Phase Space Analysis of Cardiac Spectra

要約

心臓病は、現代の先進社会における死亡の主な原因の 1 つであり、公衆衛生システムに高額な費用がかかる原因となっています。
したがって、心臓診断を改善するための分析方法を開発することが重要です。
心臓の電気活動は、最初に一連の非線形微分方程式を使用してモデル化されました。
後者では、決定論的な力学に由来する心臓スペクトルの変動が調査されます。
正常な人間の心臓のパワー スペクトルを分析すると、フラクタルのような構造を持つヒス-プルキンエ ネットワークが示されます。
位相空間軌跡は心電図の時系列グラフから抽出されます。
フラクタル次元 D の値が低いほど、ダイナミクスがより一貫していることを示します。
システムがカオスまたはストレンジ アトラクターになるときに D が 2 より大きい非整数値を持つ場合。
最近、マルチチャネルの生理学的信号に適用できる高速かつ堅牢な方法の開発が報告されました。
この原稿は、心臓病の診断のために ECG 信号と組み合わせた補助位相空間法を導入するために、正常および異常な人間の心臓から生成された 2 つの異なる ECG システムを調査します。
ここで、各個人のデータには、それぞれ V_4 と修正誘導 III (MLIII) に基づく 2 つの信号が含まれています。
位相空間上に構築された軌跡に対してフラクタル解析法を適用し、ボックスカウンティング法によりフラクタル次元 D を求めます。
MLIII 信号は最初の信号 (V_4) よりも大きな D 値を持ち、よりランダム性が高く、より多くの情報を予測していることが観察されます。
D の最低値 (1.708) は正常な心臓の完全な振動を示し、D の最高値 (1.863) は異常な心臓のランダム性を示します。
私たちの重要な発見は、位相空間画像が ECG スペクトルからのピーク高さの分布を示し、ECG と組み合わせた心臓の活動についての貴重な情報を提供するということです。

要約(オリジナル)

Cardiac diseases are one of the main reasons of mortality in modern, industrialized societies, and they cause high expenses in public health systems. Therefore, it is important to develop analytical methods to improve cardiac diagnostics. Electric activity of heart was first modeled by using a set of nonlinear differential equations. Latter, variations of cardiac spectra originated from deterministic dynamics are investigated. Analyzing the power spectra of a normal human heart presents His-Purkinje network, possessing a fractal like structure. Phase space trajectories are extracted from the time series graph of ECG. Lower values of fractal dimension, D indicate dynamics that are more coherent. If D has non-integer values greater than two when the system becomes chaotic or strange attractor. Recently, the development of a fast and robust method, which can be applied to multichannel physiologic signals, was reported. This manuscript investigates two different ECG systems produced from normal and abnormal human hearts to introduce an auxiliary phase space method in conjunction with ECG signals for diagnoses of heart diseases. Here, the data for each person includes two signals based on V_4 and modified lead III (MLIII) respectively. Fractal analysis method is employed on the trajectories constructed in phase space, from which the fractal dimension D is obtained using the box counting method. It is observed that, MLIII signals have larger D values than the first signals (V_4), predicting more randomness yet more information. The lowest value of D (1.708) indicates the perfect oscillation of the normal heart and the highest value of D (1.863) presents the randomness of the abnormal heart. Our significant finding is that the phase space picture presents the distribution of the peak heights from the ECG spectra, giving valuable information about heart activities in conjunction with ECG.

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