心电三维RR间期散点图的构建及其与临床疾病的关联

温川雪，毕志升，李洪锋

心电RR间期散点图在心脏及心血管系统的病变诊断中起到无可比拟的作用，特别是三维RR间期散点图，能更直观、清晰地反应各种心血管疾病。但目前，动态心电图系统并不提供此应用，对分析三维RR间期散点图的文献很少[1]。作者在二维RR间期散点图的基础上，进一步分析三维RR间期散点图，试图找到与临床疾病之间的关联。

1 资料与方法

1.1 数据来源

美国国家卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）的PhysionBank数据库包含全世界各国不同研究机构的40多个子库。它以心电图（ECG）信号为主，涉及健康人和患者的心肺活动等多参数生物信号。

本文使用了PhysioBank网站中的五个数据库，包括：心律失常抑制实验RR间期子研究数据库（The CAST RR Interval Sub-Study Database）、正常窦性心律RR间期数据库（Normal Sinus Rhythm RR Interval Database）、慢性心力衰竭RR间期数据库（Congestive Heart Failure RR Interval Database）、心房颤动（房颤）长时间记录RR间期数据库（The Long-Term AF Database）、心脏性猝死Holter数据库（Sudden Cardiac Death Holter Database）。每个数据库选取20～30例数据进行绘图分析，采样频率均为128 Hz，均含65 536个RR间期数据。

1.2 开发及运行平台

本文通过Matlab R2010a平台编写程序代码，分别画出其二维RR间期散点图和三维RR间期散点图。

1.3 程序实现方法

在二维散点图的基础上，增加第三个RR间期，代表z轴，形成三维坐标系，即以第n、n+1和n+2个RR间期分别作为三维坐标系中的x轴、y轴和z轴坐标。程序实现时候可以把全部数据分成三组，第一组为从1到n-2的数据，作为x轴坐标；第二组为从2到n-1的数据，作为y轴坐标；第三组为从3到n的数据，作为z轴坐标，通过Matlab提供的plot3函数，分别将三组点集作为三维坐标逐次画上。

利用Kmeans聚类算法，对三维RR间期散点图进行分类，并对不同的类别用不同的颜色描绘[2]。……