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训练你的大脑？我们真的能用神经反馈训练选择性地训练特定的脑电图频率吗？
神经反馈 (NFB) 是一种操作性条件反射程序，通过该程序，个体可以学会自我调节大脑的电活动。NFB 最初是作为治疗潜在脑电图功能障碍的疾病的干预措施而开发的，现在也被用作一种训练工具，以增强高性能情况下所需的特定认知状态。NFB 训练效果背后的最初想法是，变化应该仅限于训练过的脑电图频率。不用作反馈频率的脑电图频率应该是独立的，不受神经反馈训练的影响。尽管感觉运动节律 NFB 训练在认知表现增强方面取得了成功，但目前尚不清楚所有参与者是否都可以有意修改特定选择的脑电图 (EEG) 频率的功率密度。在本研究中，参与者被随机分配到控制心率变异性 (HRV) 生物反馈 (HRV) 训练组或 HRV 生物反馈和神经反馈 (HRV/NFB) 训练组。这项随机混合设计实验包括两节入门理论课和为期 6 周的训练期。我们研究了两个实验组在训练期间和训练期间不同脑电图频带的变化。所有参与者在训练期间和训练期间都表现出脑电图变化。然而，在 HRV/NFB 训练组中，未训练的脑电图频率发生了显著变化，而一些训练过的频率则不同。此外，HRV 组和 HRV/NFB 组的脑电图活动都发生了变化。因此，脑电图变化不仅限于训练过的频带或训练方式。
通过动态心电图和极地心率监测仪对健康猫的心率变异性进行比较评估：一项初步研究
长期暴露在压力环境中会对猫的健康和福利产生负面影响，影响行为、自主神经、内分泌和免疫功能，就像收容所里的猫一样。低压力处理方法可能会改善收容所猫的福利，但支持改善结果的数据仍然有限。心脏活动，特别是心率变异性 (HRV)，是人类和非人类动物压力和情绪状态的指标，跟踪与压力反应、环境适应性、心理和身体健康相关的重要身体功能。猫的 HRV 研究有限，主要涉及麻醉或受约束的猫。这项初步研究测试了使用市售心脏监测系统（带胸带的 Polar H10）从未受约束的猫获取 HRV 数据的可行性，并与传统动态心电图的数据进行了比较。为五只成年猫同时获得了这两个系统的数据。总体而言，除 SDNN 外，Polar H10 监测器对 HRV 的评估低于动态心电图的真实 HRV 评估。两个系统之间的相关性较弱。讨论了两种方法之间缺乏一致性的可能原因。目前，我们的结果不支持使用 Polar H10 心率监测器来研究猫的 HRV。
心率变异性和认知
摘要：背景：心率变异性（HRV）是评估自主功能的可靠且方便的方法。横断面研究已经建立了HRV与认知之间的联系。lon-gitudinal研究是一个新兴的研究领域，具有重要的临床意义。但是，它们尚未成为系统审查的目标。因此，这项系统综述的目的是研究HRV与认知研究中的关联。方法：审查是根据系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目进行的。从最早的可用日期到2023年6月26日，搜索了embase，psycinfo和PubMed数据库。如果研究涉及成年人的受试者，并评估了HRV与认知之间的纵向关联，则包括研究。通过纽卡斯尔 - 奥塔瓦（Newcastle -Ottawa）量表评估了偏见的风险，以进行队列研究。结果是在叙事上提出的。结果：在筛选的14,359个记录中，该系统审查中包括12项研究，共有24,390名参与者。从2020年开始发表了三分之二的研究。所有研究发现HRV与认知之间存在纵向关系。在较高的副交感神经系统（PNS）活性和更好的认知之间存在一致的联系，以及较高的交感神经系统活动与较差的认知之间的某些关联。此外，较高的PNS活动持续预测了更好的执行功能，而情节记忆和语言的数据更少和/或有争议。结论：我们的结果支持HRV作为未来认知的生物标志物的作用，并可能是改善认知的治疗靶标。他们将需要通过进一步的更全面的研究确认，包括明确的非HRV交感神经措施和荟萃分析。
瞳孔：通过移动设备上的瞳孔波动进行心率变异性监测
摘要 - 心脏病现在已成为一种非常普遍且有影响力的疾病，如果早期介入治疗，实际上很容易避免这种疾病。因此，每天对心脏健康的监测变得越来越重要。现有的移动心脏监测系统主要基于地震核心（SCG）或光摄影学（PPG）。但是，这些方法遭受了不便和其他设备要求的损失，从而阻止人们随时监视自己的心脏。受到我们观察到学生大小和心率变异性（HRV）之间的关系的启发，我们考虑使用瞳孔响应，当用户使用面部识别来解锁手机，以在此期间推断用户的HRV，从而实现心脏监测。为此，我们提出了一个基于计算机视觉的移动HRV监视框架 - 瞳孔，该框架采用移动终端和服务器端设计。在移动终端上，学生在通过前置摄像头解锁手机时从用户那里收集学生大小的信息。然后，在服务器端预处理原始的学生大小数据。特别是，学生使用1-D综合神经网络（1-D CNN）来识别与HRV相关的时间序列特征。此外，学生心脏训练具有三个隐藏层的复发性神经网络（RNN），以建模学生和HRV。采用这种模型，学生每次解锁手机时都会侵入用户的HRV。我们原型学生并进行了实验和领域的研究，以通过招募60名志愿者来充分评估学生的有效性。总体结果表明，学生可以准确预测用户的HRV。
COVID-19患者的潜在影响
摘要：心脏损伤归因于SARS-COV-2相关的病理学，导致血管事件的风险增加。心率变异性（HRV）是功能性神经性心脏完整性的参数，其HRV低构成心血管死亡的独立预测指标。在感染SARS-COV-2的患者中，结构性心脏损伤是否转化为神经心脏功能障碍，仍然了解不足。COVID-19中可能神经心功能障碍的假设机制包括自主控制中心的全身神经侵袭，沿颅神经和心脏自主神经神经病沿着病毒传播升高。一般都对自主神经系统与细胞因子级联反应之间的关系进行了广泛的研究，但由SARS-COV-2引起的炎症反应与自主性心血管调节引起的弱化反应之间的相互作用仍然在很大程度上不清楚。我们通过分析COVID-19患者的HRV分析（包括时域和光谱分析技术），回顾了有关自主神经功能功能评估的潜在诊断和预后价值的当前文献。此外，我们讨论了在包括HRV生物反馈（HRV生物反馈）中调节神经心理功能的潜在治疗靶标，以及长期相互企业对HRV的影响以及临床管理的方法。这些主题在多模式大流行准备概念方面可能特别感兴趣。
使用深度学习算法
经常出现的皮质唤醒与睡眠呼吸呼吸的人的心血管功能障碍有关。心率变异性（HRV）的变化可以代表与自主神经系统功能障碍相关的病理状况。先前的研究表明，由于皮质唤醒引起的心脏活性变化。然而，很少有研究检查了种族多样化的人群中皮质唤醒和HRV之间的瞬时关联。在这项研究中，我们在动脉粥样硬化数据集的多种族研究中包括了1,069个受试者来自无人看管的多聚会学的全夜心电图信号。采用了一种自动的深度学习工具来注释ECG信号的唤醒事件。通过时间分析对每个唤醒事件的病因（例如，呼吸道或自发）进行了分类。时间结构域HRV和平均心率是根据每个唤醒事件的25 s期间的前，内部和后段和后部段计算的。我们观察到，在唤醒片段的唤醒弹药过程中，心率和HRV升高，这与唤醒病因有关。此外，HRV对皮质唤醒发生的反应因性别和唤醒发生的睡眠阶段而有所不同。女性唤醒引起的更强烈的HRV变异可能会导致唤醒负担与长期死亡率之间的潜在较强的关联。由唤醒引起的REM中过度的突然交感神经升高可能会提供有关睡眠与猝死之间关联的见解。
弯腰驼背对医学生心率变异性和心血管健康的影响
背景：医学生经常采取不良姿势，例如弯腰驼背，可能会影响健康。心率变异性（HRV）是自主神经系统功能的指标，与心血管健康相关。目的和目标：本研究的目的是比较医学生在三种姿势下的 HRV 参数：端坐、轻松姿势（盘腿）和弯腰驼背（低头和弯肩）。材料和方法：一项比较横断面研究招募了 26 名男医学生。要求参与者保持每个姿势 5 分钟，同时使用 Polar V800 记录 HRV。使用 Friedman 检验和事后检验进行成对比较，分析了不同姿势之间的时域和频域参数。P<0.05 被认为具有显著性。数据以中位数四分位距表示。结果：不同姿势之间的 HRV 参数存在显著差异。轻松姿势下连续 RR 间隔差的均方根中值（48.28 毫秒 vs. 35.35 毫秒）和 pNN50% 中值（24.40% vs. 13.62%）明显高于懒散姿势。频域分析显示，轻松姿势下高频 (HF) 功率中值（626.56 毫秒² vs. 378.15 毫秒²）和 HF 标准化单位（33.78 vs. 22.55）明显高于懒散姿势。轻松姿势下低频 (LF)/HF 比率较低（1.96 vs. 3.43）和 LF 标准化单位较低（66.18 vs. 77.30）。虽然统计上并不显著，但与懒散姿势相比，直立坐姿下 HRV 的副交感神经指标更高。结论：对于医学生来说，采取轻松的姿势（盘腿而坐）似乎可以增强 HRV，从而增加副交感神经活动，而采取懒散的姿势则会降低 HRV。
婴儿行为和发展
母亲相互作用中的同步对于婴儿发育至关重要。然而，在母亲分娩相关的创伤后应激症状（CB-PTSS）的背景下，母婴生理同步尚不清楚。这项试点研究旨在在CB-PTSS的背景下研究生理同步。此外，它研究了母性生理同步与互惠之间的关联。共有86个法语或英语的母亲及其学期婴儿参加了这项研究。使用DSM-5（PCL-5）的PTSD清单评估了母体CB-PTSS，该清单已修改为分娩。母子二元组根据对PCL-5的反应分为三组。在母亲相互作用期间，使用心率变异性（HRV）测量生理同步，而在视频记录中观察到互惠。交叉滞后的分析揭示了母染料二元组之间的HRV波动的不同模式：阳性（母亲和婴儿HRV在同一方向波动）或负（母亲和婴儿HRV沿相反方向波动）。为了避免通过平均正相关系数取消潜在影响，我们分别分析了它们。在阳性二元组中，母体HRV导致婴儿HRV大约两秒钟。相反，在负二元组中，在任何一个方向上都没有观察到的显着滞后或铅。我们的分析并未揭示CB-PTSS组分类对母亲与婴儿之间的生理逻辑同步的重大影响。此外，我们发现二元组内生理同步和互惠之间没有显着关系。我们建议以类似重点的未来研究应控制诸如个人生理调节，孕产妇焦虑和孕产妇抑郁症之类的因素，以进一步解释这些关系。
足球运动员的心率变异性和无监督的机器学习的应用
目的：本研究旨在研究足球运动员中心率变异性（HRV）参数（HRV）参数之间的关系。方法：本研究使用横截面设计来评估18至20岁的29名男运动员的HRV参数，从亚马逊地区的Macapá体育俱乐部团队随机选择。在保持正常呼吸的同时保持正常呼吸的同时保持正常呼吸，并以1,000 Hz的采样率进行了记录，以kubios hrv软件来提取时间域：正常窦间隔的平均值（MRR），正常窦（NN）间隔的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn）的平均值，均值（sdnn）的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn），均值（sdnn）的平均值（sdnn nnnnnn）。连续正常鼻窦间隔的变化超过50 ms（PNN50），频域：低频（LF），高频（HF）和LF/HF比率参数。然后，使用主成分（PC）提取和Varimax旋转对因子分析进行分析。应用对数转换[通过对数转换（LF/HF Normlog）的归一化LF/HF]，用于在因子分析之前解决此非正常性。结果：前两辆PC显示，总方差的87.4％是由原始变量解释的。LF（–0.93），HF（0.93）和LF/HF Normlog（–0.92）参数对PC1有显着贡献，也称为频域分量。相比之下，MRR（0.60），SDNN（0.91），RMSSD（0.89）和PNN50（0.79）参数对PC2有效，也称为时域分量。结论：本研究提供了影响足球运动员HRV参数的自主因素之间复杂关系的宝贵证据。识别与交感神经和副交感活动有关的两台不同的PC突出了监测HRV以优化性能和恢复的重要性。机器学习对于监测控制足球运动HRV的可能分子机制的这些变化很重要。
使用非接触射频信号监测长期心脏活动
图1的概述。a，我们的系统将RF信号从胸部反射为输入并输出实时IBI，然后将其用于诊断心脏病。b，本文使用的RF设备的示意图爆炸视图。c，我们的系统由三个组成部分组成：信号选择，节拍频率模式提取和HRV估计。首先，我们引入了信号选择算法，以选择具有丰富心跳信息的体素点。然后，我们将信号分解为各种频率组件，并使用高频组件获得节拍频率模式。最后，我们从模式中提取心跳峰来计算HRV。d，在两种情况下评估了拟议的系统：临床场景和日常生活情况。e，对拟议的系统进行了三个任务的评估，包括在大规模临床环境中监测HRV，在大规模临床方面诊断心脏病，并在长期日常生活情况下监测HRV。