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清晨醒来时刻前后是心血管疾病（CVD）事件发生的高峰期，这一点很可能与夜间睡眠结束时交感神经活动的激增有关。本文以 70 位在两年随访期内发生了 CVD 事件和 70 位未发生 CVD 事件的 140 位受试者为研究对象，提出了一种两层模型方法以探究觉醒前的心率变异性（HRV）特征是否有利于两类受试者的区分。在该方法中，第一层采用极端梯度提升算法（XGBoost）构建分类器，通过评估该分类器的特征重要性实现特征筛选；筛选出来的特征作为第二层模型的输入来构建最终的分类器。在第二层模型中，比较了 XGBoost、随机森林和支持向量机三种机器学习算法，以确定基于何种算法建立的模型可以得到最优的分类效果。研究结果显示，基于觉醒前 HRV 特征构建的 XGBoost+XGBoost 模型性能最优，准确率高达 84.3%；在所使用的 HRV 特征中，非线性动力学指标在模型中的重要性优于传统的时域、频域分析指标；其中尺度 1 下的排列熵、尺度 3 下的样本熵较为重要。本研究结果对 CVD 的预防、诊断以及 CVD 风险评估系统的设计有着积极的参考价值。

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《基于睡眠心率变异性的心血管疾病预测研究》

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文件号：126760

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