心拍数の変動率(HRV)は、連続した心臓部間の時間の変化の測定です。自律神経系活動と全体的な心血管の健康の重要な指標です。ECGデータからHRVを計算するには、データ収集、プリプロセッシング、分析を含むいくつかの手順が含まれます。

ECGデータの収集

ECG データは、心臓の電気的活動を記録する信頼性の高いデバイスを使用して収集する必要があります。 データは、通常、少なくとも 5 分間十分な期間で、HRV を正確に評価する必要があります。 データを適切な速度で見なすことを確認してください。通常、250 Hz を超える場合は、詳細な心臓信号をキャプチャします。

事前処理ECGデータ

プレ処理には、ノイズやアーティファクトを除去するために、生のECG信号をフィルタリングすることが含まれます。 一般的なフィルタには、関心の周波数範囲を分離するバンドパスフィルタが含まれます。 次に、ECG波形の目立つ上向きの偏向であるRピークを特定します。 Rピークの正確な検出は、信頼性の高いHRV計算にとって重要です。

HRVの計算

Rピークが特定されると、RR間隔として知られる、成功ピーク間の間隔を計算します。これらの間隔は、HRV分析の基礎を形成します。時間ドメインおよび周波数ドメイン対策を含むHRVを定量化するいくつかの方法が存在します。

  • タイムドメイン解析: NN間隔(SDNN)の標準的な偏差や、成功の差(RMSSD)の根幹平均の四角などのメトリックを計算する。
  • 周波数ドメイン解析: スペクトル解析を使用して、低周波(LF)や高周波(HF)などの異なる周波数帯域の電力を決定します。
  • ツールとソフトウェア:[]]]は、Kubios、MATLAB、または解析用のPythonパッケージなどの専門ソフトウェアまたはプログラミングライブラリを利用します。