心電三維RR間期散點圖的構建及其與臨床疾病的關聯(lián)

溫川雪，畢志升，李洪鋒

心電RR間期散點圖在心臟及心血管系統(tǒng)的病變診斷中起到無可比擬的作用，特別是三維RR間期散點圖，能更直觀、清晰地反應各種心血管疾病。但目前，動態(tài)心電圖系統(tǒng)并不提供此應用，對分析三維RR間期散點圖的文獻很少[1]。作者在二維RR間期散點圖的基礎上，進一步分析三維RR間期散點圖，試圖找到與臨床疾病之間的關聯(lián)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

美國國家衛(wèi)生研究院（National Institutes of Health，NIH）的PhysionBank數(shù)據(jù)庫包含全世界各國不同研究機構的40多個子庫。它以心電圖（ECG）信號為主，涉及健康人和患者的心肺活動等多參數(shù)生物信號。

本文使用了PhysioBank網站中的五個數(shù)據(jù)庫，包括：心律失常抑制實驗RR間期子研究數(shù)據(jù)庫（The CAST RR Interval Sub-Study Database）、正常竇性心律RR間期數(shù)據(jù)庫（Normal Sinus Rhythm RR Interval Database）、慢性心力衰竭RR間期數(shù)據(jù)庫（Congestive Heart Failure RR Interval Database）、心房顫動（房顫）長時間記錄RR間期數(shù)據(jù)庫（The Long-Term AF Database）、心臟性猝死Holter數(shù)據(jù)庫（Sudden Cardiac Death Holter Database）。每個數(shù)據(jù)庫選取20～30例數(shù)據(jù)進行繪圖分析，采樣頻率均為128 Hz，均含65 536個RR間期數(shù)據(jù)。

1.2 開發(fā)及運行平臺

本文通過Matlab R2010a平臺編寫程序代碼，分別畫出其二維RR間期散點圖和三維RR間期散點圖。

1.3 程序實現(xiàn)方法

在二維散點圖的基礎上，增加第三個RR間期，代表z軸，形成三維坐標系，即以第n、n+1和n+2個RR間期分別作為三維坐標系中的x軸、y軸和z軸坐標。程序實現(xiàn)時候可以把全部數(shù)據(jù)分成三組，第一組為從1到n-2的數(shù)據(jù)，作為x軸坐標；第二組為從2到n-1的數(shù)據(jù)，作為y軸坐標；第三組為從3到n的數(shù)據(jù)，作為z軸坐標，通過Matlab提供的plot3函數(shù)，分別將三組點集作為三維坐標逐次畫上。

利用Kmeans聚類算法，對三維RR間期散點圖進行分類，并對不同的類別用不同的顏色描繪[2]。由于三維RR間期散點圖的點是沿不同角度的射線分布，形成分支，因此Kmeans聚類算法的距離參數(shù)選擇余弦距離[3]。

1.4 繪制和分析三維RR間期散點圖方法

本節(jié)將描述5個數(shù)據(jù)庫的三維RR間期散點圖。實驗首先給出正常竇性心率的三維RR間期散點圖，從3個不同角度觀察并分析散點圖的特征。然后分別給出心律失常、心房顫動、心臟性猝死病例的三維RR間期散點圖并與正常竇性心率的三維RR間期散點圖進行對比。對于慢性心力衰竭病例，根據(jù)其與心律失常的復合情況分成3組討論：單純性心力衰竭、心力衰竭伴有心室早發(fā)性收縮、心力衰竭伴有房顫。實驗表明，每種數(shù)據(jù)庫的三維RR散點圖具有各自的特征。

2 結果

2.1 正常竇性心律的三維RR間期散點圖（圖1）

圖1是來自正常竇性心律RR間期數(shù)據(jù)庫的一例健康人的正常竇性心律，男，35歲。其中，圖1A仰角33°，方位角11°（即x軸平行于觀察者，繞z軸逆時針旋轉33°，觀察者在XOY平面上方11°）；圖1B仰角0°，方位角90°（即投影到XOY平面）；圖 1C 仰角 135°，方位 45°，即從點（1.5，1.5，1.5）向點（0，0，0）沿體對角線方向觀察。可見，正常竇性心律只有一個穩(wěn)定的心率源，20例散點圖均呈現(xiàn)單一分布，圖形呈彗星或棒狀。

圖1 正常竇性心律的三維RR間期散點圖

2.2 心律失常的三維RR間期散點圖（圖2）

圖2是其中一例心律失常的三維RR間期散點圖，來自心律失常抑制實驗RR間期子研究數(shù)據(jù)庫，患者女，60歲。其中，圖2A、2B、2C的觀察角度與圖1相同，圖2D在圖2A的基礎上同時畫出正常竇性心律散點圖，用黑色點表示。從該數(shù)據(jù)庫隨機選取20例患者數(shù)據(jù)進行繪圖，均呈現(xiàn)多分布，即多個吸引子，與圖2相似。表征心律失常有多個心率源，作者根據(jù)其吸引子的不同，使用Kmeans聚類算法，把所有點分成多個類，用不同顏色描繪。在20例患者中，8例的散點圖收斂成3類，10例的散點圖收斂成4類，2例收斂成5類。

2.3 心房顫動的三維RR間期散點圖（圖3）

圖3是來自長時間房顫數(shù)據(jù)庫的病例，監(jiān)測總時長24 h，其中房顫總時長為51 h 37 s。根據(jù)點集角度的偏差，被分為4類。圖3A、3B、3C的觀察角度與圖1相同，圖3D在圖3A的基礎上同時畫出正常竇性心律散點圖，用黑色點表示。從圖3D可見，紅色類與正常竇性心律重疊較多。從該數(shù)據(jù)庫選取20例患者數(shù)據(jù)進行繪圖。各例數(shù)據(jù)的房顫持續(xù)時間從1 h到24 h不等，可收斂成4～6類不等。各個類呈在靠近原點的方向上匯聚，每個類聚集程度不高，波動范圍較大，使圖形看起來比較散亂、“臃腫”，與圖3相似。所有散點圖中，8例的點集收斂成4類，9例收斂成5類，3例收斂成6類。

圖2 心律失常的三維RR間期散點圖

圖3 心房顫動的三維RR間期散點圖

2.4 心臟性猝死的三維RR間期散點圖（圖4）

圖4數(shù)據(jù)來自心臟性猝死holter數(shù)據(jù)庫，患者信息不詳，點集被分為4類，其他類繞著綠色類對稱分布。圖4A、4B、4C的觀察角度與圖1相同，圖4D在圖4A的基礎上同時畫出正常竇性心律散點圖，用黑色點表示。與正常竇性心律重疊被的部分主要是位于頂部和尾柄部。從該數(shù)據(jù)庫隨機選取20例患者數(shù)據(jù)進行繪圖，發(fā)現(xiàn)收斂成4～7類不等，與圖4散點圖相似。相對于其他病例，每個類的密集度不高，較松散，收斂程度較差，可見心率不穩(wěn)定。

圖4 心臟性猝死的三維RR間期散點圖

2.5 慢性心力衰竭三維RR間期散點圖（圖5）

從慢性心力衰竭數(shù)據(jù)庫選取30例患者數(shù)據(jù)，考慮到心臟疾病的復雜性[4，5]，現(xiàn)把心力衰竭的數(shù)據(jù)分成A、B、C三組，每組含10個病例，觀察時長均為24 h。A組：心力衰竭Ⅱ～Ⅲ級，監(jiān)測時間范圍內沒有伴隨明顯的心律失常。B組：心力衰竭Ⅲ～Ⅳ級，監(jiān)測時間范圍內，心室早發(fā)性收縮占總時長約20%～25%，其余時長心律正常。C組：心力衰竭Ⅲ～Ⅳ級，監(jiān)測范圍內出現(xiàn)不同程度的房顫。

圖5A、5B和5C為A組一例心力衰竭Ⅱ～Ⅲ級患者的三維RR間期散點圖，患者41歲，男性。A組的10個病例呈現(xiàn)的三維RR散點圖，與圖5A、5B和5C高度相似，表現(xiàn)為與正常心律分布相似，均存在少量遠離“棒狀”的散點，散點分布根據(jù)個體有差異，沒有統(tǒng)一規(guī)律。投影到二維平面，中心呈“細棒型”。

圖5D、5E和5F來自B組一例心力衰竭Ⅲ～Ⅳ級的患者，61歲，男性，24 h監(jiān)測結果中，其心室性早發(fā)收縮心律占總時長的20.5%。B組的10個心力衰竭病例均伴隨心室早發(fā)性收縮，其三維RR間期散點圖均呈現(xiàn)多分布。在Kmeans聚類算法下，7例的散點圖收斂成5類，其余3例收斂成4類。散點明顯集中在“棒狀”下方，分布范圍較正常心率窄，與圖5D、5E和5F相似。

圖5G、5H和5I來自C組一例心力衰竭Ⅲ～Ⅳ級的患者，男性，24 h監(jiān)測結果中，其房顫總時長為15 h 54 min。C組的10個心力衰竭伴有房顫的病例中，房顫有陣發(fā)性和持續(xù)性，時長從2 min到16 h不等。其圖形與單純的房顫圖形相似。表現(xiàn)為各類波動范圍較大，收斂程度較差，可聚類成4～5類。房顫時長與收斂程度直接相關，房顫時長越長，各類的聚集性越差。

圖5 慢性心力衰竭三維RR間期散點圖

3 討論

本實驗中每個樣本的數(shù)據(jù)有65 536個RR間期，數(shù)據(jù)量足夠讓散點圖呈現(xiàn)終極、穩(wěn)定和吸引的特性[6]。當樣本心率有多個不同心率起源活動時，其吸引子不同，散點會聚集成3～7類不等，與正常心律重疊位置有各自特征。其中心房顫動和心臟性猝死每類較松散。心力衰竭的散點圖受其復合心律影響較大。

現(xiàn)有的商業(yè)系統(tǒng)能直接導出二維散點圖，但當出現(xiàn)復雜心律異常時，多個心率源的散點互相重疊、干擾，造成信息丟失，不利于挖掘各種病例的散點特征[7]。如圖6A、6B散點都集中分布在對角線上部，差異不明顯，不能體現(xiàn)出散點圖與某種疾病的關聯(lián)性。對于一些心率源較復雜的重癥病例，二維散點圖沒有明顯規(guī)律，失去了臨床輔助診斷意義。

圖6 二維RR間期散點圖

本文通過Matlab平臺繪制三維立體RR間期散點圖，可以選擇不同觀察角度， 多角度對比各病例的特點，清晰地查看二維散點圖重疊的部分。本文分別畫出正常竇性心律、慢性心力衰竭、心房顫動、心律失常，心臟性猝死病例的三維RR間期散點圖，并通過Kmeans算法將點分成幾個類別。對這4個病例的散點圖進行描述，與正常竇性心律進行對比和總結，結果顯示這幾個不同病例的圖形分布有明顯的差異，都聚集成多個子類。

三維RR間期散點圖具有豐富的參數(shù)待挖掘，比如各個聚類的吸引子的位置，吸引子與疾病的嚴重程度的關系，各吸引子之間的位置關系等或將隱藏著更多的信息。

參考文獻

[1] 胡敏, 江成璠, 王素霞, 等. 心電三維RR間期散點圖的構建及識別[J]. 中國心臟起搏與心電生理雜志, 2016, 30(5): 455-457. DOI:10. 13333/j. cnki. cjcpe. 2016. 05. 022.

[2] Todd CS, Toth TM, Busa-Fekete R. Graph Clus, a MATLAB program for cluster analysis using graph theory[J]. Computers & Geosciences,2009, 35(6): 1205-1213. DOI: 10. 1016/j. cageo. 2008. 05. 007.

[3] 宋麗紅. K-均值聚類的Matlab仿真設計[J]. 實驗技術與管理,2010, 27(10): 101-103. DOI: 10. 16791/j. cnki. sjg. 2010. 10. 030.

[4] 張劍, 李浩, 林立. 頑固性心力衰竭一例[J]. 中國循環(huán)雜志, 2017,32(2): 189.

[5] 趙璐露, 蒲里津, 趙玲, 等. 頻率適應性房室延遲單左心室起搏治療慢性心力衰竭[J]. 中國循環(huán)雜志, 2017, 32(2): 156-160. DOI: 10.3969/j. issn. 1000-3614. 2017. 02. 011.

[6] 李方潔, 向晉濤．心電散點圖[M]．北京: 人民衛(wèi)生出版社, 2014.131-153.

[7] 徐金義, 邱妍妍, 陳瓊, 等. RR-Lorenz心電散點圖回顧分析竇性心律伴長RR間期的研究[J]. 中國循環(huán)雜志, 2014, 29(7): 529-531.DOI: 10. 3969/j. issn. 1000-3614. 2014. 07. 013.