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基础心率和短暂的日期可靠性
摘要简介本研究确定了（1）日至日的可靠性（HR）和HR可变性（HRV）通过Equivital EQ02+ LifeAnitor测得的（HRV），以及（2）与短期HRV相比，超短期HRV的一致性。方法二十三名现役的美军士兵（5名女性，18名男性）完成了两次实验访问，距离> 48小时，限制与基础监测（例如，运动，饮食）一致，在俯卧撑休息后，在20-21分钟（超短期）（超短期）和20-25分钟（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）。HRV作为R – R间隔（SDNN）的SD和连续R – R间隔（RMSSD）之间平方平方差的平方差的平方根。结果使用线性混合模型方法的日常可靠性（INSERS INTACERISS相关系数（ICC））适用于HR（0.849，95％CI：0.689至0.933）和RMSSD（ICC：0.823，95％CI：0.623至0.920）。SDNN具有适度的日常可靠性，随着更大的变化（ICC：0.689，95％CI：0.428至0.858）。考虑呼吸作用时，RMSSD的可靠性略有提高（ICC：0.821，95％CI：0.672至0.944）。没有测量1分钟的人力资源偏差与5分钟（p = 0.511）。在1分钟的测量值与5分钟的测量值中，SDNN的平均偏置为-4 ms，RMSSD的平均偏置为-4 ms（p≤0.023）。结论是在使用基础主导和测量呼吸一致的限制之前进行20分钟稳定周期之前的结论时，军事人员可以依靠EQ02+进行基础HR和RMSSD监测，但使用SDNN应该更加谨慎。这些数据在遵循这些过程时还使用超短期测量值支持。
探索睡眠心率变异性：线性、非线性和昼夜节律视角
结果：在线性分析的频率分析中，睡眠期间的副交感神经指数 nHF 明显高于平均 24 小时周期（平均睡眠 HRV [标准差] vs. 平均 24 小时 [标准差]，95% 置信区间，p 值，r 系列：0.24 [0.057] vs. 0.23 [0.045]，0.006–0.031，p = 0.005，r = 0.49）。关于时间域分析，副交感神经指数 SDNN 和 RMSSD 在睡眠期间也明显较高（SDNN：179.7 [66.9] vs. 156.6 [53.2]，14.5–31.7，p < 0.001，r = 0.71 RMSSD：187.0 [74.0] vs. 165.4 [62.2]，13.2–30.0，p < 0.001，r = 0.70）。在非线性分析的几何方法中，副交感神经指数 SD1 和 SD2 在睡眠期间显示出明显更高的值（SD1：132.4 [52.4] vs. 117.1 [44.0]，9.3–21.1，p < 0.001，r = 0.70 SD2：215.0 [80.5] vs. 185.9 [62.0]，17.6–40.6，p < 0.001，r = 0.69）。此外，副交感神经指数 SDNN、RMSSD、SD1 和 SD2 的昼夜节律项目在睡眠期间呈现正峰值。
影响 - 触发 - 生态学 - 摩尔马里 -
背景。日常的兴趣越来越多，影响抑郁症和焦虑症患者的波动。很少有研究比较诊断组的积极影响（PA）和负面影响（NA）的重复评估，而波动模式并未统一定义。这项研究的目的是比较影响当前抑郁症或焦虑症患者的波动，在恢复的患者和对照中，使用影响不稳定作为核心概念，同时还描述了其他可变性措施并适应可能的混杂因素。方法。生态瞬时评估（EMA）数据是从荷兰研究的365名参与者中获得的，对抑郁症和焦虑的研究（n = 95）（n = 178）或否（n = 178）或NO（n = 92）DSM-IV定义的抑郁症/焦虑症。每天2周，五次，参与者在PA和NA上填写项目。影响不稳定性被计算为连续差异（RMSSD）的根平方。对RMSSD的组差异，逐个方差和自相关的群体差异进行了测试，以控制平均影响水平。结果。当前的抑郁症/焦虑患者在PA和NA中的影响最高，然后是汇总，然后进行对照。在控制平均影响水平时，群体之间的不稳定性差异仍然显着，但是当前和汇率之间的差异不再显着。结论。患有当前疾病的患者的NA和PA患者的不稳定性高于递减的患者和对照组。尤其是关于NA的，这可以解释为患有当前疾病的患者对内部和外部压力源更加敏感，并且具有次优影响调节。
原创研究通过心率变异性评估房颤发作前的自主神经系统活动
背景：神经调节已被证明可以提高心房颤动 (AF) 消融手术的疗效。然而，尽管它能够影响自主神经系统 (ANS)，但其确切的作用机制仍不清楚。ANS 通过心内神经系统 (ICNS) 的活动可以从心率变异性 (HRV) 推断出来。因此，本研究旨在通过分析大量新患者中 HRV 的演变来调查 AF 发作前 ICNS 变化的意义。方法：我们从 95,871 个 Holter 记录数据库中选择并注释了 AF 和心房扑动的记录。每条记录都包括窦性心律和一次或多次 AF 发作。我们计算了估计副交感神经活动的参数（连续 RR 间隔差异的均方根 (RMSSD) 和相差超过 50 毫秒的连续 RR 间隔的百分比 (pNN50)）以及 AF 发作前几分钟的 HRV 频率参数。为了能够逐分钟评估参数变化，我们从房颤发作前 35 分钟开始，计算了 5 分钟滑动窗口内的参数值。结果：整个患者组的平均年龄为 71.1 ± 11.3 岁（范围 35–99），570 名患者的 623 条记录中发作总次数为 1319 次，平均每次记录发作 2.1 ± 2.2 次（范围 1–17），每位患者发作 2.3 ± 2.6 次（范围 1–21）。房性早搏 (PAC) 的比例从房颤发作前 35 分钟的 4.8 ± 0.3% 增加到房颤发作前 5 分钟的 8.3 ± 0.4%。我们测量了 AF 发作前 35 分钟至 5 分钟之间极低频 (VLF)、低频 (LF)、高频 (HF)、RMSSD 和 pNN50 的统计显著增加。结论：我们的数据表明，在大多数 AF 事件发生之前，迷走神经活动会显著增加。在确定最佳神经调节策略时，可以考虑 HRV 参数的动态变化。
面部视频的强大心率可变性测量
摘要：远程光绘画学（RPPG）是一种非接触式方法，可以从面部视频中检测各种生理信号。RPPG利用数码相机来检测肤色的细微变化，以测量与自主神经系统相关的重要生物标志物等生命体征，例如心率变异性（HRV）。本文基于小波散射变换技术，提出了一种新型的非接触式HRV提取算法WaveRV，然后进行自适应带通滤波和伴侣间间隔（IBI）分析。此外，引入了一种新颖的方法，用于基于接触的PPG信号。waveHRV是针对现有算法和公共数据集的。我们的结果表明，WaveHRV是有希望的，并且在UBFCRPPG数据集上，RMSSD和SDNN的最低平均绝对误差（MAE）为10.5 ms和6.15 ms。
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。
评估Garmin的压力水平评分相对于心率...
1个神经生物学，生物化学与生物物理学，特拉维夫大学生命科学学院，特拉维夫69978，以色列2 Sagol School of Neuroscience，特拉维夫大学，P.O。框39040，特拉维夫6997801，以色列3部，护理，社会福利与健康科学学院，以色列海法大学，海法大学 *通信：hadarro1@gmail.com;抽象的每日压力源会引起影响健康，认知和行为的生理和心理反应。 尽管进行了广泛的研究，尽管腕上磨损的设备有可能通过远程数据收集来解决这一差距，尽管进行了广泛的研究，但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。 Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV，必须在研究中使用之前对其进行验证。 这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分，这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。 进行了29名参与者的试点研究，然后进行了功率计算和主要研究的预注册，其中包括60名参与者。 在实验室会议上，同时从两个设备中收集了数据，并进行了精神压力诱导的任务。 Garmin的应力得分，平均HR，SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。 此外，Garmin的压力得分与HR，RMSSD和SD2/SD1显着相关。 我们的发现表明，对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。，护理，社会福利与健康科学学院，以色列海法大学，海法大学 *通信：hadarro1@gmail.com;抽象的每日压力源会引起影响健康，认知和行为的生理和心理反应。尽管进行了广泛的研究，尽管腕上磨损的设备有可能通过远程数据收集来解决这一差距，尽管进行了广泛的研究，但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。 Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV，必须在研究中使用之前对其进行验证。 这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分，这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。 进行了29名参与者的试点研究，然后进行了功率计算和主要研究的预注册，其中包括60名参与者。 在实验室会议上，同时从两个设备中收集了数据，并进行了精神压力诱导的任务。 Garmin的应力得分，平均HR，SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。 此外，Garmin的压力得分与HR，RMSSD和SD2/SD1显着相关。 我们的发现表明，对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。尽管进行了广泛的研究，但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV，必须在研究中使用之前对其进行验证。这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分，这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。进行了29名参与者的试点研究，然后进行了功率计算和主要研究的预注册，其中包括60名参与者。在实验室会议上，同时从两个设备中收集了数据，并进行了精神压力诱导的任务。Garmin的应力得分，平均HR，SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。此外，Garmin的压力得分与HR，RMSSD和SD2/SD1显着相关。我们的发现表明，对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。研究表明，GSS表明了精神压力，其可及性和无创性有望在各种研究领域中广泛使用。
年轻人高强度间隔训练后心率变异性和血管功能的性别差异
高强度间隔训练（HIIT）优于男性和女性健康个体的其他训练策略。了解心脏自身调节的性别特定差异可能有助于HIIT的最佳培训策略。本研究旨在确定年轻人HIIT后心率变异性（HRV）和血管功能的性别差异。二十四名身体活跃的年轻男性和女性成年人（M：12，F：12，年龄：19.5年，BMI：22.1 kg∙M-2）自愿参加该研究。参与者进行了10次HIIT，其中包括20 s的高强度循环，最高为115-130％，然后恢复100 s。在五个不同的时间点测量了包括HRV和血管功能在内的心脏自动调节。在HIIT 15分钟后，男性中的R-R间隔，RMSSD和SDNN的回收速度比女性更快。在自主神经系统中，LN LF和LN HF活动以及女性的交感神经平衡（LN LF/HF）的性别差异更大，而HIIT后立即且15分钟。然而，男性和女性参与者之间没有观察到血压和臂轴脉冲波速度的显着差异。总体而言，女性在女性中的激活比HIIT后的男性更受激活，但是性别之间的血管功能中的急性反应并没有差异。在未来的研究中，可能需要进行重复HIIT后心脏自动调节的性别适应。