АЛГОРИТМ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ КАРДИОРЕСПИРАТОРНОЙ СИНХРОНИЗАЦИИ ДЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ И МЕЖСИСТЕМНЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ У СПОРТСМЕНОВ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
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.

Ключевые слова:
кардиореспираторная синхронизация, частота сердечных сокращений, дыхательная синусовая аритмия, вариабельность ритма сердца, резонансное дыхание, спектральный анализ, эмоциональные реакции, психофизиологические состояния
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать
Список литературы

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

Войти или Создать
* Забыли пароль?