季偉敏 唐士敏 何俊德 王學斌△ 祁章璇 尹 微△ 葛以山 羅顯元△*

（1 南京醫(yī)科大學附屬蘇州科技城醫(yī)院心血管內(nèi)科，江蘇 蘇州 215153；2 上海圖靈醫(yī)療科技有限公司研發(fā)部，上海 200241；3 上海理工大學 醫(yī)療器械與食品學院醫(yī)學影像處理實驗室，上海 200093）

急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）是冠狀動脈急性或持續(xù)性缺血缺氧引起的心肌壞死。心電圖作為心臟疾病的常規(guī)檢查，在診斷中有著重要的作用。由于對心電信號的獲取、處理和閱讀與醫(yī)師的個人能力高度相關(guān)，在臨床上有較大的局限性。當前對于心肌梗死患者的智能診斷的研究，主要是時頻分析法[1]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法及主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA），后者是在提取患者的心電數(shù)據(jù)參數(shù)PCA降維后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類，對于識別缺血心拍具有較高的敏感度和特異性[2]。Dasa等[3]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Cleveland數(shù)據(jù)庫、概率模型等多種算法相結(jié)合進行心臟疾病的自動診斷，最終的準確率達到89.01%。但心電采集方法較為復雜，且心肌梗死患者在未發(fā)病或前期癥狀較輕時難以診斷[4-5]，因此該方面的研究進展較為緩慢?；诖?，易力等[6]研究指出了心電動力學信號的數(shù)據(jù)特征分析及模式識別用于心肌缺血檢測的方法。但其研究還處于初期探索，不能有效運用于臨床篩查。因此，本文研究以確定學習理論為基礎(chǔ)取得心電動力學數(shù)據(jù)，基于混沌學理論計算李雅普諾夫指數(shù)特征值，挖掘出更加敏感的量化指標以檢測急性心肌梗死，以提供一種新的輔助方法。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2017年12月至2019年3月南京醫(yī)科大學附屬蘇州科技城醫(yī)院心血管內(nèi)科確診的急性心肌梗死患者30例為樣本研究對象，另選取同時期來院做健康體檢的健康人30例為對照。其中，急性心肌梗死患者中男性20例，女性10例；年齡27～75歲，平均年齡（51±24）歲；健康人中男21例，女9例，年齡23～73歲，平均年齡（48±25）歲。一般資料兩組患者差異不大（P＞0.05）。

1.2 采集心電數(shù)據(jù) 以南京醫(yī)科大學附屬蘇州科技城醫(yī)院的心電檢測設(shè)備開展相關(guān)數(shù)據(jù)的收集。設(shè)備為：飛利浦12通道心電圖機（Philips PageWriter TC10，共模抑制比≥89 dB，采樣率每導聯(lián)8 000點/秒）采集參與試驗的健康人和急性心肌梗死患者的心電圖數(shù)據(jù)，采集時間為12 s，采樣速率是1 kHz（A/D）。按照研究要求，先對收集的心電信號進行標記，然后進行濾波、降噪等技術(shù)預處理，從而得到符合動力學計算輸入要求的心電數(shù)據(jù)，為計算分析提供基礎(chǔ)。

1.3 心電動力學李雅普諾夫指數(shù)特征值的計算 ①提取心電動力學數(shù)據(jù)：本項目的研究選擇刻畫心臟復極過程電活動的ST-T段數(shù)據(jù)作為對象進行截取，并進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化得到心電向量數(shù)據(jù)ST-T環(huán)，再進行確定學習理論的計算提取心電動力學數(shù)據(jù)[7-8]。②計算心電動力學李雅普諾夫指數(shù)特征值。李雅普諾夫指數(shù)是一種觀測變量數(shù)據(jù)之間的差異程度的特性指標[9]，可用以呈現(xiàn)心電動力學數(shù)據(jù)的空間差異的變化趨勢。計算步驟：首先，對每一維度的心電動力學數(shù)據(jù)按時間順序求得各數(shù)據(jù)點一類指數(shù)變化率然后對所有數(shù)據(jù)點的指數(shù)變化率采整合成一個量化指標的表征：取出當前第k步的非負增長系數(shù)集記為把jD；然后計算當前系數(shù)記為；最后進行所有步驟的平均運算作為離散度的平均運算，記為這一維度的李雅普諾夫指數(shù)特征值，用于表示空間離散度系數(shù)，t=1，2，…T；綜合三個維度的空間離散度特征進行運算，得到最終的李雅普諾夫指數(shù)特征值。

1.4 統(tǒng)計學方法 本次研究使用SPSS21.0軟件對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，相關(guān)的計量數(shù)據(jù)采用（）的形式表示，分析方法采用獨立樣本的t檢驗，當P＜0.05時表示數(shù)據(jù)差異有顯著性。

2 結(jié)果

對健康人和AMI患者的李雅普諾夫特征值進行獨立樣本t檢驗后，兩組李雅普諾夫特征值的X維度分量、Z維度分量及總值差異有顯著性，P＜0.05。見表1。

表1 健康人和急性心肌梗死患者李雅普諾夫特征值統(tǒng)計學分析結(jié)果

3 討 論

本文根據(jù)確定學習理論取得心電信號動力學數(shù)據(jù)，利用混沌學理論[10]算法獲取數(shù)據(jù)的混沌特征值作為量化指標，即基于心電動力學李雅普諾夫指數(shù)的急性心肌梗死輔助篩查的研究方法。通過對30例健康人和30例急性心肌梗死患者兩種不同群體的統(tǒng)計學分析，顯示兩組李雅普諾夫特征值的X維度分量、Z維度分量及總值差異有顯著性（P＜0.05），結(jié)果表明心電動力學李雅普諾夫指數(shù)特征值對心電信號中蘊含的心臟疾病特征具有敏感的表征能力。同時在不同分量上也表現(xiàn)出較大的差異性，說明在臨床上有潛在的應用價值。無論是常規(guī)和動態(tài)心電圖在針對不同類型心血管疾病時都會存在誤診漏診現(xiàn)象，或者無法判斷的情況[11-12]，而同源于心電信號的心電動力學李雅普諾夫指數(shù)特征值作為一種新的觀察視角可給予有效的補充。由于研究時間和資源限制，在取樣的人群、性別及數(shù)量方面不夠豐富。隨著計算機應用和大數(shù)據(jù)工具的普及，如能采集更豐富的數(shù)據(jù)進行更多研究，必將推動心臟疾病的臨床輔助篩查進程。