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摘要目的：<br>　　连续动态生理信号是指连续记录的生理波形和生命体征数据，如心电、呼吸、血氧和血压波形以及心率、血压、呼吸率、血氧饱和度等生命体征参数，其中蕴含着丰富的人体生理/病理信息。本课题的研究目的是在医疗环境下采集大样本连续动态生理数据，并探索挖掘连续动态生理数据所隐含的生理/病理信息。<br>　　方法：<br>　　本课题使用穿戴式生理参数监测系统（SensEcho随行生理监护系统）在临床真实应用环境下收集连续动态生理数据，探索连续动态生理信号的采集-存储-分析利用流程，建立融合临床数据和连续生理数据的大样本数据集。在此数据集上，重点研究24小时动态心电信号处理和心率时间序列分析技术，并结合临床感兴趣的研究问题，对连续生理数据所隐含的特征信息进行挖掘和分析。<br>　　结果：<br>　　1.制定了一套临床上可以操作实施的连续动态生理信号采集、存储、分析利用的流程，包括了连续生理数据实时和离线存储、临床信息的收集和存储、多源异构数据的融合。截止到2019年3月（最后一次统计），已经收集储存487人、948人次的连续生理信号数据，每名患者匹配有异常事件记录、吸氧记录、血管内皮功能记录、临床检查记录等。<br>　　2.在连续心电信号的预处理方面，基于改进EP-Limited算法发展出一个心电信号质量评估算法，可以有效地筛选出连续心电信号中质量较好的数据段；在心率时间序列特征提取方面，验证了Python版心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）算法的准确性，并结合阈值识别策略和标准差识别策略发展出一个正常RR间期的提取方法，在此基础上，计算了HRV时频域指标、多尺度熵以及庞加莱图等。<br>　　3.对高压氧患者的连续生理数据进行了初步的分析和探索，分别研究了高压氧吸氧治疗对HRV指标的影响和糖尿病对冠心病患者HRV指标的影响。最终发现患者在高压氧治疗过程中心率以及HRV指标的变化规律与治疗前后有所不同，而患者治疗后与治疗前相比HRV指标并无显著性变化，即单次高压氧吸氧治疗对心率及HRV相关指标具有短暂的影响。糖尿病对冠心病患者HRV指标影响的研究发现：冠心病患者的血糖情况与部分HRV指标具有显著的相关性，意味着HRV指标有潜力作为评估冠心病患者血糖情况的良好指标。<br>　　结论：<br>　　本课题建立了来自真实临床应用环境的连续生理参数数据库，并整合了多源临床数据，探索建立了连续动态生理数据采集-存储-分析利用的流程。对于长程记录的心电信号，发展了信号质量评价算法和异常值处理算法，结合高压氧科室应用，对吸氧过程HRV参数变化和糖尿病对冠心病患者HRV参数影响两个方面做了挖掘分析，初步证明HRV频域相关指标在吸氧过程中会发生显著性改变，冠心病患者的血糖情况与RMSSD、pNN50、VLF、LF、HF等HRV指标具有显著的相关性。后续研究将进一步扩大样本量，控制混杂因素，进一步验证研究结果。