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多种心脏信号采集技术在心率变异性分析中的比较
摘要
心率变异性分析(HRV)是一种公认的非侵入性工具，用于评估各种临床环境和医疗条件下的自主神经系统调节。目前已提出了多种HRV分析方法，但都需要一定数量的心搏间期。现有许多记录心脏活动的方法：心电图，心音描记，体感描记，地震描记。然而，利用这些技术进行HRV分析的可行性，特别是其检测自主神经系统变化的能力仍有待研究。本研究开发了一种能同时能够监测心电、心音、地震心电、光波心动图和压波心动图的技术，并研究了这些传感器是否可用于HRV分析。因此，本实验测试了姿势改变之前、期间和之后的几个传感器计算的几个HRV参数演变。本研究的主要结论是：即使大多数传感器适合平均心率计算，但其中一些传感器对几种HRV分析方法的一致性有限。本研究还证明在大多数HRV指标上，压积描记与ECG的一致性优于其他传感器。
关键字：心率变异性、心脏信号采集技术、自主性神经系统
- 导言
心率变异性分析（HRV）是一种公认的无创性工具，用于评估在不同临床环境和医疗条件下自主神经系统（神经系统，ANS）的调节。例如，糖尿病型糖尿病患者的自主神经功能障碍，一系列心脏疾病，接受一般或局部麻醉手术的患者，以及最近接受危重治疗的患者。已经提出了一系列的HRV分析方法，但都需要一定数量的心搏间期。二级生理信号可用于检测心跳：最简单的可能是ECG信号，导致非正常（NN）间期，代表相邻两个正常心跳之间的持续时间，“正常”的意思是心律是窦性心律。
时间间隔可以通过时间、光谱或非线性的方法进行分析，这些方法都有很好的记录，从而在各种生理或病理情况下对ANS控制的理解。对NN序列进行时间分析的一种常用方法是测量NN区间 (SDNN) 的标准差(表示整个HRV) 或NN区间连续差的均方根 (RMSSD)，这对应于短期变化幅度的估计。还可以对NN系列进行光谱分析，从而对谱的各子部分进行定量分析。这些子部分与ANS的各种生理系统有关：极低频 (VLF), 0—0.04Hz；低频 (LF), 0.04—0.15 Hz；高频率 (HF), 0.15～0.4Hz。VLF范围与体温调节和内分泌活动有关。
低频（LF）范围与交感和副交感系统的调节有关，并依赖于压力受体的反馈活性；HF范围以呼吸机年频率为中心，仅与副交感调制有关。光谱分析可以通过几种信号处理方法来计算，如自回归、小波和快速傅里叶变换。
本文提出了一种新的呼吸机窦性心律失常定量处理方法。几个独立的研究小组已经确认ANI测量值是全麻期间抗感染/伤害平衡的替代测量值。
HRV分析显示了在许多临床背景中的相关性，如急性心肌梗死、糖尿病神经病变、癫痫、麻醉、重症监护、新生儿重症监护病房。HRV应用的多重性(临床监测、情绪评价、运动)、人群(成人、儿童、新生儿)和环境(医院、家庭、日常生活等)要求使技术解决方案适应可能引起的使用环境，特别是心脏信号采集技术的选择。
记录心脏活动的方法有多种：心电图、声心图、光胸动心图、心搏图、地震图、磁心图、多普勒、阻抗心电、超宽带、面对面视频。然而，仍需研究利用这些技术进行HRV分析的可行性，特别是检测ANS变化的能力。本文通过对健康志愿者同时记录的几个生理信号进行HRV分析，以评价每个个体处理HRV的能力：分别对每个信号进行几种HRV分析方法(包括时间分析、光谱分析和ANI分析)，并对不同结果进行比较。
二、材料和方法
本研究以健康人为研究对象，旨在确定各种采集方法的内在质量，以便进行HRV分析。本文重点研究了文献中常用的传感器，并研制了一种多通道装置来比较同期同步信号的“HRV性能”。
2.1变送器
本实验采用国产专用技术采集生理信号。
心电图是通过放置在人体上的Ag/AgCl电极获取心脏产生的电位的结果。此外，为了降低电磁噪声，使用了抑制电极（偏压）。
SCG地震图是测量心脏收缩和射血引起的局部振动的指标。通常，这些振动是通过使用位于胸骨上的加速计获得的三维振动。在这项研究中，使用了一个高精度的模拟加速度计（ADXL 356，Analog DEVICES，Massachusetts，USA）。在文献中，SCG的研究大多集中在背腹部分的测量上。根据SCG传感器的位置，重点关注从Z轴发出的SCG信号。
心电图是用微型手机研究心脏瓣膜的开合声。可以区分两个主要的声音：S1，对应于关闭二尖瓣和三尖瓣；S2，对应于关闭主动脉和肺动脉瓣。在这项研究中，使用了一个具有良好低频响应的电子台式麦克风。一个预放大器已经被用来改善信号接收和启用麦克风激励。
PPG、PPG依赖于通过感光体测量由LED（通常为绿色、红色、红外线）照射的一种炎疹的光吸收。传感器可以位于耳部、耳部肺叶或额部。由于这种方法，可以监测局部的脉搏。在这项研究中，通过测量血液的体积变化和光学反射进行采集。用于信号调理和数字化的部件是MAX 30102模块 (Maxim Integrated，加利福尼亚州，美国)，数据由I2C发送给处理器 (SAMD 21, Microchip Technology，亚利桑那州，美国)。一些作者证明PPGIR在心率计算和HRV分析方面优于PPGR 。在这项研究中，重点研究了PPGIR信号。
为了比较各种不同的测头技术，可在PPG的相邻测头上增加了一个压圆盘传感器 。这项技术命名为压积描记术，PIPG与脉搏改变引起的组织改变有关。
ECG、SCG和PCG传感器均位于子靶的胸部。为了保持各种传感器与胸部皮肤接触，开发了3D印刷支架。PPG和PIPG传感器位于受检者的手指上。
2.2购置系统
自制的采集系统允许对使用低功耗蓝牙连接的微型计算机进行信号采集、数字化和数据传输。通过一个高分辨率 (24位)、低噪声模数转换器 (ADS 1298, Texas Instru, TX, USA) 实现了数字化，允许同时采集8个通道，24位分辨率。把它的最大增益值 (times; 12) 与1000Hz的采样率相混淆。
2.3信号3预处理：心跳检测
为了避免多种信号处理方法带来的偏差，对所有信号采用了同样的简化的心跳检测方法。每一个信号通过4阶巴特沃斯带通滤波器在0.1到150 Hz之间闪烁。然后应用50Hz陷波翼来降低来自电网的50Hz电噪声（在法国为50Hz）。然后应用Matlab的FindPeak函数，在500 ms的时间内检测峰位。然后计算NN间隔。
2.4信号3处理：心率变异性分析
使用特定的伪影漂移算法去除系列伪影。HRV时域分析包括RMSSD和SDNN在64 s移动窗口中对无伪影的NN序列进行分析。为了进行光谱分析，NN系列以8 Hz的频率重新采样，并在64秒的移动窗口中隔离（即512个采样）。LF和HF光谱分量是用Daubechies (DB2) 波列变换计算的。
在ANI计算中，NN序列在64 s窗口内平均居中并归一化。为了仅保持与副交感神经活性有关的振荡(即高频变化), NN系列采用DB2波片在0.15和0.5Hz之间的带通频率。在闪烁信号上检测到局部极大值和极小值，绘制出下、上包络图。为了提高时间的反应性，将64秒的窗口划分为4个16秒的子窗口，以便计算下层和上层信封之间的4个子区域：A1、A2、A3和A4。
由于本实验方法是用来检测副交感神经活动中由噪声事件引起的快速和短时的下降，考虑了四个子区域的最小值。AUCMIN定义为∶AUCMIN = MIN（A1,A2, A3,A4),ANI为：100times;(Atimes;AUCMIN B)/12.8，其中a=5.1和b=1.2是在先前描述的49个患者数据集上经验性确定的，以保持正常化和浮动RR系列的数字指数与视觉方面的良好一致性。
心率 (HR)、RMSSD、SDNN、HF、LF、HFn.u、ANI平均3 min以上。通过滑动移动窗口1 s获得RMSSD、SDNN、HF、LF、HFn.u和ANI的连续组合。
2.5研究设计
本研究在里尔大学医院进行。纳入标准为；健康人，年龄18～60岁，无心脏或自主神经疾病、糖尿病或肥胖史。这项技术验证研究不需要伦理承诺的任何批准。如法国临床研究的法律方法中所述：不寻求改善生物或医学知识的研究不被视为临床研究，不需要伦理委员会的任何批准。在研究前，参与者被从实验室成员中挑选出来并给予口头知情同意。
实验调查了健康的成年志愿者，首先是躺着，然后是直立着。每名受试者在胸部放置ECG、SCG和PCG传感器，在受试者胸部放置PPG和PIPG传感器。在卧位5 min内连续记录ECG、SCG、PCG、PIPG和PPG信号。然后，每个参与者被要求站立5分钟，以引起一个宿主的激烈挑战，这将引起受试者的ANS改变，从而引起他的HRV测量。
2.6计量
为了研究信号的可靠性，以便正确检测正常的N次心跳，将心电信号作为金标准，分为20个周期，每周期30 s。每个信号的每个周期都经过峰值检测器。然后测量各时段NN间期的均值 (NN均值)和标准差 (NNSD)。每一个被调查的信号 (PCG、SCG、PIPG、PPG) 都采用同样的方法，以统计每一个周期的NN3 times; NSD的间隔数目作为被排除的离群值。还比较了HR、RMSSD、SDNN、HF、LF、HFn.u.和ANI在4:30 min前 (T1：体位改变前)、6:30 min前(T2：包括体位改变)和8:30 min前 (T3：体位改变后)的变化，窗口重叠1 min。虽然T2周期本质上是非平稳的，但HRV参数的平均值使测量结果可以接受。
对T1、T2和T3期间获得的参数值进行合并，以评估其与ECG信号（金标准）数据的相关性。
2.7统计分析
对于每一个传感器，使用Mann-Whitney检验比较男性和女性的离群点数目的差异，如果plt;0.05则被认为是显著的。使用Friedman检验和Wilcoxon检验分别比较了男性和女性的离群值。根据重复测量的Bonferroni校正只有当plt;0.0125时才考虑统计意义。
对于每个参数，本实验使用Friedman非参数检验对T1、T2和T3进行比较，然后使用Wilcoxon检验进行显著性检验。根据Bonferroni校正，如果p lt; 0.025，则认为差异显著。并且使用Spearman-Rho测试和Bland-Altman测试来研究相关性。
三、结果
本研究调查了20名24～52岁的健康志愿者 (10名女性，10名男性)。实验结果显示了男性和女性每个信号的离群值百分比。心电图表现出最好的表现，因为与其他信号相比，它导致的离群值最小。定位在探测器上的传感器 (PPG, PIPG) 表现出类似的性能，而SCG和PCG的离群点数目显著高于SCG和PCG。男性和女性之间没有差异。
实验结果列出了T1、T2和T3时的HR、RMSSD、SDNN、HF、LF、HFn.u和ANI，以及与ECG数据的相关性。显示了T1、T2和T3的HR、rMSSD、SDNN、HF、LF、HFn.u和ani。
SCG、PPG和PIPG的HR值与ECG的HR值有良好的相关性，但只有PPG和PIPG与Bland有较好的一致性。SCG、PPG和PIPG的SDNN值与ECG的SDNN值相关性较好，PCG的SDNN值相关性较低。PPG和PIPG具有较好的一致性。PCG的SDNN在T1、T2和T3间无显著性差异，而ECG、PPG和PIPG在T2和T3间有显著性差异。单用卡介苗，在T2时SDNN显著升高。
rMSSD对ECG、SCG、PCG、PPG和PIPG的T1、T2和T3无显著差异。根据PPG和PIPG计算的rMSSD值具有良好的相关性。
SCG和PIPG的LF值与ECG的LF值有良好的相关性。ECG和PIPG在T2和T3时LF显著升高。LF与SCG、PCG、PPG无显著差异。HF在T1间无显著差异。
T2和T3分别用于ECG、SCG、PCG、PPG和PIPG。SCG、PCG、PPG和PIPG的HF值与ECG的HF值相关性较差。
从ECG、SCG、PCG、PPG和PIPG计算，T2时ANI显著降低，T3时ANI显著降低。SCG、PPG和PIPG的ANI值与ECG的ANI值有良好的相关性。PIPG显示出更好的协议范围。
四、讨论
本实验研究了能记录心脏收缩相关生理信号的六种传感器技术是否能为20名健康志愿者的HRV分析提供类似质量的NN系列。发现SCG和PCG比其他传感器更难检测心跳。关于HRV分析，PCG发布的NN系列导致HRV测量结果显示相关性低，与ECG的HRV测量结果一致。其他测试的传感器显示出可接受的时域性能（HR、SDNN和RMSSD）以及频谱低频测量，但频谱高频性能较低（HF和HFn.u）。）测量。有趣的是，ANI计算是全麻期间抗/伤害平衡的替代指标，其结果与金标准心电信号类似。PPG和PIPG传感器最好地检测到姿势改变，因为其与金标准信号通过三个时间测量点获得的变化更符合。
PCG心跳检测信号的处理导致了与两个信号S1和S2的出现有关的一些困难：在所有信号上应用的简化的心跳检测算法无法对两个信号进行区分，从而导致错误的N波，增加了心率变异性。这种HRV变异性的增加可能是观察到PCG和ECG信号引起的HRV分析之间重要差异的原因。值得注意的是，
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