基于互信息和自相关函数的睡眠期间心率变异性研究

目的：研究互信息和自相关函数在睡眠各阶段心率变异性（heart rate variability,HRV）分析中的应用。方法：采用网络公开数据库SleepHeart Rateand Stroke VolumeDataBarhk,将RR序列分为30S一段,并以每30S数据为中心截取5minRR序列作为待分析对象。提取5minRR序列的互信息特征BDM、PDM和自相关函数特征BDC、PDC,然后用统计方法分析各特征在觉醒瓜EM／浅睡／深睡四种睡眠状态下的差异。结果：浅睡和深睡期间,BDM、PDM显著高于觉醒和REM睡眠（P〈0．001）。而BDC显著低于觉醒和REM睡眠（P〈0．001）,PDC无显著差异（P〉0．05）。结论：①BDM、PDM和BDC从不同角度反映了不同睡眠阶段下RR序列的特征,它们或许与HRV不同的调节机制有关。@BDM、PDM和BDC可作为辅助HRV睡眠分期的新指标。