Name: 在活动视频游戏会话期间,从脑瘫青年的 ECG 数据计算心率变异性 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-06-05T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 12 s
Description: 学习从心电图波形计算心率变异性，用于评估脑瘫青少年在活动视频游戏期间的有氧运动表现。该方法有助于优化物理治疗策略并改善心血管功能监测。

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作者感谢参与本研究的受试者及其家庭所付出的时间和努力。同时，作者感谢刘一川博士和Hasan Ayaz博士在心率监测时间计算方面的协助，以及Paul Diefenbach博士在KOLLECT主动视频游戏软件开发方面的贡献。本研究工作由库尔特基金会资助，资助项目编号为#00006143（O’Neil；Diefenbach，项目负责人）和#00008819（O’Neil；Diefenbach，项目负责人）。

已获得机构审查委员会批准。所有青少年在参与前均提供了书面同意书，家长也提供了知情同意。
1. AVG 数据采集会话
<ol>
	<li>AVG 游戏环节
	<ol>
		<li>在本研究中，让患有脑性瘫痪（CP）的青少年参与一次 AVG 游戏环节，该环节包括三个各持续 20 分钟的游戏。有关青少年的人口统计学信息，请参见表 5。预计总共进行 30 场游戏；但由于一名受试者在其 AVG 环节中仅进行了 2 场游戏，因此实际完成了 29 场游戏。</li>
		<li>在整个实验过程中，让受试者佩戴心率（HR）监测器，以记录心率和心电图（ECG）反应。</li>
		<li>在 AVG 游戏环节中，让青少年坐在长凳上进行游戏，双脚平放于地面，膝关节和髋关节屈曲至 90 度（90/90 坐姿），以提供姿势支撑和稳定性。</li>
		<li>采用以下三种游戏条件来收集目标：1）仅使用手部图标；2）仅使用足部图标；3）同时使用手部和足部图标。在不同受试者之间采用平衡顺序。选择这三种条件的目的是确定哪种方式在促进身体活动和体能方面更有效，同时又不至于过于繁重而导致过早的不必要疲劳。 
		注：每款游戏均根据运动处方的阶段设计：热身、训练和整理阶段。[请参见表 1]。此外，在游戏开始前设置一个静息阶段，用于记录基线心率，在游戏结束后设置一个恢复阶段，用于记录心率恢复至基线水平所需的时间。</li>
		<li>在每场游戏之间允许受试者休息，使心率恢复至基线水平。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>从 ECG 数据计算心率变异性（HRV）
	<ol>
		<li>将数据组织为 5 分钟的时间段，以确保每个阶段的数据具有可比性。因此，这些计算共定义了 6 个阶段：1）静息；2）热身；3）训练阶段 1（前 5 分钟）；4）训练阶段 2（第二个 5 分钟）；5）整理阶段（5 分钟）；6）恢复阶段。将训练阶段分为两个 5 分钟的子阶段，以便在更短的时间间隔内考察受试者的有氧表现，从而考虑因体能下降导致的疲劳影响12（表 4）。</li>
		<li>为准确计算受试者每个阶段的心率变异性（HRV）指标，需对原始心电图（ECG）信号进行 R 波峰值检测12,13。使用原始信号以避免可能扭曲数据的处理操作。</li>
		<li>为处理数据，获取每次记录会话的开始时间，并将“日期时间”变量（MM/DD/YYYY HH:MM:SS.SS）转换为秒。所有会话均未跨越两天，因此在这些计算中可忽略 MM/DD/YYYY 部分。从时间表中获取目标游戏的开始时间，以定位心电图（ECG）文件中的每场游戏会话；该时间在从时间文件中提取后也需转换为秒。时间文件包含游戏各阶段的开始时间以及恢复期结束的时间（表 2）。</li>
		<li>将游戏开始前 5 分钟定义为静息期，将整理阶段结束后 5 分钟定义为恢复期。获得这些时间后，通过以下公式确定目标游戏阶段在 ECG 文件中的位置（S）： 
		<img alt="时间计算公式，相位偏移分析方程；数理物理概念。" src="/files/ftp_upload/59230/59230eq1.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="方程 1"> （1） 
		其中“阶段”设为静息、热身、训练 1、训练 2、整理或恢复；时间除以 1/频率，以考虑 ECG 的采样率。心率监测器的采样率为 250 Hz，因此每 4 毫秒记录一次数据。
		<ol>
			<li>通过 Peak_Detection.m 程序中的第一个提示更改采样率，以适应不同记录设备的使用。在运行峰值检测程序时，选择要处理的 5 分钟时间段，此操作通过用户提示完成。将结束时间设为开始时间后 5 分钟，并考虑记录设备的采样频率。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>选定 5 分钟段落后，基于波形的平均值和标准差计算峰值检测的阈值。
		<ol>
			<li>将阈值设为 <img alt="minH 公式：minH = x̄ + (0.5 * σ)，数学中的统计公式。" src="/files/ftp_upload/59230/59230eq2.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="方程 2">，但如果数据较为均匀，可在程序中提高该值，以减少因 T 波高于对应 R 波而导致的假阳性检测。这些假阳性的示例见图 1。</li>
			<li>除设定 R 波峰值的最小高度外，还需设定峰值之间的最小距离，以减少在目标 R 波周围检测到错误峰值的可能性。将此值设为 75，对应峰值间 0.3 秒或每分钟 200 次心跳（bpm）（该值随频率变化）。200 bpm 高于本研究中任何受试者达到的心率，可根据研究人群调整该值。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>计算出阈值后，运行程序扫描波形，尝试识别所有 R 波，用于 RR 间期和 HRV 计算。生成初步图表，以便用户检查是否存在如图 1或图 2所示的异常情况。
		<ol>
			<li>通过编辑“Detection”变量手动修正这些异常，该变量第一列为峰值的微伏（µV）读数，第二列为当前游戏会话中的位置（s/0.004）。在大多数情况下，可通过放大问题区域（如图 1所示）轻松找到正确的 R 波峰值。许多数据会话较为均匀（如图 3所示），因此仅需少量修正。但某些情况较为杂乱，需要更多时间审查并确定正确的 R 波位置。</li>
			<li>如果波形波动过大导致难以准确定位峰值，可忽略约 1–2 秒的小段数据，并将其归因于异位搏动，这些数据不用于 HRV 计算12。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>在定位所有 R 波后，运行 HRV_Measures 程序。首先计算 RR 间期，因为这是本研究中所用 HRV 指标的基础12。
		<ol>
			<li>获取间期矩阵，并忽略任何大于 1.5 秒（40 bpm）的间期，因其源于前述被排除在计算之外的异位搏动。保存这些 RR 间期以供进一步计算和数据验证。使用这些间期通过以下公式计算连续差值的均方根（RMSSD）： 
			<img alt="均方根偏差公式；数学方程；数据分析；统计学。" src="/files/ftp_upload/59230/59230eq3.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="方程 3"> RMSSD = （2） 
			其中 N = RR 间期数量，(R-R)i = 相邻 QRS 波群之间的间期，(R-R)i+1 = 下一组波群之间的间期</li>
		</ol>
		</li>
		<li>选择该变量的原因在于，已有研究表明其在 1 分钟至 24 小时长度的间期内均有效13,14,15,16,17，因此可用于评估游戏中各阶段的 5 分钟间期。除 RMSSD 外，还应获取 NN 间期的标准差，以测量整个阶段内心率的变化14,16,18。</li>
		<li>利用 RR 间期计算 NN50，即与前一间期相差超过 50 毫秒的间期数量12，该指标也已在 1 分钟至 24 小时的间期内被广泛使用16,17,19,20,21。
		<ol>
			<li>通过简单的计数函数计算 NN50 变量，检查连续 RR 间期长度之差是否大于 50 毫秒。以这种方式获得 NN50 后，除以总间期数以计算 pNN50，即相差超过 50 毫秒的间期所占百分比。该计算使得测量数据可在不同受试者、游戏甚至不同长度的会话之间进行比较，因为这是一个无量纲变量13,14,16,17。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>将每个阶段和每位受试者的平均 RR 间期长度作为独立的 HRV 指标进行计算16,17,19,22,23,24。通过将平均 RR 间期除以 60 秒来计算平均心率。这两个指标均可在不同游戏会话间轻松比较，以观察受试者活动的趋势16,17,19,22,23,24。</li>
		<li>在计算出上述指标后，通过快速傅里叶变换获取功率谱密度（PSD），计算 5 分钟时间段原始 ECG 信号和 RR 间期矩阵的低频（LF）和高频（HF）功率谱密度13,14,17,19,25。所有数据随后存储于表格中，示例见表 4。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. 采集患者的心电图数据
<ol>
	<li>准备心率监测器胸带和蓝牙模块，以便应用于受试者。
	<ol>
		<li>使用充电底座将蓝牙模块完全充满电（3 小时）。</li>
		<li>通过充电底座将模块插入数据计算机，并打开配置工具。输入用于记录的日志名称。</li>
		<li>选择心率设备，点击 时间 选项卡，然后选择 设置日期/时间，以将模块同步至正确的日期和时间。此时可将设备从充电底座上取下。</li>
		<li>将手浸入水中后擦拭心率监测器胸带上的导电区域（米色部分），使其湿润。</li>
		<li>将心率监测器蓝牙模块插入胸带，确保模块的导电面与胸带上的导电面对齐：模块会卡入到位。</li>
		<li>按住模块上的按钮，直到指示灯闪烁。此时模块已开启并开始记录数据。</li>
		<li>将心率监测器胸带（含蓝牙模块）佩戴于受试者身上，使模块对准左侧腋中线，胸带位于胸肌下方。正确就位后，收紧胸带，确保其在测试过程中不会移动，同时保证受试者佩戴舒适。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>获取信号并查看实时数据流。
	<ol>
		<li>将连接器插入用于查看数据的计算机的 USB 端口。</li>
		<li>打开 实时查看 程序，点击扳手和螺丝刀图标进入 设置模式。</li>
		<li>根据需要从列表中选择一名受试者，或点击屏幕左下角的 新建 按钮添加新受试者。</li>
		<li>根据需要输入受试者信息以用于识别（姓名、年龄、性别、身高、体重）。</li>
		<li>点击 硬件 选项卡，并选择当前受试者。</li>
		<li>点击该选项卡底部的 分配 按钮，选择当前设备（若无其他设备，则显示为 01），然后在弹出窗口中点击“分配”。</li>
		<li>点击 团队 选项卡，选中该受试者，然后点击右箭头按钮，将其加入 团队 A。</li>
		<li>点击 部署 选项卡，然后将新创建的团队移至第一个选项卡。</li>
		<li>点击左上角蓝色的 Wi-Fi 图标，打开 实时模式 选项卡。</li>
		<li>使用 实时模式 选项卡实时监测受试者的心率、呼吸频率和体位。 
		注：也可查看信号强度、电池电量以及各项测量值的置信度。</li>
		<li>准确记录每次测试及各阶段的开始和结束时间（MM/DD/YYYY HH:MM:SS），以便后续处理。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>从心率监测器下载心电图（ECG）数据。
	<ol>
		<li>测试结束后，从受试者身上取下胸带，并将蓝牙模块从胸带上取下。</li>
		<li>将模块放入充电底座，并连接至已安装软件程序的计算机。</li>
		<li>打开日志文件。</li>
		<li>从下拉菜单中选择设备。当前设备上所有会话将按日期和时间列出。</li>
		<li>取消勾选 使用默认保存位置 选项，并选择新的保存路径。</li>
		<li>点击 保存。此时将出现进度条。保存时间可能长达一小时，具体取决于会话时长。</li>
		<li>数据保存完成后，重新命名文件日期。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. 数据分析与心率变异性指标的计算
<ol>
	<li>准备文件以进行处理。
	<ol>
		<li>将心电图文件命名为“KOLLECT_受试者编号_AVG4”（例如，KOLLECT_01_AVG4.csv）。</li>
		<li>生成一个逗号分隔变量（.csv）格式的时序表，用于在数据处理过程中提取时序数据。参见 表1 正确格式的示例如下。</li>
		<li>从 .csv 文件导入日期时间数据，右键单击新创建的变量名称，将其更改为 'Timing.mat.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>初步R波峰值检测
	<ol>
		<li>打开并运行 峰值 _ 检测 . m.</li>
		<li>当程序提示时，输入心电图记录设备的采样频率。</li>
		<li>当系统提示时，输入要分析数据的玩家编号。 
		注意：部分玩家未完成主动视频游戏4（AVG4），因此本研究仅使用玩家1至10的数据。输入其他编号将提示错误信息。</li>
		<li>当系统提示时，输入要分析的游戏编号（1、2 或 3）。</li>
		<li>输入待分析的阶段（静息、热身（WU）、体能训练（Con）、静息或恢复）。
		<ol>
			<li>如需，请输入以分钟为单位的偏移量，或输入 0 无偏移。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>选择放大工具，并选择输出图中的一块区域，以创建一个宽度约为 2,000（s/0.004）、高度足以完整显示整个波形的窗口，如图所示 图3如果窗口不易于目视观察，可放大或缩小。</li>
		<li>目视检查图表，以评估检测到的峰是否被正确标记。参见 图1 例如，由不规则心电图数据导致的错误检测和遗漏峰图2).</li>
	</ol>
	</li>
	<li>峰校正
	<ol>
		<li>通过在工作区中定位“Detection”变量并双击，校正错误检测到的或遗漏的峰。</li>
		<li>利用 数据光标 使用ECG波形图上的工具获取错误峰的x和y坐标；X（时间*频率）为第一列 Detection.mat 和 Y（电压）是第二列（图3).
		<ol>
			<li>右键单击出现的文本框，然后单击 选择光标更新功能.</li>
			<li>选择 TooltipUpdate.m 从用于此分析的文件所在文件夹中。这将使工具提示能够显示更精确的数值。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>如果该点为假阳性，通过点击其所在行将其从阵列中移除 Detection.mat 可变且紧迫的 对照 以及 负 关键。假阳性检测的一个示例可见于 图3.</li>
		<li>编辑标记错误的峰，这些峰邻近未标记的峰，如图中两个被标记为 R 的 T 峰所示 图1，通过将其数值更改为与未标记峰一致。</li>
		<li>缺失峰的值可通过以下方式获得 数据光标 工具</li>
		<li>添加更多行到 检测. mat 使用控制键和加号键标记因电压过低而遗漏的峰。</li>
		<li>按数值顺序输入数据，以避免计算过程中出现负值（例如，在位于 10908 和 11167 的峰之间添加位于 11000 的峰）图5).</li>
		<li>在完成整个操作流程前，请确保数值已正确输入，因为输入的数字有时可能会被截断。</li>
		<li>重复步骤 2.3，直至所有峰均被检查和/或校正。 
		注意：某些文件的波形振幅变化较小，检查起来更快，如所示 图4 而其他峰则变异性较大，在目视检查时可能需要更近距离的放大才能准确定位。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>获取HRV测量值的计算结果。
	<ol>
		<li>保存由原始数据生成的图表 Peak_Detection.m 以供日后参考。</li>
		<li>运行 HRV_Measures.m 以生成正确标注的图表。校正后数据的示例如下所示。 图6.
		<ol>
			<li>使用以下方法更改图表标题 插入 | 标题 在绘图窗口上单击，并将其更改为所需的标题。</li>
			<li>检查输出窗口，如果存在数据输入位置错误，程序将通知用户。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>保存名为 interval 的变量。</li>
		<li>打开名为 HRV 的变量 工作区 查看平均RR间期（ms）、平均心率（bpm）、RMSSD（ms）、SDNN（ms）、NN50（次数）、pNN50（%）、低频/高频（LF/HF）（ECG）、RR间期的LF/HF比值、RR间期低频功率和RR间期高频功率的窗口。将这些变量的h值保存到类似下表所示的表格中 表 4.</li>
		<li>对所有其他需要分析的片段、会话和受试者重复第 3.2 - 3.4 节步骤。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

<ol><li>Winter, S., Autry, A., Boyle, C., Yeargin-Allsopp, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trends+in+the+prevalence+of+cerebral+palsy+in+a+population-based+study%5BTitle%5D)+AND+%22Pediatrics%22%5BJournal%5D)">Trends in the prevalence of cerebral palsy in a population-based study.</a> Pediatrics. 110 (6), 1220-1225 (2002).</li>
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</ol>

目前，作者（CL 和 PAS）没有需要披露的内容。O'Neil 博士是 enAbleGames, LLC 的联合创始人，Kollect 是该公司提供的基于网络的游戏之一。enAbleGames 目前处于游戏开发阶段，尚非上市公司（www.enAbleGames.com）。&#160;

共有十名脑瘫青少年参与了本研究（均值 ± 标准差）[年龄（岁）= 15.53 ± 3.57；身高（cm）= 154.8 ± 12.6；体重（kg）= 50.69 ± 11.1；体重指数（BMI）= 50.46 ± 29.2；最大心率（mHR 9 bpm）= 186.8 ± 12.4]。患者人口统计学信息详见表5。
在使用心率监测器及其相关的心率（HR）和心率变异性（HRV）测量指标时，需考虑一些与调整和故障排除相关的问题。无论采用何种技术获取数据，都会明显遇到两个问题：1）运动伪影；2）异位搏动。通常通过采集RR间期数据后的后处理步骤来解决由运动伪影和异位搏动引起的问题12,13,18,22,26。对后处理操作进行故障排除时，...

脑性瘫痪（CP）是儿童时期最常见的身体残疾1。CP 是由于发育中的大脑受到神经性损伤所致，常伴随肌肉无力、痉挛、失健、运动控制能力下降和平衡障碍等运动功能障碍2,3。CP 本身并非进行性疾病，但随着年龄增长，由于生长发育对已受损的神经肌肉和肌肉骨骼系统带来更高负荷，患儿相较于典型发育（TD）同龄人往往体力活动减少，久坐行为增多4。
脑瘫青少年通常接受物理治疗（PT）服务，以改善功能性活动能力，并促进身体活动和体能（如有氧耐力和肌肉耐力）2。然而，往往难以获得足够的物理治疗服务和社区资源来实现并维持这些物理治疗目标5,6。主动式视频游戏（AVG）可能是在临床、家庭或社区环境中实施基于活动的物理治疗干预的一种可行策略7,8。商业化的主动式视频游戏在调整游戏玩法以适应脑瘫青少年的特定需求和物理治疗目标方面灵活性有限9。然而，定制化的主动式视频游戏可提供灵活的游戏参数，在促进身体活动和体能的同时，为脑瘫青少年提供适当的挑战10。
我们的团队开发了一款定制化的运动视频游戏（称为KOLLECT），用于评估青少年的运动反应（如身体活动和有氧适能）。该游戏利用动作传感器在游戏过程中追踪青少年的运动情况。游戏的目标是尽可能多地“收集”物体以获得高分，同时避开危险物以避免扣分。根据治疗师设定的灵活游戏参数，可通过手部和/或脚部图标来收集物体。
为脑瘫青少年设计基于活动的物理治疗干预措施时，对体力活动强度进行剂量控制以促进有氧适能至关重要11。定制化的动作感应视频游戏（AVG）可能是一种有效策略，可用于调控活动强度并促使青少年参与体力活动，从而提升体能10。心率（HR）监测仪在临床物理治疗实践中常用于评估有氧表现和活动强度。因此，HR监测仪将有助于判断AVG在调控体力活动强度以促进有氧适能方面的可行性9。&#160;通过HR监测仪生成的心电图（ECG）数据可用于计算心率变异性（HRV）。本研究采用分析方法从ECG数据中提取HRV，以评估有氧负荷。近期HRV的应用研究表明，短期测量（5分钟时段）是合适的，且HRV生物反馈可能有助于改善多种健康状况下的症状及生活质量32,33,34。短期HRV测量是评估AVG训练期间心血管功能的适当手段。由于HRV来源于ECG的R-R间期，我们选用了特定的时间域和频率域指标。HRV的时间域指标用于量化心动周期间期的变异程度，即连续心跳之间的时间间隔。我们采用了AVNN（NN间期平均值）、RMSSD（连续差值的均方根）、SDNN（NN间期的标准差）、NN50（NN间期大于&#62;50 ms的次数）和PNN50（NN间期所占百分比）。频率域指标用于估计绝对或相对功率在可能存在的四个频段中的分布情况，本研究重点关注其中两个频段：低频（LF）功率和高频（HF）功率，以及LF/HF比值。尽管心率是临床广泛接受的指标，但HRV具有额外价值，因其可提供关于自主神经系统功能、恢复状态、适应能力的信息，并可估计AVG训练期间的有氧负荷水平28。
本研究的目的是探讨使用活动视频游戏（AVG）策略促进身体活动和体能的可行性。第二个目的是介绍AVG数据收集方案以及利用心率监测器获取的ECG数据计算心率变异性（HRV）的方法学。这些测量指标和该方案可能对临床医生监测和制定物理治疗（PT）干预方案具有参考价值。

<table><tbody><tr><td>BioHarness 蓝牙模块（电子传感器）&amp;nbsp;</td><td>泽菲尔</td><td>9800.0189</td><td>检测心率、呼吸频率、体位和皮肤温度。</td></tr><tr><td>BioHarness 胸带</td><td>Zephyr</td><td>9600.0189, 9600.0190</td><td>尺码 小号 XS-M，大号 M-XL</td></tr><tr><td>BioHarness 充电底座 &amp;和 USB 数据线</td><td>Zephyr</td><td>9600.0257</td><td>用于将数据从模块传输至计算机进行分析。</td></tr><tr><td>BioHarness Echo 网关</td><td>Zephyr</td><td>9600.0254</td><td>可实时观察受试者的心率。</td></tr><tr><td>MATLAB R2016a</td><td>Mathworks</td><td>1.7.0_.60</td><td>适用于所有编程。</td></tr></tbody></table>

计算脑瘫青少年在主动视频游戏期间基于心电图数据的心率变异性

Calculating Heart Rate Variability from ECG Data from Youth with Cerebral Palsy During Active Video Game Sessions

本研究旨在建立一种从心电图（ECG）波形计算心率变异性（HRV）的方法。心电图波形由脑瘫（CP）青少年参与者在进行主动视频游戏（AVG）训练期间佩戴的心率监测器记录。AVG训练的设计目的是促进参与者的身体活动和体能（有氧能力）。研究目标是评估将AVG作为物理治疗（PT）干预策略的可行性。为每位参与者确定了最大心率（mHR），并针对20分钟AVG训练中的三个运动阶段分别计算目标心率区间（THRZ）：热身阶段（40–60% mHR）、训练阶段（60–80% mHR）和整理阶段（40–60% mHR）。每位参与者在AVG训练中完成三轮各20分钟的游戏。所有游戏均在坐于长凳上进行，因为许多脑瘫青少年无法长时间站立。每种游戏条件有所不同，参与者分别仅使用手部图标、手部与脚部图标结合，或仅使用脚部图标来收集物体。游戏（名为KOLLECT）的目标是收集物体以获得分数，并避开危险以避免扣分。危险元素仅在热身和整理阶段使用，以促进较慢且受控的运动，使心率维持在目标心率区间（THRZ）内；而在训练阶段不设置危险元素，以促进更高强度和更剧烈的身体活动。采用分析方法从ECG数据中提取HRV指标（选择的时间域和频率域参数），以评估有氧负荷。近期HRV的应用研究表明，短期测量（5分钟片段）是合适的，且HRV生物反馈可能有助于改善多种健康状况下的症状及生活质量。尽管心率（HR）是评估物理治疗干预中有氧表现和运动强度的公认临床指标，HRV则可进一步提供有关自主神经系统功能、恢复状态及在AVG训练期间适应性反应的信息。

该方法可提供用于分析新开发的方法对受试者心率变异性（HRV）影响的数据。通过定位受试者心电图（ECG）数据中QRS波形的R波部分（如图6所示），并据此计算多种HRV指标来实现这一目的。若心率监测器与受试者接触良好，则所获取的数据将较为均匀，从而显著减少校正需求（如图4所示）。
阈值应设置为能够处理如图所示的杂乱且不规则的数据 图1 和 图2如果由于心率监测器与皮肤接触的瞬时变化导致数据变异性较大，初始分析可能会错误地标记峰值，如图所示 图3此错误可通过手动校正数值或按照方案第3节所述添加额外数据点来修正。调整阈值水平以及峰间...

本方案描述了一种从心电图（ECG）波形计算心率变异性（HRV）的方法。该方法利用青少年在进行主动视频游戏（AVG）期间连续心率（HR）记录中的波形，评估脑性瘫痪（CP）青少年的有氧运动能力。

本研究的目的是建立一种从心电图（ECG）波形计算心率变异性（HRV）的方法。这些波形是……

本方案提供了一种利用心电图数据测量心率变异性以评估有氧功能的分析方法。通过该方法，有助于我们深入了解物理治疗方案中自主神经系统的功能状态。该技术可用于评估脑瘫青少年的有氧运动负荷、需求以及物理治疗策略。例如，在物理治疗过程中，我们采用主动式视频游戏技术来促进健康和体能。心率变异性可测量有氧运动负荷，并为患者提供心血管功能评估指标，使我们能够以最适合且最具挑战性的强度来制定物理治疗方案。该方法在心脏护理和心脏康复中具有重要应用价值。通过这种方式，这些计算方法可被整合到心脏监测设备中，从而通过心电图（ECG）提供心率变异性作为评估结果。这些计算起初可能具有挑战性，但通过制作培训视频，我们可以帮助临床医生和研究人员更好地利用这些指标来评估心脏护理的有效性。在进行主动视频游戏数据采集时，选择仅包含手部图标、仅包含脚部图标或同时包含手部和脚部图标的游戏进行物体收集任务，以确定哪种游戏在促进身体活动和体能锻炼方面更为有效，同时不会过于剧烈而导致过早出现过度疲劳。为脑瘫青少年受试者佩戴心率监测器时，首先将充满电的蓝牙模块插入数据采集计算机（无论是充电底座），然后打开配置工具。用湿润的手将心率监测器胸带上的导电区域润湿。将蓝牙模块放入胸带中，使模块的导电面与胸带的导电面对齐。监测器会卡入到位。然后将心率监测胸带和蓝牙模块佩戴于受试者身上，确保模块对准左侧腋中线，胸带位于胸肌下方。正确放置设备后，将其拧紧，确保其在实验过程中不会移动，同时保证受试者无不适感。让受试者坐在凳子上，双脚平放在地面上，膝关节和髋关节均弯曲呈90度，以提供姿势支撑和稳定性。将连接器插入用于查看数据的计算机的USB端口，并使用实时模式选项卡实时监测受试者的心率、呼吸频率和姿势。然后让受试者休息一段时间，以记录其在开始第一款活动类视频游戏之前的心率基线数据。游戏会话结束后，从心率监测器下载心电图数据，并将监测带从受试者身上取下。为了从心电图数据中计算心率变异性，打开 MATLAB 软件，将数据按五分钟的时间段进行整理，以确保各阶段之间的数据具有可比性。将比赛开始前的5分钟定义为静息期，将整理活动阶段结束后5分钟定义为恢复期，用于对原始心电图信号进行R波峰值检测。获取这些时间段后，确定目标比赛阶段在心电图文件中的位置，并选取感兴趣的5分钟时间段。根据波形的平均值和标准差计算峰值检测的阈值。除了设置R波峰值的最小高度外，还需设定峰间最小距离为0.3秒，以减少在目标R波附近误检出错误峰值的情况。阈值设定完成后，运行peakdetection.m以处理波形信号，并尝试识别所有R波峰值，用于后续的间搏间隔和心率变异性计算。生成初步图像以便审查是否存在异常，如图所示。许多数据记录会话相对一致，因此仅需少量校正。然而，某些情况较为混乱，需要更多时间进行审阅，以获得准确的 R 波位置。为纠正这些异常情况，请手动编辑检测变量，该变量包含第一列中峰值的微伏读数以及第二列中当前游戏会话中的位置。在大多数情况下，通过放大问题区域即可轻松找到正确的 R 波峰值。获取区间矩阵时，忽略任何大于 1.5 秒的区间，并将这些心跳间期保存下来，用于后续数据验证中的计算。然后利用这些区间计算连续差值的均方根。在计算心率变异性指标之前，打开波形图以检查峰值检测是否正确。使用放大工具选择图表中的区域，必要时可放大或缩小窗口以便于直观观察。根据需要使用数据提示工具查找遗漏峰值的位置。进行峰校正时，找到检测变量并在工作区中双击，以校正错误检测或遗漏的峰。如果该点为假阳性，则从数组中删除该点，并将任何被错误标记且邻近未标记峰的峰的数值更改为未标记峰的数值。随后，运行 hrvmeasures 以获得心率变异性测量计算结果。米，并从工作区窗口打开心率变异性变量。该方法通过定位受试者心电图数据中QRS波形的R波部分，提供用于分析新开发的主动视频游戏方法对特定受试者心率变异性影响的数据。如果心率监测器与受试者接触良好，数据将较为均匀，从而显著减少校正需求。如果由于心率监测器与皮肤接触的瞬时变化导致数据变异性较大，初始分析可能会错误地标记峰值。调整峰值间最短时间的阈值水平，也有助于优化检测值，从而获得更清晰的原始图谱和调整后的图谱。在计算心率变异性数据之前，务必逐段查看每个波形，以确保峰值检测准确，剔除假阳性结果，并校正标记错误的峰值。使用心率变异性测量时还需考虑其他因素和影响，包括生理学因素、水合状态以及环境影响。该方法在基于活动的物理治疗干预中具有实用价值，因为在过去十年中，干预模式已从以功能障碍为基础转向更注重健康促进和体能提升，而该方法使我们能够评估体能状况和功能性活动能力。在佩戴心率监测仪之前，应确保皮肤无刺激反应，并确认设备处于良好工作状态，以避免造成皮肤擦伤。

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Research

科研

JoVE Journal

Behavior

行为

在活动视频游戏会话期间,从脑瘫青年的 ECG 数据计算心率变异性

本文描述了在基于计算机游戏的认知任务期间记录高密度脑电图（EEG）和眼动数据的操作步骤。使用电子游戏来呈现认知任务可在不牺牲实验控制的前提下提高生态效度。...

结合计算机游戏型行为实验与高密度脑电图及红外眼动追踪

测量自主神经系统活动通常需要研究人员和参与者待在实验室中，而这种环境可能对儿童造成压力。VU大学动态监测系统（VU-AMS）设备可在任何环境中记录心脏自主神经调控。VU-AMS已被证实非常适合用于儿童测试。...

测量儿童心脏自主神经系统（ANS）活动

本文描述了一种用于评估儿童情绪调节能力的实验范式的详细方案。儿童被随机分配使用特定的情绪调节策略，通过影片片段诱发其负面情绪，随后通过生理心理指标的变化来评估情绪调节的有效程度。...

儿童情绪调节策略有效性的心理生理学评估

本文介绍了一种利用同步视频、脑电图（EEG）和心电图（ECG）记录小鼠脑部和心脏生物信号的实验方案。同时，我们还描述了分析所得EEG-ECG记录数据的方法，用于检测癫痫发作、EEG频谱功率、心脏功能及心率变异性。...

同步视频-脑电图-心电图监测用于识别癫痫小鼠模型中的神经心脏功能障碍

我们展示了一种24小时心率记录方法，用于在生态学上有效的背景下评估脑震荡对青少年运动员恢复过程的影响。...

青少年运动员脑震荡后的自主神经功能：基于24小时记录法的心率变异性研究

本研究旨在推广一种采用独特远程患者监测系统的心脏康复（CR）新方法，该系统可使医疗保健提供者以较低成本在家中对CR患者进行监测，从而提高CR服务的可及性并改善患者的依从性。该研究目前正在进行中。...

一种用于监护家庭心脏康复计划的新型数字平台

本研究提出一种基于加速度计的方法，用于客观测量在俱乐部接受乒乓球训练的中国儿童的身体活动（PA）和闲暇时间身体活动（LTPA）。...

接受乒乓球训练儿童的身体活动测量

BrainBeats 工具箱是一个开源的 EEGLAB 插件，旨在联合分析脑电图（EEG）和心血管信号（ECG/PPG）。该工具箱包含心搏诱发电位（HEP）评估、基于特征的分析以及从脑电图信号中提取心脏伪迹等功能。本实验方案将通过两个视角（HEP...

BrainBeats：一个用于联合分析脑电图与心血管信号的开源EEGLAB插件

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...

用于分析瓦尔萨尔瓦动作心率与血压时间序列数据的软件

本方案描述了利用生理指标来测量在人机协作任务中，不同任务难度下认知负荷的变化情况。研究结果表明，人们会根据任务难度调整其决策过程，从而反映出不同水平的认知负荷。...

使用心电图测量评估认知负荷：人机协作任务

学习从心电图波形计算心率变异性，用于评估脑瘫青少年在活动视频游戏期间的有氧运动表现。该方法有助于优化物理治疗策略并改善心血管功能监测。

计算脑瘫青少年在主动视频游戏期间基于心电图数据的心率变异性

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