Missing RRI Interpolation Algorithm based on Locally Weighted Partial Least Squares for Precise Heart Rate Variability Analysis

doi:10.3390/s18113870

.2018年11月10日；18(11):3870.

doi:10.3390/s18113870。

基于局部加权偏最小二乘的精确心率变异性分析缺失RRI插值算法

Kamata惠介¹, 藤原光一Takafumi Kinoshita^2 三 2, 马纳布·卡诺⁴

附属机构

¹日本京都615-8085京都大学系统科学系。kei.kyoto.be.amb@gmail.com。
²日本京都615-8085京都大学系统科学系。fujiwara.koichi@material.nagoya-u.ac.jp。
^三日本名古屋464-8601名古屋大学材料工艺工程系。fujiwara.koichi@material.nagoya-u.ac.jp。
⁴日本京都615-8085京都大学系统科学系。manabu@human.sys.i.kyoto-u.ac.jp。

PMID： 30423835
预防性维修识别码： PMC6263608型
DOI（操作界面）： 10.3390/s18113870

基于局部加权偏最小二乘的精确心率变异性分析缺失RRI插值算法

Keisuke Kamata公司等人。传感器（巴塞尔）. 2018.

.2018年11月10日；18(11):3870.

doi:10.3390/s18113870。

作者

Keisuke Kamata公司¹, 藤原光一Takafumi Kinoshita^2 三 2, 马纳布卡诺⁴

附属机构

¹日本京都615-8085京都大学系统科学系。kei.kyoto.be.amb@gmail.com。
²日本京都615-8085京都大学系统科学系。fujiwara.koichi@material.nagoya-u.ac.jp。
^三名古屋大学材料工艺工程系，日本名古屋464-8601。fujiwara.koichi@material.nagoya-u.ac.jp。
⁴日本京都615-8085京都大学系统科学系。manabu@human.sys.i.kyoto-u.ac.jp。

PMID： 30423835
预防性维修识别码： PMC6263608型
DOI（操作界面）： 10.3390/s18113870

摘要

心电图（ECG）中的R-R间期（RRI）波动称为心率变异性（HRV），它反映了自主神经系统（ANS）的活动，并已用于各种健康监测服务。准确的R波检测对基于HRV的健康监测服务的成功至关重要；然而，心电图伪影往往会导致R波丢失，从而降低HRV分析的准确性。本文提出了一种新的基于实时（JIT）建模的缺失RRI插值技术。在JIT建模框架中，通过根据与查询的距离对存储在数据库中的样本进行加权来构建局部回归模型，并且仅当请求估计时才估计输出。该方法只在检测到RRI检测错误时建立局部模型并估计丢失的RRI。采用局部加权偏最小二乘法（LWPLS）建立局部模型。该方法被称为基于LWPLS的RRI插值（LWPLS-RI）。通过将所提出的LWPLS-RI应用于具有人工缺失RRI的RRI数据，对其性能进行了评估。我们使用MIT-BIH正常窦性心律数据库构建标称RRI数据集。人为引入了缺失的RRI，并用所提出的LWPLS-RI进行插值。此外，将用过去RRI数据的平均值替代缺失RRI的MEAN方法与传统方法进行了比较。结果表明，与mean相比，LWPLS-RI将RRI的均方根误差（RMSE）提高了约70%。此外，该方法实现了HRV的精确分析。该方法将有助于实现基于HRV的精确健康监测服务。

关键词：实时建模；R波检测；心率变异性分析；局部加权偏最小二乘法。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

数字

图2
缺失的RRI数据及其对HRV特征的影响：(一)RRI、(b条)RMSSD、(**c（c）**)NN50，和(d日)当R检测错误发生时，HRV特征波动很大。

图4
从缺失的RRI中提取的HRV特征：(一)NN50(b条)RMSSD、(**c（c）**)高频，和(d日)LF/HF。由于RRI的频繁缺失，HRV特征存在较大误差

图5
RRI的RMSE由MEAN、ED、PLS和LWPLS插值，当 $α = 0.3 %$ (左边), 0.5% (中心)和1%(**正确的**)当使用全部18条验证数据重复30次模拟时。所提出的LWPLS-RI实现了最佳插值性能。

图6
HRV特征的RMSE来自由MEAN、ED、PLS和LWPLS插值的RRI，当 $α = 0.3 %$ 附录A中解释了这八个HRV特征。通过使用全部十八个片段重复30次的模拟，计算了四种方法的RMSE。所提出的LWPLS-RI实现了最佳的HRV分析性能。

图7
HRV特征的RMSE来自由MEAN、ED、PLS和LWPLS插值的RRI，当 $α = 0.5 %$ 附录A中解释了这八个HRV特征。通过使用全部十八个片段重复30次的模拟，计算了四种方法的RMSE。所提出的LWPLS-RI实现了最佳的HRV分析性能。

图8
HRV特征的RMSE来自由MEAN、ED、PLS和LWPLS插值的RRI，当 $α = 1 %$ 附录A中解释了这八个HRV特征。通过使用全部十八个片段重复30次的模拟，计算了四种方法的RMSE。所提出的LWPLS-RI实现了最佳的HRV分析性能。

图9
当 $α = 0.5 %$ 。尽管除受试者6外，几乎所有受试者的RMSE均小于20，但受试者7的RMSE大于40。

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