异常尖峰对近似熵与样本熵影响的比较研究

"Comparative study of approximate entropy and sample entropy robustness to spikes" 在医学信号分析领域，对信号规则性度量指标的深入理解是至关重要的，尤其是对于近似熵（ApEn）和样本熵（SampEn）这两个常用指标。这篇发表在《人工智能在医学》杂志上的研究论文，探讨了异常尖峰（脉冲）对ApEn和SampEn测量结果的影响，以期提供更好的解释。 近似熵（Approximate Entropy, ApEn）和样本熵（Sample Entropy, SampEn）都是衡量时间序列复杂性和自相似性的统计方法。ApEn是一种用于度量序列的不规则程度或复杂性的参数，其值越小，表示序列越有规律，反之则表示序列越随机。而SampEn是ApEn的一种改进版本，它通过引入更严格的匹配条件来减少计算中的偏差，特别是在处理短序列时更为准确。 在生物医学信号分析中，例如心率变异性（HRV）分析，这些熵度量常被用来评估心脏自主神经系统的功能状态。然而，由于实际数据中可能包含各种噪声和异常值，如异常尖峰，它们可能会对ApEn和SampEn的计算产生显著影响。本研究针对这一问题进行了实验分析，旨在比较两者在应对这种干扰时的鲁棒性。 论文中，研究人员模拟了包含异常尖峰的心率信号，并计算了ApEn和SampEn。通过对比分析，他们发现SampEn通常比ApEn更能抵抗尖峰干扰，因为它在计算过程中更注重相似序列的连续性，而ApEn可能因单个异常值而被误判。此外，研究还探讨了不同尖峰强度和频率对ApEn与SampEn的影响，为实际应用中选择合适的熵度量提供了指导。 关键词：近似熵，样本熵，信号尖峰，RR间期记录分类 这项工作对理解和解释生物医学信号的分析结果具有重要意义，特别是在评估信号处理算法的稳健性和选择适当的复杂性度量时。通过了解ApEn和SampEn在异常情况下的行为，研究人员和临床医生可以更准确地解读数据，从而做出更可靠的诊断和治疗决策。