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不同年龄和疫苗制造商的 COVID-19 疫苗客观和主观反应原性
图 2. 接种疫苗前后的心血管指标。A) 接种疫苗前七天和接种疫苗后七天的静息心率 (RHR)。B) 与一周前同一天相比，RHR 的百分比变化。C) 接种疫苗前七天和接种疫苗后七天的心率变异性 (HRV)。D) 与一周前同一天相比，HRV 的百分比变化。对于所有图表，顶部的标题表示数据是来自第一次、第二次还是单次注射；第二行的标题表示年龄组。数据以平均值 ± 95% 置信区间表示。
![arxiv：2501.03537V1 [CS.HC] 2025年1月7日](/simg/f\f8b0197a55e6cd57b6ab84ca1d60d872d4addfb9.webp)
arxiv：2501.03537V1 [CS.HC] 2025年1月7日
注意HR（3.1.1）[13，250，252，267]工作HR（3.1.1）[13，250，267] HRV（3.2.1）[250]内存HRV（3.2.1）[250] BFR＆BOL（3.3.1）[3.3.1）[183] BFR＆BFR＆BOL＆BOL（3.3.1）[3.1）[104] [4.1 SCR（4.1） （5.1.1）[85] SC（5.1.1）[186] BR（6.1.1）[161] BR（6.1.1）[13，282] PD（7.1.1）[17，117，117，189] Pd（7.1.1）[17，117，117，117，117，117，189] EB（7.2.1）EB（7.2.1） [134，159，230]姿势（8.1.1）[190，207] PA（8.2.1）[127，264] PA（8.2.1）[102] BW（9.1.1）[39，255] BW（9.1.1.1）[211，212] [211，212]
夜间心率和心脏的可靠性和灵敏度...
目的：评估夜间心率（HR）和人力资源变异性（HRV）的可靠性，并分析这些标记对最大耐力运动的敏感性。方法：在经过2个相同的低强度训练课程（n = 15）和3000米跑步测试（n = 23）之前和之后的晚上和之后，夜间记录了夜间人力资源和HRV（n = 15）。平均HR，连续差异（LNRMSSD）的根平方的自然对数以及高频功率（LNHF）的自然对数（从整夜（完整），4小时（4H）部分开始，基于在lineAreare a lineare a in the Nightiptiont of lineare a a时，一个4小时（4h）段开始了30分钟。用一般线性模型分析夜晚之间的差异，并将类内相关系数（ICC）用于实习生可靠性评估。结果：在夜晚，随后进行低强度训练课程之间，所有指数都是相似的。在所有分析段中都观察到一个非常高的ICC（P <.001），HR范围为0.97至.98，LNRMSSD的HR范围为.97至.97，而LNHF的范围为.92至.97。hr增加（p <.001），而LNRMSSD（p <.01）和LNHF（p <.05）在3000米后测试后仅减少，而前一天晚上仅在4H中仅为4H且完整。与全和MOR相比，HR（P <.01）的增量（P <.01）和LNRMSSD的减少（P <.05）更大。结论：夜间人力资源和HRV指数非常可靠。要求最大运动可以增加人力资源，并在4H和完整段中最有系统地减少HRV。
心率变异性指数语言知识的测量
在过去的几十年中，人们一直致力于开发能够利用不可直接观察到的认知方面的方法。这包括很大程度上在无意识的情况下发展起来的语言知识和技能，因此可能难以或无法表达。基于语言认知和神经系统之间的关系，我们研究心率变异性 (HRV)（一种指示自主神经系统活动的心血管测量指标）是否可用于评估隐性语言知识。我们测试了 HRV 检测个人是否拥有语法知识的潜力，并探索了心血管反应的敏感度。41 名健康的英国英语成年人听了 40 个英语语音样本，其中一半包含语法错误。Thought Tech nology 的 5 通道 ProComp 5 编码器通过连接到非惯用手的中指的 BVP-Flex/Pro 传感器跟踪心率，速率为每秒 2048 个样本。广义加性混合效应模型证实了心血管对语法违规的反应：在对包含错误的刺激作出反应时，以 NN50 为指标的 HRV 显著降低，这在统计学上是显著的。心血管反应反映了语言违规的程度，NN50 随着错误数量的增加而线性下降，直到达到一定水平，之后 HRV 保持不变。这一观察结果使人们聚焦于生理和认知之间错综复杂的关系的新维度。能够使用高度便携和非侵入性技术进行语言刺激也为评估来自不同人群的个人在其自然环境和真实交流情境中的语言知识创造了令人兴奋的可能性。
通过机器学习分析心跳时间序列以检测疾病
心脏是心血管系统的一部分，负责泵送含氧和缺氧血液。它不像节拍器那样运作，通常每次心跳之间的间隔时间会有所不同，称为心率变异性 (HRV)。在患病或衰老过程中，由于自主神经系统功能障碍，HRV 会降低。这项工作的目的是利用机器学习技术表明，这些技术能够直接将心脏的变异性与疾病的程度联系起来。作为实际结果，这些技术可用于仅通过分析其时间序列来预测不同类型的疾病。我们工作中使用的第一种技术是无监督学习算法 (t-随机邻域嵌入)。我们表明，该算法仅通过分析时间序列就能区分疾病的类型和程度，我们表明可以设计一种能够学习这些特征的神经网络架构，将心脏变异性和疾病联系起来。在补充分析中，我们检查心脏变异性与置换熵直接相关，证明一个人越健康，他的心脏时间序列就越随机。我们使用深度学习从混淆矩阵和 ROC 曲线构建分类算法。该算法可以作为通过测量患者的 HRV 来诊断患者的切入点。
高潮心率变异性指数的预后意义
感染性心内膜炎（IE）与高死亡率和严重的并发症有关，包括栓塞事件，瓣膜破坏和心律不齐[1]。因此，在治疗的早期阶段将患者的风险分层至关重要。IE的预后取决于临床因素，实验室测试，成像发现或它们的组合[2]。 已经提出了几种血液学，化学和炎症标志物来评估IE患者的预后，包括白细胞计数水平，C反应蛋白（CRP）水平，降钙素水平，中性粒细胞 - 淋巴细胞比例[3-5] [3-5] [3-5]，除了完整的血细胞计数和N-B-B-B-bey n-B-becte – 8 – 8 对细胞因子和细胞衍生的宏cilect的更复杂的评估也可能在IE患者的诊断和预后中具有潜在的价值[9-11]。 几项研究表明，超声心动性发现是死亡率和栓塞事件的有效预测指标[12]。 此外，IE患者早期手术的回声引导的决策已被证明是一种具有成本效益的管理策略[13]。 心脏计算机断层扫描可能是IE接受手术患者的超声心动图的辅助测试[14]。 尽管这些方法中的大多数是在患者到达时无法获得的，但电子心电图（ECG）是常规执行的无创测试，通常在急诊室（ED）访问期间进行。 但是，神经心脏调节过程也可能在IE中发挥作用。 ;心率变异性[HRV]）。IE的预后取决于临床因素，实验室测试，成像发现或它们的组合[2]。已经提出了几种血液学，化学和炎症标志物来评估IE患者的预后，包括白细胞计数水平，C反应蛋白（CRP）水平，降钙素水平，中性粒细胞 - 淋巴细胞比例[3-5] [3-5] [3-5]，除了完整的血细胞计数和N-B-B-B-bey n-B-becte – 8 – 8对细胞因子和细胞衍生的宏cilect的更复杂的评估也可能在IE患者的诊断和预后中具有潜在的价值[9-11]。几项研究表明，超声心动性发现是死亡率和栓塞事件的有效预测指标[12]。此外，IE患者早期手术的回声引导的决策已被证明是一种具有成本效益的管理策略[13]。心脏计算机断层扫描可能是IE接受手术患者的超声心动图的辅助测试[14]。尽管这些方法中的大多数是在患者到达时无法获得的，但电子心电图（ECG）是常规执行的无创测试，通常在急诊室（ED）访问期间进行。但是，神经心脏调节过程也可能在IE中发挥作用。;心率变异性[HRV]）。心电图的变化在IE中很普遍，并且表明侵入性疾病，从而有能力预测高发病率和死亡率[15]。传导异常还可以表明该疾病正在延伸到瓣膜周围区域[16]，或表明存在复杂的主动脉瓣疾病[17，18]。心率的动态调节（HR）被认为是伴侣和副交感神经系统之间相互作用的替代[19]，并且通过正常心跳之间的时间间隔的波动或变化来量化（即HRV在压力下减轻了情绪或身体的静止，被认为是重要的无创标记。它可用于评估自主神经系统（ANS）的功能，并确定心脏自主神经调节的心脏反应是否适当[20]。使用HRV建立了24小时HRV，HRV和炎症性杂种（例如CRP）之间存在反向关系。此外，发现HRV和CRP在没有明显心脏病的卧床受试者的死亡和心肌梗死中具有协同作用[21]。败血症患者的HRV指数较低的HRV指数提高了死亡率[22]。在炎症性肠病患者中也证明了类似的发现[23]。自主神经支配和免疫反应之间的相互作用是复杂而有趣的。通过激活导致皮质醇分泌的下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴，反身抑制炎症[24]。此外，迷走神经抑制迷走神经 -
心率可变性分析以评估新生儿的自主神经系统成熟：专家意见
与成人病理学（1）一样，自主神经系统（ANS）功能障碍对儿童健康的影响已经很好。无论年龄如何（2），心率变异性分析（HRV）是对自主功能的实时或延迟评估的相关非侵入性工具，具有公认的诊断和治疗意义（3-8）。测量工具考虑了RR间隔长度的变化，Beat之后，可以广泛使用，并且根据孩子的年龄为单位的参考值（9，10）。此叙述性评论旨在概述各种HRV分析技术，以评估新生儿的自主神经系统成熟。我们还将讨论ANS成熟研究的潜在影响，以防止婴儿猝死综合症和指导新生儿单元中的心脏监测。
自动心律失常检测的发展...
心律不齐，一种异常心律，是心脏病的最常见类型之一。心律不齐的自动检测和分类对于减少因心脏疾病而导致的死亡可能很重要。这项工作提出了使用单通道心电图（ECG）信号的多级心律失常检测算法。在这项工作中，使用心率变异性（HRV）以及形态学特征和小波系数特征可用于检测9种心律失常。统计，熵和基于能量的特征被提取并应用于基于机器学习的随机森林分类器。两项工作中使用的数据均取自4个广泛的数据库（CPSC和CPSC Extra，PTB-XL，G12EC和Chapman-Shaoxing和ningbo数据库），可用于Phancionet。具有HRV和时域形态特征，平均准确度为85.11％，敏感性为85.11％，精度为85.07％，F1得分为85.00％，而HRV和小波系数特征则获得了90.91％的精度，90.91％fivitivity，90.91％fivitivity，90.90％的速度和90％的精确度，90.96％和90％。对仿真结果的详细分析确认，所提出的方案有效地检测了单渠道心电图记录的心律不齐类别。在工作的最后一部分中，使用Raspberry Pi在硬件上实现了建议的分类方案，以实时ECG信号分类。
真实飞行和模拟飞行对心理生理的影响...
摘要：目的：本研究旨在分析真实飞行和模拟飞行过程中的自主神经、焦虑、自觉用力和自信反应。方法：这项横断面研究涉及了12名来自西班牙空军的经验丰富的男性飞行员（年龄= 33.08（5.21））。参与者必须随机完成真实和模拟飞行任务。在两次操作之前和之后收集心率变异性（HRV）、焦虑、自信心和自觉用力评级，并且在模拟飞行和真实飞行期间也收集HRV。结果：在研究真实飞行和模拟飞行的急性影响时，平均心率、R-to-R间隔、认知焦虑和自觉用力仅受到真实飞行的显著影响。此外，与真实飞行和模拟飞行的急性影响相比，发现平均心率和RR间隔存在显著差异（在真实飞行中观察到的急性影响更高）。此外，当比较模拟飞行和真实飞行中的 HRV 值时，RR 和心率平均值存在显著差异（真实飞行中观察到的 RR 间隔较低，心率平均值较高）。结论：真实飞行显著降低了 RR 间隔和认知焦虑，同时增加了心率平均值和自觉用力程度，而模拟飞行不会引起自主神经调节的任何显著变化。
基于心率变异性的机器学习模型...
使用 HRV 数据，训练分类模型以成功区分疲劳和非疲劳状态。图 2 显示了每个分类问题的最重要特征。训练集中的交叉验证结果在补充材料中报告（见表 S1）。表 1 和表 2 分别总结了在任务相关和静息 HRV 数据上训练的分类器的测试集预测性能。下面，我们报告最重要的发现。置换测试表明，所有分类器在所有分类问题中的分类性能与置换零分布有显著不同。对于每个分类问题，SVM、KNN 和 RF 分类器的性能产生类似的结果。但是，在所有分类问题中，SVM 的平均表现略优于其他两个分类器。不管