(完整版)心率变异性及其相关算法

心率变异性的分析方法心率变异性（Heart rate variability，HRV）是指窦性心率在一定时间内周期性改变的现象，是反应交感-副交感神经张力及其平衡的重要指标。

HRV测定方法有两种，即时域测定法和频域分析法。

HRV分析心电信号长短不一，短者分析5min或1h，长者可分析24h，甚至几天，国内外普遍采用24h法。

时域法以RR间期的变异为基础，可用标准差、方差、极差、变异系数等来表达。

常用指标：[1]SDNN：所有窦性RR间期的标准差；[2]SDNN Index:每5min窦性RR间期标准差的均值；[3]SDANN：每5min窦性RR间期均值的标准差；[4]r-MSSD：所有邻近窦性RR间期长度差异平方均值的平方根；[5]pNN50:50毫秒间隔以上临近周期的比例，单位为百分数。

频谱分析法则是把心率变化信号分解为不同的频率成分并将其相对强度定量为功率，提供了各种频率成分的功率谱测定。

常用指标有：[1]高频带（HF，0.15-0.40Hz）:有迷走神经介导，主要代表呼吸变异。

[2]低频带（LF，0.04-0.15Hz）受交感神经和副交感神经共同影响。

[3]极低频带（VLF，0.01-0.04Hz）：可作为交感神经活动的指标。

[4]超低频带（ULF，1.15×10-5-0.0033Hz）：生理意义不明。

[5]总频谱（TF）：是信号总的变异性。

代表HF、VLF、ULF的总和。

[6]LF/HF：代表交感-迷走神经张力的平衡状态。

HRV的时域和频域测量是相关的，HF 与r-MDSS、pNN50相关，LF、VLF与SDNN Index相关，ULF与SDNN、SDANN明显相关。

心脏病学基本概念系列文库——
心率变异性
医疗卫生是人类文明之一，
心脏病学，在人类医学有重要地位。

本文提供对心脏病学基本概念
“心率变异性”
的解读，以供大家了解。

心率变异性
指观测一定时间内连续R－R间期变化的变异数，是用作评价心脏植物神经活动的指标。

常用分析方法有：①简易法：分别应用公式“差值=最长R－R值－最短R－R值”和“比值=最短R－R值／最长R－R值”来求所观测时间内最大的R－R间期差值和最小的R－R间期比值。

适用于瞬间刺激诱发的心率变化和胎儿心率变异性的评价；②心率功率谱(heart rate power spectrum)分析：是应用快速傅里叶变换数学方法，借助于计算机对心率变异性的速度与幅度作频域分析，被分析的连续R－R间期为256个或512个；③统计方法：是应用一种标准的统计方法评价总心率变异性，对短期及长期的心率变异性能够达到各自的定量分析；④R－R间期分布的评价：通过对R－R间期分布的分析来反映心率变异性，不受分析数据的低噪声水平和伪迹的影响。

各种因素致心脏植物神经平衡失调时，心率变异数将发生变化。

交感神经张力增高时，其值降低；反之，迷走神经张力增高时，其值增大。

现今认为心率变异性在临床心脏病学及非心脏病医学中均有重要的应用价值。

正常人心率变异性变化较大，冠心病、充血性心力衰竭、糖尿病、血管迷走性晕厥、心脏移植病人等，其变异值明显减小。

据报道：心率变异性对急性心肌梗塞的心律失常、存活率、心源性猝死、充血性心力衰竭的程度和预后、心脏移植后神经调节功能的判定均有重要意义。

研究心率变异性还可指导某些心血管疾病的临床合理用药。

第九章心率变异性Heart Rate Variability(HRV)9.1 概述心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）是指逐次心搏间期之间的微小变异在生理条件下，HRV的产生主要是由于心脏窦房结自律活动通过交感和迷走神经，神经中枢，压力反射和呼吸活动等因素的调节作用，使得心脏每搏间期一般存在几十毫秒的差异。

在静息状态下，正常人的心电图呈现RR间期周期变化，窦性心律不齐是由于呼吸的不同时相所介导的迷走神经反映性波动所致。

导致吸气时心率加快，呼气时心率减慢。

许多其它因素也可以引起心率的变化，例如体位、体温、血循环中的儿茶酚胺、内分泌激素以及营养、环境、药物、各种疾病等都会影响心率。

由于对HRV的生理和病理意义进行了广泛和深入的研究，其结果表明心率变异信号中蕴含着有关心血管调节的重要信息，对HRV进行分析可以间接地定量评价心肌交感、迷走神经紧张性和均衡性，而且还能分析自主神经系统的活动情况，在多种心血管疾病中，患者的心率变异性都有降低的趋势。

心率变异性还可以作为一个独立的心源性猝死危险性的预测指标。

心率变异性分析对多种恶性心律失常的预后判断和药物治疗效果分析有指导作用。

总之，HRV的生理学基础归因于交感、迷走神经系统，其中迷走神经对HRV起着主要的决定作用，所以，迷走神经功能健全时，心率变异程度大，迷走神经功能受损时，心率变异程度小。

9.2 心率变异性的分析方法HRV分析的心电信号有长有短，短期的只有5分钟，最长1小时；长期的可达24-48小时。

记录可在不同体位（仰卧、倾斜、直立或倒立位）和动作（平静呼吸、深呼吸、Valsava 动作、运动）进行。

HRV分析目前采用的方法有时域分析法，是应用数理统计指标对HRV作时域测量，包括简单法和统计学方法；频域方法或频谱分析方法原理是将随机变化的RR间期或瞬时心率信号分解为多种不同能量的频域成份进行分析，可以同时评估心脏交感和迷走神经活动水平。

心率变异性(HRV)是指测量连续心动周期之间的时间变异数,准确地说,应该是测量连续出现的正常P-P间期之间的差异的变异数。

然而由于P波不如R波明显或P波顶端有时宽钝,所以我们通常用与P-P间期相等的R-R间期来代替。

由此可以看出,它不同于通常所用的以时间为单位的平均心率变化指标,如每分钟心率100次与60次。

研究表明,HRV可做为植物神经系统活动的无创性检测指标,尤其在判断某些心血管疾病的预后方面有重要意义。

差值:①最大差值:每两个相邻正常R2R间期差值的绝对数,若≤50ms,其HRV小〔4〕。

②差值>50ms的百分比(PNN50):即差值>50ms的正常R2R间期在特定时间内R2R间期数中所占的百分比,此值越大,则迷走神经张力越高。

（以下这些感觉咱们没有统计，不过下面的剔除规则貌似可以借鉴）心率骤增次数:计算单位时间内心率突然增加至少>10次 分且连续3-5分钟的次数。

变异系数(CV):以每分钟连续正常R2R间期标准差除以该段时间的平均正常R2R间期,有利于对比。

心率变异指数:一段时间内R2R间期总数与占比例最大的R2R间期数之比,正常人大于25。

在计算以上指标过程中,应排除房性或室性早搏的干扰,如1分钟内包含的正常R2R间期少于20个或连续5分钟内正常R2R间期少于120个,该节段的R2R间期应全部剔除（大部分的疾病相关联的都与频谱分析有关）频域分析法:即用计算机对心率变异的速度或幅度进行频域分析,又称心率功率谱分析(HRPSA)。

首先用心电图机将人体心电信号经放大与模拟 数字(A D)转换器转换成电信号后,输入计算机,计算机对输入的每个QRS波群进行识别与标记,再将所得256个或512个连续心搏信号进行快速富里叶转换或自回归运算,即得心率功率谱图(HRPS)〔7〕图中横坐标代表频率(单位Hz),纵坐标代表功率谱的密度(HR2 H2),HRPS一般分为3个区域:(1)低频带0.02～0.09Hz之间;(2)中频带0.09～0.15Hz之间;(3)高频带0.15～0.40Hz之间。

心率变异性的计算方法：介绍计算心率变异性的常用方法和公式引言你是否听说过心率变异性（HRV）？当我们安静地坐着或睡觉时，我们的心率并不是一成不变的，而是会有一定的变化。

这种变化被称为心率变异性，它反映了我们自主神经系统对于心脏节律控制的调节能力。

心率变异性的研究和应用已经涉及到许多领域，包括心理学、医学、运动生理学等等。

通过对心率变异性的计算和分析，我们可以深入了解人体的生理状态，从而做出更加全面的评估和预测。

在本文中，我们将介绍计算心率变异性的常用方法和公式，帮助读者更好地理解和应用心率变异性的相关知识。

什么是心率变异性？在深入了解心率变异性的计算方法之前，我们首先需要了解什么是心率变异性。

心率变异性指的是心跳间期（RR间期）的变化情况。

心跳间期是相邻两次心跳之间的时间间隔，也就是心率（每分钟心跳次数）的倒数。

在正常情况下，我们的心率并不是一成不变的，而是受到自主神经系统的调节而有一定的变化。

这种变化包括了短期变异性（即心跳间期在数秒至数十秒的变化）和长期变异性（即心跳间期在数分钟至数小时的变化）。

心率变异性的变化情况反映了我们自主神经系统对于心脏的控制能力，它受到许多因素的影响，例如情绪状态、运动强度、疲劳程度等等。

通过对心率变异性的计算和分析，我们可以了解到人体的生理状态和心脏健康状况。

心率变异性的计算方法接下来，让我们一起来了解一些常用的心率变异性计算方法。

1. 标准差法（SDNN）标准差法是最直接和简单的计算心率变异性的方法之一。

它计算了心跳间期序列的标准差，即心跳间期的均方差。

标准差法适用于较短的时间窗口（比如5分钟），可以更直观地反映出心跳间期的变化情况。

标准差越大，说明心跳间期的变化范围越大，心率变异性越高。

2. 根均方差法（RMSSD）根均方差法是用来计算短期心率变异性的常用方法。

它计算了心跳间期序列的平方均值的平方根。

根均方差法适用于较短时间内心率变异性的分析，可以很好地表达心跳间期的振幅变化。

心率变异性（HRV）是指心率在不同时间段内发生的变化。

要计算HRV，需要从心率跳动曲线中获取心率间隔数据，并对这些数据进行统计分析。

以下是一种用C#计算HRV的方法：1.首先，从心率跳动曲线中获取心率间隔数据。

这些数据通常以毫秒为单位表示，并以时间顺序排列。

2.计算相邻两个心率间隔数据的差值，得到一个差值序列。

3.对差值序列进行统计分析，包括计算均值、标准差、方差、总体功率等指标。

4.使用时域方法（如SDNN、RMSSD）和频域方法（如LF、HF）来计算HRV指标。

下面是一个用C#计算HRV的示例代码：using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;// 定义一个HRVCalculator 类用于计算心率变异度量public class HRVCalculator{// 计算SDNNpublic double CalculateSDNN(List<double> rrIntervals){// 计算平均RR 间隔double meanRR = rrIntervals.Average();// 计算SDNNdouble sdnn = Math.Sqrt(rrIntervals.Average(x => Math.Pow(x - meanRR, 2)));return sdnn;}// 计算RMSSDpublic double CalculateRMSSD(List<double> rrIntervals){// 计算相邻RR 间隔的差异List<double> differences = new List<double>();for (int i = 1; i < rrIntervals.Count; i++){differences.Add(rrIntervals[i] - rrIntervals[i - 1]);}// 计算RMSSDdouble rmssd = Math.Sqrt(differences.Average(x => Math.Pow(x, 2)));return rmssd;}// 计算LFpublic double CalculateLF(List<double> rrIntervals){// 将RR 间隔转换为时间序列List<double> timeSeries = rrIntervals.Select(x => x / 1000.0).ToList();// 计算功率谱密度double[] psd = new double[timeSeries.Count];Accord.Math.Transform.Fourier.PowerSpectrum(timeSeries.ToArray(), psd);// 计算LF 能量double lfEnergy = psd.Where((value, index) => index >= 0 && index < psd.Length / 2 && index * 60.0 / timeSeries.Count >= 0.04 && index * 60.0 / timeSeries.Count <= 0.15).Sum();return lfEnergy;}// 计算HFpublic double CalculateHF(List<double> rrIntervals){// 将RR 间隔转换为时间序列List<double> timeSeries = rrIntervals.Select(x => x / 1000.0).ToList();// 计算功率谱密度double[] psd = new double[timeSeries.Count];Accord.Math.Transform.Fourier.PowerSpectrum(timeSeries.ToArray(), psd);// 计算HF 能量double hfEnergy = psd.Where((value, index) => index >= 0 && index < psd.Length / 2 && index * 60.0 / timeSeries.Count >= 0.15 && index * 60.0 / timeSeries.Count <= 0.4).Sum();return hfEnergy;}}// 程序入口public class Program{public static void Main(){// 构造一个RR 间隔列表List<double> rrIntervals = new List<double>() { 800, 850, 750, 900, 1000, 950, 1100, 1050 }; // 实例化一个HRVCalculator 对象HRVCalculator hrvCalculator = new HRVCalculator();// 计算SDNNdouble sdnn = hrvCalculator.CalculateSDNN(rrIntervals);// 计算RMSSDdouble rmssd = hrvCalculator.CalculateRMSSD(rrIntervals);// 计算LFdouble lf = hrvCalculator.CalculateLF(rrIntervals);// 计算HFdouble hf = hrvCalculator.CalculateHF(rrIntervals);// 打印结果Console.WriteLine($"SDNN: {sdnn}");Console.WriteLine($"RMSSD: {rmssd}");Console.WriteLine($"LF: {lf}");Console.WriteLine($"HF: {hf}");}}。

心率变异性的计算方法引言大家好，今天我想和大家一起探讨心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）的计算方法。

HRV是评估自主神经系统功能和心血管健康状态的一种重要指标。

通过分析心跳间隔时间的变化，我们可以了解到人体的神经调节状况，从而对潜在的心血管疾病风险进行评估和预测。

什么是心率变异性？在我们的日常生活中，心率不是一直保持恒定的，而是在不同环境、心理和生理状态下波动的。

心率变异性指的是相邻心跳间的时间间隔的变化。

这种变化可以被用来反映自主神经系统的活动水平，包括交感神经和副交感神经的调节状况。

我们可以通过分析心率变异性来了解人体的应激反应和自我调节能力。

心率变异性的计算方法现在让我们来看看常用的几种心率变异性计算方法。

1. 时间域方法时间域方法是最简单和最常见的HRV计算方法之一。

它是通过计算相邻心跳间隔的标准差或方差来评估HRV的。

常见的时间域指标有：均值（Mean RR），标准差（SDNN），均方根差（RMSSD）等。

这些指标反映了心跳间隔的整体变化水平和交感神经与副交感神经的平衡情况。

2. 频域方法频域方法是通过将心脏信号从时域转换到频域来计算HRV的。

这是通过傅里叶变换来实现的。

常见的频域指标有：低频（LF）、高频（HF）、总功率（Total Power）等。

LF和HF频段分别反映了交感神经和副交感神经的活动水平，总功率则反映了整体的HRV水平。

3. 非线性方法非线性方法是一种新兴的HRV分析方法，它研究了心率变异性的动力学特征。

这些方法通过计算例如Poincaré图、分形维数等复杂的数学算法来捕捉心脏的非线性动力学特征。

非线性方法可以提供更加全面和深入的HRV分析，但也更加复杂和计算密集。

如何应用心率变异性计算方法？心率变异性的计算方法在临床研究和健康管理中具有广泛的应用。

下面是一些常见的应用场景。

1. 心血管疾病风险评估HRV作为一种反映心脏健康状态的指标，可以用来评估患者患有心血管疾病的风险。

什么是心率变异性（HRV）？监测健康的重要指标。

在上一期中，我们介绍了静息心率，并与你分享了监测静息心率的作用。

今天，我们继续谈关于心跳的指标。

这一期，我们讲心率变异性（Heart rate variablity），简称HRV。

【概要先行】① 健康的心脏拥有健康的“不规律”，HRV测的就是心跳的不规律性。

② 心跳的不规律性是由自主神经主导的；因此，HRV能够反映神经系统的健康。

③ 通常来说HRV越高越好。

高HRV代表更好的心血管功能和抗压能力，而低HRV意味着更高的焦虑抑郁风险，以及更高的心血管疾病的死亡率。

④ 压力过大、情绪波动、睡眠不良、某些药物和食物，都可能降低HRV。

⑤ 持续锻炼，特别是耐力训练，能够改善HRV水平——使HRV 升高。

1.什么是HRV？健康的心脏拥有健康的“不规律”。

比如说，你此时的心率是60，这并不意味着你的心脏是1秒钟跳1下。

真实的情况可能是，两次连续心跳之间间隔1.12秒，又有另外两次连续心跳的间隔为0.86秒，只不过平均下来一分钟跳了60次。

而HRV测量的，就是这种心跳的不规律性。

如果你的心跳很规律，那么HRV就会比较低；如果你的心跳间隔差别比较大，你的HRV就会相对较高。

通常，我们希望HRV越高越好。

心跳的这种不规律性是由我们的自主神经所控制的。

人体中的自主神经调控着身体中不受人主观控制的功能，包括心跳、呼吸、血压和消化。

自主神经分为两种，分别是“战斗或逃跑”的交感神经和“放松或消化”的副交感神经。

而HRV，则能够反映你的自主神经的工作状况。

如果你处于“战斗或逃跑”的交感神经主导的模式，你的HRV会较低。

如果你处于“放松或消化”的副交感神经主导的模式，你的HRV 会更高一些。

较低的HRV意味着更高的焦虑、抑郁发病率风险和心血管疾病死亡率。

而拥有较高HRV的人，普遍具有更好的心血管功能和抗压能力。

2.如何监测HRV？要如何监测HRV呢？一些智能手环、指环和手表支持HRV的监测。