Aktif video oyun oturumları sırasında serebral palsi ile gençlerin EKG verilerinden kalp hızı değişkenliğinin hesaplanması

Serebral palsi (CP) çocukluk çağında en yaygın fiziksel engeldir¹. CP gelişmekte olan beynin nörolojik bir hakaret neden olur ve kas zayıflık gibi motor bozuklukları ile ilişkilidir, spastisite, deconditioning, ve azalma motor kontrolü ve denge^2,3. CP ilerici olmayan bir durumdur, ancak yaş, çocuklar daha az fiziksel olarak aktif ve daha fazla sedanter tipik gelişimi ile eşlerine kıyasla (TD) çoğunlukla nedeniyle onların tehlikeye nöromüsküler üzerinde büyüme artan talepleri ve Kas-iskelet sistemleri⁴.

CP ile gençlik genellikle fonksiyonel hareketlilik geliştirmek için fiziksel terapi (PT) hizmetleri almak ve fiziksel aktivite ve fitness teşvik (örneğin aerobik ve Kas dayanıklılık)². Oftentimes, PT Hizmetleri ve topluluk kaynaklarına ulaşmak ve bu PT hedefleri^5,6sürdürmek için sınırlı erişim vardır. Aktif video oyunları (AVGs) klinik, ev veya topluluk ayarları^7,8aktivite tabanlı PT müdahalelerde uygulanabilir bir strateji olabilir. Ticari AVGs oyun uyum ve CP⁹ile gençlik için özel IHTIYAÇLARı ve PT hedefleri karşılamak için sınırlı esneklik vardır. Ancak, özelleştirilmiş AVGs fiziksel aktivite ve fitness¹⁰TEŞVIK ederken CP ile gençlik meydan esnek oyun parametreleri sağlar.

Ekibimiz, gençlik egzersizi yanıtlarını (örn. fiziksel aktivite ve aerobik Fitness) incelemek için özelleştirilmiş bir AVG (KOLLECT olarak adlandırılır) geliştirdi. Oyun oyun sırasında gençlik hareketini izlemek için bir hareket sensörü kullanır. Oyunun amacı, yüksek bir puan için mümkün olduğunca çok sayıda nesne toplamak ve puan kaybetme önlemek için tehlikeleri önlemek için. Nesneler, esnek oyun parametrelerinde terapist tarafından belirlenen el ve/veya ayak simgeleri ile toplanabilir.

Aerobik Fitness teşvik etmek için doz fiziksel aktivite yoğunluğu, CP¹¹ile gençlik için önemlidir aktıvıte tabanlı PT girişimler tasarlama. Özel AVGs yoğunluk doz ve fitness teşvik etmek için fiziksel aktivite gençlik meşgul etkili bir strateji olabilir¹⁰. Kalp hızı (HR) monitörler genellikle klinik PT uygulamada aerobik performans ve aktivite yoğunluğu belirlemek için kullanılır. Bu nedenle, HR monitörler Aerobik Fitness teşvik etmek için fiziksel aktivite yoğunluğu dozlama AVGs fizibilite belirlemek yardımcı olacaktır⁹. Bir HR monitörden oluşturulan EKG verileri, kalp hızı değişkenliğini (HRV) hesaplamak için kullanılabilir. Aerobik iş yükünü incelemek için EKG verilerinden HRV üretmek için analitik yöntemler kullanılmıştır. HRV son uygulamalar kısa vadeli ölçümler (5 dakika nöbetleri) uygun olduğunu ve HRV biofeedback sağlık koşullarında çeşitli belirtiler ve yaşam kalitesini artırmak yardımcı olabilir gösterir^32,33,34 . Kısa süreli HRV önlemlerinin uygulanması, AVG oturumları sırasında kardiyovasküler fonksiyonun değerlendirilmesi için uygun bir araç olur. HRV 'nin bir EKG 'nin R-R aralığından türetildiği göz önüne alındığında, seçilen zaman alanı ve frekans etki alanı önlemlerini kullandık. HRV 'nin zaman alan ölçümü, ardışık kalp atışı arasındaki süreyi temsil eden interbeat aralıklarla kestirilmesi miktarını ölçmek. Biz AVNN (ortalama NN aralığı), RMSSD (ardışık farklılıklar kök ortalama kare), SDNN (NN aralığı standart sapması), NN50 (nn aralıkları sayısı > 50 MS) ve PNN50 (NN aralıkları yüzdesi) kullanılır. Frekans etki alanı önlemleri büyük olasılıkla dört frekans bantları içine mutlak veya göreceli güç dağıtımının tahmin, biz özellikle iki bantları, düşük frekans (LF) güç ve LF/HF oranı ile birlikte yüksek frekans (HF) güç ele. HR iyi kabul edilen bir klinik tedbir olmasına rağmen, HRV, otonjik sistem fonksiyonu, kurtarma, adaptasyon hakkında bilgi sağlar ve bir AVG oturumu²⁸sırasında aerobik iş yükü tahmin sağlar çünkü yararlı olabilir.

Bu çalışmanın amacı, fiziksel aktivite ve fitness teşvik AVG stratejileri kullanarak fizibilite incelemek oldu. İkinci amaç, AVG veri toplama protokolünü ve bir HR monitörü ile elde edilen EKG verilerinden HRV hesaplamak için metodoloji sunmak oldu. Bu önlemler ve bu protokol, klinisyenler için PT müdahale oturumları izlemek ve doz ilgili olabilir.

Kurumsal Inceleme Kurulu onayı alındı. Tüm Gençlik ve ebeveynlere katılım önce onay sağlanan yazılı güvence sağladı.

1. AVG veri toplama oturumları

1. AVG oyun oturumu
   1. Bu çalışmada, CP ile gençlik 3 20 dk oyunlarından oluşan bir AVG oturumuna katılır. Bkz. Tablo 5 gençlik demografi için. Toplam 30 oyun çalınacak bekleniyordu; Ancak, bir konu sadece onun AVG oturumunda 2 oyun oynadı çünkü 29 Oyunlar tamamlanmıştır.
   2. IK ve EKG yanıtlarını kaydetmek için oturum boyunca konularda bir HR monitörü giyebilir.
   3. AVG oturumunda, gençlik her AVG oynamak var ayak düz zemin ve diz ve kalça ile bir tezgah üzerinde otururken 90 derece (90/90 oturma) postural destek ve istikrar için esnek.
   4. Koleksiyon nesneleri için aşağıdaki üç oyun koşullarını kullanın: 1) yalnızca el simgeleri; 2) ayak simgeleri sadece; ve 3) hem el hem de ayaklar simgeleri. Konular arasında karşı dengeli bir sipariş kullanın. Fiziksel aktivite ve fitness teşvik daha etkili olduğunu belirlemek için bu üç koşulları seçin ve çok erken, gereksiz yorgunluk neden talep değil.
      Not: her oyun egzersiz reçetesi aşamaları kullanılarak tasarlanmıştır: ısınma, Klima ve serin-aşağı. [Lütfen Tablo 1] konusuna bakın. Ayrıca, oyun öncesi temel HR belgesini almaya başlamadan önce bir dinlenme aşaması vardı ve oyun bittikten sonra bir kurtarma aşaması, baz HR 'e geri dönmek için zaman belgelemek için başladı.
   5. Konular, HR için oyunlar arasında bir dinlenme süresi temel düzeye dönmek için izin verin.
2. EKG verilerinden HRV hesaplanması
   1. Her aşama için karşılaştırılabilir verileri sağlamak üzere verileri 5 dk zaman aralıklarında düzenleyin. Bu nedenle, bu hesaplamalar için tanımlanan 6 faz vardı: 1) Rest; 2) ısınma; 3) Klima 1 (ilk 5 dakika); 4) Klima 2 (ikinci 5 dk); 5) cool-down (5 dk) ve 6) kurtarma. Klima aşamasının iki 5 dk. aşamasına bölünmesi, konu aerobik performansının daha kısa aralıklarla incelenmesine izin veren ¹² ' ye bağlı yorgunluk nedeniyle yorgunluğu dikkate alır (Tablo 4).
   2. Bir konunun oturumunun her segmenti için HRV önlemlerini düzgün bir şekilde hesaplamak için RAW EKG sinyali^12,13' te R-Peak algılaması gerçekleştirin. Verileri eğriltme manipülasyonları önlemek için ham sinyali kullanın.
   3. Verileri işlemek için her kayıt oturumunun başlangıç saatlerini edinin ve ' DateTime ' değişkenlerinden (AA/GG/YYYY HH: DD: SS. SS) saniye. Bu hesaplamalar sırasında MM/DD/YYYY bölümünün göz ardı edilmesine izin verilen iki gün boyunca oturumların hiçbiri gerçekleşmedi. Elektrokardiyogram (EKG) dosyası içinde her oyun oturumunu bulmak için zamanlama tablosundan ilgi oyunun başlangıç saatini edinin; Bu süre, zamanlama dosyasından ayıklandıktan sonra saniyeye dönüştürülmüştür. Zamanlama dosyası, oyun her aşaması için başlangıç süreleri yanı sıra kurtarma dönemi (Tablo 2) sonuna dahil.
   4. Dinlenme süresini, oyun başlangıcına 5 dakika önce ve dolum süresi bitişi 5 dakika olarak kurtarma aşamasına kadar hesaplayın. Bu kez elde edildi sonra, aşağıdaki denklem aracılığıyla EKG dosyası içinde ilgi oyun aşaması konumunu (S) elde:
      (1)
      Faz Rest, ısınma, Klima 1, Klima 2, dolum süresi veya kurtarma olarak ayarlanır; EKG numune hızı için zaman 1/frekansa bölünmüştür. HR monitör 250 Hz bir örnekleme oranı vardı ve bu nedenle her 4 MS bir ölçü içeriyor.
      1. Bu sayıyı, diğer kayıt cihazlarının kullanımını hesaba eklemek için Peak_Detection. m programından ilk istem ile örnekleme hızını değiştirerek değiştirin. En yüksek algılama programını çalıştırırken hangi 5 dk segmente çalışacağı seçin. Bu kullanıcıya bir istem aracılığıyla yapıldı. Bitiş saatini başlangıç saatinde 5 dakika olarak ayarlayın ve kayıt cihazının sıklığını dikkate alın.
   5. 5 dk bölümü seçildikten sonra, dalga formunun ortalama ve standart sapmasını temel alan en yüksek algılama için bir eşik hesaplayın.
      1. Eşik olarak ayarlayın ancak veri kendi karşılık gelen R doruklarına daha yüksek T doruklarından yanlış pozitif algılama azaltmak için uniform ise bu programda artırılabilir. Şekil 1' de bu yanlış pozitibi örnekleri görülebilir.
      2. R tepesi için minimum yükseklikle birlikte, istenen R 'nin çevresindeki yanlış zirvelerin algılanmasını en aza indirmek için zirveler arasında en az bir uzaklık atayın. bu değeri 75 için,% 200 0,3 ' e bağlı olan en az (BPM) (Bu değer ile değişir frekans). 200 BPM 'nin değeri, bu çalışmada bulunan konularda elde edilen herhangi bir HR 'den daha yüksektir ve incelenmekte olan nüfusun temelinde değiştirilebilir.
   6. Eşik hesaplandıktan sonra, program dalga formu ile çalışacak ve RR aralığı ve HRV hesaplamaları için tüm R 's ayırt girişiminde izin. Kullanıcı Şekil 1 veya Şekil 2' de gösterildiği gibi düzensizlikler için gözden geçirmeniz için bir ön çizim oluşturun.
      1. Bu düzensizlikleri, sütun 1 ' de en yüksek olan Mikrovolt (μV) okuması ve ikinci sütundaki geçerli oyun oturumunda (s/0.004) konumu içeren algılama değişkenini düzenleyerek el ile düzeltin. Çoğu durumda uygun R zirveleri, Şekil 1' de görüldüğü gibi sorun konumuna yakınlaştırarak kolayca bulunabilir. Birçok veri oturumları Şekil 3 ' te gösterildiği gibi oldukça üniforma ve bu nedenle sadece birkaç düzeltmeler gerektirir. Bazı durumlarda, ancak oldukça dağınık ve incelemek ve uygun R konumları elde etmek için daha fazla zaman gerektirir.
      2. Eğer dalga dalgalanmaları düzgün bir zirve bulmak için aşırı zor yaparsanız, küçük segmentleri görmezden ~ 1-2 s ve HRV hesaplamalar¹²kullanılmaz ektopik Beats için öznitelik.
   7. R 's bulunduktan sonra, HRV_Measures programını çalıştırın. Bu çalışmada kullanılan HRV önlemlerinin temeli olarak ilk olarak RR aralıklarını hesaplayın¹².
      1. Aralıkları bir matris elde ve 1,5 s (40 BPM) daha büyük herhangi bir aralığı yoksay hesaplamalardan kaldırılmış olduğu bahsedilen ektopik Beats nedeniyle olduğu gibi. Verilerin hesaplanması ve doğrulanması için bu RR aralıklarını kaydedin. Aşağıdaki denklemle art arda farklılıklar (RMSSD) kök ortalama Meydanı hesaplamak için bu aralıkları kullanın:
         RMSSD = (2)
         Nerede N = RR aralıkları sayısı (R-R)_i = komşu QRS doruklarının (R-r)_{ı + 1} arasındaki Aralık = sonraki zirveler kümesi arasında Aralık
   8. Uzunluğu^{13,14,15,16,17} ve bu nedenle bu 5 dk değerlendirmek için kullanılabilir 1 dk 24 h arasında değişen aralıklarla etkili olduğu gösterilmiştir olarak bu değişkeni seçin oyun aşamalarında aralıkları. Rmssd ile birlikte, evre^14,16,18boyunca HR değişiklikleri ölçmek için nn aralıkları standart sapması elde.
   9. NN50 hesaplamak için RR aralıkları kullanın, daha fazla 50 ms¹² daha önceki aralıktan farklı aralıklar sayısı bir dakika arasında değişen aralıklarla kullanılmıştır 24 h^{16,17,19, 20,21}.
      1. NN50 değişkenini, ardışık RR aralığı uzunlukları arasındaki farkın 50 MS 'den büyük olup olmadığını kontrol eden basit bir Count işlevi aracılığıyla hesaplayın. bu şekilde NN50 elde edildikten sonra, pNN50 hesaplamak için toplam aralığa göre Böl 50 MS 'den fazla farklılık gösteren aralıkların yüzdesi bu hesaplama, birim daha az değişken^13,14 olduğu için ölçülen verilerin konular, Oyunlar ve hatta değişen uzunlukları arasında karşılaştırılmasına izin verdi ^{16 , 17 yaşında}.
   10. Her faz ve konu için Ortalama RR aralığı uzunluğunu ayrı bir HRV ölçümü olarak hesaplayın^{16,17,19,22,23,24}. Ortalama RR aralığını 60 s 'ye bölerek Average HR 'yi hesaplamak için bu ölçümü kullanın. Bu tedbirlerin her ikisi de, konunun aktivitesinin trendini gözlemlemek için oyun oturumları arasında kolayca karşılaştırılabilir^{16,17,19,22,23, 24}oldu.
   11. Bu önlemler hesaplandıktan sonra, Hızlı Fourier dönüşümlerinden PSD 'yi elde ederek, 5-min aralığı ve RR aralığı matrisinin ham EKG 'si için düşük frekans ve yüksek frekanslı güç spektral yoğunluğu (PSD) hesaplayın^{13,14 , 17 , 19 , 25}. tüm bu veriler daha sonra bir tabloda, Tablo 4' te gösterilen bir örnek saklanır.

2. hastanın EKG verilerini edinme

1. IK monitörü göğüs askısı ve Bluetooth modülünü konuya uygulama için hazırlayın.
   1. Şarj yuvasını kullanarak Bluetooth modülünün tamamen şarj edilmiş olduğundan emin olun (3 saat).
   2. Modülü Şarj beşiği üzerinden veri bilgisayarına takın ve yapılandırma aracını açın. Günlüğe kaydetme amacıyla bir ad girin.
   3. HR aygıtını seçin, zaman sekmesini tıklatın ve modülü doğru saat ve tarihe eşitlemek için Tarih/saat kümesini seçin. Cihaz artık şarj beşiğinden kaldırılabilir.
   4. Su içine bir el koyarak ve iletken alanları ovuşturarak HR monitör göğüs askısı iletken alanları (bej) nemlendirin.
   5. HR monitörü Bluetooth modülünü, göğüs kayışı ile sıralı modülün iletken yüzeyleri ile göğüs kayışının içine yerleştirin: yerine tıklayacaktır.
   6. Işıklar yanıp sönene kadar modüldeki düğmeyi basılı tutun. Modül şimdi ve kayıt.
   7. HR monitör göğüs askısı (Bluetooth modülü ile), modülün sol orta aksiller hattı ve pektoral kasların hemen altında kayış ile hizalanan oyuncu için uygulayın. Bir kez düzgün konumlandırılmış, böylece oturum sırasında hareket edecek ama oyuncu için rahatsız değildir cihazı sıkın.
2. Bir sinyal edinin ve canlı yayını görüntüleyin.
   1. Bağlayıcıyı, verileri görüntülemek için kullanılacak USB bağlantı noktasına takın.
   2. Canlı görünüm programını açın ve anahtar ve tornavidayı içeren simgeyi tıklayarak Kurulum moduna girin.
   3. Uygunsa listeden bir oyuncu seçin veya ekranın sol alt köşesindeki Yeni düğmeyle yeni bir konu ekleyin.
   4. Tanımlama amaçları (ad, yaş, cinsiyet, yükseklik, ağırlık) için konu bilgilerini istediğiniz gibi girin.
   5. Donanım sekmesine tıklayın ve geçerli konuyu seçin.
   6. Sekmenin altındaki ata 'yı tıklatın ve geçerli aygıtı seçin (başka aygıt yoksa 01 olarak listelenir). Sonra açılır kutuda ata 'yı tıklatın.
   7. Takım sekmesini tıklatın. konuyu vurgulayın ve ardından oyuncunun A takımınayerleştirmek için sağ ok düğmesini tıklatın.
   8. Dağıtım sekmesini tıklatın ve sonra yeni oluşturulan takım ilk sekmeye taşıyın.
   9. Sol üst köşedeki mavi Wi-Fi sembolünü tıklatarak canlı mod sekmesini açın.
   10. Gerçek zamanlı olarak ık, solunum hızı ve konunun duruş izlemek için canlı mod sekmesini kullanın.
       Not: sinyal gücü, pil gücü ve tedbirlerin güveni de görülebilir.
   11. Kayıt doğru zamanlama (AA/GG/YYYY HH: DD: SS) başlangıç ve bitiş her oturum ve faz işleme için.
3. EKG verilerini HR monitörden indirin.
   1. Oturumunuzun sonunda oynatıcının kemerini çıkarın ve Bluetooth modülünü göğüs kayışından çıkarın.
   2. Modülü şarj yuvasına yerleştirin ve yazılım programı yüklü olan bir bilgisayara takın.
   3. Günlüğü açın.
   4. Açılır menüden cihazı seçin. Şu anda cihazda bulunan tüm oturumlar tarihler ve saatler ile görüntülenir.
   5. Varsayılan kaydetme konumunu kullan ve yeni bir kaydetme konumu seçtiğini belirten kutunun işaretini kaldırın.
   6. Kaydet'e tıklayın. Daha sonra bir ilerleme çubuğu görünecektir. Kaydetme, oturumun uzunluğuna bağlı olarak bir saate kadar sürebilir.
   7. Kaydedildikten sonra tarihi yeniden adlandırın.

3. kalp hızı değişkenlik ölçümlerinin veri analizi ve hesaplanması

1. Dosyaları işleme için hazırlayın.
   1. EKG dosyalarını ' KOLLECT_Subject # _AVG4 ' (örn., KOLLECT_01_AVG4. csv ') olarak adlandırın.
   2. Veri işleme sırasında zamanlama verilerini çizmek için virgülle ayrılmış değişken (. csv) biçiminde bir zamanlama tablosu oluşturun. Doğru biçime örnek için Tablo 1 ' e bakın.
   3. . Csv dosyasından tarih-saat verilerini içe aktarın ve yeni oluşturulan değişkenin adını sağ tıklatın ve 'zamanlama. mat 'olarak değiştirin.
2. Ön R tepe algılama.
   1. Tepe _ algılaması açın ve çalıştırın. m.
   2. Program tarafından istendiğinde EKG kayıt aygıtının sıklığını girin.
   3. İstendiğinde analiz edilecek verilerin oyuncu numarasını girin.
      Not: bazı oyuncular aktif video oyunu 4 (AVG4) tamamlamak vermedi ve bu nedenle sadece oyuncular 1-10 Bu çalışma için kullanılır. Diğer sayılar bir hata iletisi verecektir.
   4. İstendiğinde analiz edilecek oyunun numarasını girin (1, 2 veya 3).
   5. Analiz edilecek aşaması girin (REST, ısınma (WU), Klima (con), Rest, veya Recovery).
      1. İsterseniz dakika cinsinden bir uzaklık girin veya offset yok için 0 girin.
   6. Büyüteç aracını seçin ve yaklaşık 2.000 (s/0.004) genişliğine sahip bir pencere ve Şekil 3' te gösterildiği gibi tam dalga formunu gösterecek bir yükseklik oluşturmak için çıkış olan bir çizim alanı seçin. Zoom veya pencere kolayca görsel olarak denetlenmez eğer.
   7. Algılanan zirveler doğru etiketli olup olmadığını değerlendirmek için grafiği görsel olarak inceleyin. Düzensiz EKG verilerinden kaynaklanan yanlış algılanan ve cevapsız zirveler örneğin Şekil 1 ' i görün (Şekil 2).
3. Tepe Düzeltme
   1. Algılama değişkenini bulup çalışma alanına çift tıklayarak yanlış algılanan veya eksik zirveleri düzeltin.
   2. Yanlış zirvede x ve y koordinatlarını elde etmek için EKG dalga formunun arsa üzerinde veri imleç aracını kullanın; X (zaman * frekansı), Detection. mat ve Y (gerilim) içindeki ilk sütundur (Şekil 3).
      1. Görüntülenen metin kutusunu sağ tıklatın ve Imleç güncelleştirme Işlevi Seç'i tıklatın.
      2. Bu analiz için kullanılan dosyaları içeren klasörden Tooltipupdate. m öğesini seçin. Bu araç ipucu daha kesin değerleri görüntülemek için izin verir.
   3. Nokta yanlış pozitif ise, Detection. mat değişkenindeki satırını tıklatarak ve Control ve eksi tuşuna basarak dizinden kaldırın. Şekil 3' te yanlış pozitif algılama örneği görülebilir.
   4. İşaretli olmayan zirveler için bitişik olan yanlış işaretlenmiş zirveleri, Şekil 1' de R olarak Işaretlenmiş iki T zirvesinde gösterildiği gibi, değerlerini işaretlenmemiş zirve ile eşleşecek şekilde değiştirerek düzenleyin.
   5. Cevapsız zirve değerini elde veri imleç aracı ile elde edilebilir.
   6. Algılamaiçin ek satırlar ekleyin. mat kontrolü kullanarak ve zirveler için artı anahtarı düşük voltaj seviyeleri nedeniyle cevapsız.
   7. Hesaplama işlemi sırasında negatif değerleri önlemek için değerleri sayısal düzende girin (örn. 11000 adresinde bulunan zirveleri 10908 ve 11167) (Şekil 5) arasında yer alan zirveler arasında ekleyin.
   8. Sayılar bazen girildiğinde kapalı olarak kırpılır gibi tam oturum devam etmeden önce değerlerin doğru girildiğinden emin olun.
   9. Tüm doruklarına işaretli ve/veya düzeltilinceye kadar adım 2,3 yineleyin.
      Not: bazı dosyalar dalga şekli genlik sınırlı değişkenlik var ve kontrol etmek daha hızlıdır, Şekil 4 ' te görüldüğü gibi diğerleri daha değişken ve doğru görsel muayene sırasında doruklarına bulmak için daha yakın zoom gerektirebilir.
4. HRV ölçü hesaplamaları alın.
   1. Sonraki başvuru için Peak_Detection. m öğesinden oluşturulan özgün çizimi kaydedin.
   2. Doğru etiketli çizimi oluşturmak için HRV_Measures. m çalıştırın. Düzeltilmiş veri örneği Şekil 6' da gösterilir.
      1. Çizim başlığını kullanarak değiştirme Ekle | Başlık Çizim penceresinde ve istenen başlığa değiştirerek.
      2. Çıktı için pencereyi kontrol edin, program varsa Kullanıcı konumu yanlış girilen verileri bildirir.
   3. Aralık adlı değişkeni kaydedin.
   4. Mean RR (MS) görüntülemek için çalışma alanı penceresinden HRV başlıklı değişkeni açın, ortalama HR (BPM), rmssd (MS), SDNN (MS), NN50 (count), pNN50 (%), düşük frekans (LF)/yüksek frekans (HF) (EKG), LF/HF RR, düşük FREKANSLı güç RR ve yüksek frekans gücü (RR)). Bu değişkenin h değerlerini Tablo 4' te gösterilen bir tabloya kaydedin.
   5. Diğer tüm segmentler, oturumlar ve analizler gereken konular için 3,2-3,4 yineleyin.

Bu yöntem, yeni geliştirilen bir yöntemin konunun kalp hızı değişkenliği (HRV) üzerinde olduğu etkiyi analiz etmek için veri sağlar. Bunu, Şekil 6' da gösterildiği gibi, BIR konunun EKG verilerinin QRS dalga formunun R kısmını bulup, çeşitli HRV değerlerini hesaplayarak yapar. HR monitörü konu ile uygun bir şekilde temas ederse, veriler üniforma olacak, düzeltmeler ihtiyacını önemli ölçüde azaltır ( Şekil 4' te görüldüğü gibi).

Eşikler, Şekil 1 ve Şekil 2' de tasvir edilen dağınık ve düzensiz verileri işlemek için ayarlanmalıdır. Veri HR monitör cilt kişisinin anlık değişiklikler nedeniyle yeterince değişkendir, ilk analiz yanlış tepe Şekil 3' te gösterildiği gibi etiketleyebilirsiniz. Bu hata, el ile değerleri düzeltme veya protokolün Bölüm 3 ' te açıklandığı gibi ekstra veri noktalarını girerek düzeltilebilir. Eşik seviyeleri ve zirveler arasında en az zaman değiştirme de algılama değerlerini temizlemek ve Şekil 6 gibi ayarlanmış bir arsa üretmek için yardımcı olabilir Figure5.

Veri elde edilmiş ve uyuşmazlıklar için analiz edildikten sonra, istatistiksel analiz için HRV değerlerini hesaplamak için kullanılabilir. EKG verilerinin analizi, oturum sırasında yapılan gözlemleri değerlendirme amacıyla ölçmek için kullanılabilir.

Şekil 1 . ' Dağınık ' verileri temsil eden ısınma oturumu sırasında bir oyun 3 ' ü için zaman içinde (x ekseni) SÜREKLI HR (y-ekseni) (μV) temsili grafik. Dağınık veriler: Bu bölümde R zirveleri dalga formunun T kısmından daha küçüktür. Bu, en yüksek algılama sorunlarına neden olabilir.

Şekil 2 . Bazı elektrokardiyogram (EKG) düzensiz dalga formları örneği. Düzensiz dalga şekli: hareket nedeniyle konu ile temas halinde yapılan değişiklikler, dalga formunun tekdüzasyonunu azaltan voltaj değişkenlerine neden olabilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Şekil 3 . Bir elektrokardiyogram (EKG) çıktısı, yanlış etiketli en yüksek HR yanlış etiketli tepe ile bir örnektir. Rakamın üst kısmına yakın bir voltajda bir artış, dalga formunun bir kısmının R deseniyle eşleşen olarak tespit edilmesine neden olur. Ayrıca yakın R desenleri (9924, 2074) olarak vurgulanan gibi yakınlık nedeniyle yoksayılacak neden olabilir.

Şekil 4 . Zaman içinde (x ekseni) temiz elektrokardiyogram (EKG) dalga formunda, μV 'de sürekli HR (y-ekseni) temsili grafik. Temiz dalga formu: nispeten hatta dalga şekli ve voltaj seviyesi ile UNIFORM EKG verilerinin bir bölümü örneği.

Şekil 5 . Temizleme işleminden önce ham Elektrokardiyogramın (EKG) zaman içinde (x ekseni) zaman içinde μV 'de sürekli HR (y ekseni) temsili grafik. Temizleme öncesinde veriler: Klima aşaması sırasında Subject 01 Game 3 ' ten EKG verilerinin 30 saniye segmenti gösterilir. Bazı doruklarına cevapsız ve bazı yanlış yüksek voltaj değişkenliği nedeniyle etiketlenmiştir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Şekil 6 . Bir ham Elektrokardiyogramın (EKG) zaman içinde (x ekseni) zaman içinde μV 'de sürekli HR (y ekseni) temsili grafik. Veri sonrası Temizleme: konu 01 Game 3 ' ten sonra, protokolün Bölüm 3 ' te açıklandığı gibi düzgün etiketlendikten sonra aynı 30 saniye EKG verisi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Tablo 1. Aktif video oyunu (AVG) oyun aşamaları. ANAHTAR: hedef kalp hızı (THR); NA (uygulanamaz).

Tablo 2 ' ye. Zamanlama dosya anahtarı: AVG = aktif video oyunu

Tablo 3. Konu 03 oyun 01 için kalp hızı değişkenliği (HRV) veri

Tablo 4. Her oyun için egzersiz çeşitli aşamaları için kalp hızı değişkenlik önlemleri açıklayıcı Istatistikler Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın. 

Tablo 5. Hasta demografik bilgiler

Şu anda, yazarlar (CL ve PAS) açıklamak için hiçbir şey var. Dr. o 'Neil, enAbleGames, LLC ve Kollect 'in kurucusudur ve bu Web tabanlı şirket tarafından sunulan oyunlardan biridir. enAbleGames oyun geliştirme aşamasında ve şu anda bir kamu şirketi değildir (www.enAbleGames.com).