Podle podle typu hodnocení „signálu“ rozlišujeme několik základních způsobů statistické analýzy HRV.
Time domain analysis (analýza podle času)
Ukazuje, jak se se signál/tepová frekvence mění během času a vyčísluje celkové změny HRV v měření. Základem jsou rozdíly v trvání intervalů mezi jednotlivými pulzy, přesněji mezi největšími výchylkami EKG záznamu. Tyto výchylky se nazývají R, proto se mluví o intervalech RR nebo prostě o RR, někdy také NN, protože se předpokládá, že jde o normální R, nikoliv R patologické. Interval RR je vlastně převrácenou hodnotou tepové frekvence v onom prchavém okamžiku mezi dvěma údery srdce. A nebo jinak – chcete li vypočítat průměrné RR pro danou TF, vydělíte číslo 1 tepovou frekvencí a převedete na milisekundy. Je to ovšem hodnota průměrná, jednotlivé RR se během té minuty někdy dost významně mění (a o tom je právě Time Domain)
Mimo to můžeme z hodnot Time Domain Analysis vyčíst i to, jaký je ve chvíli měření vztah aktuální úrovně stresu/zátěže a aktuální kapacitou organismu jej snášet. Je li úroveň stresu/zátěže příliš vysoká oproti aktuální kapacitě vegetativního systému (VS), zhoršuje se schopnost organismu se na stres/zátěž adaptovat (například regenerací a zlepšením výkonnosti) a v krajním případě hrozí poškození organismu a nemoc. Dlouhotrvající stres/zátěž bez odpočinku a regenerace vede ke snížení kapacity VS a ke snížení tolerance stresu/zátěže.
Time Domain vyjařuje variabilitu a rozptyl RR (NN)
rMSSD
PS
(rooted Mean Squared Succesive RR Difference)
Odmocnina z (průměrného (rozdílu každých dvou RR po sobě následujících v milisekundách) umocněných na druhou). Tedy dva po sobě následující RR se od sebe odečtou, umocní na druhou (tím se zvýrazní rozdíly a zároveň se elegantně zbavíte záporných hodnot) sečtou, vypočte se průměrná hodnota a ta zase odmocní.
Pozn.: Umocnění hodnot, zprůměrování a jejich odmocnění sudou mocninou je obvyklý způsob, jak statisticky zdůraznit sice malé, ale významné rozdíly hodnot v souborech mnoha velmi podobných hodnot. Podobně se počítá i NP, normalizovaný výkon u wattmetrů, jen se používá čtvrtá mocnina.
Mnoho aplikací používá zjednodušeně rMSSD jako hlavní nebo jediný parametr HRV. Poznáte to podle toho, že parametr nabývá hodnot od 0 do 100 s jednotkou ms2. Pak zhruba platí, že nízká čísla ukazují spíš převahu sympatiku a spíš malou rezervu VS, vysoká parasympatiku a velkou rezervu VS.
ln(rMSSD)
PS
(přirozený logaritmus rMSSD)
Protože hodnoty rMSSD nabývají díky umocnění obrovských hodnot a hlavně rozdílů, je žádoucí tyto rozdíly opticky zase zmenšit a přitom neztratit jejich význam. K tomu je nejlépe použít převedení na logaritmus, v tomto případě s přirozeným základem. Takže zatímco rMSSD nabývá hodnot od stovek do tisíců, ln(RMSSD) jsou v řádech jednotek čísel, obvykle zobrazované na dvě desetinná místa.
NNxx, PNNxx
PS
(počet sousedních NN, které se liší o xx ms, procento sousedních NN, které se liší o xx ms)
I tady platí, že čím je větší rozdíl mezi sousedícími RR intervaly, tím vyšší je aktivita PS
Variabilita RR (rMSSD, ln RMSSD, NNxx, PNNxx) roste – aktivita PS (parasympatiku) roste
Variabilita RR (rMSSD, ln RMSSD, NNxx, PNNxx) klesá – aktivita PS klesá
SDNN (SDRR)
PS & S
(Standard Deviation of NN (RR) interval)
Standardní nebo správně směrodatná odchylka ukazuje, v jakém rozsahu od středních hodnot pohybuje většina intervalů RR. Opět se zde využívá umocnění, jen se neporovnávají jednotlivé intervaly, ale jejich průměrná hodnota. Na rozdíl od všech předcházejících parametrů má na tento vliv kombinace jak sympatiku (S), tak parasympatiku (PS). Je tudíž dobrým ukazatelem celkové rezervy vegetativního systému a relativní míry aktuálního stresu
Rozptyl RR od průměru RR roste – rezerva vegetativního systému (VS) jako celku, tedy S (sympatiku) + PS (parasympatiku) roste – schopnost snášet stres je vysoká
Rozptyl RR od průměru RR klesá – rezerva VS klesá – schopnost snášet stres klesá.
SDNN roste – rezerva vegetativního systému roste – relativní velikost stresu oproti odolnosti klesá
SDNN klesá – rezerva vegetativního systému klesá – relativní velikost stresu oproti odolnosti roste
Frequency domain analysis (analýzy podle frekvence)
Ukazuje, jaké je relativní zastoupení a absolutní množství různých délek RR v daném měření. Pro lepší zobrazení a přehlednost v grafu jsou délky v milisekundách převedeny na svojí převrácenou hodnotu, tedy na frekvence v Hz, tedy počet cyklů za vteřinu. Na Frequency domain analysis můžeme vidět, že naše tepová frekvence kolísá hned podle několika různých rytmů a s různou dynamikou, opět v závislosti na stavu vegetativního systému. HRV vytváří spojité spektrum frekvencí od 0 (resp nule se limitně blíží) po 0,5 Hz, tj 1 cyklus za 2 vteřiny neboli 30 cyklů za minutu.
Pozn.: Jak jste si asi všimli a pamatujete si z fyziky ze základní školy, frekvence a délka cyklu jsou dvě k sobě navzájem převrácené hodnoty, tedy TF = 1/RR a RR = 1/TF. To znamená, že správně bychom měli i tepovou frekvenci vyjadřovat nikoliv v počtu tepů za minutu, ale za vteřinu, v Herzech. TF 60 by v tom případě byla 1 Hz, TF 90 je 1,5 Hz, TF 120 pak 2 Hz a tak dále. Takové vyjádření byale bylo vrcholně nepraktické a tak zůstáváme v nestandardním, ale pohodlném vyjádření v tepech za minutu.
Z pohledu Frequency domain rozeznáváme na signálu dvě základní veličiny, které vynesené do grafu vytvářejí spojitý graf rozložení s několika vrcholy dominujících frekvencí.
Parametry Frequency domain analysis
PSD
(Power Spectrum Density, ms2/Hz)
je vynesena na osu y a indikuje množství dané frekvence v signálu, pro zvýraznění opět umocnění na druhou
Power
(ms2/Hz)
Power obecně označuje vlastně plochu pod křivkou v daném určitém rozsahu grafu.
Absolute power
(ms2/Hz)
Označuje absolutní velikost plochy pod křivkou v daném frekvenčním pásmu
Relative power
(%)
Udává procento, které tvoří Absolute power daného frekvenčního rozsahu z celkového
Frequency
(Hz)
Převrácená hodnota každého zastoupeného RR je vynesena do grafu a všechny hodnoty jsou interpolovány do spojitého grafu
Peak frequency
(Hz)
Frekvence s největším zastoupením v daném frekvenčním rozsahu
Frekvenční pásma
Frekkvenční rozsah variability pulzu rozdělujeme do čtyř pásem podle toho, jaké faktory na ně mají vliv.
High Frequency Power (HF) 0,15 – 0,40 Hz
PS
Oscilace tepové frekvence v tomto rozsahu jsou vytvářeny převážně respirační arytmií. Hodnoty korelují z PNN50 a RMSSD z time domain analýzy. Minimum je minutové měření.
Čím vyšší HF, tím vyšší aktivita PS
Low Frequency Power (LF) 0,04 – 0,15 Hz
PS & S
Oscilace jsou vytvářeny regulací krevního tlaku a baroreflexem při resonančním dýchání. Minimum je dvouminutové měření.
Čím vyšší LF, tím vyšší aktivita vegetativního systému
Very Low Frequency Power (VLF) <0,04 Hz
PS & S
VLF je ovlivněna teplotní regulací, koncentrací plasmatického reninu a endoteliální procesy (ať už si pod tím představujete cokoliv 🙂. Minimum je pětiminutové měření.
Čím vyšší VLF, tím vyšší aktivita vegetativního systému
Ultra Low Frequency (ULF) < 0.003 Hz
PS & S
ULF je ovlivněna především cirkadiárním (denním) rytmem, tělesnou teplotou, metabolismem a systémem hormonů reninu a angiotenzinu. Vyžaduje celodenní měření.
LF/HF Ratio (Poměr LF/HF) – poměr LF Power k HF Power
Rovnováha PS – S
Teoreticky ukazuje LF/HF poměr rovnováhu vegetativního systému. Minimální délka měření je 5 minut.
Nízký LF/HF – převaha PS
Vysoký LF/HF – převaha S
Pozn.: Aktivita parasympatiku, tedy HF se pohybuje v daleko menších rozsazích a roste méně ochotně než aktivita sympatiku LF. Neutrální bod, ve kterém je vegetativní systém v rovnováze proto není obvykle roven 1, ale je o něco vyšší a nachází se alespoň v mých měření někde okolo 1,4. Za relativně vyrovnaný stav se považuje LF/HF od 0,5 do 2,0.
Non-lineární analýza
Non-lineární zobrazení se zaměřují na zobrazení rozdílu po sobě následujících RR pomocí vynesení bodů, z nichž každý jeden odpovídá rozdílu dvou po sobě následující RR. Výsledným grafem tedy není spojitá křivka nebo přímka, ale shluk nespojitých bodů.
Poincarého zobrazení
Poincarého zobrazení (Poincare Plot) je nejjednodušší a nejznámější graf tohoto typu. Vzniká tak, že na osu x vyneseme interval RR (v ms) a na osu y interval RR předchozí. Každou pulsovou vlnu (kromě první) tedy v grafu reprezentuje jeden bod. Výsledkem je shluk bodů ze všeho nejvíc připomínající zásah brokovnicí.
Malý chumel poblíž průsečíku os – malá rezerva VS
Velký chumel daleko od průsečíku os – velká rezerva VS
Dlouhý úzký hustý chumel – převaha S
Široký řídký chumel – převaha PS
SD1
PS
Směrodatná odchylka (Standard Deviation) bodů ve směru kolmém na graf fce y=x (úhlopříčka grafu zleva nahoře vpravo dolů), tedy „šířka chumlu“. Koreluje s HF z frekvenční analýzy a rMSSD a NNxx z časové analýzy. Ukazuje aktivitu parasympatiku
Delší SD1 – vyšší aktivita sympatiku
Kratší SD1 – nižší aktivita sympatiku
SD2
PS & S
Směrodatná odchylka (Standard Deviation) bodů ve směru grafu fce y=x (úhlopříčka grafu zprava nahoře doleva dolů), tedy „délka chumlu“. Koreluje s LF a Total Power z frekvenční analýzy a SDNN z časové analýzy. Ukazuje aktivitu parasympatiku i sympatiku převažujícím vlivem S
Delší SD2 – relativní převaha S
Kratší SD2 – relativní převaha PS
S
Plocha elipsy s osami SD2 a SD1. Reprezentuje celkovou aktivitu VS a jeho rezervu.
S roste – celková aktivita VS a jeho rezerva roste
S klesá – celková aktivita VS a jeho rezerva klesá
Pozn.: Poincarého graf znají pamětníci programu Training Advisor 2.0, ještě pro MS-DOS, z přelomu století. Distribuovala jej firma Polar se svojí vrcholnou řadou pulsmetrů. Nejvyšší tehdejší model Vantage NV sice neuměl variabilitu přímo spočítat a analyzovat (to bylo implementováno ve velmi jednoduché formě až do nejvyšších modelů následující řady S), ale dokázal zaznamenávat tep nikoliv po krátkých časových vzorcích, ale přímo v intervalech RR, tedy „tep po tepu“. K analýze potom v aplikaci sloužilo právě Poincarého zobrazení.