石 波，張 莉，曹 陽，王丹妮，張文佳

1 蚌埠醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)影像學(xué)系，蚌埠市，233030

2 深圳迪美泰數(shù)字醫(yī)學(xué)技術(shù)有限公司，深圳市，518067

靜息狀態(tài)和實時運動狀態(tài)心率變異性比較研究

【作 者】石 波1，張 莉1，曹 陽2，王丹妮1，張文佳1

1 蚌埠醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)影像學(xué)系，蚌埠市，233030

2 深圳迪美泰數(shù)字醫(yī)學(xué)技術(shù)有限公司，深圳市，518067

為了研究健康人群靜息狀態(tài)和實時運動狀態(tài)心率變異性（HRV）的特點，該文采用心電記錄儀記錄16名大學(xué)生靜坐和快走兩種狀態(tài)5 min心電數(shù)據(jù)，再利用Hilbert變換進行R波提取并得到RR間期序列，然后進行HRV時域參數(shù)、頻域參數(shù)、Poincaré散點圖參數(shù)分析以及去趨勢波動分析。結(jié)果表明，快走狀態(tài)的時域參數(shù)（Mean RR、SDNN、RMSSD）、頻域參數(shù)（VLF、LF、HF、TP）、Poincaré散點圖參數(shù)（SD1和SD2）較靜坐狀態(tài)均顯著降低，差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義（P < 0.001）；長時尺度分形指數(shù)（α2）較靜坐狀態(tài)升高，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（P < 0.05）；其他頻域參數(shù)（LF norm、HF norm和LF/HF）和短時尺度分形指數(shù)（α1）較靜坐狀態(tài)差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P > 0.05）。本研究結(jié)果可為HRV在運動生理學(xué)和康復(fù)醫(yī)學(xué)中的進一步應(yīng)用提供特征指標(biāo)和統(tǒng)計學(xué)依據(jù)。

心率變異性；靜息；運動；高頻功率；去趨勢波動分析

0 引言

心率變異性（Heart Rate Variability，HRV）是指連續(xù)正常（竇性）心動周期之間時間上的微小差異，對這一指標(biāo)的分析可定量評估自主神經(jīng)系統(tǒng)中交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)活動的張力及其平衡性[1]。自20世紀(jì)90年代以來，有關(guān)運動與HRV的研究逐漸流行起來，主要集中在不同運動量及運動類型對HRV的影響、運動前后HRV的變化等方面。在這些研究中，已經(jīng)證實運動可以引起HRV的變化，如Casadei等[2]研究表明，HRV頻域參數(shù)中低頻功率（LF）和高頻功率（HF）在運動中均下降；Macor等[3]通過仰臥賽車運動證實，與靜息狀態(tài)相比運動狀態(tài)中的LF和HF變化與最大攝氧量有關(guān)。這些研究已經(jīng)表明HRV是一種可靠的無創(chuàng)檢測手段，但是研究中對于實時運動狀態(tài)中的HRV參數(shù)分析較少，缺乏實時運動狀態(tài)中HRV時域參數(shù)、頻域參數(shù)和各種非線性參數(shù)的全面定量分析。本文對16名健康大學(xué)生志愿者在靜坐和快走兩種狀態(tài)下的HRV時域參數(shù)、頻域參數(shù)、Poincaré散點圖參數(shù)、去趨勢波分析（Detrended Fluctuation Analysis，DFA）分形尺度指數(shù)進行了定量計算，為HRV在運動生理學(xué)和康復(fù)醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用提供特征指標(biāo)和統(tǒng)計學(xué)依據(jù)。

1 方法

1.1 測試對象

實驗對象為16名健康大學(xué)生志愿者，其中男生12名，女生4名，平均年齡(20.1±0.6)歲（均值±標(biāo)準(zhǔn)差）。受試者均無心血管疾病史，2周內(nèi)無任何疾病的治療和服藥記錄，測試前一晚要求保證睡眠，不進行劇烈運動。實驗得到蚌埠醫(yī)學(xué)院倫理委員會的批準(zhǔn)，所有受試者均被告知實驗的詳細(xì)內(nèi)容，并簽署知情同意書。

1.2 測試方法

實驗環(huán)境保持安靜，溫度保持(23±1)oC。實驗所用心電采集儀器為Dicare-m1CP型微型心電記錄儀（迪美泰），信號帶寬設(shè)置為(0.5 ~ 40) Hz，采樣率為200 sps，導(dǎo)聯(lián)方式為V5導(dǎo)聯(lián)，測量電極采用Ag/AgCl一次性使用心電電極片（申風(fēng)）。記錄受試者 5 min處于靜坐放松狀態(tài)的心電數(shù)據(jù)，然后記錄在ZR11跑步機（Reebok）上以5 km/h時速快走5 min過程的心電數(shù)據(jù)。

1.3 RR間期計算

通常情況下，HRV各項參數(shù)是以分析RR間期（RR Interval，RRI）來獲得，因此要先對采集的心電數(shù)據(jù)進行R波提取計算出RRI。本文采用Hilbert變換[4]進行R波提取。Hilbert變換是線性變換，對于一個心電信號來說，其變換可定義為：

由(1)式可以看出，與時間無關(guān)的分量在變換前后保持不變，因此(t)也可以表示為x(t)與(pt)-1的卷積形式，即

對式(2)兩邊進行傅里葉變換，可以得到：

其中，sgn f為符號函數(shù)，當(dāng)f >0時為1，f =0時為0，f <0時為－1。

由于Hilbert變換本身是一個奇函數(shù)，因此，對信號進行Hilbert變換后，原始信號的拐點對應(yīng)其Hilbert變換信號的一個過零點，對于過零點，Hilbert變換中將出現(xiàn)極值點[5]。利用Hilbert變換的這一特性，即可判別心電信號中R波的位置（如圖1），從而計算出RRI。

圖1 基于Hilbert變換的R波提取及RRI計算Fig.1 RRI calculation and R wave extraction based on Hilbert transform

1.4 HRV時域分析

應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計方法對RRI序列進行統(tǒng)計學(xué)分析可以得到HRV時域參數(shù)，主要有全部正常竇性RRI均值Mean RR、全部正常竇性RRI標(biāo)準(zhǔn)差SDNN、相鄰RRI之差的均方根RMSSD等。其中，SDNN和RMSSD的計算公式如下：

式中，N為全部正常竇性RRI總數(shù)，RRi和RRi+1分別是第i和第i+1個RRI，RR是全部N個RRI的平均值。

1.5 HRV頻域分析

利用自回歸(Auto Regressive，AR)模型對RRI序列進行功率譜密度(Power Spectral Density，PSD)分析，可以得到HRV頻域參數(shù)，主要有極低頻功率(VLF)、低頻功率(LF)、高頻功率(HF)、總功率(TP)、高頻功率的峰值(HF Peak)、標(biāo)準(zhǔn)化的LF功率(LF norm)、標(biāo)準(zhǔn)化的HF功率(HF norm)、低頻功率與高頻功率的比值(LF/HF)。其中，LF norm和HF norm的計算公式為

在歐洲心臟學(xué)會和北美心臟起搏和電生理學(xué)會于1996年發(fā)表的有關(guān)HRV 的理論標(biāo)準(zhǔn)[1]中，建議HF帶寬定義為(0.15~0.4) Hz。然而，Lewis等[6]研究表明，運動狀態(tài)下的HF應(yīng)定義為(0.15~2.0) Hz。本文研究中，運動狀態(tài)是快走模式，HF Peak均小于0.7 Hz，因此，本文TP定義為(0~1.0)Hz，VLF定義為(0~0.04) Hz，LF定義為(0.04~0.15) Hz，HF定義為(0.15~1.0) Hz。圖2為一名受試者快走狀態(tài)下的5 min功率譜，可以看出，HF Peak為0.5 Hz，HF在1.0 Hz之內(nèi)。

圖2 一名受試者快走狀態(tài)的PSD分析Fig.2 Analysis of PSD for a subject at fast walking

1.6 HRV散點圖

Poincaré散點圖是建立橫軸為x、縱軸為y的二維坐標(biāo)系，x軸的數(shù)值代表間期RRn，y軸的數(shù)值代表緊隨其后的間期RR(n+1)。多數(shù)的研究者采用橢圓擬合的方法分析Poincaré散點圖，短軸SD1和長軸SD2為定量分析的指標(biāo)[7]。

1.7 HRV去趨勢波分析

Peng等[8]于1994年首次提出DFA算法用于檢測DNA內(nèi)部分子鏈的相關(guān)性程度。隨后，該算法被用于分析心跳時間序列的分形尺度指數(shù)和相關(guān)現(xiàn)象[9]。DFA的計算過程可描述如下[10]：對于一個給定的長度為N的RRI序列RRi，首先對于整個時間序列濾去其平均值，并求其累積量y(k)，有

將序列y(k)分成互不重合長度為n的若干個子序列，并在每個子序列中通過線性最小方差法獲得其趨勢yn(k)，然后計算波動函數(shù)F(n)，有

DFA的量化參數(shù)稱為分形尺度指數(shù)α，可以通過F(n)關(guān)于子序列長度n的雙對數(shù)圖的斜率得到，關(guān)系式為F(n)∝n-α。DFA 在n接近16時會產(chǎn)生交叉（Crossover）現(xiàn)象，且兩者呈現(xiàn)相反的趨勢，因此，本文將α分解為短時分形尺度指數(shù)α1(4≤n≤16)和長時分形尺度指數(shù)α2(16≤n≤64)[11]。

1.8 統(tǒng)計學(xué)方法

所有實驗數(shù)據(jù)采用SPSS 17.0軟件進行統(tǒng)計學(xué)處理，結(jié)果以均值±標(biāo)準(zhǔn)差(x±s)表示，兩組間比較采用t(或t')檢驗，以 P<0.05(雙側(cè))表示差異具有統(tǒng)計學(xué)顯著性意義。

2 結(jié)果

受試者靜坐和快走5 min HRV時域參數(shù)、頻域參數(shù)、Poincaré散點圖參數(shù)以及DFA短時分形尺度指數(shù)分析結(jié)果如表1所示。統(tǒng)計結(jié)果表明，快走狀態(tài)的時域參數(shù)(Mean RR、SDNN、RMSSD)、頻域參數(shù)(VLF、LF、HF、TP)、Poincaré散點圖參數(shù)(SD1和SD2)較靜坐狀態(tài)均顯著降低，差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.001)；長時尺度分形指數(shù)(α2)較靜坐狀態(tài)升高，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)；其他頻域參數(shù)(LF norm、HF norm和LF/HF)和短時尺度分形指數(shù)(α1)較靜坐狀態(tài)差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。

表1 靜坐狀態(tài)和快走狀態(tài)5 min HRV 參數(shù)Tab.1 5 min HRV parameters at sitting and fast walking

HRV頻域分析中，LF和HF頻段的劃分通常采用固定頻段法，即LF定義為(0.04~0.15) Hz，HF定義為(0.15~0.4) Hz[12]。雖然本文已經(jīng)將HF的帶寬修正為(0.15~1.0) Hz，但是由于LF是交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)共同作用的一個混合帶，固定頻段方法受呼吸頻率和呼吸深度變化的影響很大，導(dǎo)致HF norm、LF norm和LF/HF不能反映出運動對HRV的影響，可能這也是導(dǎo)致運動中的LF/HF研究結(jié)果不一致[13-15]的原因。為此，本文進行了DFA短時分形尺度指數(shù)分析。短時分形尺度指數(shù)是由交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)復(fù)雜的相互作用決定的。Tulppo等[16]的研究為α1與心臟自主神經(jīng)平衡狀態(tài)的關(guān)聯(lián)性提供了以直接測量為依據(jù)的分析基礎(chǔ)。本研究顯示快走狀態(tài)短時分形尺度指數(shù)α1較靜坐狀態(tài)差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)，與LF/HF的值一樣無法用于交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)相互作用的評價，但是這可以說明運動導(dǎo)致心率起伏變小，心率雖然增快，心率動力學(xué)分形特性沒有改變；快走狀態(tài)長時分形尺度指數(shù)α2較靜坐狀態(tài)升高，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，表明α2可以用于運動狀態(tài)中HRV的衡量指標(biāo)。

3 結(jié)論

本文首先采用Dicare-m1CP型心電記錄儀記錄16名大學(xué)生靜坐和快走兩種狀態(tài)5 min心電數(shù)據(jù)，再利用Hilbert變換進行R波提取并得到RR間期序列，然后進行HRV時域參數(shù)、頻域參數(shù)、Poincaré散點圖參數(shù)分析以及去趨勢波動分析。結(jié)果表明，快走狀態(tài)的時域參數(shù)(Mean RR、SDNN、RMSSD)、頻域參數(shù)(VLF、LF、HF、TP)、Poincaré散點圖參數(shù)(SD1和SD2)較靜坐狀態(tài)均顯著降低，差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P < 0.001)，長時尺度分形指數(shù)(α2)較靜坐狀態(tài)升高，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P < 0.05)，其他頻域參數(shù)(LF norm、HF norm和LF/HF)和短時尺度分形指數(shù)(α1)較靜坐狀態(tài)差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P > 0.05)。本研究結(jié)果可為HRV在運動生理學(xué)和康復(fù)醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用提供特征指標(biāo)參考和統(tǒng)計學(xué)依據(jù)。本文只是對靜息狀態(tài)和運動狀態(tài)HRV各參數(shù)進行了的初步研究，對運動負(fù)荷進行定量分析各HRV參數(shù)應(yīng)該具有更大的應(yīng)用價值。

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Comparison Study of Heart Rate Variability at Resting and Real-time Motional States

【Key words 】SHI Bo1, ZHANG Li1, TSAU Young2, WANG Danni1, ZHANG Wenjia1
1 Department of Medical Imaging, Bengbu Medical College, Bengbu, 233030
2 Dimetek Digital Medical Technologies Co. Ltd., Shenzhen, 518067

heart rate variability (HRV), rest, exercise, high frequency power, detrended fl uctuation analysis (DFA)

R318.6

A

10.3969/j.issn.1671-7104.2017.03.001

1671-7104(2017)03-0157-04

2016-06-30

安徽省教育廳自然科學(xué)研究重點項目（KJ2016A470）；國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目（201510367012）

石波，E-mail: healink@foxmail.com

張莉，E-mail: li_zhang@bbmc.edu.cn

【 Abstract 】This study aims to discover the characteristics of heart rate variability of resting and real-time motional states in healthy population. The ECG data of 16 healthy young subjects during 5-minute resting and motion periods were recorded respectively. After that, the R wave was extracted through Hilbert transformation and the RR interval time series was computed. The calculations for HRV parameters in time and frequency domains, Poincaré scatter plots and the detrended fl uctuation analysis were conducted. Our study fi nds that, the measures of real-time motion in time domain (Mean RR, SDNN and RMSSD), the measures in frequency domain (VLF, LF, HF, TP), and the measures of Poincaré scatter plots are signi fi cantly less than those of resting state (P<0.001). The measure of long-term fractal exponent (α2) in real-time motion state is significantly higher than resting state (P<0.05). Between the two states, there are no statistically signi fi cant differences in other parameters of frequency domain (LF norm, HF norm, LF/HF) and short-term fractal exponent (α1), P>0.05. This study suggests that, the results can provide new characteristic signatures and statistical evidence for sport medicine or rehabilitation medicine.