生医讯号处理心电图瞬时频谱和形态学分析.ppt

A patient with recurrent tachyarrhythmic episodes. These episodes appear in the raw tracing as dense regions, corresponding to an increased number of heart beats during these periods owing to faster heart rate Raw ECG tracing, symbolic signal and entropy taken over 30 second windows for a patient with atrial fibrillation. As in Figure 5, atrial fibrillation in the raw tracings corresponds to the dense regions 壓力波速與血管硬度 C： 血壓波行走的速度 (m/sec) ρ：血液的密度 (kg/m3) h：動脈壁厚度 (m) D：動脈直徑 (m) 如何計算動脈硬度 E 同步局部微調 Foot - to - foot 部分受測者的 E（動脈硬度）隨著血壓越高而增加。 導致當血壓力增大時，動脈壓力波速明顯增快，因此 PTT 與 壓力大小成反比。 One-Point PWV 檢測技巧 Pulsed Doppler 單點壓力波速改良方法 二維軸對稱管流 血壓與血流的關係 NonInvasive BP monitering 藍色：A-Line測得 ABP的收縮壓 紅色：理論估算之收縮壓 Less than ? of data can be correlated where the pressure changing is slow. The methodology should be combined with measured arterial mechanics. norepinephrine 生醫訊號處理心電圖瞬時頻譜 與 形態學分析 報告：包舜華 2007/10/17 簡報大綱 PART ONE ECG： 時頻分析 / 瞬時頻譜 / 型態分析 PART TWO PWV 與 ABP之間的生物力學關係 什麼是頻譜分析？ 光譜 什麼是頻譜分析？ 傅立葉轉換 （FT） 加入窗戶（window）的傅立葉轉換 HHT 傅立葉轉換 – 正交性質 1 Sin(t) x Sin(t) Sin(t) x Sin(2 t) Sin(t) x Sin(3 t) 傅立葉轉換 – 正交性質 2 Sin(2 t) x Sin( t) Sin(2 t) x Sin(2 t) Sin(2 t) x Sin(3 t) 傅立葉轉換 – 正交性質 3 Sin( t) x Cos( t) Sin( t) x Cos(2 t) Sin( t) x Cos(3 t) 傅立葉轉換 範 例 = -3.04 x π = -1.59 x π 5 個 sin 與 cos 所組成 10 個 sin 與 cos 所組成 20 個 sin 與 cos 所組成 傅立葉分析 的物理意義 振盪 3~4 次的正弦波能量最多. 其次為振盪 7~8 次的正弦波與餘弦波. 加入窗戶（window）的傅立葉轉換 可獲得 120sec 時刻的頻譜(不過時間解析度很差). 現在 120sec 時刻的時間解析度提高了(不過頻譜解析度卻很差). 測不準原理 ! 通常window不會使用方波, 會使用 高斯分佈 加入window 的傅立葉轉換 × × ＝ ＝ 結 論 傅立葉轉換是假設所有函數都是正弦(sin)與餘弦(cos)為基底的組合函數。 小波轉換是假設所有函數都是由特定基底的組合函數，而且改良傅立葉轉換對於時間與頻譜的解析度。理論上很好，但是特定基底怎麼找好呢？ 問題：既然都由線性的基底組成，那函數也都是線性的，如何描述非線性的系統呢？ Hilbert-Huang Transform (HHT) Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 Step 6 Final RRI 的 HHT (1) 將 RRI 進行 Resample (2) HHT 分解 (3) 計算每一個模態的頻譜 (4) 統計頻譜 使用 HHT的優點 如果 紅色區域的 FFT 頻譜要正確: (1)我們必需假設分析的資料是週期的。 (2)資料室等間距的。 ECG 的 morphology Combining ECG Metrics：Arrhythmia (with beat-to-be