Abstract-Human hjärtslag intervall är kända för att ha icke-linjär och icke-stationär dynamik. I detta dokument föreslår vi en modell av R-R intervalldynamik baserad på en icke-linjär VolterraWiener expansion inom en punkt processram. Inkluderande av andra ordningens icke-linjäriteter i hjärtslagmodellen gör det möjligt för oss att uppskatta momentan puls (HR) och pulsvariabilitet (HRV) index, liksom den dynamiska bispektrum karakteriserande högre ordning statistik av icke-stationära icke-gaussiska tidsserier. Den föreslagna punktprocessen sannolikhet hjärtslag intervall modell testades med syntetiska simuleringar och två experimentella hjärtslag intervall dataset. Resultat visar att vår modell är användbar för att karakterisera och följa den inneboende icke-linjäritet hjärtslag dynamik. Som en funktion, den fina temporal upplösningen gör att vi kan beräkna momentana icke-linjäritet index, vilket kringgår problemet ojämnt avstånd. Jämfört med andra icke-linjära modelleringsmetoder är punktprocessens sannolikhetsmodell användbar för att avslöja icke-linjära hjärtslagsdynamik vid en fin tidsskala och med endast kort durationsinspelningar. Index Terms-Adaptive filter, ungefärlig entropi (ApEn), pulsvariabilitet (HRV), icke-linjäritetstest, punktprocesser, skalningsexponent, Volterra serieexpansion.
Chen på al. REF använder Volterra-serien för att modellera det momentana medelvärdet av hjärtslagintervallet (R-R-intervallet) som extraheras med EKG.
Characterizing Nonlinear Heartbeat Dynamics Within a Point Process Framework
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}