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降低1型糖尿病和糖尿病升高患者的心率变异性：纵向观察性DIA -Link1研究
心脏病健康受损的早期亚临床标记是心率变异性降低（HRV）。8,9 HRV是指连续心跳之间间隔的Beat-Beat变化，并且是自主功能的标志。10人体不断调整心率的能力是适应突然变化或压力源的先决条件，因此长期以来一直被认为是健康心肺控制系统的指标。10,11反过来，HRV是基于一系列研究的临床上有用的标志物12实施的，该研究证明了心血管危险因素（例如糖尿病，吸烟，肥胖，工作压力和过度紧张）等心血管危险因素对HRV减少的影响。11对于患有糖尿病的患者，证据表明，即使在据报道神经病的临床症状之前，副交感神经活动也会降低。10因此，可以使用HRV来检测糖尿病患者的自主神经病。10,11此外，羟基血症以及低血糖与HRV的变化有关。13,14
使用信号处理和机器学习高效直接地推断心率变异性
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化，是身心健康的主要指标。最近的研究表明，光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而，许多先前的研究具有较高的错误率，因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML)，或者因为它们间接推断 HRV，或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集，我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明，我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间，并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型，结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%，模型最多为数百 KB，推理时间少于 1 毫秒。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
心电图，心电图，地震心动图和健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者的心脏心态变异性分析
摘要：心率变异性（HRV）是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图（ECG信号）评估了此参数。地震心动图（SCG）和/或陀螺仪（GCG）用于监测心脏机械活动；因此，它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病（VHD）的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域，频域和非线性HRV指数，从心电图，地震心动图（SCG信号）和陀螺仪信号（GCG信号）获得。对时间域，频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析，并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心（美国，美国纽约市）注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明，尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响，但与ECG，SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性，并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
心率变异性和一般人群中的2型糖尿病
事件T2D（8）。总的来说，自主功能的改变可能有助于T2D的发病机理。但是，HRV与心率有着牢固且反比的关系，因此在分析过程中应校正HRV参数的心率。因此，可能会混淆使用未校正的HRV的先前研究结果。此外，鉴于年龄对高血糖和自主性功能障碍之间的HRV（9）和POS Sible双向关联的相当大影响（3，4），仅使用单个HRV测量，横截面设计和短期随访期的研究都是令人困惑的和反向的可导致。联合建模是一种新的方法，可以对重复暴露测量和Sur Vival数据进行同时分析，其主要优势是对嘈杂且未完全观察到的时变暴露信息的适当处理。因此，这种方法适合
驴心率和心率变异性：范围审核
摘要：心率（HR）和心率变异性（HRV）是动物中常用的生理方法。虽然在HRV上进行了几项研究，但驴的信息较少。此范围审查旨在了解有关驴HR和HRV，其临床和研究应用，所使用的设备以及执行的分析的范围和类型。仅考虑用英语发表的定量初级研究。通过网络科学平台查询了四个不同的数据库，并通过引用追逐来确定其他证据。在两阶段筛选阶段后，考虑了研究和人口特征，有关HR/HRV分析的信息以及应用的数据。87个文章中的大多数（约80％）涉及多达20个人的样本量，并自2011年以来发表（约65％）。四十一篇文章使用电子设备进行信号采集（主要是心电图和心率监测器），但只有两篇文章报告了HRV参数。缺乏有关驴HRV的文献，并且可以通过了解驴特征并找到有用的福利评估工具来填补这一差距。与有关马的了解的比较允许讨论驴可以遇到的技术和解释性困难。
催产素对女性静息状态心率变异性的影响：儿童养育体验的作用Schoormans，d。; W.J. Kop; L.E. Kunst; r
自主神经系统（ANS）响应压力的变化受神经内分泌因素的调节。更具体地，先前的研究表明，催产素的作用，催产素是一种对社会行为重要的神经肽，这可能是先前报道的与心血管健康有关的社会影响的基础[1]。鼻内催产素（INOT）给药实验表明催产素在压力减少中的因果作用，并表明ANS测量与压力反应相关的ANS（例如心率变异性（HRV））受INOT的影响[2]。INOT在压力期间增加了HRV，但也已证明会影响休息期间的HRV。因此，没有与对外部需求的反应有关的潜在偏见[3]。更具体地说，先前的两项研究表明，催产素对与较高的副交感神经系统（PNS）活性一致的主要雄性样本中静息HRV水平的影响不断增加[1，4]。然而，由于性别差异和相关的激素影响心脏HRV模式，女性对HRV的影响可能有所不同[5，6]。因此，这项研究的第一个目的是检查INOT在静止状态下女性HRV的影响。INOT效应不仅因性别而异[2]；大量文献表明，这种影响也受到负面儿童抚养经历的调节[7]。更具体地，研究表明，催产素的亲社会和减轻压力的作用仅存在于具有阳性童年养育经验的内部分裂中，但在
使用信号处理和机器学习
抽象心率变异性（HRV）测量连续心跳之间时间的变化，并且是身心健康的主要指标。最近的研究表明，可以使用光摄影学（PPG）传感器来推断HRV。但是，许多先前的研究都有很大的错误，因为它们仅采用信号处理或机器学习（ML），或者是因为它们间接推断出HRV，或者因为缺乏大型培训数据集。许多先前的研究也可能需要大型ML模型。较低的精度和较大的模型尺寸将其应用限制在小型嵌入式设备上，并在医疗保健中的潜在使用中使用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大量的PPG信号数据集和HRV地面真相。使用此数据集，我们开发了HRV模型，将信号进程和ML结合起来直接推断HRV。评估结果表明，我们的方法在3之间存在错误。5％至25。 7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。 我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。 0％和9。 平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。 因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。5％至25。7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。0％和9。平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。
心率变异性与脉搏率可变性之间的非交往性
摘要 - 心率变异性（HRV）被广泛认为是评估自主性心脏调节的有价值的生物标志物。脉搏率变异性（PRV）是HRV的常见替代物，鉴于PPG在市售设备中的可用性广泛。 但是，鉴于PRV是否可以替代其不同的生理机制，尚无明确的结论。 这项研究评估了年轻人在仰卧对立（STS）测试期间年轻人的HRV和PRV的互换性，这些测试在日常生活监测中被称为常见的姿势过渡。 从心电图和PPG信号中提取了时间，频率和非线性域的15个特征。 配对的t检验和Wilcoxon签名级测试检查了仰卧，过渡和站立阶段中提取的HRV和PRV特征之间的差异。 一个特征在仰卧阶段显示出显着差异，并且这种差异在过渡和站立阶段增加到四个。 这些发现表明，尽管两个指标都可以反映由姿势变化触发的交感神经激活，但PRV与STS测试中的HRV不同。 索引术语 - 心脏速率变异性，脉搏率变异性，光摄影学，仰卧检验，自主神经系统脉搏率变异性（PRV）是HRV的常见替代物，鉴于PPG在市售设备中的可用性广泛。但是，鉴于PRV是否可以替代其不同的生理机制，尚无明确的结论。这项研究评估了年轻人在仰卧对立（STS）测试期间年轻人的HRV和PRV的互换性，这些测试在日常生活监测中被称为常见的姿势过渡。从心电图和PPG信号中提取了时间，频率和非线性域的15个特征。配对的t检验和Wilcoxon签名级测试检查了仰卧，过渡和站立阶段中提取的HRV和PRV特征之间的差异。一个特征在仰卧阶段显示出显着差异，并且这种差异在过渡和站立阶段增加到四个。这些发现表明，尽管两个指标都可以反映由姿势变化触发的交感神经激活，但PRV与STS测试中的HRV不同。索引术语 - 心脏速率变异性，脉搏率变异性，光摄影学，仰卧检验，自主神经系统
翻译 GWAS 识别的心律基因座和……
一项全基因组关联研究 (GWAS) 的荟萃分析确定了八个与心率变异性 (HRV) 相关的基因座，但这些基因座中的候选基因仍未得到表征。我们开发了基于图像和 CRISPR/Cas9 的流程，系统地表征活斑马鱼胚胎中 HRV 的候选基因。在转基因表达平滑肌细胞 GFP 的斑马鱼 (Tg[ acta2:GFP ]) 的卵子中同时靶向六个人类候选基因的九个斑马鱼直系同源物，以使跳动的心脏可视化。在受精后 2 天和 5 天，对 381 个活的完整斑马鱼胚胎中的心房跳动进行 30 秒重复记录的自动分析突出显示了影响 HRV 的基因（ hcn4 和 si:dkey-65j6.2 [KIAA1755] ）；心率（ rgs6 和 hcn4 ）；以及窦房停顿和骤停风险（ hcn4 ）。暴露于 10 或 25 µM 伊伐布雷定（HCN 的开放通道阻断剂）24 小时后，在受精后 5 天，剂量依赖性地导致 HRV 升高和心率降低。因此，我们的筛选证实了已确定的心率和节律基因（RGS6 和 HCN4）的作用；表明伊伐布雷定可以降低斑马鱼胚胎的心率并增加 HRV，就像在人类中一样；并突出了一个在 HRV 中发挥作用的新基因（KIAA1755）。
心率变异性有助于对系统性硬化症中的表型进行分类
我们旨在开发系统性硬化症（SSC）子类型分类器工具，以在患者的床边使用。我们比较了静止（5分钟）的心率变异性（HRV），并响应于具有弥漫性（n = 16，DCSSC）和有限（n = 38，LCSSC）的患者（n = 58）的正抑制（5分钟）（n = 58）。在时间，频率和非线性域中从Beat-Beat RR间隔中评估HRV。DCSSC组与LCSSC组不同，主要是较高的心率（HR）和较低的HRV，在depubitus和正稳态条件下。站立机动降低了HR标准偏差（SD_HR），Poincaré拟合椭圆的RR间隔图（SD2）的主要轴长以及DCSSC组中的相关维度（CORDIM），而LCSSC组中这些HRV索引增加了（P = 0.004，P = 0.004，p = 0.002，以及增加了这些HRV指数。我们确定了5个最有用和判别的HRV变量。We then compared 341 classifying models (1 to 5 variables combinations × 11 classifier algorithms) according to mean squared error, logloss, sensitivity, specificity, precision, accuracy, area under curve of the ROC-curves and F1-score.f1得分范围从最佳1-可添加模型的0.823到4个变量最佳模型的最大0.947。最具体和精确的模型包括SD_HR，SD2和Cordim。总而言之，我们提供了高性能分类模型，能够从ECG记录中区分易于在床边执行的有限皮肤SSC子类型。模型基于1至5 HRV索引用作自主综合影响心脏活动的非线性标记。