Государственное казенное учреждение "Центр спортивных инновационных технологий и подготовки сборных команд" Москомспорта (отдел спортивной психологии, физиолог)
Москва, Россия
сотрудник
г. Москва и Московская область, Россия
ВАК 5.3.2 Психофизиология
ВАК 1.1.10 Биомеханика и биоинженерия
ВАК 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 1.2.3 Теоретическая информатика, кибернетика
ВАК 1.5.2 Биофизика
ВАК 1.5.8 Математическая биология, биоинформатика
ВАК 3.3.9 Медицинская информатика
ВАК 3.1.33 Восстановительная медицина, спортивная медицина, лечебная физкультура, курортология и физиотерапия
ВАК 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
ВАК 5.2.6 Менеджмент
ВАК 5.3.4 Педагогическая психология, психодиагностика цифровых образовательных сред
ВАК 5.8.4 Физическая культура и профессиональная физическая подготовка
ВАК 5.8.5 Теория и методика спорта
ВАК 5.8.6 Оздоровительная и адаптивная физическая культура
ВАК 5.8.7 Методология и технология профессионального образования
ВАК 5.6.6 История науки и техники
ВАК 5.12.1 Междисциплинарные исследования когнитивных процессов
ВАК 5.12.4 Когнитивное моделирование
УДК 57.089 Биомедицинские методы. физиологические, хирургические, гистопатологические методы и относящаяся к ним техника
УДК 612 Физиология. Сравнительная физиология
УДК 159.91 Психофизиология
УДК 52-17 Численная обработка. Моделирование. Математические методы
УДК 347.514.3 В спорте
УДК 00 Наука в целом (информационные технологии - 004)
УДК 31 Демография. Социология. Статистика
ГРНТИ 00.77 Математическое моделирование в общественных и гуманитарных науках
ГРНТИ 77.00 ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ
ГРНТИ 14.00 НАРОДНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ. ПЕДАГОГИКА
ГРНТИ 20.00 ИНФОРМАТИКА
ГРНТИ 83.00 СТАТИСТИКА
ОКСО 02.00.00 Компьютерные и информационные науки
ОКСО 06.00.00 Биологические науки
ОКСО 09.00.00 Информатика и вычислительная техника
ОКСО 32.00.00 Науки о здоровье и профилактическая медицина
ОКСО 39.00.00 Социология и социальная работа
ОКСО 44.00.00 Образование и педагогические науки
ББК 1 ОБЩЕЕ И МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОЕ ЗНАНИЕ
ББК 22 Физико-математические науки
ББК 28 Биологические науки
ББК 3 ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ББК 58 Прикладные отрасли медицины
ББК 73 Научно-информационная деятельность
ББК 74 Образование. Педагогическая наука
ББК 75 Физическая культура и спорт
ТБК 5 ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ТЕХНИКА. МЕДИЦИНА
ТБК 7 ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ. ЭКОНОМИКА. ПРАВО.
BISAC SEL SELF-HELP
BISAC COM014000 Computer Science
BISAC COM072000 Computer Simulation
BISAC COM017000 Cybernetics
BISAC COM018000 Data Processing
BISAC COM062000 Data Modeling & Design
BISAC COM089000 Data Visualization
BISAC COM021000 Databases / General
BISAC COM021030 Databases / Data Mining
BISAC COM023000 Educational Software
BISAC COM025000 Expert Systems
BISAC COM074000 Hardware / Mobile Devices
BISAC COM080000 History
BISAC COM079010 Human-Computer Interaction (HCI)
BISAC COM032000 Information Technology
BISAC COM031000 Information Theory
BISAC COM004000 Intelligence (AI) & Semantics
BISAC COM060000 Internet / General
BISAC COM039000 Management Information Systems
BISAC COM077000 Mathematical & Statistical Software
BISAC COM051000 Programming / General
BISAC COM051300 Programming / Algorithms
BISAC COM012040 Programming / Games
BISAC COM060170 Web / Content Management Systems
Введение. Ритм сердца тесно связан с ритмом дыхания. Хорошо известно явление дыхательной синусовой аритмии: увеличение частоты сердечных сокращений при вдохе и уменьшение при выдохе. Кардиореспираторные взаимодействия и синхронизация этих двух сигналов оценивается в литературе по-разному. Целью данной работы было предложить и апробировать подход к оценке кардиореспираторной синхронизации, который позволяет более объективно охарактеризовать это состояние, – расчет коэффициента кросс-корреляции между частотой сердечных сокращений и кривыми дыхания. Методы. У 45 здоровых спортсменов (18-25 лет) регистрировали фотоплетизмограмму и дыхание в трех ситуациях: функциональный покой, ритмизированное дыхание на частоте 6 раз в минуту (резонансная частота) и выполнение сенсомоторного задания (теппинг ладонью под ритмически звуки метронома и затем воспроизведение заданного ритма по памяти). В отношении кривых изменения ЧСС и дыхания применяли последовательно алгоритмы фильтрации и сглаживания по методу Савицкого-Голея, а затем вычисление коэффициента кросс-корреляции между двумя кривыми. Также были получены классические показатели спектрального анализа вариабельности ритма сердца (LF и HF), так как при спонтанном дыхании его вклад в ритм сердца отражается в волнах HF, а при дыхании на резонансной частоте возникает пик на частоте 0.1 Гц в LF диапазоне. Результаты. Коэффициент кросс-корреляции, как и мощность пика на частоте 0.1 Гц в спектре ритма сердца, значительно растут при дыхании на резонансной частоте. При этом наиболее точно взаимосвязь между этими показателями описывается не линейной, а логарифмической зависимостью. При выполнении сенсомоторного задания так-называемые дыхательные волны в спектре ритма сердца (HF) не меняются от состояния покоя к теппингу по метроном и затем к удержанию ритма по памяти. При этом коэффициент кросс-корреляции демонстрирует значимые изменения методу этими ситуациями. Кроме того, была выявлена корреляционная связь между изменением коэффициента кросс-корреляции и устойчивостью удержания ритма по памяти: усиление кардиореспираторной синхронизации приводит к снижению устойчивости. Заключение. Оценка кардиореспираторной синхронизации в связи с особенностями обоих сигналов (изменения ЧСС и фаз дыхания) требует предварительной подготовки массивов данных: фильтрации и сглаживания ступенчатой кривой изменения ЧСС. Вычисление коэффициента кросс-корреляции может быть использовано для оценки кардиореспираторной синхронизации в режиме реального времени и, вероятно, будет применимо коротких временных фрагментах для оценки эмоциональных реакций и при других быстрых колебаниях психофизиологических состояний, где классические метод анализа изменения ритма сердца (спектральный, временно́й) применять не всегда корректно.
кардиореспираторная синхронизация, частота сердечных сокращений, дыхательная синусовая аритмия, вариабельность ритма сердца, резонансное дыхание, спектральный анализ, эмоциональные реакции, психофизиологические состояния
1. Dick T.E., Hsieh Y.H., Dhingra R.R., Baekey D.M., Gal´an R.F., Wehrwein E., Morris K.F. Cardiorespiratory coupling: common rhythms in cardiac, sympathetic, and respiratory activities // Progress in brain research. 2014. Vol. 209. P. 191–205. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63274-6.00010-2
2. Lehrer P.M., Vaschillo E., Vaschillo B. Resonant frequency biofeedback training to increase cardiac variability: Rationale and manual for training // Applied psychophysiology and biofeedback. 2000. Vol. 25, No 3, P. 177–191. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1009554825745
3. Gevirtz R. The promise of heart rate variability biofeedback: Evidence-based applications // Biofeedback. 2013. Vol. 41, No 3. P. 110–120. DOI: https://doi.org/10.5298/1081-5937-41.3.01
4. Shaffer F., McCraty R., Zerr C.L. A healthy heart is not a metronome: an integrative review of the heart’s anatomy and heart rate variability // Frontiers in psychology. 2014. Vol. 5. Article 1040. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01040
5. McCraty R., Shaffer F. Heart rate variability: new perspectives on physiological mechanisms, assessment of self-regulatory capacity, and health risk // Global advances in health and medicine. 2015. Vol. 4 No 1. P. 46–61. DOI: https://doi.org/10.7453/gahmj.2014.073
6. Lehrer P., Vaschillo B., Zucker T., Graves J., Katsamanis M., Aviles M., Wamboldt F. Protocol for heart rate variability biofeedback training // Biofeedback. 2013. Vol. 41, No 3. P. 98–109. DOI: https://doi.org/10.5298/1081-5937-41.3.08
7. McCraty R., Atkinson M., Tomasino D., Bradley R.T. The coherent heart heart-brain interactions, psychophysiological coherence, and the emergence of system-wide order // Integral Review: A Transdisciplinary & Transcultural Journal for New Thought, Research, & Praxis. 2009. Vol. 5, No 2.
8. Camm A.J., Malik M., Bigger J.T., Breithardt G., Cerutti S., Cohen R.J., Singer D. Heart rate variability // Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. 1996. Vol. 93, No 5. P. 1043–1065. DOI: https://dx.doi.org/10.1161/01.CIR.93.5.1043
9. Shaffer F., Ginsberg J.P. An overview of heart rate variability metrics and norms // Frontiers in public health. 2017. Vol. 5, Article 258. DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00258
10. Thomas B.L., Claassen N., Becker P., Viljoen M. Validity of commonly used heart rate variability markers of autonomic nervous system function // Neuropsychobiology. 2019. Vol. 78, No 1. P. 14–26. DOI: https://doi.org/10.1159/000495519
11. Noulhiane M., Mella N., Samson S., Ragot R., Pouthas V. How emotional auditory stimuli modulate time perception // Emotion. 2007. Vol. 7, No 4. P. 697–704. DOI: https://doi.org/10.1037/1528-3542.7.4.697
12. Mella N., Conty L., Pouthas V. The role of physiological arousal in time perception: psychophysiological evidence from an emotion regulation paradigm // Brain and cognition. 2011. Vol. 75, No 2. P. 182–187. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bandc.2010.11.012
13. Shaffer F., Venner J. Heart Rate Variability Anatomy and Physiology // Biofeedback. 2013. Vol. 41, No 1. P. 13–25. DOI: https://doi.org/10.5298/1081-5937-41.1.05
14. Hegarty-Craver M., Gilchrist K.H., Propper C.B., Lewis G.F., DeFilipp S.J., Coffman J.L., Willoughby M.T. Automated respiratory sinus arrhythmia measurement: Demonstration using executive function assessment // Behavior research methods. 2018. Vol. 50, No 5. P. 1816-1823.
15. Schafer C., Rosenblum M G., Abel H.H., Kurths J. Synchronization in the human cardiorespiratory system // Physical Review E. 1999. Vol. 60, No 1. P. 857–870. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.60.857
16. Zhang J., Yu X., Xie D. Effects of mental tasks on the cardiorespiratory synchronization // Respiratory physiology & neurobiology, 2010. Vol. 170, No 1. P. 91–95. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resp.2009.11.003
17. Schwerdtfeger A.R., Schwarz G., Pfurtscheller K., Thayer J.F., Jarczok M.N., Pfurtscheller G. Heart rate variability (HRV): From brain death to resonance breathing at 6 breaths per minute // Clinical Neurophysiology. 2020. Vol. 131, No 3. P. 676-693. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.11.013
