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可穿戴的母体心率变异性作为早产的新型数字生物标志物
尽管早产造成了很大的健康后果，但最近几十年的发病率仍保持不变，部分原因是筛查方法有限和对现有方法的使用有限。可穿戴技术提供了一种新颖，无创和可接受的方法来跟踪生命体征，例如母体心率变异性（MHRV）。先前的研究观察到，MHRV在妊娠的前33周内下降，即单胎怀孕，此后改善。这项研究的目的是探索MHRV拐点是胎龄还是递送时间的指示。此回顾性病例对照研究考虑了术语和早产。通过非侵入性磨损技术收集远程数据，使代表42个州和16个国家 /地区的受试者进行了多样化的参与。参与者（n = 241）是从hoop（hoop，inc。）的用户群中追溯确定的，并在2021年3月至2022年10月之间在单胎怀孕期间戴上hoop绑带。根据胎龄和时间的混合效应样条模型适合于人体内部的MHRV，分为早产和学期出生。在妊娠期中，gestaTimation年龄（Akaike信息标准（AIC）= 26627.6，R 2 m = 0.0109，r 2 C = 0.8571），直到生育到几周（AIC = 26616.3，r 2 m = 0.0112，r 2 C = 0.8576）是MHRV的强度，直到有很大的趋势（直至代表） log-likelione比率= 279.5）。对于早产，胎龄（AIC = 1861.9，R 2 M = 0.0016，R 2 C = 0.8582）和直到出生的时间（AIC = 1848.0，R 2 M = 0.0100，R 2 C = 0.8676）代表MHRV趋势，具有明显的MHRV趋势，直到每周均具有相对良好的速度。这项研究表明，可穿戴技术（例如Hoop表带）可以通过筛选夜间MHRV的变化来为早产提供数字生物标志物，这反过来又可能警惕需要进一步评估和干预。
临床实践中胎儿心率示踪的病理生理解释
所有作者均为编辑委员会和国际共识小组的一部分，该小组制定了关于心脏图摄影生理解释（CTG）的第一个国际共识指南。E.C. conducts several master classes on physiological interpretation of CTG and fetal electrocardiogram (ECG) in the United Kingdom, Europe, Asia, and Australia and has been the co-organizer of the intrapartum fetal surveillance course at the Royal College of Obstetricians and Gynaecologists, and he was a member of the editorial board for the National Health Service e-learning on CTG. 他是婴儿寿命CTG大师班的课程。 其中一些大师班的一些组织者和医院已从飞利浦，Neoventa，Euroking，Huntleigh，K2，心脏服务和其他行业获得赞助，以支持这些大师班。 但是，E.C。 在任何制药或医疗设备行业中都没有任何财务或管理利益。 此外，E.C。 是指南开发小组的3个成员中的1个，该小组修订了2015年国际妇科和产科指南。。E.C.conducts several master classes on physiological interpretation of CTG and fetal electrocardiogram (ECG) in the United Kingdom, Europe, Asia, and Australia and has been the co-organizer of the intrapartum fetal surveillance course at the Royal College of Obstetricians and Gynaecologists, and he was a member of the editorial board for the National Health Service e-learning on CTG.他是婴儿寿命CTG大师班的课程。其中一些大师班的一些组织者和医院已从飞利浦，Neoventa，Euroking，Huntleigh，K2，心脏服务和其他行业获得赞助，以支持这些大师班。但是，E.C。在任何制药或医疗设备行业中都没有任何财务或管理利益。此外，E.C。是指南开发小组的3个成员中的1个，该小组修订了2015年国际妇科和产科指南。
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。
心率对认知负荷的反应是抑郁和焦虑增加的标志
简介：了解心血管参数、因负荷增加而引起的认知压力和心理健康之间的相互作用对于当今综合健康策略的发展至关重要。通过实时监测心电图 (ECG) 和光电容积图 (PPG) 等生理信号，研究人员可以发现认知任务如何影响心血管和心理健康。认知压力产生的心脏生物标志物可作为自主神经系统功能的指标，可能反映与心脏和心理健康相关的状况，包括抑郁和焦虑。本研究的目的是调查认知负荷如何影响 ECG 和 PPG 测量，以及这些测量是否可以预示抑郁和焦虑症期间的早期心血管变化。
填充胎儿心率信号：基于维度结构和周期分段的扩散模型
摘要 - 心率（FHR）信号被广泛用于多普勒胎儿心脏监护仪中。但是，不完整的FHR信号降低了胎儿心率监测的有效性。填充丢失的数据是提高FHR质量的关键技术，但是现有的填充算法缺乏考虑FHR信号的相关性。因此，我们专注于与FHR相关的两个相关性，并提出了一种填充算法，称为FHR中缺少数据插补的扩散模型（DMDI-FHR）。首先，我们构建了双维样品构建（DDSC）方法，该方法发现了两个FHR信号，并最大程度地提高了它们之间形成相关性的差异。其次，引入了多周期分解（MPD）方法以获得FHR信号的内部相关性。最后，DMDI-FHR算法基于扩散模型控制填充过程。实验结果证明了DMDI-FHR算法的性能，该算法提供了提高FHR信号质量的有效方法。
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。
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。
kid-ppg：知识了解从智能手表提取心率的深度学习
摘要 - 由于运动伪像和信号降解，从光电学（PPG）信号中准确提取心率（PPG）信号仍然具有挑战性。尽管经过数据驱动的推理概率培训的深度学习方法提供了有希望的解决方案，但他们通常不利于医疗和信号处理社区的知识。在本文中，我们解决了深度学习模型的三个缺点：删除运动伪像，降低评估以及对PPG信号的生理上合理的分析。我们提出了一个知识知情的深度学习模型Kid-PPG，通过自适应线性过滤，深层概率推断和数据增强来整合专家知识。我们在PPGDALIA数据集上评估了KID-PPG，达到平均平均绝对误差为每分钟2.85次，超过了现有的可重复方法。我们的结果表明，通过将先验知识纳入深度学习模式中，心率跟踪的表现显着改善。这种方法通过将现有的专家知识纳入深度学习模型中，可以增强各种生物医学应用。
冠状动脉疾病诊断压力测试期间心率变化引起的 QT 间期时间滞后
背景：QT 间期对心率 (HR) 突然变化的缓慢适应可增强心室异质性，并已被认为是心律失常风险的标志。大多数关于 QT 率适应滞后的研究都是针对阶梯式 HR 变化进行的。然而，在移动条件下，很难在心电图记录中诱发或观察到突然的心率变化。目的：我们旨在评估与压力测试中响应斜坡式 HR 变化的 QT 滞后相关的指数的效力以评估 CAD 风险。方法：我们量化了实际 QT 序列和无记忆预期 QT 序列之间的滞后，该滞后是通过将双曲线回归模型拟合到瞬时 QT 和 HR 测量值中获得的，在可以假设它们的行为平稳的阶段。所提出的方法被用于分析 448 名具有不同冠状动脉疾病 (CAD) 风险水平的患者子集的心电图压力测试。在运动和恢复阶段分别估计 QT 滞后。结果：运动期间估计的 QT 滞后增加（从 25 秒增加到 36 秒）和恢复期间减少（从 57 秒减少到 39 秒）与更高的 CAD 风险相关。这些滞后之间的差异表明 CAD 风险分层具有显著能力。结论：可以通过压力测试量化响应心率变化的 QT 滞后。响应斜坡式心率变化的 QT 滞后值与从突然心率变化量化的 QT 滞后值范围相当，并且对分层 CAD 风险具有临床意义。
审查脉冲波速度：方法，临床应用和与心率变异性的相互作用
脉冲波速度（PWV）已被确定为心血管诊断中有希望的生物标志物，为血管健康和心血管风险提供了深刻的见解。定义为机械波沿动脉壁传播的速度，PWV代表了动脉血管刚度的有用替代标记。PWV引起了临床关注，特别是在监测患有高血压和糖尿病等血管疾病的患者时。其效用扩展到预防性心脏病学，有助于鉴定和分层心血管风险。尽管开发了各种测量技术，直接或间接的沟通能力，多普勒超声，振荡分析和磁共振成像（MRI），方法论变异性和缺乏标准化导致PWV评估中的不一致。此外，可以通过替代参数（例如脉冲到达或脉冲运输时间）来估计PWV，尽管这种异质性限制了标准化，因此可以估算其临床用途。此外，混淆因素，例如交感神经的变化，强烈影响PWV读数，从而在评估过程中需要仔细控制。心率变异性（HRV）和PWV之间的双向关系强调了心脏自主功能与血管健康之间的相互作用，这表明一个人的变化可能直接影响另一种。未来的研究应优先考虑标准率并提高PWV测量技术的可比性，并探索影响PWV的复杂生理变量。基于人工智能将多个生理参数（例如PWV和HRV）整合到算法中，这对推进个性化的血管健康评估和心血管护理有很大的希望。