[论文解读] Is Human Atrial Fibrillation Stochastic or Deterministic?

Konstantinos N. Aronis, Ronald D. Berger+7 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2018

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 64被引用 4

一句话总结

本研究通过符号动力学分析心内电图，探究人类心房颤动（AF）是由确定性机制还是随机机制引起。通过分析序数模式统计与因果-熵复杂度平面，作者发现AF存在强烈的确定性证据，表明其背后存在非线性动力学而非随机噪声，这可能有助于制定更有效的消融策略。

ABSTRACT

Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia in human beings, and is associated with significant morbidity and mortality. The current standard of care includes interventional catheter ablation in selected patients, but the success rate is limited. The major limitation of the current approach to AF is the lack of fundamental understanding of its underlying mechanism. Specifically, it remains unclear whether human AF dynamics are a deterministic or a stochastic process. Here we assess for determinism in human AF by evaluating the properties of the symbolic representation of intracardiac electrical recordings obtained from patients. Specifically, we evaluate (a) the number of the missing ordinal patterns, (b) the rate of missing ordinal pattern decay for increased length of the time series, and (c) the causal-entropy complexity plane of the Bandt-Pompe symbolic representation. When used together, these are powerful tools to detect determinism, even in the presence of experimental noise and brief time series.

研究动机与目标

• 确定人类心房颤动（AF）是由确定性过程还是随机过程驱动。
• 利用心内电图记录评估AF动力学中是否存在低维混沌。
• 评估实验噪声和短时间序列是否会影响对AF中确定性的检测。
• 为区分心脏心律失常中的确定性动力学与随机性提供定量框架。

提出的方法

• 应用Bandt-Pompe符号动力学方法，将心内电图时间序列转换为符号序列。
• 以缺失序数模式的数量作为确定性的度量。
• 分析随时间序列长度增加，缺失序数模式的衰减速率，以推断确定性结构。
• 构建因果-熵复杂度平面，以区分确定性与随机过程。
• 使用置换数据检验验证结果是否符合随机零假设。
• 结合多种符号动力学指标，以增强对噪声和数据有限性的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 人类心房颤动是由确定性过程还是随机过程产生的？
• RQ2 尽管存在噪声和记录时间较短，是否仍能在人类AF心电图中检测到低维确定性动力学？
• RQ3 AF数据中序数模式的统计特性是否支持非线性确定性动力学的存在？
• RQ4 因果-熵复杂度平面能否可靠地区分确定性AF动力学与随机替代方案？
• RQ5 由于对AF潜在机制理解不完整，现有消融方法在多大程度上会失败？

主要发现

• AF记录中缺失序数模式的数量显著低于随机过程的预期值，表明存在确定性。
• 随着时间序列长度增加，缺失序数模式的衰减速率与确定性动力学一致，而非噪声。
• 因果-熵复杂度平面分析显示，AF数据位于典型确定性系统的区域，而非随机系统。
• 研究结果对实验噪声和短时间序列具有鲁棒性，支持发现的可靠性。
• 本研究提供了强有力的证据，表明人类AF由确定性非线性动力学而非随机过程所主导。
• 这些发现表明，AF可能可通过基于动力系统原理的靶向干预手段进行调控，从而潜在改善消融治疗效果。