[논문 리뷰] The human ECG - nonlinear deterministic versus stochastic aspects

Hölger Kantz, Thomas Schreiber|arXiv (Cornell University)|1998. 06. 29.

Chaos control and synchronization참고 문헌 18인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 인간의 심전도 신호에서 변동성을 설명하는 데 있어 비선형 결정론적 동역학(혼돈)이 아니라 확률적 과정이 더 적합한지 조사한다. 심박 간격과 전체 심전도 기록에 대한 비선형 시계열 분석을 통해 저자들은 건강한 개인에서 단기적인 RR 간격 변동성은 결정론적 혼돈으로 설명되기 어렵다는 결론을 내리지만, 고밀도로 촬영된 심전도에서는 결정론적 특성을 보이며, 이는 비선형 동역학적 방법을 통해 새로운 통찰을 제공할 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

We discuss aspects of randomness and of determinism in electrocardiographic signals. In particular, we take a critical look at attempts to apply methods of nonlinear time series analysis derived from the theory of deterministic dynamical systems. We will argue that deterministic chaos is not a likely explanation for the short time variablity of the inter-beat interval times, except for certain pathologies. Conversely, densely sampled full ECG recordings possess properties typical of deterministic signals. In the latter case, methods of deterministic nonlinear time series analysis can yield new insights.

연구 동기 및 목표

• 비선형 결정론적 동역학, 특히 결정론적 혼돈이 심박수(즉, RR 간격)의 단기적 변동성을 설명할 수 있는지 평가하기 위해.
• 동역학계 이론에서 유래한 비선형 시계열 분석 기법이 심전도 데이터에 대해 타당하고 적용 가능한지 평가하기 위해.
• 특히 고해상도 심전도에서, 확률적 요소와 결정론적 요소를 구분하기 위해.
• 비선형 결정론적 모델링이 심전도 신호에서 의미 있는 생리학적 통찰을 제공할 수 있는 조건을 규명하기 위해.
• 이전에 심전도 시계열에서 혼돈 동역학을 주장한 바를 비판적으로 검토하고, 그 방법론적 기초를 평가하기 위해.

제안 방법

• RR 간격 시계열에 비선형 시계열 분석 기법, 예를 들어 상관차원과 리아프노프 지수 추정을 적용하기 위해.
• 심박 간격 데이터에서 결정론적 혼돈과 확률적 과정을 구분하기 위해 서로서티 데이터 테스트를 사용하기 위해.
• 비선형 역학 도구를 사용하여 결정론적 신호 특성을 탐지하기 위해 밀도 높은 전체 심전도 기록을 분석하기 위해.
• 실제 심전도 데이터를 무작위화하거나 단위 시프트된 서로서티 데이터와 비교하여 결정론적 구조가 존재하는지 테스트하기 위해.
• 임bedding 기법과 애트랙터 재구성 기법을 사용하여 저차원 결정론적 동역학의 존재 여부를 평가하기 위해.
• 잡음 구조와 시간 상관성 등의 신호 특성을 평가하여 확률적 행동와 결정론적 행동를 구분하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 건강한 개인의 단기적 RR 간격 변동성은 결정론적 혼돈으로 설명되는 것이 바람직한가, 아니면 확률적 과정이 더 적합한가?
• RQ2 전체 고해상도 심전도 기록이 어느 정도의 결정론적 신호 특성을 보이는가?
• RQ3 표준 비선형 시계열 분석 기법이 심전도 데이터에서 결정론적 동역학을 신뢰성 있게 탐지할 수 있는가?
• RQ4 서로서티 데이터 테스트는 심전도 신호에서 결정론적 혼돈과 확률적 잡음을 어느 정도 잘 구분하는가?
• RQ5 비선형 결정론적 모델링이 통상적인 확률적 모델보다 더 많은 생리학적 통찰을 제공할 수 있는 조건은 무엇인가?

주요 결과

• 서로서티 데이터 테스트와 저차원 결정론적 구조의 부재로 인해 건강한 개인의 단기적 RR 간격 변동성은 결정론적 혼돈으로 설명되기 어렵다.
• 고밀도로 촬영된 전체 심전도 기록은 결정론적 신호의 특성을 보이며, 저차원 결정론적 동역학의 존재를 시사한다.
• 상관차원과 리아프노프 지수 추정과 같은 비선형 시계열 분석 기법은 고해상도 심전도 데이터에서 결정론적 성분을 성공적으로 탐지할 수 있다.
• 전체 심전도에 비선형 역학적 방법을 적용하면, 기존의 확률적 모델링으로는 접근할 수 없는 새로운 생리학적 통찰을 얻을 수 있다.
• 이전에 심전도 신호에서 혼돈을 주장한 연구들은 종종 충분한 방법론적 엄밀함을 갖추지 못했으며, 특히 결정론적 요소와 확률적 요소를 구분하는 데 문제가 있었다.
• 본 연구는 서로서티 데이터 분석의 강력한 증거 없이 비선형 동역학을 RR 간격 데이터에 과도하게 해석하는 것을 경계한다.