背景

心率变异性（HRV）是通过量化窦性心律变异性来评估心脏的自主神经调节功能。窦性心律时间序列是从心电图（ECG）的QRS至QRS（RR）间隔序列中得出的，方法是提取正常窦至正常窦（NN）的心跳间隔。窦性心律中相对较高的频率变化反映了副交感神经（迷走神经）调节，而较慢的变化反映了副交感神经和交感神经调节以及非自主性因素。通常医学上会用5分钟，24小时心电数据来计算HRV。传统的心率变异性（HRV）度量通常分为两大类：时域分析量和频域分析量。
然而，近年来，超短心率变异性在消费市场火热起来，超短期心率变异性（HRV）分析（<5分钟）在用于自主评估的运动表现领域已得到广泛发展。
一项研究[1]研究旨在阐明超短期 HRV（0-30 秒、0-1 分钟、0-2 分钟、0-3 分钟、0-4 分钟）与标准短期 HRV（5 分钟）之间的一致性并探索休息和运动后条件下的最佳记录持续时间。
招募69名参与者在跑步机上独立进行体育锻炼，强度为6公里/小时、9公里/小时和12公里/小时。通过使用静息条件下的超短周期和标准周期（Pre-E）和三个运动后试验来计算 RR 间隔的标准偏差（SDNN）和 RR 间隔连续差的均方根（RMSSD），即，分别为Post-E1、Post-E2和Post-E3。进行了重复测量的单向方差分析和 Cohen’s d 统计，并使用 Bland-Altman 分析和类间相关系数 (ICC) 来评估一致性水平。
对于 SDNN 和 RMSSD，静息条件下的一致性分析结果与运动后的结果不同。在 Pre-E 时，SDNN 和 RMSSD 对于所有超短周期（即 0-30 秒、0-1 分钟、0-2 分钟、0-3 分钟和 0-4）的超短期 HRV 分析都是可靠的分钟，大多数 ICC 大于 0.9，Cohen’s d 显示出微小差异（Cohen’s d = 0.024-0.117）。然而，在运动后，SDNN 0-30s、SDNN 0-1min、RMSSD 0-30s和 RMSSD 0-1min分别与 SDNN 5min和 RMSSD 5min表现出显着差异（p < 0.01），并且 ICC 并不完美（ <0.9）。持续时间超过 2 分钟的 HRV 分析在所有运动后试验中显示出近乎完美的可靠性，差异很小（Cohen’s d = -0.003-0.110），ICC 完美（ICC = 0.916-0.998）。
这项研究表明，超短期HRV分析是标准HRV时域测度的良好替代，可反映静息和运动后的自主神经调节。具体来说，建议在静止状态下使用超短期HRV 0-30s或HRV 0-1min。而运动后的超短期HRV分析需要超过2分钟的记录时间，这对于获得SDNN和RMSSD可以保证HRV分析的准确性。

RR间期

要想计算心率变异性(HRV)，就要先计算RR间期，而计算RR间期就要先计算出QRS波位置。这里常用的信号处理方法流程就是：原始心电信号先进型低通滤波、高通滤波，在进行微分，然后把微分后的信号去平方，在用移动积分窗框破进行积分，最后用阈值进行比较，就得到QRS复波峰值点。

1. 低通滤波常采用二阶巴特沃斯滤波器，截止频率为5Hz。
2. 高通滤波常采用二阶巴特沃斯滤波器，截止频率为15Hz。
3. 对心电信号进行微分可以得到QRS复波的斜率信息。我们采用5点微分(不同采样频率点数不同)。其差分方程为：
   $y(nT)=\frac{1}{8}\left[2x(nT)+x(nT-T)-x(nT-3T)-2x(nT-4T)\right]$
4. 平方。对处理后的信号直接平方运算。其方程为：
   $y(nT)=\left(x(nT{)}^2\right)$
5. 对处理后的信号进行滑动积分，积分窗口设置为10(不同的采样频率点数不同)。其差分方程为：
   $y(nT)=\frac{1}{10}\left[2x(nT)+x(nT-T)-x(nT-2T)-...-x(nT-9T)\right]$
6. 设定经验值过滤，符合条件的就作为R波输出。各流程结果如图所示。
   
   

时域分析

时域分析以AVNN，SDNN、SDANN、r-MSSD、PNN50这4个指标最常用。如下图所示。
• 平均R-R间期：测量某段时间内的窦性R-R间期的平均值。白天与夜间平均R-R间期互差<40ms为异常。
• 总体标准差(SDNN)：指24h内全部窦性R-R间期的标准差，正常值为100～150ms，<50ms为异常。
• 均值标准差(SDANN)：指24h内每5min节段窦性R-R间期平均值的标准差，正常值为80～140ms，<50ms为异常。
• 差值的均方根(r-MSSD)：指24h内相邻窦性R-R间期差值的均方根，正常值为15～45ms，<15ms为降低。
• 相邻两个R-R间期差值>50ms的百分数(PNN50)：指24h内相邻两个窦性R-R间期差值>50ms的个数所占的百分率，正常值为1%～12%，<0.75%为异常。
SDNN反映交感与副交感神经总的张力大小，SDANN、SDNNindex反映交感神经张力大小，与心率的缓慢变化成分相关，当交感神经张力增高时，其值降低；r-MSSD、PNN50反映副交感神经张力大小，与心率的快速变化成分相关，当副交感神经张力降低时，其值降低。心率变异性随着年龄的增加而呈下降趋势。

频域分析

频域分析常用方法有回归法(AR法)和快速Fourier转换法(FFT法)两种。前者较为精确，且各频段曲线平滑，目测效果好，是目前推荐使用的方法；后者简单快速，但分辨率低。通常以频率(Hz)为横坐标，功率谱密度(PSD)为纵坐标的功率图谱，纵坐标单位为ms2/Hz。(如下图所示)
频谱成分和频段划分：一般可分为5个频段。
• 高频带(HF)：0.15～0.4Hz，反映副交感神经的张力。
• 中频带(MF)：0.09～0.15Hz。
• 低频带(LF)：0.04～0.09 Hz，反映交感和副交感神经的共同作用，但以前者为主。
• 极低频带(VLF)：0.0033～0.04Hz。
• 超低频带(μLF)：<0.0033Hz。
• 总功率(TP)：≤0.4Hz。
• LF/HF：反映交感一副交感神经的平衡状况。
功率谱密度(PSD)与LF、HF的归一化(norm)特点：前者较直观，后者能作个体化分析，能客观全面地反映交感、副交感神经活动的消长情况，其计算方法为：LF(HF)norm=100×LF(HF)/（总功率-VLF），单位为nu。
短时程(5min)分析，反映患者固有的自主神经活动情况，采用TP、VLF、LF、HF、LF/HF、LFnorm。及HFnorm；长时程(24h)分析反映总体综合情况，采用TP、ULF、VLF、LF、HF。
静卧5min记录的功率谱正常值范围为：
• TP：3466±1018ms2/Hz
• LF：1170±416ms2/Hz；
• LFnorm：54±4nu；
• HF：975±203ms2/Hz；
• HF：29±3nu；
• LF/HF：1.5～2.0；
正常人交感、副交感神经支配心脏有着明显的昼夜变化规律：白天LF占优势，夜间HF占优势，LF在昼夜间基本保持不变，LF/HF在夜间的比值降低。
判断各种指标变化的临床意义：SDANN、SDNNindex值降低，表明交感神经张力增高；r-MSSD、PNN50值降低，表明副交感神经张力降低，但需结合年龄加以判断。
心率变异性临床应用评估
自主神经系统与心源性猝死密切相关，心电稳定性有赖于交感、副交感神经和体液调节之间的平衡。若交感神经张力过度增高，则有利于致命性心律失常的发生；而副交感神经激活，则具有保护心脏和抗心室颤动作用。
• 已有肯定应用价值的疾病：
o 急性心肌梗死：作为预测心肌梗死后死亡危险性的指标，SDNN<50ms者的死亡危险性比SDNN>lOOms者高出5倍。
o 充血性心力衰竭：SDNN<50ms者，预测其死亡率的特异性>90%，敏感性为75%；LF<200ms2/Hz者，预测其死亡率的特异性>91%，敏感性为75%，心率变异性分析有望成为预测心力衰竭患者预后的独立指标。
o 糖尿病：心率变异性具有早期预报糖尿病并发神经病变的价值，为最准确、最敏感的指标。
• 有研究前景的心血管疾病：有猝死倾向的二尖瓣脱垂症、心肌病、长Q-T间期综合征、高血压病、病毒性心肌炎、心脏移植及阵发性心动过速（如阵发性心房扑动、心房颤动、室上性心动过速）等。
• 有研究前景的其他疾病：血管迷走性晕厥、体位性低血压、肝硬化、具有婴儿猝死综合征危险的婴儿和早产儿、药物对心率变异性的影响等。

非线性分析

HRV非线性分析方法可分为图形法与非线性参数计算法。图形法主要为心电散点图分析，非线性参数的计算常用分维数（相关维、Hausdorf维或信息维）分析法、复杂度分析法、消除趋势波动分析、近似熵分析等，均属非线性分析的定量化方法，如下图所示(分别是消除趋势波动分析和近似熵分析以及庞加莱图)。

代码

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参考文献

[1] Wu L, Shi P, Yu H, Liu Y. An optimization study of the ultra-short period for HRV analysis at rest and post-exercise. Journal of Electrocardiology. 2020 Nov 1;63:57-63.