相連心跳區(qū)間序列的關系，例如SDNN計算 的是所有正常心跳區(qū)間的標準差；SDANN計算的是所有五分鐘區(qū)段中正常 心跳區(qū)間平均值的標準差；r-MSSD計算的是相鄰心跳區(qū)間差異的均方根； NN50 count計算的是相鄰正常心跳區(qū)間差異大于50毫秒的數目；pNN50計 算的是相鄰正常心跳區(qū)間差異大于50毫秒的比率。頻域分析則利用離散傅 利葉變換將心跳區(qū)間序列轉換為頻域，以功率頻譜密度(Power spectraldensity, PSD)或是頻譜分布(Spectral distribution)的方式表現。 一般5分 鐘的短期分析例如5分鐘全功率(5-min total power)、超低頻(VLF)、 低頻(LF)、高頻(HF)及低頻/高頻比(LF/HF)。
精確的心率變異測量，需使用數字信號處理式的單導或多導心率測量儀 器，但此類儀器價格不斐，電力需求高，且使用者配戴之后行動易受限制； 而模擬單導式心率測量儀器價格較低，電力需求低，不影響使用者配戴之后 的行動，是較為可行的方法，但卻無法有效避免噪聲的產生。有鑒于此，本 發(fā)明的發(fā)明人乃構思加以改善，提出一種推估心率變異的方法，可減低模擬 單導式心率測量儀器測量過程所產生的噪聲影響，而得到準確性相當高的心 率變異。
發(fā)明內容
本發(fā)明的主要目的在于提供一種推估心率變異的方法，其可配合單導式 心率測量儀器進行心率測量，并利用多數決投票過程來濾除噪聲，及通過 Window重疊的機制，可串連出一段長時間的推估心跳區(qū)間，進而計算出心 率變異。
為達上述目的，本發(fā)明的一較廣義實施方案為提供一種推估心率變異的 方法，其包含下列步驟a、利用一心率測量儀器收集事件發(fā)生信號；b、在 一取樣區(qū)間內進行心跳區(qū)間重建，該心跳區(qū)間重建包含步驟bl、計算任兩 個事件的間隔時間；b2、將該間隔時間進行投票，分別投入代表不同心跳區(qū) 間的票箱中；b3、找出得票數最高的票箱，并將投入該票箱的該間隔時間所 代表的心跳區(qū)間進行事件串連；C、在再一取樣區(qū)間內同樣進行前述心跳區(qū) 間重建，其中該再一取樣區(qū)間與該前一取樣區(qū)間具有重疊區(qū)間，且該再一取 樣區(qū)間與該前一取樣區(qū)間可借由該重疊區(qū)間中的共同事件進行心跳區(qū)間串 連；d、重復步驟c直到串連出預定的一段長時間的心跳區(qū)間序列；以及e、 根據步驟d所得到的該心跳區(qū)間序列計算心率變異。
根據本發(fā)明上述構想，該心率測量儀器為一模擬單導式心率測量儀器。
根據本發(fā)明上述構想，在步驟a中所收集到的信號包含心跳事件及噪聲 事件所產生的信號。
根據本發(fā)明上述的構想，在步驟b2中僅針對在合理心跳區(qū)間范圍內的間隔時間進行投票，不在合理心跳區(qū)間范圍內的間隔時間則不進行投票。該
合理心跳區(qū)間范圍為300 1200毫秒。該票箱的區(qū)間大小定義為2Bs,毫秒， 而用來投票的票箱的心跳區(qū)間范圍將該合理心跳區(qū)間范圍依據該區(qū)間大小 區(qū)分為多個區(qū)間而得，且Bshift優(yōu)選為6。
根據本發(fā)明上述構想，在步驟b3中所找出的得票數最高的票箱為票數 相加后得票數最高的兩個相鄰票箱。
根據本發(fā)明上述構想，每一取樣區(qū)間的大小為2000 8000毫秒，而該 重疊區(qū)間的大小為1000 3000毫秒。
圖1為模擬單導式心率測量儀器收集的事件序列示意圖。
圖2為Window示意圖。
圖3為圖2的Wl中的所有區(qū)間示意圖。
圖4為票箱及投票示意圖。
圖5為尋找最多票數的票箱示意圖。圖6為Wl的心跳區(qū)間重建示意圖。
圖7為Window重疊機制示意圖。
圖8為兩個Window串連過程示意圖。
具體實施例方式
體現本發(fā)明特征與優(yōu)點的一些典型實施例將在后段的說明中詳細敘述。 應理解的是本發(fā)明能夠在不同的方案上具有各種的變化，其皆不脫離本發(fā)明 的范圍，且其中的說明及附圖在本質上當作說明之用，而非用以限制本發(fā)明。
有別于使用數字信號處理方式進行心率測量的方法，當利用模擬單導式 心率測量儀器為前端裝置，而噪聲無法濾除時，心率僅能借助定性方法推估， 例如本發(fā)明的發(fā)明人于2006年11月10日提出的中國臺灣申請案號為 095141767的心率測量方法，其利用多數決投票過程來濾除噪聲，找出真正 的心跳信號，以得出準確的心率值。然而，此方法僅能就每一取樣區(qū)間(稱 為Window)推估心率，而區(qū)間內的心跳區(qū)間個數極為有限，無法作所謂心 率變異分析。本發(fā)明則以前述方法為基礎，再發(fā)展出Window連接階段，以取得較長的心跳區(qū)間序列，進而提出一種推估心率變異的方法。
以下將進一步說明本發(fā)明的推估心率變異的方法。請參閱圖1，其為模 擬單導式心率測量儀器收集的事件信號序列示意圖。如圖1所示，模擬單導 式心率測量儀器所得到的信號數據為單一時間點的事件，向上的實線箭頭與
虛線都代表著發(fā)生事件(Event)，依發(fā)生的先后從第1個、第2個到第n 個分別以Ei、 E2到En表示。每個事件有其發(fā)生時間(Time)，依照事件發(fā)
生的順序以tp t2到tn表示。其中，Ep E3等實線箭頭代表著心跳事件，tl、 t3則表示發(fā)生E,、 E3心跳事件的時間；而E2、 E6等虛線代表噪聲產生的事件， t2、 t6則是發(fā)生E2、 E6噪聲的時間。
兩事件之間的時間間隔形成了所謂區(qū)間(Interval)，例如E2與E3兩事
件的區(qū)間以12，3表示。區(qū)間可由相鄰兩事件形成，如14,5，也可由不相鄰的兩
事件形成，如16,9。區(qū)間依其形成的事件種類不同，而形成不同種類的區(qū)間，
例如由兩心跳事件形成的區(qū)間是為心跳區(qū)間，如14,5;若兩事件當中包含一個 噪聲，像是18，9， 12，3，或是包含兩個噪聲，如16,9，則形成噪聲區(qū)間。觀察心 跳區(qū)間跟噪聲區(qū)間可以得到一個結論，也即在一短時間內，心跳區(qū)間的大小 變動量較噪聲區(qū)間的大小變動量來的規(guī)則。因此，將此段短時間視為一單位 時間，再將這單位時間內的事件區(qū)間用區(qū)間大小當成分類的依據進行分類， 由于心跳區(qū)間具有規(guī)則性，所以心跳區(qū)間大部分會落在同一類，而噪聲區(qū)間
則否。因此，本方法將此單位時間定義為一個Window,并利用Window機
制進行投票。
請參閱圖2，其為Window示意圖。 一個Window就是一段短的時間， 是投票方法的單位時間。如圖2所示，第一個Window以W！表示，而Window 的長短以Tw表示，在Wi中發(fā)生的事件包括E^ E2、 E3、 E4、 E5及Ee。要進 行投票需要有選票，選票的來源就是區(qū)間。雖然心跳區(qū)間的規(guī)則性大于噪聲 區(qū)間，但是就事件而言，測量裝置本身無法區(qū)分其為心跳或噪聲，因而相鄰 的兩事件，也無法斷定為心跳區(qū)間或噪聲區(qū)間。為了解決此一問題，需將 Wi中任意兩個事件形成的所有區(qū)間計算出，并以計算出的區(qū)間當成總票數。 圖3即為圖2的Wi內所有事件計算出的所有區(qū)間，包括Iw、 I1;3、 IM、 11;5、
Il,6、 12,3、 12,4、 12,5、 12,6、工3,4、 13,5、 13,6、 1《5、4,6 及15,6。由于人的心跳速率有 一定的合理范圍，因此太大或大小的區(qū)間都是不合理的心跳區(qū)間，故在計算出所有區(qū)間值之后，須先進行基本的過濾。以正常人的心跳而言，每分鐘心
跳50 200下都是正常的，換算成心跳區(qū)間的話，介于300 1200毫秒之內 的區(qū)間即為合理的心跳區(qū)間。當去掉不合理的區(qū)值之后，剩下的區(qū)間即可視 為有效票，而在Wi的例子中，有效合理區(qū)間包括11>3、 12，4、 13,4、 14，5、 14，6， 如圖中圈選者。
為了讓區(qū)間像選票一樣"被投"，本方法中設計了 "票箱"的機制。票 箱會依照區(qū)間大小分類存儲各區(qū)間，因此票箱有一容納范圍。本方法中定義 了票箱大小的參數Bshift，而每個票箱的大小即為2Bsm毫秒。舉例來說，若 Bshift = 6，則每個票箱的范圍是64毫秒，可將正常心跳區(qū)間300 1200毫秒 分成14個票箱。將每個票箱標明可容納的區(qū)間大小，便可將圖3中的合理 區(qū)間(有效票)依據區(qū)間大小找到所屬票箱進行投票。圖4即為票箱及投票 示意圖，舉例來說，圖3中的合理區(qū)間Iw、 12，4、 13,4、 14，5、 14,6分別為643毫 秒、759毫秒、670毫秒、690毫秒及823毫秒，在投票過程中即被分別投入 所屬票箱中。
接著檢視票箱中的票數，以找出擁有最多票數的票箱，該票箱可為但不 限于單一票箱。因為人的心跳會在一范圍內變動，導致心跳區(qū)間可能分布于 兩相鄰票箱中，故在一優(yōu)選實施例中，尋找最多票數的票箱是以相鄰票箱為 單位來找出加總之后的票數最大值。找出最大票數的兩相鄰票箱之后，可從 票箱中得知落在此兩相鄰票箱中的區(qū)間，以進一步將這些區(qū)間進行事件串 連。如圖5所示，將兩相鄰票箱的票數加總后可知，獲得最大票數3票的兩 個票箱范圍為620 683毫秒及范圍為684 747毫秒的票箱，而其中所包含 的區(qū)間是Iw、 13，4及14,5，也即這些區(qū)間可能為真正的心跳區(qū)間，且產生這些 區(qū)間的事件E,、 E3、 E4及E5較有可能是真正的心跳事件。利用這三個區(qū)間
進行事件串連，其中h,3跟l3,4有著E3這一個共同事件，而13，4與14，5則是有
著共同的E4事件。通過共同的事件便可把區(qū)間串連起來，如圖6所示，進而 重建心跳區(qū)間。
同樣地，再一個Window W2也可經過上述投票方法將心跳區(qū)間重建。當 每個Window都進行投票之后，會推估而串連出該Window中的心跳區(qū)間， 如果能將相鄰Window推估得到的心跳區(qū)間再進行串連，就可以讓推估的心 跳區(qū)間延續(xù)下去，進而推估出心率變異。為了讓相鄰Window推估出來的心跳區(qū)間有所關聯，本方法設計了 Window重疊的機制。如圖7所示，W!及 W2有著一段重疊的時間，這段時間的長短是為T。veHap，而發(fā)生于相鄰Window 重疊區(qū)間的事件，就是用來連接前后Window推估得到的心跳區(qū)間。圖8即 為兩個Window進行串連的過程，圖8中的(a)顯示尚未串連的Wi及W2，圖 8中的(b)則顯示Wi及W2串連后的心跳區(qū)間序列。其中，在Wi及W2各自 推估的心跳區(qū)間中，位于重疊區(qū)間中的事件E5皆被推估為心跳區(qū)間中的一部
分，則Wt及W2就可通過此事件產生關聯而將推估的心跳區(qū)間加以延續(xù)。因
此，利用此重疊機制，便可不斷串連再一 Window及前一 Window的心跳區(qū) 間，而得出一段長時間的推估心跳區(qū)間序列，以便進行連續(xù)心跳的心率變異 分析。
綜合而言，本發(fā)明所提供的推估心率變異的方法包含下列步驟a、利 用一心率測量儀器收集事件發(fā)生信號；b、在一取樣區(qū)間(Window)內進行 心跳區(qū)間重建，該心跳區(qū)間重建包括步驟bl、計算任兩個事件的間隔時間； b2、將該間隔時間進行投票，分別投入代表不同心跳區(qū)間的票箱中；b3、找 出得票數最高的票箱，并將投入該票箱的該間隔時間所代表的心跳區(qū)間進行 事件串連；c、在再一取樣區(qū)間內同樣進行前述心跳區(qū)間重建，其中該再一 取樣區(qū)間與該前一取樣區(qū)間具有重疊區(qū)間，且該再一取樣區(qū)間與該前一取樣 區(qū)間可借由該重疊區(qū)間中的共同事件進行心跳區(qū)間串連；d、重復步驟c直 到串連出預定的一段長時間的心跳區(qū)間序列；以及e、根據步驟d所得到的 該心跳區(qū)間序列計算心率變異。
換言之，本發(fā)明利用多數決投票過程推估心跳區(qū)間，以降低噪聲影響， 再通過Window重疊機制串連出一段長時間的推估心跳區(qū)間序列，并進而計 算心率變異參數，例如SDNN、 SDANN、 r-MSSD、 NN50 count及pNN50 等等。當然，受到噪聲的影響，Window推估的心跳區(qū)間中可能包含著噪聲， 導致相鄰Window推估的心跳區(qū)間無法串連，產生片段的心跳區(qū)間。在此情 形下，可將原本推估的心跳區(qū)間加以保留，并開始延續(xù)新推估的心跳區(qū)間， 而在最后進行心率變異推估時，將各推估的心跳區(qū)間片段進行組合，形成一 段長時間的推估心跳區(qū)間，以減少誤差。 .
為進一步檢測本發(fā)明推估心率變異的方法的準確性，以PhysioNet提供 的正常人心跳區(qū)間數據庫為基礎，使用泊松(Poisson)分布函數，在不同的噪聲發(fā)生率之下產生噪聲，并加入正常人心跳區(qū)間數據中作為模擬測試數
據，再以本發(fā)明方法進行心率變異的推估來計算三十分鐘的SDNN。結果顯 示，從測試數據所推估的心率變異準確度可落在80% 120%的可接受范圍 中，證明本發(fā)明方法可有效推估心率變異。
在模擬測試中發(fā)現，不同的噪聲發(fā)生率會影響本發(fā)明方法的準確性，但 所推估的心率變異準確度仍落在可接受范圍中。而變換本發(fā)明方法中的參 數，如Window的長短Tw、 Window重疊時間長短T。veriap及票箱大小的參數 Bshift，也會影響本發(fā)明方法的準確性，但大致上都具有相當可靠的準確度，
例如當Tw二4000毫秒、T。ver!ap二1500毫秒及Bs礎6時，所推估的心率變異 有97%落在可接受范圍內，而在噪聲發(fā)生率提高時，T。ve^p的增加，也有助
于降低噪聲所造成的誤差。在一些實施例中，Tw優(yōu)選為2000 8000毫秒， 丁，~優(yōu)選為1000 3000毫秒。
此外，在投票階段，若計算兩相鄰票箱的票數仍無法決定具有最多票數 的票箱時，也可調整為計算相鄰三票箱的票數，來進一步利用本方法推估心 率變異。
綜上所述，本發(fā)明提出一種推估心率變異的方法，該方法可分為投票階 段及Window串連階段。在投票階段中，利用心率的規(guī)律性將噪聲的影響降 低來重建心跳區(qū)間，再通過Window串連階段進行心跳區(qū)間序列的連接，所 得的序列即可用于計算心率變異。此外，本發(fā)明方法僅需配合單導式心率測 量儀器來檢測心跳事件的信號，具有低成本及低電力需求的優(yōu)點，且使用者 配戴之后的行動較不受限制，不但可求得準確性相當高的心率變異，提供作 為人體健康指標的重要參考，更可應用于醫(yī)院的健康照護中心或是老人居家 照護。因此，本發(fā)明的推估心率變異的方法具有極高的實用性，實為一具有 產業(yè)價值的發(fā)明，依法提出申請。
本發(fā)明得由本領域普通技術人員任施匠思而為諸般修飾，然而皆不脫離 隨附權利要求所欲保護的范圍。
權利要求
1.一種推估心率變異的方法，包含下列步驟a、利用一心率測量儀器收集事件發(fā)生信號；b、在一取樣區(qū)間內進行心跳區(qū)間重建，該心跳區(qū)間重建包含步驟b1、計算任兩個事件的間隔時間；b2、將該間隔時間進行投票，分別投入代表不同心跳區(qū)間的票箱中；b3、找出得票數最高的票箱，并將投入該票箱的該間隔時間所代表的心跳區(qū)間進行事件串連；c、在再一取樣區(qū)間內同樣進行前述心跳區(qū)間重建，其中該再一取樣區(qū)間與該前一取樣區(qū)間具有重疊區(qū)間，且該再一取樣區(qū)間與該前一取樣區(qū)間可借由該重疊區(qū)間中的共同事件進行心跳區(qū)間串連；d、重復步驟c直到串連出預定的一段長時間的心跳區(qū)間序列；以及e、根據步驟d所得到的該心跳區(qū)間序列計算心率變異。
2. 如權利要求1所述的推估心率變異的方法，其中該心率測量儀器為一 模擬單導式心率測量儀器。
3. 如權利要求1所述的推估心率變異的方法，其中在步驟a中所收集到 的信號包含心跳事件及噪聲事件所產生的信號。
4. 如權利要求1所述的推估心率變異的方法，其中在步驟b2中僅針對 在合理心跳區(qū)間范圍內的間隔時間進行投票，不在合理心跳區(qū)間范圍內的間 隔時間則不進行投票。
5. 如權利要求4所述的推估心率變異的方法，其中該合理心跳區(qū)間范圍 為300 1200毫秒。
6. 如權利要求5所述的推估心率變異的方法，其中該票箱的區(qū)間大小定 義為2Bs^毫秒，而用來投票的票箱的心跳區(qū)間范圍將該合理心跳區(qū)間范圍 依據該區(qū)間大小區(qū)分為多個區(qū)間而得。
7. 如權利要求6所述的推估心率變異的方法，其中B^ft優(yōu)選為6。
8. 如權利要求1所述的推估心率變異的方法，其中在步驟b3中所找出 的得票數最高的票箱為票數相加后得票數最高的兩個相鄰票箱。
9. 如權利要求1所述的推估心率變異的方法，其中每一取樣區(qū)間的大小 為2000 8000毫秒。
10.如權利要求1所述的推估心率變異的方法，其中該重疊區(qū)間的大小為1000 3000毫秒。
全文摘要
本發(fā)明公開一種推估心率變異的方法，包含步驟a.利用一心率測量儀器收集事件發(fā)生信號；b.在一取樣區(qū)間內利用投票方法進行心跳區(qū)間重建；c.在再一取樣區(qū)間內同樣進行前述心跳區(qū)間重建，其中該再一取樣區(qū)間與該前一取樣區(qū)間具有重疊區(qū)間，且該再一取樣區(qū)間與該前一取樣區(qū)間可借由該重疊區(qū)間中的共同事件進行心跳區(qū)間串連；d.重復步驟c直到串連出預定的一段長時間的心跳區(qū)間序列；以及e.根據步驟d所得到的該心跳區(qū)間序列計算心率變異。本發(fā)明的推估心率變異的方法可配合單導式心率測量儀器進行心率測量，并利用多數決投票過程來濾除噪聲，及通過Window重疊的機制，可串連出一段長時間的推估心跳區(qū)間，進而計算出心率變異。
文檔編號A61B5/0452GK101589952SQ200810099950
公開日2009年12月2日 申請日期2008年5月29日 優(yōu)先權日2008年5月29日
發(fā)明者鄭仁亮 申請人:慈濟大學