ValsalvaAnalyzer 软件包含用于分析在瓦尔萨尔瓦动作（VM）期间记录的连续逐搏心电图和血压（BP）测量值的功能。所计算的临床生物标志物和估计的模型输出可揭示在 VM 期间心率和血压的交感神经与副交感神经调节机制。
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摘要
摘要
Valsalva 动作（VM）是一种低风险且易于实施的检测方法，通过测量在15秒内对抗40 mmHg胸内压的强制呼吸所引发的压力感受器介导的心率（HR）和血压（BP）反应。本研究展示了 ValsalvaAnalyzer 软件，该软件结合建模与数据分析，从时间序列的血压和心电图（ECG）数据中提取生物标志物。该软件使用 MATLAB 编程，配备图形用户界面，使临床医生能够方便地进行数据分析和数学模型预测。该软件 已针对 PC 和 Mac 进行校准，可读取在 Valsalva 动作期间测得的心电图和血压数据。软件可自动识别心电信号中的 R 波和 S 波峰值，并集成用户验证功能，以确保捕获信号的准确性。RR 间期用于预测心率，QRS 波群幅度的变化用于预测呼吸。系统捕获收缩压和舒张压，用户根据收缩压（SBP）确定动作的起始时间和持续时间。软件可自动识别 Valsalva 动作的四个阶段以及胸内压。后者通过将静息状态下的呼吸信号与受试者在 Valsalva 动作期间对抗的 40 mmHg 压力信号融合而获得。软件报告最常用的临床 Valsalva 指标，包括从心率和血压数据计算得出的参数，以及通过微分方程模型估算的个体化患者参数，该模型可预测交感和副交感神经的动态变化。最终输出包含35项以上指标，包括血压和心率、最大与最小心率、Valsalva 比值以及压力感受器敏感性等测量值，所有数据均保存至电子表格中。该软件旨在用于分析 Valsalva 动作数据，但其方法也可扩展至其他自主神经功能检测。其优势在于将从原始数据中提取的参数与模型输出相结合，利用数学模型补充临床数据，从而揭示无法直接测量的自主神经活动信息。
引言
Valsalva 动作是一种低风险、非侵入性、低成本且高度可及的检测方法，通过强制呼气运动来评估自主神经系统的功能1,2。该动作由患者向连接压力计的正压呼气末压力（PEP）装置进行呼气完成，期间需在仰卧位或坐位 维持胸内压达 40 mmHg，持续 15 秒2,3。该动作可同时对自主神经系统和心血管系统构成挑战，模拟举重物时用力或飞行过程中调节压力等应激状态下的生理反应4。该检测在临床实践中应用广泛2,5，但仍需更多工具来定量分析其背后的生理机制数据。将神经建模方法应用于 Valsalva 动作，可能有助于识别自主神经功能障碍的改进诊断标准及其因果机制5。
Valsalva 动作（VM）包含四个时相6。该过程通过屏气实现，屏气可增加胸内压，压迫心腔和胸主动脉，使血液排入体循环，从而引起血压（BP）短暂升高。第 I 时相的特征是胸内压持续升高，导致静脉回心血量、每搏输出量和平均动脉....
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方案
根据丹麦法律规定26，从符合条件的成年男性（年龄30-45岁）献血者中选取了三个示例数据集；从一项研究术前阿片类药物对接受膝关节和髋关节置换术的成年患者（年龄40-61岁）影响的研究中选取了三个数据集27；另有一个数据集来自一名被诊断为直立性心动过速综合征（POTS）的患者28。献血者（BD）研究和阿片类药物研究均已获得丹麦当地伦理委员会批准（编号分别为H-19069845和H-20071567），并在丹麦数据保护机构注册，同时在ClinicalTrials.gov注册（编号分别为NCT04499664和NCT04902222）。丹麦弗雷德里克斯堡和比斯佩比耶格医院伦理委员会批准将数据用于POTS诊断相关的研究。所有数据在被制作为本软件的示例之前均已去标识化，所有受试者均能说并理解丹麦语，并在各自研究中签署了知情同意书。
注意：该软件提供从患者的 ECG 和 BP 测量数据中提取标记的工具。用户可输入受试者编号、年龄、性别、体重和身高，这些信息为可选项。建议用户引用本文献。软件包含来自 ECG（通道 1）、由 ECG 推导出的心率 HR（通道 2）和 BP（通道 3）测量的示例数据。表 1 包含详细的患者描述和患者备注。本软件提供的八个示例去标识化数据集源自先前已发表的研究
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结果
八个示例数据集被选用来代表多种多样的响应类型。 图3, 图4, 图5, 图6, 图7, 图8, 图9, 图10，以及 图11 展示算法每一步中一位代表性健康对照受试者的结果。 补充图 1, 补充图2, 补充图3,
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讨论
本研究中展示的 ValsalvaAnalyzer 软件具备分析 Valsalva 动作期间记录的临床心电图（ECG）和血压（BP）数据的功能。该软件能够清理噪声信号，从而在人群研究中获得一致的测量结果。基于校正后的数据，软件可计算出35个以上可供用户解读的指标。该软件旨在涵盖多项研究中报道的 Valsalva 动作期间涉及的所有已知参数。1,8,9,31,32,34,36,38,40。一个例外是HRV；由于数据通常未在足够长的时间间隔内记录.......
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
本研究部分由美国国家科学基金会资助项目（DMS-2051010）和美国国家安全局资助项目（H98230-21-1-0014 和 H98230-20-1-0259）支持。我们感谢丹麦哥本哈根大学医院的 Sanaa Elmajdoubi、丹麦 Klinik Mehlsen 的 Niloufar Mehrani 和 Jesper Mehlsen 对软件的测试工作。我们感谢美国北卡罗来纳州应用研究协会的 E. Benjamin Randall 就数学模型进行的讨论，以及加拿大多伦多大学的 Iryna Palamarchuk 就指数问题进行的讨论。最后，我们感谢加州大学圣地亚哥分校的 Sophie Carlson 对计算代码的修订与编辑。该软件将结果本地存储于计算机中，不会与任何外部机构共享信息。ValsalvaAnalyzer 软件的开发人员不承担使用和保护患者数据的责任。任何 ValsalvaAnalyzer 软件的使用者均有责任在发布使用该软件生成的结果之前，保护数据安全并获得适当的审批许可。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| LabChart | ADInstruments | 用于导出分析数据的软件 | |
| MATLAB | Mathworks | 用于 ValsalvaAnalyzer 程序的软件 |
参考文献
- Palamarchuk, I., Baker, J., Kimpinski, K. The utility of Valsalva maneuver in the diagnoses of orthostatic disorders. Am J Physiol. 310 (3), R243-R252 (2016).
- Pstras, L., Thomaseth, K., Waniewski, K., Balzani, I., Bellavere, F. The Valsalva manoeuvre: physiology and clinical exam....
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重印与许可
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