Multifractal features of multimodal cardiac signals: Nonlinear dynamics of exercise recovery

📄 arXiv: 2509.23317v1 📥 PDF

作者: A. Maluckov, D. Stojanovic, M. Miletic, Lj. Hadzievski, J. Petrovic

分类: nlin.PS, cs.LG, physics.med-ph

发布日期: 2025-09-27

备注: 10 pages, 7 Figures

💡 一句话要点

利用多重分形特征分析多模态心音信号，研究运动后心脏恢复的非线性动力学

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多重分形分析 多模态心音信号 心脏恢复 非线性动力学 监督分类 生物信号处理 运动生理学

📋 核心要点

  1. 现有方法难以充分捕捉运动后心脏恢复过程中的复杂非线性动力学特征。
  2. 该研究提出利用多重分形分析提取多模态心音信号的尺度不变特性，从而表征心脏恢复状态。
  3. 实验结果表明，结合多重分形特征和多模态传感，能够有效区分不同的心脏恢复状态。

📝 摘要（中文）

本研究利用多导心电图记录的多模态生物信号，探讨健康心脏在体力活动后的恢复动力学。从奇异谱中提取的多重分形特征捕捉了心血管调节的尺度不变特性。我们评估了五种监督分类算法——Logistic回归（LogReg）、带RBF核的支持向量机（SVM-RBF）、k近邻（kNN）、决策树（DT）和随机森林（RF），以区分小型不平衡数据集中的恢复状态。结果表明，多重分形分析与多模态传感相结合，为表征恢复提供了可靠的特征，并指向了心脏疾病的非线性诊断方法。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决如何更有效地表征运动后心脏恢复状态的问题。现有方法可能无法充分捕捉心脏恢复过程中的复杂非线性动力学特征，导致诊断精度受限。特别是在小型、不平衡的数据集上，传统方法的性能可能更差。

核心思路：论文的核心思路是利用多重分形分析来提取多模态心音信号的尺度不变特性。多重分形分析能够捕捉信号在不同尺度下的复杂性和不规则性，从而更全面地反映心脏恢复过程中的非线性动力学变化。通过将多重分形特征与多模态传感相结合，可以提高心脏恢复状态的表征能力。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用多导心电图记录多模态心音信号；2) 对信号进行预处理；3) 利用多重分形分析提取信号的奇异谱，并计算多重分形特征；4) 使用五种监督分类算法（LogReg, SVM-RBF, kNN, DT, RF）对恢复状态进行分类；5) 评估分类算法的性能。

关键创新：该研究的关键创新在于将多重分形分析应用于多模态心音信号，以表征运动后心脏恢复的非线性动力学。与传统方法相比，多重分形分析能够更有效地捕捉信号的尺度不变特性，从而提供更丰富的诊断信息。此外，该研究还探索了多种监督分类算法在小型、不平衡数据集上的性能。

关键设计：论文中关键的设计包括：选择合适的多重分形分析方法来提取奇异谱；选择合适的分类算法来区分不同的恢复状态；以及针对小型、不平衡数据集，可能需要采用一些数据增强或重采样技术来提高分类性能。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

该研究表明，多重分形分析与多模态传感相结合，能够为表征心脏恢复提供可靠的特征。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在小型、不平衡数据集上的有效性。该研究结果为开发基于非线性动力学的心脏疾病诊断方法提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于心脏疾病的早期诊断、运动康复监测以及个性化健康管理等领域。通过分析多模态心音信号的多重分形特征，可以更准确地评估心脏功能和恢复状态，为临床医生提供更全面的诊断信息，并为患者制定更有效的治疗方案。未来，该技术有望集成到可穿戴设备中，实现对心脏健康的实时监测和预警。

📄 摘要（原文）

We investigate the recovery dynamics of healthy cardiac activity after physical exertion using multimodal biosignals recorded with a polycardiograph. Multifractal features derived from the singularity spectrum capture the scale-invariant properties of cardiovascular regulation. Five supervised classification algorithms - Logistic Regression (LogReg), Suport Vector Machine with RBF kernel (SVM-RBF), k-Nearest Neighbors (kNN), Decision Tree (DT), and Random Forest (RF) - were evaluated to distinguish recovery states in a small, imbalanced dataset. Our results show that multifractal analysis, combined with multimodal sensing, yields reliable features for characterizing recovery and points toward nonlinear diagnostic methods for heart conditions.